AI 전문가들이 말하는 챗봇의 11가지 흔한 실수

우리는 많은 기업의 챗봇 도입을 도왔습니다. 다양한 사례를 경험했습니다.

엔터프라이즈 챗봇을 제대로 도입하면 회사가 투자할 수 있는 최고의 ROI 프로젝트 중 하나가 됩니다. 하지만 경험이 부족한 많은 기업들이 챗봇 도입 과정에서 같은 실수를 반복합니다.

수년간 수천 건의 챗봇 도입 경험을 바탕으로, 저희 고객 성공팀이 조직에서 자주 저지르는 대표적인 실수 몇 가지를 정리했습니다.

챗봇 도입 시 기업들이 흔히 저지르지만 쉽게 피할 수 있는 실수 몇 가지를 소개합니다:

1. 단일 용도에만 집중하기

HR 챗봇. 고객 서비스 챗봇. IT 챗봇. 리드 생성 챗봇.

대부분의 챗봇 프로젝트는 한 가지 용도에서 시작합니다. 팀이 효과적인 점과 부족한 점을 파악한 뒤 배포하죠. 이 과정은 좋지만, 성공의 공식을 찾았다면 반복하는 것을 잊지 마세요.

챗봇 프로젝트가 한 가지 용도에만 머물지 않는다면, 동일한 소프트웨어로 여러 부서의 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

챗봇 투자에서 최고의 ROI를 얻으려면, 이 과정을 계속 반복하세요.

예를 들어, 부동산 분야의 FAQ 챗봇으로 시작해 리드 생성 챗봇으로 확장할 수 있습니다. 또는 이커머스 챗봇에서 시작해 HR 교육 챗봇을 만들 수도 있습니다.

챗봇의 무한한 활용 가능성이 바로 비용 대비 효과적인 투자 이유입니다 — 챗봇의 잠재력을 간과하지 마세요.

2. KPI를 설정하지 않기

챗봇의 성공 여부를 측정할 지표를 정하지 않으면, 성공을 어떻게 판단할 수 있을까요?

프로젝트 범위를 정할 때, 챗봇이 달성해야 할 목표를 명확히 해야 합니다. 고객 서비스 문의를 줄이는 것이 목표인가요? 업계 정보를 제공해 리드를 확보하는 것이 목표인가요?

KPI는 다음과 같아야 합니다:

• 구체적인 수치
• 기존 데이터에 기반
• 측정 가능해야 하며(누가, 어떻게, 언제 측정할지 계획이 필요함)

챗봇 프로젝트를 시작하기 전에 KPI를 반드시 정해야 합니다. 진행 중에 바뀔 수 있지만, 성공적인 챗봇 구축과 평가를 위해서는 KPI가 필수입니다.

3. 인턴에게 챗봇 전체 프로젝트를 맡기기

여름 인턴 중 누군가는 챗봇 프로젝트를 혼자 맡고 싶어할 수 있지만, 사실 이건 만만한 일이 아닙니다.

챗봇은 다른 소프트웨어와 마찬가지로 개발 프로젝트입니다. 실제 기업이 사용자에게 제공할 수준의 챗봇은 복사-붙여넣기로 끝낼 수 없습니다. 장기적으로 책임질 수 있는 직원이 필요합니다.

고객 성공팀은 챗봇 프로젝트에 개발자 1~2명과 비즈니스 담당자 1~2명이 함께 참여할 것을 권장합니다. 대학에서 코딩 수업 한 번 들은 것으로는 부족합니다.

4. 비즈니스와 개발자 요구의 불균형

Langchain 같은 솔루션은 개발자에게는 완벽합니다. 하지만 비즈니스팀은 배포 과정에 참여하기 어렵습니다.

경쟁사 중 일부는(이름은 언급하지 않겠습니다) 비즈니스 의사결정자에게는 좋지만, 개발자에게는 플랫폼의 한계로 인해 제약이 많습니다.

챗봇은 개발팀과 비즈니스팀의 협업이 필요합니다. 성공적인 배포는 양측의 조화에서 나옵니다. 로드맵과 도구가 양쪽 모두에 적합한지 확인하세요.

5. 예산 부족

“200달러로 챗봇을 만들고 싶어요.”

실질적인 가치를 주는 챗봇을 원한다면, 다시 생각해보세요. 다시 한 번 강조합니다: 챗봇은 진짜 소프트웨어 개발 프로젝트입니다.

프로젝트의 가격은 범위, 요구 사항, 그리고 개발 팀에 따라 달라집니다. 하지만 엔터프라이즈급 챗봇은 200달러보다 훨씬 더 많은 비용이 들 것이라는 점을 염두에 두셔야 합니다.

좋은 소식은, 제대로 배포하면 챗봇의 초기 비용을 ROI로 충분히 회수할 수 있다는 점입니다.

6. 배포 후 프로젝트 종료

챗봇을 배포했으니 프로젝트가 끝난 걸까요? 절대 그렇지 않습니다.

많은 기업이 챗봇을 일회성 프로젝트로 생각합니다. 비용을 지불하고, 만들고, 배포하고 끝냅니다. 하지만 챗봇에서 진정한 가치를 얻고 싶다면, 배포는 시작에 불과합니다.

챗봇은 지속적으로 모니터링해야 합니다. 리뷰, 피드백, 조정, 반복이 사전에 계획되어야 합니다.

소프트웨어 라이프사이클에는 테스트와 유지보수의 반복이 포함되며, 챗봇도 예외가 아닙니다.

7. 새로운 프로세스를 만들지 않기

챗봇은 명확한 목적을 가지고 구축되어야 합니다. 비즈니스 프로세스와 밀접하게 연계되어야 하며, 부수적인 프로젝트로 남아서는 안 됩니다.

챗봇을 중심으로 새로운 프로세스를 만들지 않으면, 챗봇이 제공할 수 있는 ROI를 제대로 누릴 수 없습니다.

Botpress에서는 챗봇이 고객 지원의 첫 단계입니다. 어떤 문의든 챗봇에서 시작하며, 필요하면 사람이 이어받습니다. 챗봇이 없다면 프로세스 자체를 바꿔야 할 정도로, 종량제 고객 지원 프로세스의 핵심입니다.

프로젝트 범위를 정할 때, 챗봇이 자동화할 업무와 새롭게 도입될 프로세스를 명확히 하세요.

8. 경영진에게 과장된 기대 심어주기

경영진에게 프로젝트를 제안할 때 과장하기 쉽지만, 과도한 기대는 나중에 큰 문제를 일으킵니다.

예를 들어, NLU 이해도 업계 표준은 75~78%였습니다. 하지만 프로젝트 승인을 위해 95% 이해도를 약속했다면, 실제로 85%를 달성해도 실패로 보일 수 있습니다.

합리적인 기대치를 제시하세요. 저희가 만난 고객의 절반은 처음에 과장해서 제안했다가, 결국 경영진의 불만을 사게 됩니다.

합리적인 기준이 궁금하다면 언제든 문의하세요. 고객 성공팀이 의사결정자에게 제시할 수 있는 현실적인 기대치를 함께 검토해드립니다.

9. 대화 설계를 100% LLM에 맡기기

“대화 부분은 ChatGPT에 맡기면 되겠지.”

프로젝트가 LLM 엔진 기반이라고 해서 대화 설계를 소홀히 해서는 안 됩니다.

좋은 챗봇 플랫폼은 대화 설계의 모범 사례를 쉽게 적용할 수 있도록 해주지만, 기업은 고유한 사용자 경험을 인식해야 합니다.

LLM 에이전트는 자연스러운 대화 흐름을 제공할 수 있지만, 맞춤형 대화 설계가 있어야 사용자 경험이 완성됩니다. 에이전트형 AI를 사용한다고 해서 챗봇이 회사의 맞춤 커뮤니케이션 기준을 자동으로 충족하는 것은 아닙니다.

개발팀에 대화 설계 경험이 없으신가요? 걱정하지 마세요. 초보 봇 빌더를 위한 Botpress Academy의 대화 설계 강의가 준비되어 있습니다.

10. 너무 짧은 일정

최근 한 낙관적인 고객이 2주 만에 대형 챗봇 프로젝트를 완성하겠다고 상사에게 보고했습니다. 그리고 실제로 거의 해냈습니다.

엔터프라이즈 챗봇의 표준 일정은 — 빠르게 진행해도 — 1개월입니다. 이보다 짧으면 a) 마감일을 놓치거나, b) 완성도가 낮은 챗봇을 배포할 위험이 있습니다.

실제 개발 기간이 한 달이 걸리진 않지만, 테스트와 구조 재정비를 위한 추가 시간을 반드시 확보하세요. 시간이 남는 것이 부족한 것보다 낫습니다.

11. 노코드 솔루션에서 가치를 기대하기

시장에는 다양한 챗봇 플랫폼이 있습니다. 그중 상당수는 ‘노코드’ 솔루션을 내세웁니다.

하지만 실질적으로 유용한 챗봇을 배포하려면 기술적인 접근이 필요합니다. 그렇지 않다고 말하는 사람은 제한된 솔루션을 팔려는 것입니다.

물론, 코드 없이 FAQ 챗봇을 만들 수 있는 솔루션을 사용할 수 있습니다. 하지만 그것이 실제로 비즈니스에 어떤 가치를 더해줄까요?

높은 ROI를 내는 봇은 회사의 시스템과 일상 업무 흐름에 통합되어 있습니다. 회사만의 비즈니스 프로세스에 유용하고 매끄럽게 통합하려면 – 겁먹지 마세요 – 약간의 코딩이 필요합니다.

노코드 솔루션은 기본적인 봇에는 괜찮습니다. 하지만 기업용 봇을 만들고 실질적인 성과를 기대한다면 개발팀의 도움이 필요합니다.

개발자가 없으신가요? 저희 파트너 조직과 연결을 요청하세요 – 봇 구축 전문가를 매칭해 드립니다.

봇을 만드시나요? 제대로 만드세요

챗봇을 만들고 배포할 계획이라면, 제대로 하세요.

챗봇을 제대로 구축하면 최고의 ROI 프로젝트가 될 수 있습니다. 하지만 회사가 흔히 저지르는 실수 몇 가지에 부딪히면, 가치가 불분명하고 답답한 프로젝트가 될 수 있습니다.

우리는 지난 7년간 기업에 챗봇을 배포해 왔습니다. 무엇이 효과적인지, 무엇이 그렇지 않은지 잘 알고 있습니다.

가치 있는 챗봇을 배포하고 싶으시다면, 성공을 위한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 기업용 챗봇을 만들기에 가장 적합한 도구나 플랫폼은 무엇인가요?

기업용 챗봇 구축에 가장 적합한 도구로는 Botpress, Rasa, Tidio가 있습니다. 이들은 높은 확장성, 고급 맞춤화, 기업 시스템(예: CRM, ERP)과의 통합, 역할 기반 접근 제어와 같은 보안 기능을 제공합니다.

2. 챗봇을 만들려면 AI나 머신러닝 경험이 꼭 필요한가요?

Botpress나 Manychat과 같은 플랫폼은 언어 모델과 학습 과정을 자동으로 처리해 주기 때문에, AI나 머신러닝 경험이 없어도 챗봇을 만들 수 있습니다. 다만, 복잡한 논리나 통합을 구현할 때는 기본적인 기술 이해가 도움이 됩니다.

3. 내 챗봇의 성능을 업계 표준과 비교하려면 어떻게 해야 하나요?

챗봇 성능을 벤치마킹하려면 NLU 정확도(잘 훈련된 봇은 보통 75~85%), 평균 처리 시간, 목표 달성률, 사용자 만족도와 같은 핵심 지표를 측정하고, 업계에 공개된 벤치마크와 비교하세요.

4. 챗봇 성능 지표를 추적하고 분석할 수 있는 도구는 무엇이 있나요?

Botpress의 내장 대시보드, Dashbot, Google Analytics(맞춤 이벤트 추적), Mixpanel과 같은 분석 도구를 사용해 유지율, 실패율, 감정 분석, 대화 성공률 등 다양한 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

5. 챗봇에 효과적인 프롬프트와 응답을 작성하려면 어떻게 해야 하나요?

챗봇에 효과적인 프롬프트와 응답을 작성하려면, 브랜드의 목소리를 반영한 자연스럽고 간결한 언어를 사용하고, 대화가 명확하게 진행되어 문제 해결로 이어질 수 있도록 답변을 구성하세요.