비즈니스에 가장 적합한 AI 챗봇을 선택하기 위한 간단한 3단계

비즈니스에 가장 적합한 AI 챗봇을 선택하는 것은 인공 지능(AI)을 최대한 활용하기 위해서 중요합니다. 시중에는 많은 챗봇이 있습니다. 각 챗봇은 휴대용 개인 어시스턴트인 Siri, 만능 디지털 직원인 Agentforce Assistant 또는 인간 같은 대화형 파트너인 ChatGPT 등 다양한 분야에서 뛰어난 능력을 발휘하도록 훈련되었습니다.

AI 챗봇은 텍스트나 음성을 통해 인간 같이 대화를 시뮬레이션하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 수십 년 동안 사용되어 온 기존의 규칙 기반 챗봇과 달리, AI 챗봇은 인간 대화와 지식에 대한 방대한 데이터 세트에서 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련시켜서 생성되며, 이는 챗봇이 자연어를 이해하고 관련성 있는 컨텍스트 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다.

여기에서 요구 사항을 명확히 파악하고, 챗봇 혼란을 줄이고, 일에 가장 적합한 AI 챗봇을 찾는 방법에 대해 살펴보세요.

AI 챗봇 덕분에 로봇 응답이 정형화되고, 대기 시간이 끝없이 길어지거나, 고객이 이메일 회신을 며칠씩 기다리던 시대는 지났습니다. 상시 대기 중인 디지털 어시스턴트를 통해 빠르고 개인화된 서비스를 제공하는 것은 이제 당연한 일이 되었습니다.

하지만 챗봇은 고객에게만 혜택을 주는 것이 아니라 비즈니스에도 혁신을 가져다줍니다. 모든 고객 상호 작용은 봇이 빠르고 체계적으로 인사이트를 발견하고, 다른 방법으로는 놓쳤을 수도 있는 인사이트를 정확히 찾아낼 수 있는 기회입니다.

데이터가 최고인 시대에 챗봇은 고객과의 직접적인 상호 작용으로부터 대화형 데이터를 수집 및 분석할 수 있습니다. 가장 큰 고충은 무엇인가요? 어떤 질문을 계속 물어보나요? 이러한 지식을 통해 제품을 정밀 조정하고 고객에게 훨씬 더 나은 서비스와 지원을 제공할 수 있습니다.

새로운 챗봇 옵션이 지속적으로 시장에 출시되고 다양한 전문성을 제공하는 만큼 혼란스러운 정보를 분류하고 비즈니스에 가장 적합한 AI 챗봇이 무엇인지 결정하는 것이 중요합니다. 특정 요구 사항 파악, 비용 비교, 사용자 지정 옵션 탐색, 기업의 기존 데이터 활용, 기능성 평가는 모두 어떤 AI 챗봇을 사용할지 결정할 때 고려해야 할 중요한 요인입니다.

시작하려면 다음 질문을 고려하여 비즈니스에 가장 적합한 AI 챗봇을 선택합니다.

고객 서비스부터 세일즈, 마케팅에 이르기까지 모든 분야에 특화된 챗봇입니다. 따라서 첫 번째 단계는 챗봇이 어떻게 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될지 파악하는 것입니다. "원하는 비즈니스 결과가 무엇인가요? 예를 들어, 비용 절감, 매출 증대, 고객 서비스량 최소화가 목표인가요?"라고 Salesforce AI 팀의 제품 관리 디렉터인 Aron Kale은 말합니다. "챗봇에게서 원하는 것이 무엇인지 명확히 파악하는 것이 중요한 첫 단계입니다."

예를 들어, 더 나은, 보다 효율적인 고객 서비스를 제공하는 것이 목표라면 일반적인 고객 쿼리를 해결하는 데 능숙한 챗봇을 우선순위에 둡니다. 또는 반복적인 내부 업무를 자동화하는 것이 우선순위라면 기존 시스템과 통합되고 다단계 워크플로우를 처리할 수 있는 챗봇을 찾습니다. 매출을 증대하고 더 많은 전환을 유도하는 데 도움이 되는 솔루션을 찾는 데 집중하고 있다면 개인화된 고객 추천 사항 생성 및 거래 관리 등의 업무를 수행할 수 있는 AI 어시스턴트를 찾습니다.

더 넓은 관점에서 AI 챗봇이 어떻게 장기적으로 더 큰 영향을 미칠 수 있는지 고려하는 것도 도움이 됩니다. AI 챗봇이 영향을 미칠 수 있는 다운스트림 핵심 성능 지표가 있나요?

예를 들어, HR 챗봇은 24시간 직원 지원 제공, 기업 혜택에 대한 질문에 답변, 프로젝트 마감일에 대한 자동 알림을 보내 직원 생산성과 참여를 개선할 수 있습니다. 세일즈 챗봇은 세일즈 팀이 가장 우수한 잠재고객에 집중하도록 지원하여 전환율을 높이고 고객 획득 비용을 절감할 수 있습니다. 또는 자율 고객 서비스를 통합함으로써 개인화된 고객 지원을 제공하여 만족도, 충성도, 유지율 지표를 개선할 수 있습니다.

목표가 무엇이든, 시중에 나와 있는 다양한 AI 챗봇 솔루션의 다양한 능력을 이해하는 것이 중요합니다. 챗봇은 단순한 질의응답 솔루션부터 처음부터 끝까지 독립적으로 문제를 해결할 수 있는 도구에 이르기까지 전범위에서 작동됩니다. 비즈니스에 이상적인 수준의 대화형 복잡성, 업무 자동화, 언어 지원, 인간-AI 상호 작용을 계획합니다.

비즈니스에 가장 적합한 AI 챗봇을 선택할 때 고려해야 할 가장 중요한 요인 중 하나는 데이터에 대한 액세스 권한입니다. 도구가 기업의 자체 데이터를 얼마나 간편하게 활용할 수 있는지에 따라 풍부하게 개인화된 출력과 일반적이고 도움이 되지 않는 출력으로 달라질 수 있습니다.

"인간 작업자가 일을 잘 수행하기 위해 필요한 것은 무엇일지 생각해 보세요. 챗봇에 필요한 것과 동일한 것이 필요합니다"라고 Kale은 설명합니다. "따라서 챗봇이 고객 서비스 문제에 집중하도록 하려면 챗봇이 정책을 알고 주문 상태를 조회할 수 있어야 합니다. Data Cloud 및 MuleSoft 와 같은 도구를 통해 가져올 수 있습니다."

기업의 고객 기록, 제품 정보, 서비스 내역, 내부 정책, 잠재 고객 데이터 등에 포함된 풍부한 정보에 대해 생각해 보세요. 이러한 데이터는 인사이트의 금광입니다, 하지만 사일로화된 데이터베이스, CRM 소프트웨어, 대화 기록, 문서 저장소에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 일반적인 응답을 제공하는 대신 이러한 데이터에 액세스하고, 이해하고, 원활하게 사용할 수 있는 AI 챗봇은 비즈니스에 특화된 실행 가능한 답변을 제공할 수 있습니다.

온라인 스포츠 의류 매장을 운영하는데 새로운 고객이 챗봇에게 "주문한 제품이 언제 도착하나요?"라고 질문한다고 가정해 보겠습니다. 기본 챗봇은 "주문은 일반적으로 영업일 기준 3~5일 내에 배송됩니다"와 같은 표준 문구로 응답할 수 있습니다.

반면 주문 관리 시스템에 액세스할 수 있는 챗봇은 훨씬 더 개인화된 방식으로 응답할 수 있습니다. "새크라멘토 킹스 저지에 대한 주문 #913이 어제 UPS를 통해 배송되었습니다. 이번 주 목요일에 도착할 예정입니다." 이러한 상호 작용은 브랜드 충성도를 구축하는 데 큰 도움이 되며, 이를 위해 필요한 고객 데이터는 이미 기존 시스템 내에 존재할 가능성이 높습니다.

데이터에 연결된 챗봇은 HR 팀에도 큰 도움이 될 수 있습니다. 직원에게 남은 휴가 일수를 정확히 알려주거나 개인 파일에 따라 퇴직 계획을 설명할 수 있는 챗봇은 훌륭한 직원 경험을 제공합니다. 또한 세일즈에서는 고객의 과거 구매를 보완하는 제품을 추천할 수 있습니다. 요컨대 기업 데이터에 원활하게 연결되는 AI 챗봇은 단순히 일반적인 어시스턴트가 아니라 비즈니스에 있어서 진정한 전문가입니다.

챗봇을 비교할 때는 서로 다른 솔루션이 다양한 데이터 소스에 연결되는 방법을 이해해야 합니다. Salesforce, SAP 또는 Microsoft Dynamics와 같은 일반적인 시스템과 통합할 수 있나요? 사용자 지정 데이터베이스에 연결하기 위한 API를 지원하나요? 데이터 보안은 어떻게 처리되나요? 비즈니스에 가장 적합한 챗봇은 자연어를 이해할 뿐만 아니라 데이터를 지속적인 브랜드 충성도를 구축할 수 있는 중요한 자산으로 전환할 수 있는 챗봇입니다.

다양한 챗봇 솔루션을 평가할 때는 기술 전문 지식, 예산, 학습에 투자하는 시간, AI가 즉시 이용할 수 있는 것과 없는 것에 대한 현실적인 기대를 갖는 것이 중요합니다. 기존 시스템에 얼마나 간편하게 통합되는지도 고려해야 합니다.

예를 들어, 시작하고 실행하는 데 최소한의 훈련이 필요한 로우 코드 또는 노 코드 옵션인가요? 사용자 지정 또는 업데이트에 필요한 기술 수준은 어느 정도인가요? 향후 규모 확장 또는 고급 기능성에 대한 추가 비용이 발생하나요? 챗봇을 최대한 활용하기 위해서 필요한 실제 인간 노력과 총 소유비용을 확실히 파악하는 것이 핵심입니다.

마지막으로 마케팅, 서비스, 세일즈, IT 팀에서 챗봇이 효과적으로 작동하기 위해서는 어떤 내부 데이터를 훈련시켜야 하는지 고려합니다. 모든 정형 및 비정형 데이터를 한곳에 통합하는 것이 데이터를 최대한 활용할 수 있는 가장 좋은 방법이며, 대화형 AI를 통해 이러한 데이터를 이용하면 비즈니스의 모든 측면에 있어 판도를 바꿀 수 있습니다.

이 거대하고 흥미로운 새로운 AI의 세계가 다소 부담스럽다면 작은 것부터 시작하여 차근차근 쌓아나가도 된다는 점을 아는 것이 중요합니다. "Q&A 및 지식 문서와 같이 작고 아주 간단한 업무부터 시작하는 것도 가능합니다"라고 Kale은 말합니다. "당장 50가지 업무에 통합시킬 필요는 없습니다. 사용 사례를 추가하고 시간이 지남에 따라 다양한 사용 사례를 충족하도록 확장해 나갈 수 있습니다."

자연어 처리 기능이 계속 발전함에 따라 이러한 가상 어시스턴트가 훨씬 더 인간처럼 직관적으로 발전할 것으로 기대됩니다. AI 혁신의 속도는 계속 빨라질 것이므로 지금이 이러한 도구를 학습하기에 가장 좋은 시기라고 Kale은 말합니다.

"공간은 빠르게 진화하고 있습니다. 저희는 너무나 많은 혁신을 목격하고 있습니다. 비즈니스가 이전과는 전혀 다른 진정한 가치를 경험하고 있습니다"라고 그는 말합니다. "점점 더 빨라지고, 점점 더 나아질 것입니다. 지금 바로 학습하고 실습을 시작하여 기술 진화에 잘 대비해야 합니다."