2025년 고객 서비스 챗봇 완벽 가이드

요즘은 거의 모든 곳에서 고객 서비스 챗봇을 사용합니다. 그만큼 챗봇은 비용 절감, 확장성, 24시간 운영, 맞춤화, 그리고 고객 만족도 향상에 효과적입니다.

직접 엔터프라이즈 AI 챗봇을 만들 준비가 되었든, 고객 지원 챗봇의 장점이 궁금하든, 이 가이드에서는 AI 지원 서비스에 대해 알아야 할 모든 것을 설명합니다.

고객 서비스 챗봇이란?

고객 서비스 챗봇은 인간과의 상호작용을 모방하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 회사의 다양한 채널에서 질문에 답하고 정보를 제공합니다.

고객 서비스 챗봇은 대부분 AI 챗봇입니다. AI와 자연어 처리(NLP)를 사용해 고객과 자연스럽게 소통합니다.

이 챗봇들은 웹사이트, 문자, WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram과 같은 소셜 앱 등 다양한 채널에 배포할 수 있습니다.

글로벌 시장이나 대규모 고객을 보유한 기업에게 AI 챗봇은 고객 만족도를 유지하는 데 필수적입니다.

고객 서비스 챗봇이 인기 있는 이유는?

1. 더 나은 기술

예전 챗봇은 별로였죠. 하지만 이제는 다릅니다.

과거의 규칙 기반 챗봇 대신, 요즘 챗봇은 대부분 LLM 에이전트입니다. 최신 LLM을 기반으로 대화를 처리하고 실시간으로 의사결정을 내리는 첨단 AI가 적용되어 있습니다.

처리 능력과 알고리즘의 발전, 데이터의 증가로 음성 인식과 NLU 기술이 크게 향상되었습니다. 덕분에 AI 챗봇은 무한한 고객 질문에 답변할 수 있습니다.

그리고 최신 챗봇은 단순한 FAQ 봇을 넘어섭니다. 에이전트형 AI를 활용해 전체 업무 프로세스를 수행할 수 있습니다. IT 문제 해결, 비밀번호 재설정, 회사 맞춤 지식을 활용한 고객 응대까지 가능합니다.

2. 비용 효율성

전체 문의의 최대 75%를 챗봇만으로 해결할 수 있습니다. 각 고객 지원 요청에 드는 비용을 알고 있다면, 챗봇의 ROI를 계산하는 것도 쉽습니다.

대부분의 경우, 가상 챗봇 도입 기업은 인간 상담원의 인력을 그대로 유지하면서 챗봇을 통해 수요를 확장합니다.

‍3. 설정이 간편함

챗봇 빌더 소프트웨어를 사용하면 첫날부터 챗봇을 바로 사용할 수 있습니다. 예전에는 고객 서비스 챗봇이 흔하지 않아 개발자가 직접 챗봇을 만들어야 했습니다.

하지만 다양한 챗봇 빌더가 출시되면서, 코딩 경험이 없더라도 또는 개발팀이 있더라도 손쉽게 챗봇을 도입할 수 있습니다.

고객 서비스 챗봇은 어떻게 작동하나요?

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간이 자연어로 상호작용할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다.

NLP의 목표는 인간의 언어를 의미 있게 이해하고 응답할 수 있도록 처리하는 것입니다.

NLP는 구문 분석을 통해 자연어가 문법 규칙에 어떻게 맞는지 평가합니다. AI 용어에 익숙하다면, 여기에는 토큰화, 품사 태깅, 구문 분석이 포함됩니다.

NLP는 의미론과 화용론도 포함합니다: 문장의 의미와 의도 파악입니다. 예를 들어, 고객이 “문제가 있어요”라고 하면 챗봇은 이를 문제 상황으로 인식할 수 있습니다.

화용론을 통해 챗봇은 고객이 “제 생각에는”이라고 시작하면 확신이 없다는 것을 파악합니다. 챗봇은 고객이 단순히 사실을 말하는 것이 아니라 확인과 도움을 원한다는 점을 이해합니다.

인공지능

누구나 들어봤지만, 정확히 무엇일까요? 인공지능(AI)은 기계가 인간의 지능적 행동을 모방할 수 있는 능력을 의미합니다.

AI는 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 알고리즘과 시스템을 만드는 것을 포함합니다. 여기에는 추론, 과거 경험에서 학습, 의사결정, 언어 이해 등이 있습니다.

머신러닝

머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로, 데이터에서 학습하고 패턴을 찾아 최소한의 인간 개입으로 의사결정을 내릴 수 있는 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다. 즉, 시스템이 데이터에서 학습하고 패턴을 찾아 스스로 결정을 내릴 수 있다는 개념입니다.

ML에는 여러 유형이 있습니다:

• 지도 학습은 정답이 이미 표시된 데이터(라벨링된 데이터)를 사용합니다. 모델은 입력 데이터로부터 결과를 예측하는 법을 학습합니다.

• 비지도 학습은 데이터에 라벨이 없으며, 시스템이 데이터 자체에서 패턴과 구조를 스스로 학습합니다.

• 강화 학습은 알고리즘이 행동에 따라 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 방식입니다. 즉, 시행착오를 통해 최적의 행동을 찾습니다.

• 준지도 학습은 라벨이 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 사용합니다.

• 딥러닝은 AI 분야의 유행어로, 여러 층으로 구성된 딥 뉴럴 네트워크를 활용하는 머신러닝의 한 형태입니다. 복잡한 패턴(이미지, 음성 등) 처리에 특히 효과적입니다.

고객 서비스 챗봇은 어떻게 만들 수 있나요?

고객 서비스 챗봇을 만드는 가장 확실한 방법은 챗봇 빌더 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이 소프트웨어를 이용하면 챗봇을 쉽게 만들고 배포할 수 있습니다.

적합한 플랫폼을 사용하면 챗봇 구축, 다른 시스템과의 연동, 모니터링이 간편합니다. 챗봇 빌더 소프트웨어는 대화형 AI 구축을 빠르고 쉽게 해주는 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, HubSpot의 무료 챗봇 빌더는 미팅 예약, 리드 선별, 자주 묻는 질문 응답을 코딩 없이 HubSpot CRM 내에서 할 수 있습니다.

필요에 따라 선택할 수 있는 다양한 플랫폼이 있으니, 최고의 AI 챗봇 플랫폼을 여기에서 확인해보세요.

고객 서비스 챗봇 플랫폼의 주요 기능

효과적인 챗봇을 만들기 위해서는 기업별로 고유하게 맞춤화하고, 특정 요구를 처리할 수 있도록 해야 합니다.

맞춤화

신뢰할 수 있는 챗봇이라면 반드시 해당 기업에 맞게 맞춤화되어야 합니다.

챗봇은 다음을 수행해야 합니다:

• 정확한 기업 정보를 제공하기 위해 데이터베이스와 연동
• 고객과 소통하는 주요 채널을 포함한 다양한 채널에 배포
• 정보성, 친근함, 캐주얼함, 전문성 등 일관된 톤으로 소통

통합 및 채널: 강력한 챗봇 빌더 소프트웨어는 사용자가 AI 챗봇을 영업 카탈로그, 인사 정책 문서, 기타 기업 데이터 등 다양한 시스템과 연동할 수 있도록 지원합니다. 이는 대부분의 반복 업무가 기업 정보 조회와 관련이 있기 때문에 중요합니다. Botpress 챗봇 통합 가이드를 참고하세요.

개인정보 보호 및 보안일부 챗봇은 민감한 고객 데이터를 처리하도록 설계됩니다. AI 챗봇이 생일, 비밀번호 등과 같은 민감한 정보를 다룬다면, 최신 개인정보 보호 및 보안 규정을 반드시 준수해야 합니다. 외부 플랫폼을 사용하지 않는 경우, 챗봇 개발자가 해당 지역의 관련 규정을 충분히 이해하고 있는지 확인해야 합니다. 또한, 안전한 데이터 저장 및 전송 시스템을 구축해야 합니다. 챗봇이 민감한 정보를 처리할 때는 저장과 전송 모두에 강력한 암호화가 적용되어야 하며, 이는 무단 접근으로부터 데이터를 보호하기 위함입니다. 암호화가 적용되면, 누군가 데이터에 접근하더라도 내용을 읽을 수 없습니다.

고객 서비스 챗봇의 10가지 이점

1. 24시간 연중무휴 지원

사람과 달리 챗봇은 24시간 내내 작동합니다. 라이브 상담원으로 24시간 지원을 제공하는 것은 매우 많은 비용이 들지만, 챗봇은 기본적으로 이 기능을 제공합니다. 챗봇은 빠른 답변을 제공하고 동시에 여러 고객을 응대할 수 있어 대기 시간을 줄여줍니다.

저희 고객 중 한 곳인 Extendly for HighLevel을 예로 들어보겠습니다. 이 회사는 대형 고객관리 시스템에 분석 및 지원 서비스를 제공하며, 대표 서비스 중 하나가 24시간 기술 지원입니다.

하지만 이들의 시장은 매우 컸습니다. 이 CRM의 중소기업 고객 중 10% 이상을 차지했습니다. 가장 인기 있는 기능을 운영하는 데 드는 비용이 수익을 잠식하고 있었습니다.

Extendly for HighLevel은 Botpress 챗봇을 도입해 기술 지원 프로세스를 부분적으로 자동화했습니다. 이제 모든 지원 요청은 챗봇으로 시작하며, 챗봇이 자체적으로 대화를 해결할 수 있습니다. 요청이 매우 구체적이거나 VIP 고객의 경우에는 인간 지원팀이 직접 응대합니다.

사내 솔루션에서 Botpress로 전환한 후, 이 회사는 상담원에게 전달되는 채팅 수를 500% 더 많이 챗봇이 처리할 수 있게 되었습니다. 챗봇은 고도의 기술적 SaaS 제품에 대한 전체 지원 문의 중 30% 이상을 처음부터 끝까지 처리합니다.

그리고 서비스팀이 가장 복잡한 질문과 중요한 고객 계정을 집중적으로 관리할 수 있게 되면서, 이전보다 더 좋은 고객 관계를 유지하게 되었습니다.

24시간 지원을 제공할 수 있다는 점은 경쟁사 대비 큰 강점입니다. 글로벌 환경에서는 언제든지 지원을 제공할 수 있는 역량이 필요합니다. AI 챗봇은 24시간 지원을 위한 쉽고 저렴한 솔루션입니다.

2. 확장성

고객 서비스 챗봇은 기업이 두 가지 방식, 즉 규모와 채널 측면에서 확장할 수 있도록 돕습니다.

고객 상담원이 1분 동안 받을 수 있는 지원 전화는 한정되어 있고, 한 번에 한 통화만 가능합니다. AI 챗봇은 동시에 많은 고객 문의를 처리할 수 있습니다. 기업이 성장하려면 고객 서비스용 챗봇이 필수입니다.

챗봇은 라이브 상담원보다 훨씬 효율적으로 여러 플랫폼에 동시에 확장할 수 있습니다. 챗봇은 웹페이지, WhatsApp, Facebook Messenger 등 다양한 채널에서 동시에 운영될 수 있습니다. 고객의 소통 선호도에 따라 AI 챗봇은 웹페이지 또는 메신저 플랫폼을 통해 고객과 소통할 수 있습니다.

고객 서비스 프로세스는 더 이상 과거의 전화나 웹사이트에만 국한되지 않습니다. 고객 경험을 중심에 두고자 한다면, 다양한 채널로 확장하는 것이 사용자 여정을 개선하는 쉬운 방법입니다.

3. 비용 절감

챗봇은 기업이 지원 비용을 크게 늘리지 않고도 운영을 확장할 수 있게 해줍니다. 비용 효율성은 챗봇의 대표적인 장점 중 하나입니다.

동일한 수준의 가용성과 서비스 품질을 인간 상담원으로 제공하려면, 기업은 다음과 같은 비용을 지불해야 합니다.

• 시간당 인건비
• 야간 및 비정규 근무 수당
• 상담원 교육 비용
• 채용 및 이직 비용

챗봇을 도입하면 위의 비용을 거의 100% 절감할 수 있습니다. 고객 서비스 챗봇은 대부분 월 단위로 요금이 부과됩니다. 가격은 챗봇 소프트웨어와 AI 챗봇의 규모에 따라 달라집니다.

챗봇의 또 다른 비용은 AI 사용료입니다. 챗봇에 AI를 적용하면, 이를 구동하는 대형 언어 모델(LLM) 사용에 소액의 비용이 발생합니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4 Turbo로 작동하는 AI 챗봇의 경우, 챗봇에 입력되는 100만 토큰(단어 또는 부분 단어)마다 10달러(USD)를 지불합니다.

대부분의 챗봇 소프트웨어 업체는 AI 사용료를 별도로 청구하지만, Botpress는 LLM 접근 비용을 추가로 받지 않습니다. GPT-4 Turbo를 챗봇에 사용할 경우, OpenAI의 LLM 엔진 이용료와 동일하게 100만 입력 토큰당 10달러만 부과합니다.

챗봇의 비용은 훨씬 더 예측 가능하며, 모든 교육이 초기에 이루어지고 인력 이직이 발생하지 않습니다. 챗봇은 추가 비용 없이 일관성을 유지합니다.

4. 더 빠른 지원 속도

마지막으로 은행이나 관공서에 전화했던 때를 떠올려 보세요. 고객 지원을 받기 위해 기다리는 것은 악명 높게 답답하고 오래 걸리는 과정입니다.

AI 챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 즉각적으로 응답할 수 있다는 점입니다. 챗봇은 대기 시간을 거의 없애고, 모든 사용자가 우수한 고객 경험을 누릴 수 있도록 합니다.

대부분의 지원 상황에서 AI 챗봇은 고객에게 거의 즉시 응답할 수 있습니다.

사람들은 기다리는 것을 싫어합니다. 우리는 엘리베이터 로비의 거울부터 웹페이지의 로딩 바까지, 대기 시간이 더 빨리 지나가도록 다양한 전략을 고안해왔습니다.

대기 시간을 없애면 고객이 지원 문의를 시작할 때 긍정적인 마음가짐을 유지할 수 있어, 전반적으로 더 나은 고객 경험을 제공합니다.

5. 일관된 서비스

서비스팀이 교육을 받더라도, 사람은 실수를 할 수 있습니다. 예상치 못한 상황에서는 가장 중요한 정책을 잊기 쉽습니다.

또 다른 차이점은 챗봇은 컨디션에 영향을 받지 않는다는 점입니다. 잠을 설친 날, 고객이 참조 번호를 찾지 못해 전화를 걸어오면, 최상의 고객 서비스에서 평범한 서비스로 쉽게 떨어질 수 있습니다.

하지만 챗봇은 정보를 정확히 따르며, 24시간 내내 친절한 태도를 유지할 수 있습니다.

챗봇을 통해 문의를 해결하는 고객은 다양한 라이브 상담원과 소통하는 것보다 훨씬 더 일관된 지원을 받을 수 있습니다. AI 고객 서비스 챗봇은 모든 고객 문의를 항상 일관된 방식으로 처리합니다.

6. 비동기식 소통

챗봇은 비동기식 소통을 지원합니다. 즉, 고객이 여러 작업을 동시에 처리하기가 훨씬 쉬워집니다. 이는 동기식 대화보다 더 편리하게 문의를 해결할 수 있는 방식으로, 고객의 속도에 맞추면서도 상담원이나 챗봇의 시간을 낭비하지 않습니다.

일부 고객 문의는 다른 문의보다 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 전통적으로 고객 지원 전화를 두 사람이 실시간으로 문제를 해결하는 과정으로 생각하지만, 문제 해결 과정이 길어질 수 있습니다.

예를 들어, 고객이 프린터 회사의 고객 서비스에 전화했을 때, 아무리 시도해도 프린터가 닭 사진만 출력되는 문제를 겪고 있을 수 있습니다.

상담원은 고객에게 일련의 문제 해결 작업을 시도해보라고 요청할 것입니다: 전원을 껐다가 2분 후 다시 켰는지, 프린터가 올바른 와이파이 네트워크에 연결되어 있는지, 잉크 트레이를 열어 이상이 없는지 확인했는지, 최신 드라이버를 설치했는지 등입니다.

상담원은 한 번에 한 통의 전화만 처리할 수 있습니다. 즉, 한 대의 프린터 문제를 해결하는 데 한 시간 전체를 할애해야 합니다.

하지만 챗봇에게는 지원 상담의 길이가 중요하지 않습니다. 챗봇은 한 가지 작업에 묶이지 않습니다. 고객이 프린터를 끄고, 위층에 있는 아기를 확인하고, 와이파이 연결을 점검하고, 세탁물을 꺼내는 동안에도 지원 챗봇은 기다릴 필요 없이 바로 대응할 수 있습니다.

7. 고객 셀프서비스

챗봇 덕분에 기업은 손 하나 까딱하지 않고도 고객에게 상품, 서비스, 지원을 제공할 수 있습니다.

디지털 셀프서비스 시대에 챗봇은 고객 지원팀과 거의 구분이 안 될 정도의 경험을 제공하면서도 여러 고객 문의를 동시에 처리할 수 있습니다.

젊은 세대는 마트의 셀프 계산대부터 음식 배달 앱 주문까지 셀프서비스 옵션을 선호한다는 점을 분명히 했습니다. 뛰어난 고객 경험이란 고객이 어떤 방식으로 지원팀과 연락하길 원하는지 파악하는 것입니다. 대화형 AI는 변화하는 소통 방식을 반영하는 고객 경험을 제공합니다.

8. 다국어 지원

100개 이상의 언어를 구사하는 고객 서비스 직원을 고용하는 비용을 상상해보세요. 하지만 AI 챗봇을 사용하면(특히 Botpress 같은 플랫폼에서는) 다국어 지원에 추가 비용이 들지 않습니다.

AI 챗봇은 고객 서비스 담당자가 할 수 없는 방식으로 다국어 지원을 제공합니다. 해외 진출을 계획하거나 다양한 언어를 사용하는 지역(인도, 미국 등)에서 활동하는 기업에게 AI 챗봇은 만족스러운 고객 서비스 제공에 필수적입니다.

9. 통합 기능

사람과 달리 챗봇은 기업의 데이터베이스나 애플리케이션과 연동될 수 있습니다.

완성도 높은 AI 소프트웨어는 기업의 지식 기반과 원활하게 통합될 수 있어야 합니다. 예를 들어, Botpress 사용자는 문서, 테이블, 전체 URL까지 연결할 수 있습니다.

의류 매장에서 상품을 판매한다면, 챗봇을 재고 관리 시스템에 연결하고 싶을 것입니다. 제품이나 서비스를 판매한다면, 챗봇을 CRM(고객 관계 관리) 시스템에 연결할 수도 있습니다.

상담원은 관련 정보를 찾기 위해 데이터베이스를 직접 확인해야 하지만, 챗봇은 고객을 위해 자동으로 정보를 가져올 수 있습니다. 데이터베이스만 최신 상태라면 즉각적이고 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

통합 기능 덕분에 고객은 Slack, SMS, Whatsapp 등 다양한 채널에서 지원을 받을 수 있습니다. 챗봇을 도입하면 고객에게 더 다양한 지원 옵션을 제공해 접근성이 높아집니다.

10. 자동 분석

상담원은 고객 지원 통화에서 주요 정보를 기록해야 할 때가 있습니다. 어떤 연령대가 제품을 가장 배우기 어려워하는지, 외부 불만이 가장 많은 서비스는 무엇인지 등입니다.

챗봇 소프트웨어를 사용한다면, AI 챗봇이 고객 지원 상호작용에 대한 고급 분석 데이터를 제공합니다. 또한 직접적인 사용자 피드백도 받아볼 수 있어, 고객의 선호도를 파악하고 작은 개선으로 챗봇 경험을 향상시킬 수 있습니다.

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고객 서비스 챗봇 사례

Apple

Apple은 웹사이트 방문자에게 두 가지 최고의 경험을 제공합니다. 사용자는 문제에 대한 상황 정보를 자유롭게 입력할 수 있고, 챗봇이 가장 적합한 콘텐츠를 찾아줍니다.

Apple의 고객 서비스 챗봇은 사용자가 챗봇 또는 상담원 중 어디서 문의를 시작할지 선택할 수 있게 하며, 각 경로의 예상 대기 시간을 실시간으로 안내합니다. 사용자는 자신의 상황에 가장 맞는 방법을 쉽게 선택할 수 있습니다.

Optimum

Optimum은 인터넷 제공업체로, 와이파이에 의존하는 챗봇만으로는 충분하지 않다는 것을 알고 있었습니다. 만약 누군가가 와이파이 설정 방법을 물어야 한다면 어떻게 할까요?

이 SMS 고객 지원 챗봇은 NLP를 활용해 사용자의 문제를 이해하고 해결합니다. 24시간 언제든 이용 가능해, 사용자는 필요할 때 즉시 도움을 받을 수 있습니다.

Domino’s Pizza

Dom은 2016년부터 피자를 사랑하는 사람들을 위해 일해왔습니다. Dom은 고객과 친근하게 소통하는 방법을 잘 압니다. 이 챗봇은 이모지를 사용하고, 페이스북 메신저를 통해 십대 고객들과 대화합니다.

Domino's 챗봇은 이전 주문 내역을 기억할 수 있어 주문 과정을 더욱 간소화할 수 있습니다. 고객이 Alexa나 스마트워치로 피자를 주문하고 싶을 때도 Dom이 주문을 받을 수 있습니다.

H&M

최신 기술에 밀려 사라진 1세대 챗봇 중 하나인 H&M의 Kik 챗봇은 맞춤형 고객 지원 엔터프라이즈 챗봇의 초기 사례였습니다.

Kik 챗봇은 맞춤형 피드백을 통해 스타일링 조언을 제공했습니다. H&M 카탈로그의 제품 이미지를 활용해 고객에게 제안을 전달했습니다.

이 저비용 챗봇은 매장 고객에게 무료로 제공되어, 매출(즉, 의류 판매)을 보완하는 역할을 했습니다.

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고객 서비스 챗봇이 상담원을 대체하나요?

일반적인 오해와 달리, AI 고객 서비스 챗봇은 상담원을 대체하기 위해 만들어진 경우가 많지 않습니다. AI 챗봇은 고객 경험팀의 시간을 절약해, 더 중요하거나 복잡한 고객 문의에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

잘 구현된 AI 챗봇은 고객의 문의가 상담원의 개입이 필요한 경우, 언제든 상담원에게 연결될 수 있는 옵션을 제공합니다.

AI 챗봇은 고객 서비스팀을 대체하지 않습니다. 대신 기업이 반복적인 업무를 자동화하고, 운영을 확장하며, 고객 여정을 간소화할 수 있게 해줍니다.

상담원이 단순 문의에서 해방되면, 그 시간은 더 가치 있는 비즈니스 프로세스에 재할당할 수 있습니다. 예를 들어, 라이브 채팅 소프트웨어를 도입한 기업은 상담원이 확보한 여유 시간을 영업팀 지원 등 부가가치 활동에 사용할 수 있습니다.

고객 서비스 챗봇의 종류

AI 에이전트

AI 에이전트는 정보를 처리하고, 의사결정을 내리며, 목표 달성을 위해 행동하는 자율 시스템입니다.

AI 챗봇이 사용자 입력에 반응하는 것과 달리, 에이전틱 AI는 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있는 소프트웨어를 의미합니다. 이는 고객 서비스, 데이터 분석, 코딩 지원 등 복잡한 워크플로우 자동화에 자주 사용됩니다.

즉, AI 에이전트는 일부 작업에서 사람의 개입을 없애거나, 직원의 일상 업무를 지원할 수 있습니다.

AI 챗봇

요즘 대부분의 고객 서비스 챗봇은 AI 기반입니다. 이들은 머신러닝과 자연어 처리를 활용해 고객의 질문에 유연하게 답변합니다.

이러한 인공지능 덕분에 챗봇은 복잡한 상호작용을 처리하고, 시간이 지남에 따라 적응하며 학습하고, 고객에게 맞춤형 서비스를 제공합니다. 최근에 챗봇과 대화해본 적이 있다면, 거의 확실히 AI 챗봇이었을 것입니다.

이 챗봇들은 사람과 비슷한 대화를 나눌 수 있고, 지식 베이스(예: 회사 제품이나 규정)와 연결되어 고객과의 상호작용을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇

과거의 단순하고(그리고 답답했던) 챗봇을 떠올릴 때, 우리는 보통 규칙 기반 챗봇을 생각합니다.

규칙 기반 챗봇은 미리 정해진 규칙에 따라 작동합니다. 이들은 설계된 특정 질문에만 답변할 수 있습니다. '만약-그러면' 방식의 단순한 논리를 따릅니다.

이들의 범위는 매우 제한적입니다. 기본적인 문의만 처리할 수 있고, 미리 정의된 지식 베이스를 벗어난 질문에는 의미 있는 답변을 할 수 없습니다. 답변은 항상 예측 가능하며, 특정하고 변하지 않는 응답만 제공하도록 프로그래밍되어 있습니다.

무엇보다도, 규칙 기반 챗봇은 이전 상호작용에서 학습하지 않습니다. 수동으로 업데이트하지 않는 한, 질문을 이해하거나 고객 불만을 처리하는 능력을 향상시킬 수 없습니다.

FAQ 페이지처럼 동작하는 챗봇이 필요하다면, 규칙 기반 챗봇이 가장 적합합니다. 이런 챗봇은 고객의 맥락을 이해하거나 고품질의 고객 상호작용을 제공할 수 없습니다.

고급 고객 지원 챗봇의 특징

고객 서비스 챗봇은 대화형 AI와 데이터베이스 통합을 통해 정보를 제공하고 고객 문의에 답변합니다.

AI 고객 서비스 챗봇에는 여러 유형이 있습니다. 이들은 각기 다른 방식으로 업무를 처리합니다. 일부 챗봇은 정보를 제공하도록 설계되어 있고, 다른 챗봇은 고객을 위해 작업을 수행합니다. 대부분의 챗봇은 유용하게 사용되기 위해 내부 및 외부 시스템과의 통합이 필요합니다.

가장 단순한 챗봇 유형은 FAQ 챗봇입니다. 이 챗봇은 정보를 제공하며, 내부 또는 외부 시스템과의 통합이 필요하지 않습니다. 가장 간단한 버전은 정적인 정보만 제공합니다. 하지만 더 복잡한 FAQ 챗봇은 다른 시스템에서 정보를 가져올 수 있다면 동적인 정보도 제공할 수 있습니다. 일반적으로 FAQ 챗봇은 설정이 매우 쉽습니다.

더 발전된 AI 고객 서비스 챗봇은 다음과 같은 기능을 구현할 수 있습니다:

사람 개입 기능

이 기능은 챗봇이 스스로 답변할 수 없는 문의를 인간 상담원에게 전달할 수 있는 능력입니다. 이 기능 자체로도 유용할 뿐만 아니라, 챗봇이 효과적으로 대응하지 못해 발생하는 고객의 불만을 최소화할 수 있도록 해줍니다.

고객 서비스 팀은 챗봇을 통해 가장 흔한 문의를 해결하고, 더 복잡한 문제는 직접 처리할 수 있습니다. 또한 학습 기능을 통해, 챗봇은 해결하지 못한 문의에서 학습하여 다음에 더 잘 대응할 수 있습니다. AI 고객 서비스 챗봇은 일반적으로 사람 개입 기능을 갖추고 있습니다. 즉, 고객 지원팀이 에스컬레이션된 문의에 답변할 수 있는 백엔드에 접근할 수 있습니다.

학습

머신러닝은 소프트웨어가 정보를 의미 있게 처리할 수 있도록 개발된 AI의 한 분야입니다. 이 기능을 통해 AI 챗봇은 고객과의 상호작용에서 학습하고, 추가적인 인간의 개입 없이 고객 서비스 성능을 향상시킬 수 있습니다.

맞춤 대화 흐름

대부분의 경우, 고객은 챗봇이 문의를 해결하는 데 충분한 정보를 제공하지 않습니다. 이럴 때 챗봇은 맞춤 대화 흐름을 사용해 필요한 정보를 요청할 수 있습니다.

통합

AI 챗봇은 문의를 처리할 때 여러 내부 또는 외부 시스템과 정보를 주고받을 수 있습니다. 챗봇은 사용자에게 여러 시스템을 연결하는 친숙한 인터페이스를 제공합니다.

원활한 통합은 챗봇 소프트웨어 플랫폼의 핵심 강점입니다. 챗봇이 데이터베이스에서 정보를 가져올 수 있다면, 고객 요청을 더 잘 처리할 수 있습니다.

맥락

사용자 정보, 기기, 이전 대화, 다른 시스템에서 가져온 데이터와 같은 정보는 챗봇이 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 맥락을 제공합니다. 챗봇 설계자는 이 데이터를 활용해 대화 흐름을 수동으로 설계할 수 있습니다. 마찬가지로, AI도 적절한 맥락에서 무엇을 해야 할지 학습할 수 있습니다.

액션

챗봇은 대화 내용을 바탕으로 행동을 취할 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 위젯이나 화면에 그래픽을 표시하거나 유사한 상호작용을 제공할 수 있습니다. 이를 위해 내부 또는 외부 시스템과 통신할 수 있습니다.

최고의 AI 고객 서비스 챗봇은 위에서 언급한 기능 중 일부를 갖추고 있습니다. 이들은 특정 주제 영역에서 매우 높은 확률로 모든 고객 문의에 유용하게 답변할 수 있습니다. 이를 통해 최고의 고객 서비스 경험을 제공합니다.

고객 서비스 챗봇의 미래

AI 고객 서비스는 점점 더 보편화되고 있습니다. 기술 발전의 속도가 빠르고, 저비용의 글로벌 고객 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라, 고객 서비스 챗봇은 점점 더 고객 지원의 표준이 되고 있습니다.

AI는 계속 발전하고 있습니다

OpenAI, Microsoft, Google과 같은 기업들이 AI 기술 개발 경쟁을 이어가면서, 챗봇의 기술도 매달 발전하고 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)이 더 많은 기능, 멀티모달 처리, 속도를 갖추면서 지원 챗봇의 역량도 확장되고 있습니다.

몇 년 후에는 오늘날의 챗봇을 90년대와 2000년대의 규칙 기반 챗봇을 바라보는 것처럼 회상하게 될 것입니다.

더 다양한 실제 활용

챗봇이 표준이 됨에 따라, 다양한 사례 연구가 늘어날 것입니다. 전자상거래에서 챗봇을 사용하는 것은 일반적이지만, 아직 많은 산업에서는 고객 서비스 챗봇을 완전히 도입하지 않았습니다.

더 많은 기업이 AI 고객 서비스 챗봇을 도입함에 따라, 고객 만족도를 높일 수 있는 독특하고 역동적인 사례가 더 많이 등장할 것입니다. 더 많은 AI 챗봇 기술이 일상적인 업무 자동화에 사용되고, 더 많은 메신저 앱에 가상 비서가 탑재되며, 고객 서비스용 챗봇이 어디서나 보편화될 것입니다.

더 높은 인기와 수용도

10년 전만 해도 챗봇의 평판은 좋지 않았습니다. 그럴 만한 이유도 있었습니다.

하지만 챗봇이 발전함에 따라, 대중의 수용도도 높아지고 있습니다. 이제 기업들은 고객 서비스 챗봇이 실제로 고객 경험을 향상시킨다는 사실을 알고 있습니다. 챗봇은 일상적인 업무를 더 효율적으로 처리하고, 여러 채널에서 고객을 지원하며, 고객 데이터를 안전하게 처리할 수 있습니다.

미래의 서비스 모델에서는 고객 서비스 챗봇이 선택이 아니라 필수가 될 것입니다. 고객들은 이를 당연하게 기대할 것입니다.

다음 달에 고객 서비스 챗봇을 도입하세요

고객 서비스 챗봇 구축은 저희가 가장 잘하는 일입니다.

저희 AI 챗봇 소프트웨어는 노코드부터 고도로 맞춤화 및 확장 가능한 옵션까지 다양하게 제공합니다. 챗봇은 항상 최신 LLM 기술로 업데이트되며, AI 사용 비용에 추가 마진이 없습니다.

저희 고객들은 자동화된 지원을 도입함으로써 더 나은 고객 경험, 향상된 고객 관계, 그리고 비용 절감 효과를 경험하고 있습니다.

대화형 AI는 고객 서비스의 미래입니다. 지금 바로 체험해보세요.

자주 묻는 질문

최고의 고객 서비스 챗봇은 무엇인가요?

최고의 고객 서비스 챗봇은 귀하의 필요, 비즈니스 모델, 개발 역량에 따라 달라집니다.

챗봇의 기능은 그 복잡성에 따라 결정됩니다. 정보를 제공하도록 설계된 챗봇은 고객 문의를 해결할 때 미리 저장된 데이터만 접근할 수 있습니다. 반면, 더 강력한 챗봇은 방대한 데이터를 읽고 NLP 기법을 활용해 유연하고 포괄적인 답변을 제공할 수 있습니다.

챗봇의 설계는 사용된 기술 플랫폼만큼이나 중요합니다. 간결하고 직관적이며 잘 설계된 챗봇이 복잡하지만 설계가 미흡한 챗봇보다 훨씬 더 잘 작동합니다. 챗봇이 대부분의 고객 상호작용을 담당하게 되므로, 최대한 정교하게 만드는 것이 중요합니다.

고객 지원 챗봇을 어떻게 선택해야 하나요?

AI 고객 서비스 챗봇은 필요와 역량에 따라 선택해야 합니다. 코드 작성이 필요 없는 챗봇 빌더부터 직접 개발하는 방법까지 다양한 옵션이 있습니다.

챗봇 도입을 고려하는 기업은 챗봇 솔루션이 가져올 경제적 영향을 평가해야 합니다. 또한, 챗봇이 기존 시스템과 프로세스에 어떻게 통합될 수 있는지도 함께 고려해야 합니다.