ROI 대상 Chatbots

챗봇을 사용하기로 결정하는 것은 궁극적으로 경제적인 문제입니다. 이 가이드에서는 새로운 기술에 투자할지 여부를 결정하는 데 도움이 되도록 챗봇에 대한 ROI를 계산하는 방법을 자세히 설명합니다.

사용 시 투자 수익률 계산하기 Chatbots

chatbots 를 만드는 것이 수익성이 있습니까?

챗봇을 사용하는 모든 이유는 단기적이든 장기적이든 궁극적으로 경제적입니다. 예를 들어, 첨단 기술을 사용하여 "멋진 회사"로 인식되기를 원하는 것조차도 브랜드를 개선하려는 시도이며, 이는 더 많은 판매로 이어져 더 많은 수익으로 이어질 것입니다. 새로운 기술에 익숙해지는 것이 중요한 이유는 운영 비용과 고객 만족도를 최적화하기 위해서입니다.

챗봇 실패로 이어지는 실수를 피하는 기업은 막대한 ROI를 얻을 수 있습니다. chatbots 의 ROI는 종종 1000% 이상으로 매우 높다는 것을 많은 사례에서 입증할 수 있다고 확신합니다.

고객 지원이 현재 chatbots 의 가장 인기 있는 사용 사례인 데에는 이유가 있습니다. 이 사용 사례에서 경제적 이득을 정량화하기가 비교적 쉽고 ROI를 계산하기가 비교적 쉽기 때문입니다.

여기서 우리가 관심 있는 것은 챗봇과 관련된 모든 관련 비용이 아니라 챗봇 도입으로 인한 비용의 변화입니다. 수입 증가에 대해서도 마찬가지입니다.

내부 챗봇 비용과 외부 챗봇 비용

봇의 사용 사례는 모두 다르며 회사마다 다른 방식으로 작업을 수행하므로 여기에 제시된 예가 정확한 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다. 직원을 위한 내부 챗봇과 고객을 위한 외부 봇은 비용 절감과 매출 증대에 대한 지표가 매우 달라야 합니다.

이 글을 통해 ROI를 계산하는 방법에 대한 대략적인 방법과 몇 가지 좋은 아이디어를 얻을 수 있기를 바랍니다.

물론 프로젝트가 승인되려면 비즈니스 관리자의 승인을 받아야 합니다. 비즈니스 관리자는 질적 개선이 아닌 경제성을 중심으로 설득해야 합니다. 일반적으로 고객 서비스를 개선하는 데는 관심이 있지만, 새로운 기술을 구현하는 데 드는 비용/편익을 이해하고자 합니다.

ROI는 조직에서 봇을 활용하는 정도와 직접적인 관련이 있다는 점에 유의해야 합니다. 봇의 가장 큰 장점은 저렴한 비용으로 확장할 수 있다는 것이므로 봇을 더 정당하게 사용할수록 ROI가 향상됩니다.

즉, 더 적은 수의 고객에게 서비스를 제공하거나 더 적은 수의 상담원을 '대체'하는 봇은 일반적으로 ROI가 더 낮습니다.

챗봇 ROI는 어떻게 계산되나요?

챗봇 ROI를 추정하려면 많은 가정을 전제해야 합니다. 물론 가정을 할 때는 신중하게 접근하고 보수적인 가정을 하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 비즈니스 사례가 견고하게 유지됩니다.

비용 절감과 수익 증가를 고려할 때는 측정값이 중복될 수 있는 가능성을 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어 상담원 수가 감소할 것이라고 가정한 다음 상담원 이직률 감소분을 원래 상담원 수에 적용하는 등의 실수를 범할 수 있습니다. 또는 추천으로 인한 수익 증가가 '더 나은 서비스로 인한 수익' 카테고리와 '추천으로 인한 수익 카테고리' 모두에 포함된다고 암시적으로 가정하는 등 더 미묘한 실수를 범할 수도 있습니다.

다시 한 번 강조하지만, 챗봇을 구현함으로써 발생하는 점진적인 비용 절감과 매출 증가에만 관심을 가져야지 총 비용 절감과 매출 증가에는 관심을 가져서는 안 됩니다.

정량화하기 어려운 사용 사례의 경우 프로젝트를 진행하기 전에 POC를 실행하여 주요 가정을 테스트하는 것이 더 나을 수 있습니다. 어차피 거의 모든 경우에 이렇게 하기를 기대하지만, 적어도 시작하기 전에 가설을 세우는 것이 좋습니다.

ROI를 계산하는 데 도움을 드리기 위해 첨부된 스프레드시트를 개발했습니다. 사용 사례에 맞게 자유롭게 수정하세요. 가정과 계산은 조직마다, 사용 사례마다 다를 수 있습니다.

아래의 비용 절감 및 수익 증대 목록은 전체 목록은 아니지만 주요 가정을 다루고 있으며 이러한 문제에 대한 생각을 발전시키는 데 도움이 될 것입니다.

비용 절감 효과 계산 Chatbots

챗봇으로 비용을 절감하고 조직의 ROI를 개선할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 몇 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

1. 상담원 비용

가장 쉽게 비용 절감을 확인할 수 있는 부분은 콜센터 상담원의 인건비입니다. 봇이 인바운드 문의의 상당 부분을 처리할 수 있다면 콜센터 상담원의 필요성이 줄어듭니다. 예를 들어 사람과의 상호작용당 비용이 5달러이고 봇과의 상호작용당 비용이 0.50달러 이하인 경우 분명한 비용 절감 효과가 있습니다.

H5: Chatbots 인터랙션당 비용을 획기적으로 줄이고 상담원이 우선 순위가 높은 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

이러한 비용 절감에도 불구하고 몇 가지 유의해야 할 사항이 있습니다. 상담원 비용을 계산할 때는 상담원에게 완전히 로드된 비용을 계산하는 것이 중요합니다. 여기에는 직접 급여 비용과 인센티브 지급, 복리후생, 교육, 채용, 기술 및 커뮤니케이션 비용과 같은 간접 비용이 포함되어야 합니다. 또한 완전히 로드된 관리 비용의 할당된 비용도 포함되어야 합니다.

상담원이 하루에 처리하는 고객 연락처의 평균 수를 계산하면 연락처당 비용을 알 수 있습니다.

일반적으로 이러한 비용은 사람을 해고하는 것이 아니라 자연감소, 즉 비즈니스가 확장됨에 따라 새로운 상담원을 채용하지 않고 퇴사를 선택하는 상담원을 교체하지 않음으로써 절감할 수 있습니다. 봇이 단순 반복적인 질문에 답할 수 있다면 상담원은 더 복잡한 질문이나 더 많은 주의가 필요한 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 시간을 확보하여 전반적인 직원 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 회사가 ROI와 고객 서비스를 획기적으로 개선할 수 있는 좋은 기회이며, 이는 나중에 설명할 다른 수입 혜택으로 이어집니다.

2. 상담원 이직률

AI 기반 챗봇으로 작업하면 상담원의 사기가 높아집니다. 상담원이 더 이상 반복적인 문의를 처리할 필요가 없기 때문입니다. 대신 더 복잡한 문의를 하는 사람들을 돕는 데 집중할 수 있습니다.

이직으로 인한 비용에는 이직으로 인한 사기 저하뿐만 아니라 신입사원 교육에 드는 비용뿐만 아니라 신입사원이 업무를 배우는 과정에서 발생하는 오류와 지연율 증가로 인한 회사 노하우의 손실도 포함됩니다.

현재 상담원 이직률을 알고 있어야 합니다. 봇을 도입한 후 이직률의 감소를 이직 비용과 함께 추정할 수 있습니다. 이는 이직 비용을 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 실수 및 서비스 불량

실수를 줄이면 비용이 절감되고 ROI가 향상됩니다. 낮은 사기와 직원 이직률은 실수의 원인 중 하나입니다. 인적 오류와 운영상의 오류도 실수를 유발합니다. 봇을 제대로 구현하면 실수를 줄일 수 있습니다.

실수로 인한 비용은 추정하기 어렵지만, 실수는 불만족이나 잘못된 정보 제공으로 인한 고객 손실로 이어진다고 가정할 수 있습니다. 손실되지 않은 이러한 고객의 연간 매출은 비용 절감 또는 매출 증가로 볼 수 있습니다.

또한 실수로 인해 불만족스러운 고객에게 금전적 보상을 제공해야 하거나 이러한 고객에게 추가 시간을 소비해야 하는 경우도 발생할 수 있으며, 두 경우 모두 비용을 산정해야 합니다.

또한 실수는 온라인 웹사이트의 추천 감소와 만족도 저하로 이어질 수 있으며, 이는 측정하기 어려운 손실로 이어질 수 있으므로 이를 방지하면 비용을 절감할 수 있습니다.

4. 직원 시간 절약

봇의 최종 사용자가 내부인인 경우 봇이 직원의 시간을 절약해 주면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 직원들이 더 빨리 답변을 얻을 수 있다면 문의 건당 비용은 크게 낮아지고 해결률은 높아집니다. 평소와 마찬가지로 직원의 전체 평균 급여와 봇 사용으로 인한 시간 절약에 대한 추정이 필요하지만 계산은 간단합니다.

챗봇 프로그램을 통해 기대할 수 있는 매출 증대 효과

챗봇이 회사의 수익과 ROI를 높일 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 봇이 외부 봇이고 최종 사용자가 고객인 경우, 봇이 고객 서비스를 개선하여 신규 고객이나 기존 고객이 더 많이 구매하게 될 것이라는 가정이 기본 전제입니다.

서비스 개선은 응답 속도뿐만 아니라 많은 고객 서비스 경험을 나쁘게 만드는 몇 가지 불만 사항을 제거하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 불만 사항에는 연결 대기열에서 기다리는 시간, 원하는 옵션이 없거나 옵션이 모호할 때 IVR을 사용해야 하는 경우, 엉뚱한 상담원에게 연결되는 경우, 상담원 간에 연결이 연결되어 지연이 발생하고 문제를 다시 설명해야 하는 경우, 통화가 끊겨 다시 전화를 걸어 다시 시작해야 하는 경우, 여러 번 후속 조치를 취하고 매번 다시 시작해야 하는 경우 등이 있습니다.

챗봇 기반 접근 방식은 이러한 문제 중 많은 부분을 제거합니다. 물론 고객이 누군가와 대화해야 하는 경우도 있겠지만, 채팅 플랫폼에서 양쪽 모두의 대화를 녹음하고 비동기 메시징에 가장 적합한 커뮤니케이션이 챗봇 플랫폼을 통해 이루어진다면 고객 경험을 훨씬 개선할 수 있습니다.

아이러니한 점은 봇을 사용하면 응답 속도가 빨라지고 사람이 많은 문제에 관여할 필요가 없어질 뿐만 아니라 채팅 기반 방식으로 전환하기만 하면 상담원이 전화로 지원하는 것보다 더 많은 대화를 동시에 처리할 수 있다는 점입니다.

챗봇으로 매출과 ROI를 높일 수 있는 몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.

더 나은 서비스를 통한 수익

더 나은 서비스가 고객 충성도를 높이고 잠재 고객의 구매 결정으로 이어질 수 있다는 것은 직관적으로 알 수 있습니다. 봇은 리드 생성 및 판매 전환에 사용할 수 있습니다.

더 나은 서비스의 영향을 추정한다는 것은 연간 고객 가치를 추정한 다음 봇으로 인해 고객이 몇 퍼센트 증가했는지를 추정하는 것을 의미합니다.

호의적인 온라인 평가로 인한 수익

온라인 평점은 판매에 영향을 미치지만 그 정도를 추정하기는 어렵습니다. 서비스가 개선되면 특히 최근 리뷰가 중요한 온라인 평점이 향상됩니다.

다시 말하지만, 더 나은 서비스의 결과로 회사가 확보한 신규 고객의 비율로 이 이점을 추정하는 것이 가장 쉽습니다.

호의적인 온라인 평점을 통한 추천

온라인 평점과 마찬가지로 추천은 비즈니스에 매우 중요하며, 훌륭한 고객 서비스 경험은 사람들의 입소문을 불러일으킬 가능성이 높으며, 봇을 통한 훌륭한 경험이라면 더욱 그러합니다.

이는 봇을 통해 확보한 고객의 점진적 증가라는 측면에서 호의적인 온라인 평점과 유사한 방식으로 추정할 수 있습니다.

상향 판매/새로운 기회를 통한 수익

고객 서비스 상담원은 고객이 구매하기 전에 제품에 대한 정보를 제공하고 다른 관련 제품 및 서비스를 상향 판매할 수 있는 경우가 많습니다. 하지만 봇은 상담원이 할 수 없는 방식으로 현재 대화와 관련 제품 및 서비스를 연결할 수 있습니다. 이러한 제안은 관련성이 높다고 확신할 수 있는 경우 고객에게 제공되거나, 관련성이 높은 경우 상담원에게 제안하여 고객에게 제기할 수 있습니다. 이를 통해 신규 고객을 유치하거나 기존 고객의 매출과 ROI를 높일 수 있습니다.

리드 생성/전환을 통한 수익

chatbots 를 온디맨드 방식으로 사용할 수 있는 247은 고객에게 훌륭한 서비스입니다(봇이 효과적으로 구현된다는 가정 하에). 실시간 채팅과 봇은 기업이 리드를 유치하고 자격을 검증하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 시기적절하고 관련성 높은 정보를 제공함으로써 리드를 고객으로 전환하거나 최소한 고객과의 약속을 더 많이 예약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 봇을 페이스북 메신저, 웹 채팅, 위챗 등 다양한 채널에 배포할 수 있다는 것은 상당히 새로운 채널 외에도 활용할 수 있는 채널이 많다는 것을 의미합니다.

위의 많은 계산과 달리 이 도메인에서 봇의 영향은 매우 측정 가능합니다.

봇을 구축하기 전에 유사한 구현을 살펴봄으로써 어떤 영향을 미칠지 예측할 수 있습니다. 경우에 따라 봇이 수행할 작업을 사람과 함께 재현하여 가정을 수동으로 테스트할 수도 있습니다.

마케팅 및 리드 생성의 경우 마케팅 봇을 만들기 위해 특별히 만들어진 드래그 앤 드롭 플랫폼에서 프로토타입을 만들 수도 있습니다. 경우에 따라서는 이러한 플랫폼이 사용 사례에 충분할 수 있으며, 특히 소규모 비즈니스인 경우 더욱 그렇습니다. 대기업의 경우 일반적으로 챗봇 보안 및 확장성 등 더 많은 고려 사항이 있습니다. 대기업은 일반적으로 향후 봇에 점점 더 정교한 기능을 추가하고 다른 봇을 위해 이미 개발된 조직 CMS 및 기술에 봇을 연결하고자 할 것입니다.

직원에 대한 서비스 개선을 통한 새로운 고객 수익 창출

내부 봇의 경우, 더 빠르고 더 나은 서비스를 받는 것과 관련된 직원들의 시간 절약 외에도 더 많은 매출과 기회로 이어질 수 있다는 강력한 논거가 있습니다. 특히 영업 담당자가 적시에 올바른 정보를 얻으면 더 많은 판매를 성사시키고 일반 직원의 생산성을 높일 수 있습니다. 이 역시 추정하기는 어렵지만 이러한 이점을 소홀히 하지 않는 것이 중요합니다.

이 수치를 추정하는 한 가지 방법은 직원에 대한 서비스 개선으로 인해 얼마나 많은 고객을 추가로 확보할 수 있는지 추정하는 것입니다.

챗봇 프로그램 제작에 필요한 투자

물론 투자 수익을 계산하려면 방정식의 투자 측면을 계산해야 합니다. 여기서 두 가지 핵심 요소는 개발 비용과 라이선스 비용입니다. 이러한 비용과 기타 고려 사항을 줄이는 방법은 "성공적인 챗봇 프로젝트는 이러한 실수를 피합니다" 블로그에서 광범위하게 다루었으므로 여기서 다룰 필요는 없습니다. 여기서는 이 계산과 관련된 몇 가지 문제만 다루겠습니다.

구현 비용

구현 비용에 영향을 미치는 요소는 많지만 이러한 요소 중 상당수는 미리 알 수 없는 경우가 많습니다. 저렴하지만 전문성이 떨어지는 개발자를 고용하여 비용을 절감하면 개발 비용에 대한 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다. 이 경우 실제 비용은 피해가 발생하고 피해를 해결하는 데 드는 비용이 파악된 후에야 밝혀질 것입니다.

또한 좋은 봇 플랫폼을 사용하면 이후 봇이 이전 봇을 위해 개발된 기술과 기능을 재사용할 수 있기 때문에 봇 개발 비용이 점점 더 저렴해진다는 점도 언급해야 합니다.

아이러니하게도 플랫폼이 개방되어 있지 않고 벤더 종속성이 있는 경우, 새로운 봇을 개발하거나 기존 봇을 확장하는 데 드는 비용은 분명한 이유로 인해 추가 개발이 진행될수록 증가하게 됩니다.

물론 연간 비용을 결정하기 위해서는 봇을 합리적으로 사용할 것으로 예상되는 기간에 걸쳐 구현 비용을 상각하는 것이 중요합니다. 예를 들어 구현 비용이 $40,000이고 봇을 4년간 사용할 것으로 예상되는 경우 연간 구현 비용은 연간 $10,000입니다.

라이선스 비용

라이선스 비용은 일반적으로 견적 가격으로 책정되므로 매우 간단하게 결정할 수 있습니다. 상황에 따라 대규모 엔터프라이즈 라이선스를 체결하려는 기업은 일반적으로 POC에 대한 라이선스를 무료로 면제받을 수 있습니다.

결론

예상 ROI를 결정하는 것은 소프트웨어나 챗봇 프로젝트뿐만 아니라 모든 프로젝트에서 중요한 단계입니다. 높은 ROI를 기대할 수 없다면 일반적으로 프로젝트를 진행할 명분이 거의 없습니다. 최소한 ROI를 계산하는 연습은 프로젝트에 대한 가정에 도전하고 보다 목표에 맞는 사용 사례와 구현으로 이어질 수 있습니다.

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