궁극의 챗봇 가이드

챗봇이란 무엇인가요?

챗봇은 사용자와 사람처럼 대화할 수 있는 소프트웨어입니다. 사용자는 채팅 애플리케이션을 통해 챗봇에게 말을 걸거나 메시지를 보낼 수 있으며, 챗봇은 말하거나 무언가를 입력하거나 그래픽을 보여주는 등 적절한 방식으로 응답합니다. 디지털 트랜스포메이션의 중심에는 고객 경험을 개선하고 자동화하려는 프로젝트가 있습니다. 당연히 셀프 서비스 옵션은 빠르게 증가하는 고객이 비즈니스와 상호 작용할 때 찾고 있는 것입니다. 고객들은 이미 사용하고 있는 개인화된 경험과 대화형 채널을 통해 연중무휴 24시간 지원을 받기를 원합니다. 많은 chatbots 사이트가 높은 기대치를 가지고 시작했지만 결국 실패하여 관련된 모든 사람들에게 좌절감과 리소스 낭비를 안겨주는 것을 많이 보았습니다.

Chatbots 는 구축된 플랫폼의 기술적 한계로 인해 고객의 요구를 충족하는 데 어려움을 겪어 왔습니다. 강력한 성능과 기능, 심층적인 사용자 지정이 없다면 대부분의 chatbots 챗봇은 여전히 미흡한 수준에 머물러 있습니다. 이러한 점을 염두에 두고 이 가이드는 챗봇 플랫폼의 핵심 기능을 이해하고 원하는 경험을 달성하기 위해 시장에 나와 있는 솔루션을 평가하는 방법을 이해하는 데 도움을 주기 위해 작성되었습니다.

챗봇이란 무엇이며 성공적인 챗봇 플랫폼의 구성 요소는 무엇인가요?

사전 정의된 Q&A 그 이상

챗봇 내에서 FAQ가 그 자리를 차지한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 고객이 객관식 또는 미리 정해진 답변에 빠르고 직접 액세스할 수 있도록 하는 것만으로도 특정 사용 사례에 필요한 모든 것을 충족할 수 있습니다. 하지만 직관적이고 정교한 챗봇 환경을 구축하려면 미리 정의된 질문과 답변 이상으로 기능을 확장해야 합니다. 사용자가 미리 정의된 옵션 이외의 입력을 제공하면 QnA가 고장납니다.

지능형 챗봇을 구축하려면 FAQ와 고급 플로우 모두에 NLU를 활용해야 합니다. 성공적인 챗봇은 고객과의 마찰을 줄이고 고객이 의도한 바를 달성할 수 있도록 도와야 합니다. NLU가 제공하는 이점 중 하나는 사용자가 자신의 말(일명 자연어)을 사용하여 요청을 완료할 수 있다는 것입니다. 챗봇이 사람의 자연어를 이해하고 사전 프로그래밍되지 않은 데이터를 활용하여 지능적으로 응답할 수 있다면 사용자는 계속 참여하게 되고 봇과의 상호작용을 계속할 가능성이 높습니다. 질문에 대한 답변부터 사용자 트랜잭션 처리, 추천 제공에 이르기까지 NLU는 챗봇이 할 수 있는 일을 기하급수적으로 확장합니다.

강력한 NLU 및 NLG로 구축

Chatbots 객관식 및 간단한 FAQ로 제한되는 챗봇은 비즈니스나 고객에게 영향을 미치지 못합니다. NLU 또는 NLG를 사용할 수 있는 챗봇 플랫폼을 사용하지 않는다면 대화형 AI에서 가장 흥미롭고 보람 있는 기회 중 하나인 진정한 지능형 챗봇을 구축할 수 있는 기회를 놓치고 있는 것입니다. 하지만 자연어 이해 또는 자연어 생성을 활용하는 것은 쉽지 않으며, 스위치 하나만 누르면 모든 것이 구성되고 바로 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 챗봇의 이점을 충분히 활용하려면 신중한 계획이 필요합니다.

NLU는 단순히 고객이 챗봇 어시스턴트와 더 자연스럽게 대화할 수 있도록 하는 것 이상의 기능을 제공합니다. 고급 기능에는 언어 식별, 맞춤법 검사, 엔티티 패턴 자동 감지, 대화가 끝난 후에도 컨텍스트 유지 등이 포함됩니다. NLU는 이를 위해 대규모 지능형 데이터 세트를 활용하며, 그 결과 사용자에게 더욱 개인화된 경험을 제공합니다. 어시스턴트를 구축하고 확장하는 데 걸리는 시간을 단축하고 사용자층이 접근하기 쉽고 가치 있는 경험을 만들려면 NLU/NLG 엔진이 탑재된 플랫폼을 선택하세요.

사용자 지정 기능

모든 대화형 AI 프로젝트는 어느 시점에서 어느 정도의 사용자 지정이 필요합니다. 커스터마이징이 중요한 곳은 많지만 처음부터 모든 곳에서 커스터마이징이 중요하지는 않을 수 있습니다. 사용자 지정에는 통합성과 고유한 고객 경험 창출이 모두 포함됩니다.

시스템에 잘 통합되지 않는 또 다른 소프트웨어는 원치 않을 것입니다. 기술 스택의 복잡성을 관리하는 것도 중요하지만, 이러한 통합을 활용하면 챗봇을 경쟁사와 차별화할 수 있는 데이터에 액세스할 수 있습니다.

예를 들어, CRM 시스템과 잘 통합되는 챗봇을 만들면 사용자가 사기 탐지 목적으로 은행 계좌 잔액과 마지막으로 지점을 방문한 시간을 확인할 수 있습니다. 또한 챗봇을 통해 사용자 경험에 대한 피드백을 요청하고 이를 고객 만족도 점수에 추가할 수 있습니다. 또한 고객이 주택 대출 또는 기타 관련 서비스에 대한 정보를 요청하는 경우 봇을 통해 수집한 데이터를 활용하여 상담원에게 선제적으로 제공할 수 있습니다.

성공적인 고객 상호작용은 고객이 재방문을 원하는 결과로 이어집니다. 무엇보다도 고객은 연중무휴 24시간 이용 가능하고, 필요할 때 실시간 상담원에게 연락할 수 있으며, 개인적으로 맞춤화된 서비스를 제공받기를 원합니다. 이를 위해서는 플랫폼이 채널 및 기타 소프트웨어와 잘 통합되어 최상의 경험을 제공할 수 있는지 확인해야 합니다.

안정성 및 확장성

챗봇에 더 많은 트래픽과 상호작용이 발생하기 시작하면 볼륨 증가를 지원할 수 있는 플랫폼을 갖추는 것이 가장 중요합니다. 챗봇을 구축하는 플랫폼의 인프라는 안정적이어야 하며, 다운타임을 최소화하는 SLA를 제공하고, 버그 관련 충돌을 신속하게 해결할 수 있어야 합니다. 신뢰할 수 있는 플랫폼이 뒷받침해준다는 것은 프로젝트가 타겟 사용자 그룹에게 다가서기 시작하면 안심할 수 있다는 것을 의미합니다. 플랫폼 확장성은 사용자 참여가 증가하는 상황에서 운영할 수 있는 능력과 사용 사례가 증가하기 시작할 때 플랫폼의 성능을 모두 의미할 수 있습니다.

지속적인 학습 및 개선

초기 챗봇을 시작하고 나면 자연스럽게 다음 단계와 기능을 확장할 수 있는 방법에 대해 생각하게 됩니다. 사용 지표를 활용하고, 잘못 이해된 의도 주제를 감지하고, 현재 봇이 다루지 않는 범위를 벗어난 영역을 식별하면 시간이 지남에 따라 봇을 반복하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 챗봇 플랫폼에는 이러한 지표를 식별하고 대체 제품을 사용하지 않고도 개선 사항을 구현하는 데 필요한 기능이 마련되어 있어야 합니다.

또한 사용하는 플랫폼에는 첫 번째 사용 사례에서 이미 생성된 개체를 빠르게 재사용할 수 있는 메커니즘이 마련되어 있어야 합니다. 예를 들어 콘텐츠를 교체하거나 기존 플로우 세트를 변경하는 데 몇 주가 걸리지 않아야 합니다. 챗봇이 특정 규모에 도달하면 확장하고 관리하는 데 무엇이 필요한지 고려해야 합니다.

챗봇 생성 시 선택 사항

최소한의 챗봇 도구

챗봇을 만드는 데 필요한 기본 수준의 도구를 제공하는 데 탁월한 플랫폼이 있지만 주의해야 합니다. 이러한 플랫폼은 완전히 구현된 대화형 AI 챗봇으로 확장되지 않습니다. 이러한 플랫폼은 솔루션을 구축하고 테스트하는 데 도움이 되는 도구를 제공하며, 액면 그대로라면 솔루션이 제대로 작동하는 상태로 만드는 데 매우 효과적일 수 있습니다. 하지만 솔루션이 배포된 후 고객들은 어시스턴트와 관련된 문제를 겪기 시작하고 지원 티켓이 폭주하기 시작합니다. 이러한 도구에는 전담 지원팀이 고객을 지원할 수 있는 기능이 없기 때문에 챗봇이 어려움을 겪게 됩니다.

이러한 챗봇 플랫폼은 특히 잘 알려진 제공업체에서 제공하는 경우 매력적이지만 대화형 AI 구축에 특화된 것이 아니라 배포 인프라, 분석 계층, 심지어 데이터 통합 계층을 포함하여 제공업체가 제공하는 나머지 제품군을 보완하기 위해 만들어졌습니다.

나만의 NLU 도구 구축

기본 수준의 사용자 지정 기능을 만들려면 BYO NLP 모델이 포함된 솔루션을 선택하는 것이 쉬운 결정처럼 보일 수 있습니다. 프로젝트를 지원하는 핵심 머신 러닝 모델을 생성하고 코드를 소유할 수 있다는 점은 사용자 지정 환경을 만드는 데 완벽해 보일 수 있습니다. 악마는 디테일에 있습니다.

챗봇 빌더에게 백지상태를 제공하는 것은 처음에는 흥미로워 보일 수 있지만, 자연어 처리나 대화형 AI에 익숙하지 않은 사람에게는 벅차고 낙담할 수 있는 일입니다. 데이터 과학자 팀과 같은 전문 인력을 고용할 수 있는 리소스가 있을 수도 있지만, 이는 비용이 많이 들고 고용 경쟁이 치열한 분야입니다. 처음부터 시작하려는 고객은 추가 리소스 비용, 가치 실현 시간 지연, 전문 지식과 관련된 잠재적인 문제를 감수할 준비가 되어 있어야 합니다.

두 가지 장점 모두

고객의 기대치를 충족하고 특별한 경험을 설계하고 구축할 수 있는 플랫폼을 찾으면 고객 경험을 향상시키는 데 큰 도움이 될 것입니다. 관리형 NLU 엔진이 있고(데이터 과학자가 아니어도 모든 이점을 누릴 수 있지만 원한다면 가능), 고객의 기대치를 충족할 수 있도록 확장 가능하며, 팀을 지원하고, 확장 가능한 챗봇을 만드는 데 필요한 모든 것을 제공하는 플랫폼을 찾아보세요. 대화형 AI 기반 챗봇을 개발하는 것이 새로운 언어를 배우는 것처럼 느껴질 필요는 없습니다. 귀사와 귀사의 팀에 적합한 플랫폼을 사용하면 안심할 수 있을 뿐만 아니라 비용을 절감하고, TTM을 단축하며, 언제나 도움을 줄 준비가 되어 있는 지원팀을 확보할 수 있습니다.

챗봇 플랫폼의 핵심 기능 및 제공 사항

이제 대화형 AI 플랫폼에서 필요한 것이 무엇인지 대략적으로 파악하셨겠지만, 어떤 기능과 기능을 주의 깊게 살펴봐야 할까요? 챗봇을 만들 때 편리하게 사용할 수 있는 챗봇 기능도 있지만, 누구와 함께 사용할지 결정할 때 타협할 수 없는 중요한 기능도 있습니다.

1) Conversation Studio

챗봇의 대화 로직을 시각화하여 각 단계에 대한 확신을 가질 수 있습니다.

2) API

강력한 API는 챗봇 플랫폼으로 가져오고 필요할 때 다른 도구로 푸시할 수 있는 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하는 데 있어 필수입니다.

3) 관리형 NLU 엔진

모델을 구성하고 조정하는 방법을 알아내기 위해 끝없이 펼쳐진 NLU 설명서를 스크롤하는 것이 지겨우신가요? 2년 내 출시가 아니라면 저희도 마찬가지입니다. 관리형 NLU 엔진은 번거로움 없이 대화형 AI의 모든 기능을 사용할 수 있다는 것을 의미합니다.

4) 채널 통합

Chatbots 사용자가 있는 곳에서 사용할 수 없다면 아무런 가치를 제공하지 못하므로 사용자가 이미 액세스 중이거나 곧 액세스할 수 있는 채널에 대한 통합이 있는지 확인하세요.

5) 고객 피드백 라이프사이클

사용자가 챗봇과 상호 작용하기 시작하면 데이터를 활용하고 챗봇을 지속적으로 개선할 수 있어야 합니다. 오해, 성공적인 대화, 향후 챗봇 주제를 파악하는 데 도움이 되는 기능은 모두 챗봇의 장기적인 성공에 매우 중요합니다.

6) 회귀 테스트

특히 규모가 커지기 시작할 때 플랫폼에서 회귀 테스트를 수행하면 챗봇의 변경 사항을 테스트하기 위해 수동으로 돌아갈 필요가 없습니다.

7) 전담 지원 팀

문서와 자가 학습 옵션도 훌륭하지만, 전담 지원팀이 있으면 프로젝트에서 발생할 수 있는 모든 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.

8) 협업 도구

팀 전체가 실시간으로 조율할 수 있으면 콘텐츠, 흐름, 코드 등의 변경 사항을 관리하기 위해 방대한 문서를 작성할 필요가 없습니다.

9) 콘텐츠 관리 시스템

챗봇 전체에서 사용되는 모든 콘텐츠에 액세스할 수 있으므로 대량으로 변경하거나 한 번에 하나씩 조정하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

이 모든 것이 어떻게 함께 작동하나요?

고객에게 영향력 있고 사용하기 편한 챗봇 경험을 제공하는 데는 시간이 걸리지만, 처음부터 프로세스가 마련되어 있다면 훨씬 더 수월하게 진행할 수 있습니다. 성공적인 챗봇을 구축하는 방법에 대한 보다 심층적인 콘텐츠가 궁금하다면 링크를 참조하세요.

디자인

챗봇 기능, 알려진 기술적 과제, 타겟 채널, 회사 브랜딩, 개인화 및 기타 챗봇에 대한 고려 사항을 개념화하는 것부터 시작하세요. 설계는 서두를 수 없는 단계이며, 기업과 고객에게 제공하는 가치를 극대화하지 못하는 챗봇을 만드는 것은 결코 원치 않을 것입니다.

NLU 교육

모든 chatbots 챗봇이 NLU를 사용해야 하는 것은 아니지만, 정교한 chatbots 챗봇은 종종 필요합니다. 챗봇이 사용자의 의도를 파악하고 고객에게 적절한 응답을 제공할 수 있으려면 NLU를 훈련할 때 명확성이 핵심입니다. 따라서 어떤 인텐트에 NLU가 필요한지, 어떤 인텐트는 간단한 경험으로 처리하는 것이 더 나은지 파악하는 데 시간을 투자하세요. 두 가지 모두 전반적인 사용자 경험에 엄청난 가치를 제공합니다.

비즈니스 팀과 검토: 이 단계는 반드시 NLU 교육 후에 수행해야 하는 단계는 아닙니다. 비즈니스 요구 사항 목록을 디자인 및 NLU 교육에 반영해야 합니다. 고객 대면 팀과 주기적으로 반복하거나 대화형 디자인 및 개발 환경이 통합된 플랫폼을 사용하여 공동 제작할 수 있습니다. 콘텐츠와 메시지는 항상 변경하고 조정해야 하며, 이를 위한 적절한 플랫폼이 있으면 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다.

테스트

잠재적인 버그와 문제가 발생하기 전에 발견하는 것은 철저한 테스트 프로세스를 통해 얻을 수 있는 보상입니다. 회귀 테스트와 대화 에뮬레이터를 활용하면 프로세스를 원활하게 진행할 수 있습니다. 챗봇 전체에 적절한 테스트 범위가 있는지 확인하고, 각 플로우를 역추적하는 데 시간과 리소스를 할애하지 않도록 조기에 자주 테스트해야 합니다. 여기에는 챗봇을 사용할 수 있도록 구성한 채널도 포함됩니다.

프로덕션

성공적인 출시를 위해 건배! 챗봇을 계획하고 테스트하는 데 필요한 모든 단계가 진행되었습니다. 문제가 발생할 경우를 대비하여 모든 채널에 한꺼번에 출시하지 않고 한두 개의 채널에 먼저 출시하는 것이 좋습니다.

포스트 프로덕션 및 그 이후

챗봇을 시작한 후에는 이제 사용자가 생성하는 피드백과 지표를 모니터링하기 시작할 수 있습니다. 사용 지표와 개선해야 할 영역을 파악할 수 있는 도구가 있으면 장기적으로 챗봇을 성공적으로 운영하는 데 도움이 됩니다.

어떻게 시작하나요?

자신에게 맞는 챗봇 플랫폼을 찾는 것이 복잡할 필요는 없습니다. 사용 가능한 chatbots 유형이 매우 다양하므로 해당 분야의 공급업체를 고려할 때 무엇을 찾아야 하는지 잘 알고 있어야 합니다. 사용하기 쉬우면서도 사용자 지정 및 기능을 희생하지 않는 플랫폼으로 챗봇을 만들 준비가 되었다면 무료 평가판으로 시작하거나 데모를 예약하여 엔터프라이즈 제품을 확인해 보세요.

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