리테일 챗봇을 위한 실무 가이드

1. 고객 문의 이해

쇼핑객이 리테일 챗봇과 상호작용할 때 챗봇은 단순히 단어만 인식하는 것이 아닙니다. 구매자가 원하는 것(의도)과 관련 세부 정보(컨텍스트)를 파악하기 위해 NLP를 사용하여 분석합니다.

예를 들어 고객이 '이 운동화 9 사이즈 있나요?"라고 질문하면 챗봇이 이를 파악합니다. 챗봇이 이를 파악합니다:

• 의도: 고객이 제품 가용성을 찾고 있습니다.
• 컨텍스트: 특정 제품(운동화) 및 요청된 사이즈(9)입니다.

2. 맞춤형 지원 제공

챗봇이 구매자의 의도(특정 제품 찾기)를 파악하고 컨텍스트(요청된 사이즈 및 스타일)를 분석하면 재고를 확인하고 실시간으로 구매 가능 여부에 대해 응답합니다.

운동화 재고가 있으면 '예! 재고가 있습니다. 검은색 또는 흰색으로 원하시나요?'라는 메시지가 표시됩니다.

크기를 사용할 수 없는 경우 챗봇이 대신 사용할 수 있습니다:

• 유사한 스타일 추천
• 품목이 재입고되면 고객에게 알리기
• 대기자 명단에 참여할 수 있는 옵션 제공

3. 거래 및 주문 처리

구매자가 구매를 결정하면 챗봇은 주요 리테일 시스템과 상호 작용하여 구매 프로세스를 조율합니다:

• 주문 관리 시스템(OMS): 재고를 확인하고 주문을 생성합니다.
• 전자결제 대행사Stripe, PayPal 등): 거래를 처리하고 가능한 경우 할인을 적용합니다.
• 배송 및 주문 처리 시스템: 배송 세부 정보를 수집하고 실시간 배송 견적을 제공합니다.

재방문 고객의 경우 저장된 기본 설정(주소, 결제 방법)을 통해 더 빠르게 결제할 수 있습니다. 주문이 완료되면 챗봇이 구매를 확인하고 채팅, 이메일 또는 SMS를 통해 추적 세부 정보를 제공합니다.

4. 인적 지원팀으로 에스컬레이션

리테일 챗봇이 처리하기에는 요청이 너무 복잡한 경우, 원활한 전환을 위해 사람이 직접 에스컬레이션 프로세스를 트리거합니다.

챗봇은 먼저 특별 할인 승인이나 사기 클레임 처리와 같이 쿼리가 챗봇의 기능을 벗어나는 경우를 감지합니다. 신뢰도 점수, 사전 정의된 비즈니스 규칙 또는 명시적인 고객 요청에 따라 에스컬레이션이 트리거됩니다.

전송하기 전에 챗봇은 상담원을 위한 주요 세부 정보를 컴파일합니다:

• 고객의 요청 및 과거 상호작용에 대한 요약입니다.
• 시도된 모든 솔루션 또는 관련 정책.

그런 다음 시스템은 대화를 가장 적합한 상담원에게 라우팅하고 동일한 채팅 인터페이스 내에서 대화를 전달합니다.

상담원이 문제를 해결하면 챗봇이 다시 대화에 참여합니다:

• 해결 방법을 확인하고 추가 지원을 제공합니다.
• 상호 작용을 통해 학습하여 향후 대응을 개선하세요.

제품 추천

리테일 챗봇은 고객 데이터를 사용하여 검색 기록과 과거 구매 내역을 기반으로 맞춤형 상품 제안과 동적 상향 판매 기회를 제공합니다.

예를 들어, 쇼핑객이 러닝화를 검색하는 경우 챗봇이 어울리는 운동 양말이나 기간 한정 번들 상품을 추천할 수 있습니다. 

자동화된 카트 복구

전 세계적으로 온라인 쇼핑 카트의 70%가 이탈하는 등 장바구니 이탈은 이커머스 업계에서 심각한 문제입니다. 하지만 결제 흐름과 디자인을 개선하는 것만으로도 2,600억 달러 상당의 손실된 주문을 복구할 수 있습니다.

고객이 장바구니에 상품을 추가했지만 구매를 완료하지 않은 경우 챗봇이 이를 처리할 수 있습니다:

• 시기적절한 알림 보내기
• 우려 사항에 대한 답변
• 결제를 장려하는 인센티브 제공

리테일 시스템과의 원활한 통합

리테일 챗봇은 다양한 백엔드 시스템에 통합되어 결제 이후에도 원활한 쇼핑 경험을 제공합니다.

• 주문 추적 및 주문 처리: 쇼핑객이 '내 주문이 어디에 있나요'라고 물으면 챗봇이 소매업체의 주문 처리 시스템에서 실시간 추적 업데이트를 검색합니다.
• CRM 및 고객 데이터: 재방문 고객을 인식하고, 맞춤형 제품 추천을 제공하고, 로열티 보상을 제공합니다.
• 결제 및 마케팅 도구: 거래를 지원하고 개인화된 프로모션을 트리거합니다.

주문 관리

리테일 챗봇은 거래를 간소화하고 반품을 지원하여 주문 관리를 간소화합니다.

주문 관리 시스템과 통합하여 고객이 구매에 대한 실시간 업데이트를 받을 수 있도록 합니다.

쇼핑객이 '내 주문이 어디에 있나요'라고 물으면 챗봇은 즉시 배송 세부 정보를 검색하고 예상 배송일을 알려줄 수 있습니다. 

반품이 필요한 경우 리테일 챗봇이 반품 프로세스를 시작하고 배송 라벨을 생성하며 필요한 단계를 고객에게 안내할 수 있습니다.

가상 쇼핑 도우미

리테일 챗봇은 디지털 판매원 역할을 수행하여 고객의 선호도와 쇼핑 이력을 기반으로 관련 상품을 안내합니다.

쇼핑객에게 스타일 조언이나 재입고 알림이 필요한 경우 리테일 챗봇이 실시간으로 개인화된 지원을 제공합니다.

자주 묻는 질문 처리

FAQ 챗봇은 매장 정책, 반품 프로세스 등 일반적인 고객 문의를 직원 없이도 처리할 수 있습니다.

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주문 추적 및 반품

고객들은 '내 주문이 어디 있느냐'고 자주 묻습니다. 

리테일 챗봇은 주문 관리 시스템과 통합되어 실시간 추적 업데이트를 제공하고 반품 처리를 지원하여 구매 후 경험을 개선합니다.

매장 내 지원

일부 소매업체는 매장에서 키오스크나 모바일 앱을 통해 챗봇을 사용하여 고객이 제품을 찾거나 재고를 확인할 수 있도록 지원함으로써 오프라인 쇼핑과 디지털 쇼핑 간의 격차를 해소하고 있습니다.

사기 방지

챗봇은 결제 게이트웨이 및 사기 탐지 도구와 통합하여 거래를 확인하고 고객에게 안전한 결제 프로세스를 안내하여 무단 구매를 방지합니다.

연중무휴 24시간 가용성

챗봇은 연중무휴 24시간 지원을 제공하여 쇼핑객이 언제든 답변을 받을 수 있도록 합니다. 심야 검색이나 다른 시간대에 있는 해외 고객 등 챗봇은 긴 대기 시간을 없애고 응답률을 향상시킵니다.

매출 증대 및 개인화

리테일 챗봇은 고객의 선호도와 과거 구매 내역을 분석하여 관련 상품을 추천합니다.

러닝화를 검색하는 쇼핑객에게 양말이나 피트니스 트래커와 같은 보완 품목을 추천하여 더 높은 가치의 구매를 유도할 수 있습니다.

비용 절감 

리테일러는 주문 추적 및 제품 재고 여부와 같은 반복적인 문의를 자동화하여 고객 서비스 비용을 절감할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 일상적인 상호작용을 챗봇이 처리하는 동안 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.

원활한 옴니채널 경험

리테일 챗봇은 웹사이트와 모바일 앱부터 소셜 미디어와 WhatsApp 챗봇, Facebook Messenger 챗봇과 같은 메시징 서비스까지 다양한 플랫폼에 통합되어 있습니다.

백엔드 시스템과 연결하여 실시간 데이터 동기화를 보장하므로 고객이 컨텍스트를 잃지 않고 채널 간에 전환할 수 있습니다. 

1. 범위 정의

AI 리테일 챗봇의 처리 대상을 결정하세요:

• 제품 추천 
• 카트 복구
• 주문 추적 및 구매 후 지원 
• 고객 지원 
• 이러한 기능의 조합

2. 플랫폼 선택

NLP, 자동화 및 실시간 데이터 검색을 지원하는 AI 플랫폼을 선택하세요.
옵션을 탐색 중이라면 최고의 AI 플랫폼 목록이 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

리테일 전용 AI 에이전트의 경우 Botpress 자율 노드를 비롯한 강력한 도구를 제공하여 AI 에이전트가 구조화된 흐름을 따를 때와 LLM 에이전트를 사용할 때를 결정할 수 있도록 합니다. 개발자는 일반 언어로 노드에 간단히 메시지를 표시할 수 있으므로 상황에 맞는 동적 리테일 어시스턴트를 더 쉽게 구축할 수 있습니다.

3. AI 리테일 챗봇 구축

4. 사용자 상호 작용을 기반으로 테스트, 개선 및 최적화하기

AI 리테일 챗봇은 실제 상호작용을 통해 지속적으로 개선되어야 합니다. 챗봇 분석을 모니터링하여 성능을 평가하고 더 나은 정확성과 효과를 위해 필요한 사항을 개선하세요.

5. 배포 및 모니터링

일단 시작되면 지속적인 모니터링이 필수적입니다. 추적:

• 사용자 참여 - 고객이 챗봇과 자주 상호작용하고 있나요?
• 해결률 - 챗봇이 질문에 효과적으로 답변하고 문의를 해결하고 있나요?
• 전환 효과 - 챗봇이 성공적으로 구매를 유도하고 장바구니 이탈을 줄였는가?

봉쇄율

봉쇄율은 사람의 개입 없이 리테일 챗봇이 해결한 문의의 비율을 측정합니다. 일반적으로 높은 봉쇄율은 리테일 챗봇이 일상적인 상호작용을 성공적으로 관리하여 직원의 업무량을 줄여주고 있음을 나타냅니다.

그러나 보다 복잡한 문제에 대해서는 자동화와 원활한 에스컬레이션의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

전환율

이 메트릭은 완료된 판매 또는 원하는 작업으로 이어지는 챗봇 상호작용의 비율을 추적합니다:

• 뉴스레터 신청하기
• 카트에 품목 추가하기

전환율이 높다는 것은 챗봇이 구매 여정을 성공적으로 안내하고 의사 결정 과정에서의 마찰을 줄인다는 것을 의미합니다. 궁극적으로 이는 참여도를 매출로 전환하는 챗봇의 능력을 반영합니다.

장바구니 이탈 회수율

이 지표는 구매를 완료하기 전에 이탈한 고객을 챗봇이 얼마나 효과적으로 재참여시키는지 추적합니다. 장바구니 회수율이 뛰어난 리테일 챗봇은 매출 성장에 직접적으로 기여합니다.

평균 주문 가치(AOV) 영향

리테일 챗봇의 역할은 구매를 유도하는 것에서 끝나지 않습니다. 또한 각 거래의 가치를 높일 수도 있습니다. 

이 메트릭은 챗봇 상호작용이 홍보를 통해 AOV에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다:

• 개인화된 추천
• 업셀
• 제품 번들

고객 만족도(CSAT) 

리테일 챗봇은 효율성을 넘어 긍정적인 고객 경험을 제공해야 합니다. 

CSAT 점수는 리테일러가 고객이 챗봇 상호작용을 어떻게 인식하는지, 그리고 조정이 필요한지 파악하는 데 도움이 됩니다. 

매력적이고 유용한 챗봇은 만족도를 높이는 반면, 불만스러운 챗봇은 고객을 이탈시킬 수 있습니다.

응답 시간

온라인 쇼핑에서 속도는 필수입니다. 응답 시간은 리테일 챗봇이 문의에 얼마나 빨리 응답하는지를 측정하여 제품 재고나 주문 추적과 같이 시간에 민감한 요청에 대한 빠른 지원을 제공합니다.

이는 제품 가용성이나 주문 추적과 같이 시간에 민감한 문의에 특히 중요합니다.

리텐션

일회성 챗봇 사용만으로는 장기적인 가치를 입증할 수 없습니다. 

이 메트릭은 고객이 리테일 챗봇을 다시 사용하는 빈도를 보여주며, 초기 상호작용 이후에도 챗봇이 유용하다고 생각하는지 여부를 나타냅니다. 리텐션이 높다는 것은 챗봇이 쇼핑 경험에서 지속적인 가치를 제공하고 있음을 의미합니다.

클릭률(CTR)

리테일 챗봇은 제품 검색 및 프로모션에서 핵심적인 역할을 합니다.

이 메트릭은 고객이 챗봇이 제안한 내용에 얼마나 자주 참여하는지를 측정합니다:

• 할인
• 기간 한정 혜택
• 제품 추천

CTR이 높다는 것은 챗봇이 적절한 타이밍에 적절한 프로모션을 제공한다는 것을 의미합니다.

운영 효율성

리테일 챗봇은 고객과의 상호작용뿐만 아니라 운영 비용 절감에도 영향을 미칩니다.

• 이 메트릭은 챗봇이 반복적인 문의를 자동화하여 고객 지원 비용을 얼마나 절감하는지를 평가합니다.
• 챗봇을 잘 구현하면 기업은 오버헤드를 크게 늘리지 않고도 지원을 확장할 수 있습니다.