2025년의 AI 대화 디자인: 알아야 할 모든 것

세포라의 예약 도우미

대화 디자인을 사용하여 Sephora의 예약 도우미는 약속 예약 챗봇을 만들었습니다. 이 챗봇은 간단한 안내 메시지를 통해 사용자에게 프로세스를 안내하고 예약을 11% 늘리는 동시에 만족도와 매장 내 지출을 개선했습니다.

바빌론의 GP에 근접 

Babylon Health는 NHS와 파트너십을 맺고 AI 기반 챗봇과 사려 깊은 대화 디자인을 통해 환자 지원을 제공합니다. 이러한 의료 챗봇은 환자가 대기 시간 없이 증상을 탐색하고 진료 예약을 할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 부모가 자녀가 열이 나는 것을 발견하고 병원 사이트에서 채팅을 시작한다고 가정해 보겠습니다. 봇이 빠른 증상 확인을 실행하고 대기 시간 없이 한 번의 대화로 예약을 진행합니다.

DHL의 myDHLi

DHL의 myDHLi 챗봇은 대화 디자인을 사용하여 고객이 여러 플랫폼에서 패키지를 추적하고, 배송 일정을 변경하고, 빠른 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다. 

놓친 배송의 경로를 변경하려는 고객을 상상해 보세요. 이 고객은 지원팀에 전화하는 대신 DHL 봇과 채팅을 통해 패키지 상태를 확인하고 새로운 배송 시간을 제안하며 변경 사항을 몇 초 만에 확인합니다.

대화 디자이너 채용

대화 디자인은 성장하는 분야이지만 항상 전담하는 역할이 있는 것은 아닙니다. 

풀타임 대화 디자이너를 고용하는 회사도 있지만, 봇을 구축하거나 사용자 상호작용을 디자인하는 제품 관리자, 마케터, 지원팀장 등 인접 직무에 종사하는 사람들이 이 작업을 수행하는 경우가 많습니다.

대화 디자이너는 대화를 만들고 AI 비서의 어조와 성격을 형성하는 일을 담당합니다. 이러한 역할은 제품 및 마케팅 팀에 걸쳐 있지만 핵심 목표는 항상 동일합니다. 대화가 자연스럽게 느껴지도록 하는 것입니다.

사람들은 글쓰기, UX, 고객 지원, 언어학 등 다양한 배경을 가지고 대화 디자인에 뛰어듭니다. 하지만 가장 중요한 것은 대화에 대해 체계적으로 사고하고 사용자와 봇 모두에게 적합한 상호작용을 디자인할 수 있는 능력입니다.

대화 디자이너 기술

• UX 연구 및 흐름 설계
• 자연어 이해
• 카피라이팅 및 톤 개발
• 데이터 분석 및 테스트

대화 디자이너 리소스

대화 디자인을 처음 시작하거나 전문성을 심화하고자 할 때 사용할 수 있는 다양한 리소스가 있습니다.

블로그는 시작하기에 좋은 또 다른 장소입니다. 예를 들어 Women in Voice 블로그 시리즈에서는 해당 분야에 진출하는 방법에 대한 실용적인 조언을 제공합니다.

어떤 강좌가 있는지 전반적으로 살펴보고 싶다면 UX Planet에서 다양한 대화 디자인 강좌를 비교하는 데 도움이 됩니다. 

특정 과정과 관련하여 Conversation Design Institute에서는 기초 기술부터 고급 기술까지 모든 것을 다루는 다양한 인증을 제공합니다. 또 다른 좋은 옵션으로는 핵심 원칙과 모범 사례를 강력하게 소개하는 Google 클라우드 스킬 부스트의 대화 디자인 기초가 있습니다.

실제 AI 프로젝트에 이러한 기술을 적용하는 데 집중하고 있다면 Botpress AI 에이전트 구현 블루프린트는 귀중한 리소스입니다. 750,000개 이상의 AI 에이전트 배포를 바탕으로 AI 에이전트 구현을 위한 실용적인 프레임워크를 제공합니다. 구현 단계부터 ROI 지표까지 모든 것을 다루고 있어 대규모 대화 배포에 대한 큰 그림을 이해하고자 하는 대화 디자이너에게 적합합니다.

1. 사용자 중심 디자인

봇이 주인공이 아니라 사용자가 주인공입니다.

사용자를 위한 디자인은 잊어버리세요. 사용자를 염두에 두고 디자인해야 합니다. 즉, 리서치부터 시작해야 합니다: 그들은 누구인가? 무엇을 달성하고자 하는가? 무엇이 그들을 실망시키는가?

예를 들어

• 병원을 처음 방문하는 환자를 위한 챗봇은 '접수 양식'과 같은 전문 용어를 피하고 평이한 언어를 사용하며 '보험 정보'와 같은 내용을 일반인이 이해하기 쉬운 용어로 명확하게 설명해야 합니다.
• 대학생을 대상으로 제작하는 경우 어조, 속도, 심지어 이모티콘 사용에 따라 봇이 친근하게 느껴지는 정도가 달라질 수 있습니다.

항상 물어보세요: 누군가 스트레스를 받거나 피곤하거나 주의가 산만해도 이 방법이 여전히 합리적일까요?

2. 명확한 의도 인식

봇이 사용자가 무엇을 원하는지 모른다면 아무 소용이 없습니다.

그렇기 때문에 의도를 고려한 디자인이 중요합니다. 사용자는 "내 패키지가 도착하지 않았어요.", "주문한 물건이 도대체 어디 있는 거예요.", "배송되었다고 하는데 여기 없어요."라고 말할 수 있습니다. 세 가지 모두 "내 패키지를 추적하는 데 도움이 필요합니다."

좋은 대화 디자인은 이를 예상합니다. 훈련 중에 샘플 발화를 사용하고 사용자가 어색해하지 않고 다시 말하도록 안내하는 대체 옵션을 제공합니다.

또한 기대하세요:

• 지역 방언("너희들", "어", "인잇?")
• "지금 정말 답답해요"와 같이 감정과 관련된 입력 사항

3. 구조화되고 안내된 상호 작용

대부분의 사용자는 안내를 원합니다. 빠른 답변을 제공하고, 다음 단계를 제안하고, 계속 진행하세요.

예를 들어 "오늘 무엇을 도와드릴까요?"라고 묻는 대신 "약속을 예약하거나, 근무 시간에 대해 문의하거나, 지원팀과 상담하고 싶으신가요?"라고 물어보세요. 사용자가 선택할 수 있도록 2~3개의 선택지를 제공하여 점진적 공개를 사용할 수도 있습니다.

잘 구조화된 옵션이 개방형 프롬프트보다 더 유용한 경우가 많습니다.

4. 일관성 및 명확성

목소리, 톤, 스타일을 정하고 그 스타일을 고수하세요.

한 메시지에서는 "안녕하세요!"라고 말하고 다음 메시지에서는 "요청을 처리 중입니다"라고 말하는 챗봇은 마치 완전히 다른 두 사람이 만든 것처럼 느껴집니다. 신뢰가 깨집니다.

일관성은 다음에서 나타납니다:

• 어조: 캐주얼한 스타일인가요, 정장 스타일인가요?
• 용어: '상담원', '전문가' 또는 '지원팀'이라고 하나요?
• 서식: 가독성을 위해 응답이 잘게 쪼개져 있거나 텍스트 벽에 덤프되어 있나요?

또한, 명확성을 희생하면서까지 교묘하게 표현하지 마세요. "그냥 타코 먹자!"라는 문구는 스티커로 붙여도 괜찮습니다. 누군가 비밀번호를 재설정하려고 할 때는 안 됩니다.

5. 오류 처리 및 복구

봇은 엉망이 될 것입니다. 문제는 그 다음입니다.

좋은 디자인은 당황하지 않습니다. 이렇게 보일 수도 있습니다:

• 마지막 프롬프트 문구 바꾸기
• 클릭 가능한 옵션 메뉴 제공
• "이해하지 못했지만 지원팀에 연결해 드리거나 다른 질문을 해 보세요."라고 말합니다.

더 좋은 방법은? 일반적인 오류를 미리 방지하세요. 예를 들어 사용자가 잘못된 날짜 형식을 입력하면 올바른 형식을 제안하세요: "죄송합니다, 날짜는 이렇게 입력해야 합니다: MM/DD/YYYY입니다."와 같이 올바른 날짜 형식을 제안하세요.

도움이 되는 봇은 말을 하지 않는다고 해서 사용자를 탓하지 않습니다.

6. 자연스러운 흐름과 턴테이크

대화에는 리듬이 있습니다. 봇은 이를 존중해야 합니다. 기계가 한 번에 5단락을 쏘아대는 것을 원하는 사람은 아무도 없습니다. 

메시지를 이해하기 쉬운 조각으로 나누세요. 이해가 될 때 잠시 멈추세요. 

잘 작동하는 봇은 소프트웨어라기보다는 사람의 마음을 이해하는 사람처럼 느껴집니다.

7. 멀티모달 및 접근성 고려 사항

사용자는 다양한 방식으로 표시되며 봇도 마찬가지입니다.

함께 디자인하세요:

• 텍스트 음성 변환의 선명도: 화면 리더를 방해하는 이모티콘 기반 메뉴나 빽빽한 텍스트 블록은 피하세요.
• 음성 인터랙션 폴백: 음성 인터페이스에서는 버튼에 의존하지 마세요. 음성 응답을 염두에 두고 디자인하세요. 대화형 음성 응답은 시작하기에 좋은 곳입니다.
• 시각적 계층 구조: 줄 바꿈, 굵은 글씨체 또는 서식을 사용하여 시선을 유도합니다.

그리고 사용자가 "링크를 클릭하기만 하면 된다"고 가정하지 마세요. 사용자가 음성을 사용하거나 이동에 제약이 있다면 어떻게 해야 할까요?

8. 개성과 브랜드 목소리

봇은 곧 브랜드입니다. 적어도 브랜드를 대변하는 역할을 하기도 합니다.

친근한 목소리, 공식적인 목소리, 재치 있는 목소리, 중립적인 목소리 등 조직을 반영하는 일관된 목소리를 내세요. 

어조는 맥락과 일치해야 합니다. 진지한 순간에는 경솔한 태도를 취하지 말고, 가벼운 순간에는 로봇처럼 행동하지 마세요. 사용자가 실제로 대화하고 싶은 사람처럼 보이도록 하세요.

이제 대부분의 플랫폼에서 자연어 프롬프트를 통해 기본 음성을 쉽게 설정할 수 있습니다. 사용자는 "평범한 영어로 말하는 따뜻하고 든든한 비서"와 같은 간단한 설명으로 봇의 어조, 스타일, 관점을 정의한 다음 필요에 따라 특정 문구를 세부적으로 조정할 수 있습니다.

일관된 개성 만들기

캐주얼한 브랜드이든 전문적인 브랜드이든, 봇의 어조는 모든 메시지에서 이를 반영해야 합니다. 한 순간에는 유쾌하다가 다음 순간에는 로봇처럼 느껴지는 봇은 '진짜' 대화라는 환상을 깨뜨리고 어색하게 느껴집니다. 

먼저 봇의 페르소나를 정의하여 사용자를 맞이하는 방법, 불만을 처리하는 방법, 작별 인사를 하는 방법 등 봇의 성격을 정의하세요. 다양한 상황에 대한 예시, 해야 할 일과 하지 말아야 할 일, 다양한 어조가 포함된 음성 가이드를 만드세요. 팀 전체에 공유하여 모두가 일관성을 유지할 수 있도록 하세요. 

일관된 목소리는 봇을 더욱 인간적으로 느끼게 하고 궁극적으로 브랜드에 대한 신뢰를 구축합니다.

기능뿐 아니라 흐름을 고려한 디자인

좋은 대화는 거래가 아닌 부드러운 느낌입니다.

물론 챗봇이 누군가를 A에서 B로 안내할 수는 있지만, 자연스럽고 직관적으로 느껴지는 방식으로 안내할 수 있을까요? 

리듬을 고려하세요. 긴 멈춤, 너무 많은 텍스트 또는 불분명한 전환은 흐름을 깨뜨릴 수 있습니다. 

여정을 통해 사용자를 안내합니다. 

도움이 필요한 경우 버튼이나 빠른 답글과 같은 시각적 단서를 사용하고, 항상 다음 단계를 명확하게 알려주세요. 

이를 염두에 두고 디자인하고, 도움이 되고 반응이 좋으며 생동감 있는 대화를 목표로 하세요.

자연어를 사용하여 명확하게 표현하기

사람들은 챗봇 메시지를 읽지 않고 훑어봅니다.

답변은 짧고 집중력 있게 작성하세요. 한 번에 1~2문장을 목표로 하세요. 긴 설명은 작은 메시지로 나누고 지침을 제공할 때는 글머리 기호나 번호가 매겨진 단계를 사용하세요. 답변을 큰 소리로 읽어보면 어색하거나 너무 형식적인 부분을 발견할 수 있습니다.

자연스럽게 말하는 방식으로 작성하세요. 각 메시지를 소리 내어 읽으면서 딱딱하거나 지나치게 형식적으로 들리는 부분을 찾아내세요. 축약어("당신은" 대신 "당신은")와 일상적인 표현을 사용하세요.

사용자가 이미 알고 있고 기대하는 것이 아니라면 전문 용어는 피하세요. 그 경우에도 단순하게 유지하세요. 봇은 여전히 개성을 보여줄 수 있지만 항상 명확성이 최우선입니다. 사용자가 봇이 무엇을 말하고 있는지 또는 다음에 무엇을 해야 하는지 혼동해서는 안 됩니다.

데이터로 개선하기

첫 번째 시도에서 완벽을 기할 수는 없습니다. 그때부터 진짜 작업이 시작됩니다.

봇이 가동되면 최고의 인사이트는 사용자로부터 바로 얻을 수 있습니다. 챗봇 분석과 트랜스크립트를 사용하여 사용자가 어디에서 이탈하거나, 혼란스러워하거나, 막다른 골목에 부딪히는지 확인하세요. 이를 통해 무엇을 단순화, 명확화 또는 확장해야 할지에 대한 단서를 얻을 수 있습니다.

봇을 사용자 행동, 제품 업데이트, 브랜드 변화에 따라 진화하는 살아있는 제품으로 생각하세요. 훌륭한 대화 디자이너는 호기심을 유지하고 계속 개선합니다.

엣지 케이스 계획

모든 사용자가 행복한 길을 따르는 것은 아니며 그럴 필요도 없습니다.

주제에서 벗어난 질문, 모호한 입력, 반복되는 메시지, 범위를 벗어난 요청 등 예상되는 편차를 파악하세요. 봇이 유용한 대체 메시지, 설명 프롬프트 또는 인간에게 원활한 핸드오프를 통해 어떻게 응답해야 하는지 계획하세요.

강력한 엣지 케이스 처리를 통해 대화를 추적하고 봇이 더 지능적으로 느껴지도록 도와줍니다.

실패를 위한 디자인(우아하게)

모든 봇은 언젠가는 막다른 골목에 부딪히게 됩니다. 중요한 것은 이를 어떻게 처리하느냐입니다.

"이해하지 못했습니다."라는 일반적인 답변 대신 유용한 옵션으로 사용자를 다시 안내하세요: "제가 도와드릴 수 있는 것은 다음과 같습니다..."라고 안내하거나 에스컬레이션을 제안하세요. 

일이 잘못되었을 때 공감의 손길을 더하세요.

실패도 경험의 일부입니다. 이를 잘 처리하면 사용자는 봇을 계속 신뢰하게 될 것입니다.

1. 사용자와 사용자의 요구 사항 이해

모든 좋은 챗봇은 누구를 위한 챗봇인지 이해하는 것에서 시작됩니다.

디자인 도구를 열기 전에 시간을 들여 파악하세요:

• 사용자가 수행하려는 작업 사용자가 도움을 찾고 있거나, 주문을 추적하거나, 옵션을 탐색하고 있나요?
• 사용자를 방해하는 요소는 무엇인가요? 느린 응답, 누락된 정보, 불명확한 다음 단계 등?

지원팀에 문의하세요. 고객 피드백을 스캔합니다. 녹취록을 자세히 살펴보세요. 어조부터 플로우 로직까지 모든 것을 형성하는 패턴을 발견할 수 있습니다.

2. 챗봇의 역할과 목적을 명확하게 정의하기

사용자의 요구 사항을 파악한 후 봇이 담당할 업무를 정확히 결정하세요. 

온보딩, 리드 확보, 지원 등 이미 사용 사례를 염두에 두고 있을 것입니다. 이제 중요한 것은 그 범위를 구체화하는 것입니다.

봇이 정확히 무엇을 처리해야 할까요? 봇이 피해야 하는 것은 무엇인가요? 

범위가 엄격하게 설정된 역할은 대화를 명확하게 유지하고 모호하거나 지나치게 약속적인 답변으로 사용자를 실망시키지 않도록 합니다.

3. 대화 및 고객 상호작용 분석하기

빌드하기 전에 귀를 기울이세요. 

실제 채팅 로그, 지원 티켓, 고객 전화를 검토하여 사용자가 자연스럽게 질문을 하는 방식, 막히는 부분, 좌절하는 부분을 파악하세요. 

실제 데이터는 원활한 대화를 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

4. 전체 사용자 여정 매핑

메시지를 작성하기 전에 전체 대화 흐름을 처음부터 끝까지 디자인하세요.

명확한 시작점으로 시작하여 최종 목표를 정의하고 그 사이의 단계를 매핑하세요. 찾습니다:

• 설명이 필요한 드롭오프 지점
• 빠른 승리의 기회(유용한 프롬프트 또는 바로 가기 등) 제공
• 다음 단계로 자연스럽게 전환

이 단계는 대화 그 이상의 의미를 갖습니다. 흐름에 관한 것입니다.

5. 자연스럽고 인간과 같은 샘플 대화 만들기

사용자 여정을 매핑하고 봇의 역할을 정의했다면, 이제 이러한 흐름에 생명을 불어넣을 차례입니다.

사용자가 말할 수 있는 내용과 봇이 응답해야 하는 방법 등 주요 경로에 대한 샘플 대화를 작성하는 것으로 시작하세요. 실제 사용자 질문이나 지원 티켓이 있는 경우 이를 사용하세요. 

메시지는 짧고 명확하며 집중력을 유지하세요. 자연스럽게 들리도록 큰 소리로 읽어 보세요. 딱딱하거나 로봇처럼 느껴진다면 다시 작성하세요.

이 샘플 대화는 구축 및 테스트를 위한 청사진 역할을 하므로 천천히 살펴보시기 바랍니다.

6. 대화 흐름 계획하기

답변이 자연스럽게 들리면 그 뒤에 있는 분기 로직을 구축하기 시작하세요.

먼저 주요 대화 경로를 매핑하여 예상대로 일이 진행될 때 어떤 일이 발생하는지 파악하세요. 그런 다음 일반적인 변형을 포함하도록 확장하세요: 사용자가 거절하면 어떻게 되나요? 예상치 못한 질문을 하나요? 도중에 방향을 바꾸면 어떻게 되나요?

가능한 모든 입력을 설명할 필요는 없지만 예/아니오 결정, 모호한 질문 및 흐름을 방해할 수 있는 모든 것에 대해 명확한 답변이 필요합니다.

그리고 엣지 케이스도 잊지 마세요. 봇이 처리할 방법을 계획하세요:

• 혼동 또는 지원되지 않는 입력
• 반복적 또는 순환적 답장
• 에스컬레이션 또는 재설정이 필요한 순간

지하철 지도를 그리는 것처럼 명확한 경로, 논리적인 정류장, 일이 잘못될 경우의 백업 경로를 생각하면 됩니다.

7. 시작하기 전 테스트

라이브를 시작하기 전에 실제 사람들(흐름에 익숙하지 않은 사람들)과의 대화를 테스트하세요.

• 사용자가 봇이 멈추거나 오해하는 부분 살펴보기
• 누락된 분기, 불명확한 프롬프트 또는 어색한 톤 전환을 찾아보세요.
• 스크립트를 벗어난 입력을 시도하여 봇이 어떻게 복구되는지 확인하세요.

짧은 내부 파일럿 테스트만으로도 서류상으로는 드러나지 않는 문제를 발견할 수 있습니다. 테스트를 통해 마찰 지점을 조기에 수정하고 더욱 자신 있게 출시할 수 있습니다.

8. 챗봇 대화 반복, 개선 및 확장하기

봇이 가동되면 어떤 것이 효과가 있고 어떤 것이 효과가 없는지 빠르게 파악할 수 있습니다.

행동 모니터링부터 시작하세요: 사용자가 어디에서 이탈하는가? 무엇이 오해되거나 반복되는가? 분석과 트랜스크립트를 사용하여 마찰 지점을 파악한 다음, 놓친 의도나 혼란스러운 흐름 등 영향력이 큰 수정 사항의 우선순위를 정하세요.

콘텐츠와 로직을 구체화하세요. 가능한 부분은 간소화하고, 필요한 부분은 명확히 하며, 봇이 올바른 정보를 가져오지 않는다면 지식창고를 업데이트하세요. 변경 사항을 배포하기 전에 내부적으로 테스트하거나 소규모 파일럿을 실행하여 개선 사항을 검증하세요.

성능이 향상되면 신중하게 확장하세요. 새로운 인텐트를 추가하거나 새로운 사용 사례로 확장하되, 핵심 흐름이 견고해진 후에만 확장하세요.

주간 지표 점검, 월간 감사, 분기별 사용자 테스트 등 정기적인 검토 리듬을 설정하세요. 이렇게 하면 챗봇이 사용자 요구와 비즈니스 목표에 모두 부합하도록 유지할 수 있습니다.

대화 디자인은 한 번으로 끝나는 것이 아니라 사용자의 성장에 따라 진화하는 것입니다.

1. Botpress

최적 대상 챗봇 설계, 테스트 및 배포.

Botpress 대화형 AI를 포함한 AI 에이전트를 구축 및 배포하기 위한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 많은 도구가 대화 디자인을 보조 기능으로 제공하는 반면, Botpress 대화 디자인을 플랫폼에 통합하여 전면에 배치합니다.

플로우를 시각적으로 매핑하고, 다양한 상황에서 봇이 어떻게 응답해야 하는지 정의하고, FAQ나 정책 문서와 같은 실제 콘텐츠를 연결하여 정확하고 근거에 입각한 답변을 만들 수 있습니다. 또한 모든 것을 처음부터 코딩할 필요 없이 어조, 폴백 동작, 봇이 에지 케이스를 처리하는 방식을 제어할 수 있습니다.

기술 전문가가 아닌 팀도 쉽게 사용할 수 있지만, 개발자가 API 연결 및 백엔드 프로세스 자동화와 같은 심층적인 작업을 수행할 수 있을 만큼 유연합니다. 

아이디어부터 제작까지 지원하는 엔드투엔드 플랫폼을 찾고 있다면 Botpress 최선의 선택입니다.

2. 루시드차트

최상의 용도: 구축 전 챗봇 플로우 스케치 및 검증.

아직 스케치 단계에 있고 코드를 만지기 전에 대화나 시스템이 어떻게 흘러갈지 시각화하고 싶다면 Lucidchart가 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 

사용자 여정부터 백엔드 아키텍처까지 모든 것을 매핑할 수 있는 다이어그램 도구입니다. 드래그 앤 드롭으로 채팅 흐름, 의사 결정 트리 또는 기술 워크플로우까지 손쉽게 디자인할 수 있습니다.

이를 사용하여 로직이 제대로 작동하는지, 서로 다른 경로가 어떻게 상호 작용하는지, 사용자가 예상치 못한 경로로 이동할 때 어떤 일이 발생하는지 파악할 수 있습니다.

프로덕션으로 전환하기 전에 피드백을 받고 명확성을 확보하고 싶을 때 이상적입니다.

3. 플레이북UX 

최상의 용도: 어조, 명확성 및 흐름에 대한 사용자 피드백 받기.

진공 상태에서 대화를 설계하는 것은 위험합니다. PlaybookUX는 실제 사용자와 함께 가정을 조기에 테스트할 수 있는 방법을 제공합니다.

PlaybookUX는 리서치 플랫폼이지만 대화 설계의 초기 단계에 매우 적합합니다. 스크립트, 목업 또는 흐름에 대한 사람들의 반응에 초점을 맞춰 중재되지 않은 테스트를 실행하고, 설문조사를 보내거나 인터뷰를 진행할 수도 있습니다.

특히 라이브를 시작하기 전에 어조와 명확성을 검증하는 데 유용합니다. 기본적으로 사람을 대상으로 디자인하는 경우 PlaybookUX를 사용하면 사용자의 의견을 직접 들을 수 있습니다.

대화 디자인과 대화 디자인의 차이점은 무엇인가요?

대화 디자인은 사용자와 기계 간의 개별적인 상호 작용을 만드는 데 중점을 두는 반면, 대화 디자인은 경험 전반에서 대화가 작동하는 방식에 대한 보다 광범위한 시스템 전반의 접근 방식을 취합니다.

대화 디자인은 UX 작성과 어떻게 다른가요?

대화 디자인에는 전체 대화와 상호 작용 흐름을 만드는 작업이 포함되며, UX 작성은 짧은 형식의 인앱 카피에 중점을 둡니다.

대화 설계는 챗봇 개발과 어떻게 다른가요?

대화 디자인은 대화를 통해 사용자 경험을 만드는 데 중점을 두는 반면, 챗봇 개발은 이러한 대화에 생명을 불어넣는 기술 시스템을 구축하는 것입니다.

대화 디자인 연구소란 무엇인가요?

대화 디자인 연구소 (CDI)는 대화 디자인 분야를 발전시키는 데 전념하는 단체입니다. 디자이너가 인간 중심적인 경험을 만드는 데 필요한 기술을 개발하는 데 도움이 되는 과정, 인증 및 기타 리소스를 제공합니다.

자연어 처리(NLP)는 대화 디자인에서 어떤 역할을 하나요?

NLP는 챗봇과 AI 에이전트가 우리가 말하는 내용을 이해할 수 있도록 하는 엔진입니다. NLP는 시스템이 사용자의 의도를 파악하고, 핵심 정보를 파악하고, 합리적인 방식으로 응답할 수 있도록 도와줍니다.