
챗봇은 무엇이며, 어떻게 작동하나요?
챗봇은 인간 사용자와의 대화를 시뮬레이션할 수 있는 인공 지능의 일종입니다. 고객 서비스를 제공하거나, 정보를 수집하거나, 사용자를 즐겁게 하는 데 사용될 수 있습니다.
챗봇은 인간 사용자와의 대화를 시뮬레이션할 수 있는 인공 지능의 일종입니다. 고객 서비스를 제공하거나, 정보를 수집하거나, 사용자를 즐겁게 하는 데 사용될 수 있습니다.
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.
챗봇은 그 목적과 복잡성에 따라 다양한 종류가 있습니다. 가장 일반적인 유형에 대해 살펴보세요.
모든 규모의 비즈니스에서 챗봇을 사용하여 에이전트의 생산성과 효율성을 높입니다. 챗봇 사용의 핵심 장점:
성과가 우수한 서비스 조직은 데이터와 AI를 사용하여 고객 경험을 희생하지 않고도 비용을 절감하면서 수익을 창출하고 있습니다. 서비스 현황 보고서의 6판에서 그 방법에 대해 살펴보세요.
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.
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.
72% 의 고객은 단 한 번이라도 부정적인 경험을 겪고난 후에는 기업의 챗봇을 재사용하지 않으므로 챗봇을 올바르게 생성하는 것이 중요합니다. 좋은 소식은 챗봇을 생성하는 것이 생각보다 간단하는 것입니다. 시작하는 방법에 대해 살펴보세요.
AI는 인간과 기계 간의 커뮤니케이션을 더 자연스럽고 유기적으로 만들고 있습니다. 챗봇은 복잡한 상호 작용을 처리하는 능력을 개선하여 사용자 경험 만족도가 높아지고 고객 문의를 처리하는 효율성을 개선할 수 있습니다. 자율 고객 서비스가 증가함에 따라 AI 에이전트는 고객의 요구 사항을 예측하고 선제적인 솔루션을 제공하여 고객이 지원을 요청할 필요성을 줄여줄 수 있습니다. 새롭게 떠오르는 트렌드와 잠재적 영향에 대해 살펴보세요.
올바른 고객 서비스 챗봇 소프트웨어를 선택할 때 다음과 같은 중요한 기능에 대해 살펴보세요.
챗봇은 더 정교해지고 있으며, 이는 고객 서비스를 개선하고 비즈니스 운영을 간소화하는 데 훨씬 더 큰 역할을 할 수 있다는 것을 의미합니다. 지금 이러한 발전을 수용하면 비즈니스가 AI의 미래에 대비하는 데 도움이 되며, 이는 효율성과 고객 경험을 개선할 수 있는 훨씬 더 많은 기회를 제공해 줍니다.
고객 데이터 및 CRM과 결합된 생성형 AI의 강력한 기능을 통해 고객 서비스의 규모를 확장할 수 있습니다. 이 기술이 컨택 센터의 효율성을 개선하고 고객 충성도를 높이는 방법에 대해 살펴보세요.