chatbots 구축 옵션의 수가 날로 증가하고 있는 가운데, 챗봇을 만드는 데 필요한 것이 무엇인지 이해하기 어려울 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 대화형 AI 챗봇 솔루션을 시작하기 위해 취할 수 있는 단계와 성공적인 챗봇을 만드는 방법에 대한 높은 수준의 지식을 제공하는 것을 목표로 합니다.
챗봇을 구축하는 방법
1. 사용 사례 설계
먼저 챗봇이 어떤 기능을 제공하길 원하는지 초안을 작성하세요. 예를 들어 기존 뱅킹 앱 내에서 뱅킹 챗봇을 제공하려는 경우, 챗봇을 사용하면 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 고객의 업무가 무엇인지 생각해 보세요. 간단한 FAQ 유형의 상호작용부터 여러 소스의 정보를 취합하여 개인화된 경험을 제공하는 chatbots 에 이르기까지 사용 사례의 복잡성을 파악합니다. 사용자 지정 코드와 다른 시스템에 대한 API 호출로 챗봇을 확장해야 하는지, 아니면 사용자에게 연중무휴 24시간 지원을 제공하는 시작 FAQ 스타일의 질문과 답변으로 간단히 프로그래밍할 수 있는지 결정하세요.
고객이 사용할 준비가 되기까지 몇 주가 걸리는 기성 솔루션을 약속하는 공급업체가 많습니다. 이러한 솔루션은 고객 경험을 확장하거나 사용자 지정할 수 없는 일반적인 챗봇을 제공할 위험이 있기 때문에 프로젝트의 성공에 해가 될 수 있습니다.
2. 팀 구성
대화형 AI 지원 기능을 유지 관리하는 데 필요한 전문 지식 수준에 따라 솔루션을 선택하는 것이 어렵고 혼란스러울 수 있습니다. 리소스를 고용하거나 할당할 때 팀에서 가장 중요한 구성원은 소프트웨어 엔지니어, 대화형 디자이너, 제품 관리자, 때로는 데이터 과학자입니다. 적절한 팀을 구성하는 것도 중요하지만, 풍부한 문서와 프로젝트를 지원할 준비가 된 공급업체를 확보하는 것도 주요 요건입니다.
3. 대화 디자인하기
고객 대면 팀은 잠재고객이 무엇을 검색하는지 파악하는 데 가장 적합합니다. 이러한 비즈니스 사용자와 협력하여 의미 있는 대화를 설계하세요. 이 팀과 가장 효과적으로 협업하려면 대화를 구축할 때 시각적이고 직관적인 경험을 제공할 수 있는 챗봇 플랫폼을 사용하세요. 적절한 대화 디자인은 고객의 만족도를 높일 뿐만 아니라 재방문을 유도할 수 있습니다. 기획 단계와 개발 단계에서 대화형 디자인의 원칙을 지속적으로 염두에 두어야 합니다.
4. NLU 관리
여러 가지 면에서 NLU는 원하는 결과를 얻기 위해 조정이 필요한 블랙박스처럼 느껴질 수 있습니다. 이는 부분적인 요구 사항이지만, 보기만큼 어려운 일은 아닙니다. 관리형 NLU 엔진으로 무장한 솔루션만 있으면 산을 옮길 수 있으며, 데이터 과학자와 머신 러닝 팀을 고용할 필요도 없습니다! 관리형 NLU 엔진을 사용하면 사용자가 원하는 경험을 설계하는 데 집중할 수 있으며, 지원 공급업체가 사용 중인 NLU를 지속적으로 개선하고 있다는 사실을 알 수 있습니다. 사용 가능한 도구는 지속적인 유지 관리가 필요하지 않거나 사용법을 숙지할 필요가 없다는 점을 확신할 수 있어야 합니다. 그 중 하나가 인텐트를 만드는 것인데, 이는 엔진이 사용자가 말하는 내용을 인식하는 데 도움이 됩니다. 인텐트를 구성하기 시작할 때 인텐트의 목적과 중복되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 부정확하거나 범위를 벗어난 사용자 응답이 나올 수 있습니다.
NLU는 대화형 AI( chatbots )를 만드는 데 있어 매우 강력한 부분이며, 이 블로그에서 다루지 못한 내용은 튜토리얼 동영상인 정보 요청 및 추출 - " Botpress 으로 멋진 봇 만들기" 파트 5에서 설명할 수 있습니다.
5. 개발 및 테스트
이제 그 동안의 모든 계획 작업을 실행에 옮길 차례입니다! 팀이 챗봇에 기능을 추가할 때 정확성과 일관성을 보장하기 위해 지속적인 테스트를 수행하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 사용 사례에 적합한 솔루션을 찾을 때는 사용하기 쉬운 에뮬레이터/디버거를 사용하여 문제를 식별하고, 문제를 해결하고, 챗봇 전체에서 올바른 동작이 발생하고 있는지 확인하는 데 걸리는 시간을 단축하세요.
개발 과정에서는 어시스턴트를 배포할 채널의 구성도 함께 이루어집니다. 채널을 추가하기 시작할 때 사용자 기반이 최대한 활용할 수 있도록 어시스턴트를 어떤 채널에서 사용할 수 있도록 할 것인지 고려해야 합니다. 처음에는 사이트에만 챗봇을 배치할 수도 있지만, 모바일 봇이나 Vonage, Slack, Twilio, Facebook Messenger 과 같은 커뮤니케이션 채널과 통합되는 봇을 고려하는 것이 향후 성공에 매우 중요합니다.
6. 경험 개인화
점점 더 많은 챗봇( chatbots )이 세상에 출시되고 있는 가운데, 효과적인 챗봇( chatbots )을 차별화하는 차별화 요소는 바로 개인화입니다. 챗봇 사용자는 대화가 자연스럽게 느껴지기를 원하며, 이는 단순히 고객의 이름을 대화창에 입력하는 것 이상의 경험을 제공해야 한다는 것을 의미합니다. 진정으로 개인화된 경험을 만들려면 외부 데이터를 가져와 고객 경험을 한 단계 끌어올릴 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다. API 호출, 데이터베이스 쿼리, 타사 소프트웨어와의 통합 등을 통해 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.
성공을 위한 챗봇 설정
성공은 대상, 사용 사례, 챗봇 솔루션의 궁극적인 목표에 따라 다양한 방식으로 정의될 수 있습니다. 시장 출시 시간, 고객 채택, 사용자 참여에 따라 챗봇을 반복적으로 개선할 수 있습니다. 다음은 시작하기 위한 몇 가지 팁입니다.
고객이 있는 곳에서 고객을 만나세요
기존 사용자 기반과 그들의 요구 사항, 그리고 그들이 비즈니스에 적극적으로 참여하는 위치를 이해하는 것이 중요합니다. 이는 개인화된 경험을 제공하기 위해서뿐만 아니라 챗봇이 최고의 가치를 제공할 수 있도록 하기 위해서도 중요합니다. 예를 들어, 비즈니스에 전화를 거는 사용자를 위해 IVR 시스템을 구축한 경우, 보다 인간과 유사한 대화를 할 수 있도록 NLU 기반 챗봇을 구성하여 경험을 개선할 수 있습니다. 각 채널을 하나의 제품 출시처럼 취급하여 고객의 기대와 브랜드 경험에 부합하는 것이 챗봇의 성공에 지속적으로 중요한 요소가 될 것입니다.
고객 피드백을 기반으로 챗봇을 지속적으로 수정할 준비가 되어 있으면 시간이 지나도 식상하지 않은 경험을 제공할 수 있습니다. 콘텐츠 및 응답 편집을 독립적으로 지원하는 플랫폼을 사용하면 챗봇을 지속적으로 개선하기가 쉬워지고 변경하는 데 걸리는 시간이 크게 단축됩니다.
출시 계획 만들기
챗봇을 출시하면 대화형 AI 기반 솔루션이 제공하는 디지털 트랜스포메이션에 대한 기대감으로 사용자층이 챗봇으로 몰려들 것이라고 믿고 싶을 수 있습니다. 하지만 체계적인 출시 계획을 통해 사용자를 어시스턴트로 유도할 수 있는 계획을 수립하는 것이 중요합니다. 여기에는 뉴스레터, 소셜 미디어, 앱 내 대화형 팝업 등을 통해 제품을 알리는 것이 포함될 수 있으며, 사용 사례, 고객, 브랜드에 따라 달라질 수 있습니다.
챗봇의 참여도 파악하기
기능을 위해 다양한 플랫폼을 소싱할 때는 프로젝트를 지원할 수 있는 메트릭이 있는지 확인해야 합니다. 챗봇의 작동 방식, 사용 행태, NLU가 잘못 작동하는 부분과 관련된 메트릭에 액세스하고 가장 일반적으로 사용되는 인텐트를 식별하면 챗봇을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 수집한 데이터와 어시스턴트에 대한 실제 고객의 의견 사이의 관계가 항상 일대일로 일치하는 것은 아니라는 점을 인식해야 합니다.
프로젝트의 성공 여부를 판단할 때 사용 가능한 지표에만 의존하고 싶을 수도 있지만, 사용자가 어시스턴트에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 도구도 활용해야 합니다. 설문조사, 인터뷰, 고객 만족도(NPS/CSAT) 점수, 그리고 최근에 어시스턴트와 상호작용한 적이 있는 고객과 정기적으로 소통하는 팀을 통해 정기적으로 사용자에게 다가가세요. 고객 서비스 상담원이 어시스턴트를 지원하는 경우에는 사용자 만족도와의 상관관계를 측정하고 구축해야 하는 또 다른 데이터 포인트 세트가 제공됩니다.
결론
이제 성공적인 챗봇을 만드는 방법에 대한 정보를 얻으셨으니, 여러분이 만든 챗봇을 빨리 보고 싶네요. 프로젝트 진행 중에 궁금한 점이 있을 때 강력한 문서, 활발한 개발자 커뮤니티, 전문가가 대기하고 있는 등의 리소스가 있다면 어둠 속에서 한줄기 빛처럼 느껴질 수 있으므로 이러한 옵션을 제공하는 벤더를 찾아야 합니다.
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우리는 누구입니까?
Botpress 은 개발자에게 현재 chatbots 을 구축할 수 있는 최고의 툴을 제공하고, 향후 NLP 기술의 발전을 통합할 수 있는 미래 지향적인 봇을 제공하기 위해 만들어졌습니다. Botpress' 플랫폼은 강력한 개발 환경, 광범위한 커스터마이징, 최신 NLP 개발 기술을 지속적으로 통합하는 기본 관리형 NLP 엔진을 통해 기업이 현재 가능한 최고의 챗봇을 쉽게 구축할 수 있도록 설계되었습니다. Botpress 를 통해 개발자는 데이터 과학자 및 ML 전문가 팀 없이도 최신 NLP 기술에 액세스할 수 있습니다. 간단히 말해, Botpress 은 현재와 미래의 최고 chatbots 를 지원하도록 설계되었습니다.
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