챗봇은 무엇이며, 어떻게 작동하나요?

고객 서비스 에이전트와 채팅하는 느낌으로 컴퓨터와 대화를 나눈다고 상상해 보세요. 타이핑을 하든 말을 하든, 챗봇은 인간 상호 작용을 시뮬레이션하도록 설계된 소프트웨어로, 이는 바로 챗봇의 마법 같은 기술입니다. AI가 계속 발전함에 따라 챗봇은 고객 경험과 비즈니스 운영 모두에 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다.

연구에 따르면 58%의 고객 이 현재 챗봇을 단순 고객 서비스 업무에 사용하는 것으로 나타났는데, 이는 2020년의 43%에서 증가한 수치입니다. 이 기술의 잠재력을 활용하기 위해 챗봇의 세계, 고객 서비스에 미치는 영향, 비즈니스에 챗봇을 통합하는 실질적인 단계에 대해 살펴보세요.

이 문서에서는 챗봇 및 고객 서비스에서 챗봇의 영향에 대해 살펴보며, 리더가 어떻게 이 기술을 활용할 수 있는지를 논의합니다.

1. 챗봇은 어떤 용도로 사용되나요?
2. 챗봇의 유형
3. 챗봇의 이점은 무엇인가요?
4. 챗봇은 어떻게 작동하나요?
5. AI 및 챗봇
6. 챗봇을 생성하는 방법
7. 챗봇의 미래
8. 최고의 고객 서비스 챗봇 소프트웨어를 선택하는 방법

고객은 종종 제품이나 서비스에 대한 질문에 빠르게 답변을 얻거나 간단한 업무(예: 약속 예약, 주문 추적)에 도움을 받기 위해 챗봇을 사용합니다. 고객 서비스 팀은 챗봇을 사용하여 일상적인 문의를 처리하므로 더 복잡한 고객의 요구 사항에 집중할 수도 있습니다. 이를 통해 사례를 예방하고, 에이전트 번아웃을 줄이고, 프로세스를 간소화하고, 고객 만족도 점수(CSAT)와 같은 고객 서비스 지표를 개선할 수 있습니다.

챗봇은 그 목적과 복잡성에 따라 다양한 종류가 있습니다. 가장 일반적인 유형에 대해 살펴보세요.

• 규칙 기반 챗봇은 사전 정의된 규칙에 따라 일반적인 문제에 응답합니다. FAQ에 답변하거나 기본적인 업무를 수행하는 데 이상적입니다. 예: 매장 영업시간이나 기본적인 제품 정보를 찾는 데 도움을 주는 챗봇.
• AI 기반 챗봇은 AI를 사용하여 더 복잡한 쿼리를 이해하고 응답합니다. 고객 데이터를 활용하고 시간이 지남에 따라 상호 작용으로부터 학습하여 다양한 대화를 처리하는 능력을 개선합니다. 예를 들어, Siri 또는 Alexa와 같은 가상 어시스턴트가 있습니다. (이 문서의 뒷부분에서 AI 기반 챗봇에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.)
• 하이브리드 챗봇은 규칙 기반 및 AI 기반 접근 방식을 결합합니다. 간단한 업무는 규칙으로 처리하고 더 복잡한 상호 작용에는 AI를 사용합니다. 예: 복잡한 문제를 인간 에이전트에게 에스컬레이션하는 고객 서비스 봇.
• 음성 작동 챗봇은 음성 인식 기술을 사용하여 음성 명령에 응답합니다. 스마트 디바이스에서 흔히 볼 수 있습니다. 예를 들어, Apple 브랜드 스마트폰에서 사용되는 Siri 봇이 있습니다.
• 컨텍스트 챗봇은 머신 러닝(ML)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 대화의 컨텍스트를 이해합니다. 과거 상호 작용을 기억하여 더 정확한 응답을 제공합니다. 예: 과거 구매에 따라 제품을 추천하는 이커머스 봇.

모든 규모의 비즈니스에서 챗봇을 사용하여 에이전트의 생산성과 효율성을 높입니다. 챗봇 사용의 핵심 장점:

• 항상 이용 가능: 챗봇은 연중무휴 24시간 대기 중이므로 고객은 밤낮을 가리지 않고 언제든지 편리한 시간에 도움을 받을 수 있습니다. 따라서 질문에 대한 답변을 받기 위해 업무 시간을 기다릴 필요가 없습니다.
• 생산성 개선: 챗봇을 통해 고객 요청의 양을 줄여 에이전트의 시간을 더 복잡한 문제와 보다 가치 있는 상호 작용에 최적화할 수 있습니다. 또한 고객이 챗봇에서 인간으로 전환해야 하는 경우, 봇은 중요한 사례 정보를 수집 및 분석하여 적합한 에이전트에게 라우팅할 수 있습니다.
• 빠른 응답: 챗봇은 즉각적인 답변을 제공하여 대기 시간이 단축되고 효율성이 개선됩니다. 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 세상에서 고객은 빠르고 정확한 응답을 원합니다.
• 개인화된 서비스: 고급 AI 챗봇은 과거 상호 작용, 구매 내역, 마케팅, 웹 참여 데이터를 활용함으로써 각 대화를 맞춤화하여 상호 작용에 더 개인화된 느낌을 줍니다. 이 개선된 개인화를 통해 고객과 더 강력한 관계를 구축할 수 있습니다.
• 규모 확장: 챗봇은 한 번에 여러 사람과 대화하여 바쁜 시간에도 일을 그르치지 않고 간편하게 대처할 수 있습니다. 이는 많은 고객이 도움을 필요로 하는 피크 시간대 및 시즌에 적합합니다.
• 일관된 답변: 챗봇은 모든 사람에게 동일한 정보를 제공하여 모든 고객이 동일한 수준의 지원을 받게 합니다. 이 일관성은 높은 서비스 표준을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 수집: 챗봇은 고객 상호 작용으로부터 정보를 수집하여 고객 행동과 일반적인 문제에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 제품 및 서비스를 개선하고 문의 사유를 식별하여 자동화하는 데 유용합니다.

챗봇은 간단한 규칙을 통해, 아니면 특정 커뮤니케이션 업무를 수행하도록 설계된 정형화된 대화를 통해 상호 작용을 관리하는 더 발전한 AI 중 한 가지의 방식으로 작동합니다.

규칙 기반 챗봇은 사용자 쿼리로부터 핵심 단어나 구문을 식별하고 이를 사전 정의된 응답과 일치시키는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 규칙 기반 챗봇에게 "매장 영업시간이 어떻게 되나요?"라고 질문하면 "시간"이라는 키워드를 감지하여 영업시간에 대한 정보를 검색합니다. 이러한 챗봇은 사전 정의된 규칙에 따라 대화가 엄격하게 진행되는 선형 스크립트에 따라 기본적인 형태의 대화에 참여합니다. 이 방식은 질문의 표현 방법이 다양하기 때문에 제한적일 수 있습니다.

AI 기반 챗봇은 자연어 처리와 머신 러닝을 사용하여 단순한 키워드 인식을 넘어 사용자의 메시지 뒤에 숨겨진 근본적인 의도를 이해할 수 있습니다. 이를 통해 상호 작용의 컨텍스트와 과거 교류에 따라 적응하고 개인화되는 더 복잡한 대화에 참여할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 각 상호 작용으로부터 학습하고 진화하여 인간 상호 작용을 밀접하게 모방하는 원활한 엔드투엔드 대화를 수행할 수 있는 능력을 개선합니다. 따라서 사용자와의 세밀하고 미묘한 대화를 관리할 수 있는 정교한 가상 어시스턴트가 될 수 있습니다.

챗봇은 기본적인 스크립트 기반 프로그램에서 소박하게 시작하여 먼 길을 왔습니다. 오늘날 AI 기반 챗봇은 인간 언어를 놀라울 정도로 정확하게 이해하고 처리할 수 있습니다. 이러한 고급 챗봇은 더 이상 컨텍스트나 인간 대화의 미묘함을 이해하지 못한다는 제약이 없습니다. 오늘날 디지털 고객의 요구 사항을 충족하는 데 더 매력적이고 효과적입니다.

AI 챗봇은 기존 챗봇보다 크게 발전했습니다. 고급 기술(예: 자연어 처리, 머신 러닝)을 사용하여 더 인간 같은 방식으로 사용자 입력을 이해하고 응답합니다. AI 챗봇은 고객 쿼리의 컨텍스트와 의도를 이해하고 해석하여 더 동적인 대화형 상호 작용을 가능하게 할 수 있습니다. 또한 경험으로부터 학습할 수도 있습니다.

AI 챗봇은 대화형 컨텍스트를 유지하고 사용자의 요구 사항에 맞게 응답을 조정할 수 있습니다. 고객의 기분과 요구 사항을 이해하고 적절하게 응답하는 것이 중요한 고객 서비스 환경에 적합합니다.

고객 서비스 AI의 상당한 발전 덕분에 챗봇 시스템이 훨씬 더 정교해졌습니다. 실제로 83%의 서비스 리더는 내년에 AI에 대한 투자를 늘릴 것으로 예상합니다.

AI 챗봇은 자연어 처리 또는 자연어 이해(NLU)를 사용하여 대화하도록 프로그래밍됩니다. 이를 통해 챗봇은 인간의 말과 대화 대 텍스트의 뉘앙스를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 이러한 기술을 통해 말의 의도를 파악하고 더 지능적이고 진정성 있게 응답할 수 있습니다.

생성형 AI를 통해 챗봇은 작성된 그대로 콘텍스트를 해석하여 어느 정도 스스로 작동할 수 있습니다. 즉, AI 챗봇 소프트웨어는 사전 프로그래밍된 규칙과 딱딱한 대화 이외의 언어를 이해하고 기존 데이터에 따라 응답을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 방문자가 대화를 주도하고 봇이 이를 따르도록 할 수 있습니다.

방대한 양의 데이터와 저비용 처리 능력을 활용하여 AI와 머신 러닝은 챗봇의 이해력과 의사 결정을 획기적으로 개선합니다.

챗봇이 NLU와 같은 기술에 연결되면 다음이 가능합니다.

• 대화의 컨텍스트를 파악하여 원활하고 일관성 있는 상호 작용을 합니다.
• 고유한 대화를 관리하고 각 대화의 특정 요구사항과 스타일에 따라 응답을 조정합니다.
• 대화가 진화함에 따라 가상 에이전트의 행동을 조정하여 고객의 요구 사항에 행동을 맞춥니다.
• 결정적인 조치를 취하여 고객 문제를 해결하고, 셀프 서비스 기능을 개선하고, 에이전트에게 이러한 사례가 전달되는 것을 방지합니다.

AI 기반 봇은 모든 고객 상호 작용으로부터 학습하도록 훈련될 수도 있습니다. 네, 맞습니다. 개선되도록 프로그래밍되어 있습니다.

예를 들어, 이러한 시스템은 고객 불만 사항을 인식하여 문제를 기업의 지원 센터로 에스컬레이션하도록 훈련될 수 있습니다. 고객에게 훌륭한 서비스를 제공하는 데 AI가 도움을 준다고 조직에 있는 84%의 IT 리더가 생각하고 있는 것은 당연한 결과입니다.

물론 챗봇이 유용한 지원 채널이 되기 위해서 AI 기반 기능이 꼭 필요한 것은 아닙니다. 하지만 고객이 봇과 더 많이 상호 작용할수록 봇의 인식 시스템이 적절한 응답을 내놓는 능력이 개선된다는 장점이 있습니다.

AI 기반 챗봇은 고객 경험을 개선할 수 있는 강력한 방법입니다. 콜 센터 또는 컨택 센터에 상관없이 커넥티드 고객 현황 보고서 에 따르면 고객은 빠르고, 개인화되고, 효율적인 서비스를 점점 더 기대하고 있으며, AI 챗봇이 이러한 모든 측면을 충족하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 고객 대기 시간 단축: 챗봇은 일반적인 질문에 즉시 답변하므로 고객이 이메일이나 전화 응답을 기다릴 필요가 없습니다. 이를 통해 기업이 제공하는 경험이 제품 및 서비스만큼이나 중요하다고 생각하는 80%의 고객이 지니고 있는 기대에 부응할 수 있습니다.
• 빠르게 지원 사례 해결: 챗봇이 간단한 문의를 처리하여 고객이 스스로 문제를 해결하도록 도우며, 인간 에이전트는 더 복잡한 사례에 집중할 수 있습니다. 훌륭한 고객 서비스를 위해 추가 비용을 기꺼이 지불하는 47%의 고객은 이러한 효율성을 높이 평가하고 있습니다.
• 관련성 있고 정확한 리소스 제공: 챗봇은 개인화된 메시지를 통해 고객을 맞이하고 유용한 정보로 고객을 효율적으로 안내하여 전반적인 만족도를 개선합니다.