챗봇 억제율이 높다는 것은 성공적인 AI 챗봇의 신호입니다.
그렇다면 격리율이란 무엇일까요? 그리고 어떻게 개선할 수 있을까요?
제대로 찾아오셨습니다. 챗봇 차단율, 모범 사례, 측정 방법, 차단율이 낮은 이유 및 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
시작해보자!
챗봇 봉쇄율이란 무엇인가요?
챗봇 격리율은 챗봇이 사람에 대한 에스컬레이션 없이 성공적으로 처리한 사용자 상호작용 또는 쿼리의 비율을 나타냅니다.
챗봇이 얼마나 효과적으로 문제를 해결하거나 정보를 제공하는지 측정합니다. 일반적으로 다음과 같은 성공 지표로 사용됩니다.
일반적으로 격리율이 높을수록 챗봇이 사용자의 요구를 효율적으로 충족하여 인간 상담원의 업무량을 줄이고 운영 효율성을 개선하고 있음을 나타냅니다.
자동화와 인적 에스컬레이션의 균형
어떤 회사도 100% 격리율을 원해서는 안 됩니다. 고부가가치 영업을 하거나 개인적인 접촉이 필요한 민감한 문제를 해결하는 등 팀에서 사용자와 대화하고 싶은 경우가 항상 있을 것입니다.
목표는 사람의 개입을 완전히 대체하는 것이 아니라 반복적이거나 간단한 작업은 자동화가 처리하고 팀은 최고의 가치를 창출하는 상호 작용에 집중할 수 있도록 균형을 맞추는 것입니다.
챗봇이 필요할 때 사람에게 원활하게 에스컬레이션되도록 설계하면 사용자가 적시에 적절한 지원을 받을 수 있어 효율성과 고객 만족도를 모두 높일 수 있습니다.
챗봇 봉쇄율은 어떻게 측정하나요?
챗봇 차단율을 측정하려면 다음 단계를 따르세요:
1. 총 상호작용 및 에스컬레이션된 상호작용 추적
주어진 기간 동안 사용자가 챗봇과 상호작용한 총 횟수를 계산합니다. 여기에는 사용자가 시작한 모든 대화, 쿼리 또는 작업이 포함됩니다.
그런 다음 인간 상담원에게 에스컬레이션되거나 챗봇이 미해결로 표시한 상호작용의 수를 추적합니다.
'에스컬레이션'에는 상담원에게 직접 전달하거나 사용자가 명시적으로 도움을 요청하는 경우가 포함될 수 있습니다.
2. 격리율 계산하기
공식을 사용합니다:
격리율 = (1- [에스컬레이션된 상호작용/총 상호작용]) × 100
예를 들어 챗봇이 1,000건의 상호작용 중 900건을 에스컬레이션 없이 처리했다면 다음과 같이 계산할 수 있습니다:
봉쇄율 = (1-1000/100) × 100 = 90%
3. 또는 분석 도구 사용
격리율과 같은 지표를 자동으로 추적하고 보고하는 챗봇 분석 또는 고객 서비스 플랫폼을 활용하세요. 이러한 도구는 에스컬레이션 사유와 사용자 만족도에 대한 추가적인 인사이트를 제공하는 경우가 많습니다.
이 메트릭을 기반으로 지속적으로 모니터링하고 최적화함으로써 챗봇의 효율성과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
챗봇 격리율이 낮은 이유는 무엇인가요?
챗봇이 쿼리를 이해하지 못하거나 올바른 데이터가 부족하거나 복잡한 작업을 처리할 수 없을 때 챗봇 억제율이 낮은 경우가 많습니다. 사용자는 챗봇이 자신의 요구를 충족시키지 못한다고 느끼면 문제를 에스컬레이션합니다.
다음은 격리율이 낮은 일반적인 이유입니다:
- 잘못된 의도 인식 또는 잘못 해석된 쿼리
- 제한적이거나 오래된 지식창고
- 대화에서 컨텍스트를 유지할 수 없음
- 주요 데이터 소스와의 통합 부족
- 챗봇이 수행할 수 있는 작업의 범위가 불분명함
보안 수준이 높은 챗봇을 위한 모범 사례
인텐트 분류기 대신 LLMs 사용
인텐트 분류기가 아닌 LLMs 을 통해 챗봇을 구동할 때 높은 수준의 보안을 유지할 수 있습니다.
LLMs 는 미묘하고 자유로운 형식의 언어를 이해하고 다양한 문구에 적응하는 데 탁월하여 복잡하거나 예상치 못한 쿼리를 처리하는 데 이상적입니다.
엄격한 인텐트 매핑이 필요하지 않으므로 챗봇이 더 넓은 범위의 사용자 입력에 유연하고 정확하게 응답할 수 있습니다.
COO가 글에서 설명했듯이, Botpress 에서는 경쟁사와 달리 인텐트 분류기 대신 LLMs 을 사용합니다.
적응형 대화를 위한 디자인
챗봇은 정적인 워크플로우에 의존하기보다는 사용자 행동에 실시간으로 동적으로 적응하도록 구축되어야 합니다.
봇은 문맥 인식 및 의사 결정 알고리즘을 활용하여 대화 도중에 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 주제를 바꾸거나 불완전한 정보를 제공하거나 후속 질문을 하는 경우에도 관련성을 유지하여 전반적인 해결률을 높일 수 있습니다.
검색 증강 시스템 활용하기
검색 증강 생성(RAG) 을 CRM 및 지식 기반과 같은 통합 기능과 결합하면 챗봇의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
봇은 신뢰할 수 있는 소스에서 도메인별 정보를 실시간으로 가져와서 복잡한 질문에 답하고 사람 상담원에게 에스컬레이션하지 않고도 다단계 작업을 완료할 수 있습니다.
챗봇 봉쇄율을 높이려면 어떻게 해야 하나요?
다행히도 챗봇을 차단하는 비율을 높일 수 있는 방법이 있습니다. 챗봇을 개발하고 사용자에게 챗봇의 목적을 어떻게 전달하느냐에 달려 있습니다.
챗봇 차단률을 높이는 6가지 방법을 소개합니다:
1. 다음을 통해 의도 인식을 개선합니다. LLMs
기존 인텐트 분류기에서 LLMs 로 전환하면 격리율이 향상될 가능성이 높습니다.
딱딱한 인텐트 매핑과 달리 LLMs 은 미묘하고 자유로운 형식의 언어를 이해하고 다양한 문구에 적응할 수 있습니다. 이러한 고급 이해는 오해를 줄이고 챗봇이 복잡하고 예측할 수 없는 대화를 정확하고 유동적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.
2. 지식 기반 확장
챗봇의 지식창고를 최신 상태로 유지하는 것이 만족스러운 상호작용을 위한 핵심입니다.
새로운 FAQ, 제품 정보, 자주 발생하는 문제에 대한 해결책을 정기적으로 추가하세요. 이렇게 하면 챗봇이 더 다양한 쿼리를 처리할 수 있으므로 사용자가 정확하고 시의적절한 답변을 받을 수 있습니다.
3. 추천 경로 늘리기
인간에게 에스컬레이션하기 전에 챗봇이 자체적으로 문의를 해결하려고 시도합니다. 성공하지 못하면 사용자가 선택할 수 있는 경로를 더 추가해 보세요.
명확한 질문이나 대체 솔루션과 같은 대체 옵션을 추가하면 사용자의 요구를 해결할 수 있는 기회가 더 많아집니다.
4. 프로세스 전반에 걸친 지원 구축
약속 예약이나 문제 해결과 같이 복잡한 워크플로우가 포함된 경우, 사람 없이도 사용자가 이러한 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 하세요. 이러한 프로세스를 안내할 수 있는 챗봇을 사용하면 사람의 개입이 필요하지 않습니다.
5. 챗봇의 용도를 명확하게 설명하세요.
처음부터 명확한 기대치를 설정하세요. 챗봇이 무엇을 처리할 수 있고 어디에서 뛰어난지 사용자에게 안내하세요. 이렇게 하면 챗봇이 가장 잘할 수 있는 영역으로 대화를 유도하여 좌절을 방지하고 성공할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.
6. 성능 모니터링
미해결 쿼리, 에스컬레이션 비율, 만족도 점수와 같은 주요 지표를 추적하여 챗봇의 성과를 측정하세요. 이러한 인사이트를 활용하여 개선이 필요한 부분을 정확히 찾아내고 업데이트의 성공 여부를 평가하세요.
가장 유연한 플랫폼에서 구축
챗봇 빌더를 지원하는 것이 저희가 가장 잘하는 일입니다. 업계에서 가장 강력하고 유연한 AI 에이전트 플랫폼을 통해 전 세계에 75만 개 이상의 챗봇을 배포했습니다.
드래그 앤 드롭 방식의 시각적 흐름 빌더, 광범위한 교육 라이브러리, 20,000명 이상의 봇 빌더로 구성된 활발한 Discord 커뮤니티를 통해 Botpress 에서 쉽게 구축할 수 있습니다.
확장 가능한 플랫폼으로 무엇이든 구축할 수 있으며, 통합( Hub )은 대형 채널에 대한 사전 구축된 커넥터로 가득합니다.
지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
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