챗봇이란?

챗봇은 일반적인 질문에 답하고 빠른 해결법을 제공하며 라이브 에이전트의 부담을 줄여 사용자를 지원합니다.

누구나 한 번쯤 챗봇과 상호작용을 해봤을 것입니다. 지나치기 쉬운 이 친근한 프로그램은 사용자가 웹사이트를 방문할 때 가장 흔히 접하게 됩니다. 사이트를 탐색하는 도중에 화면 모서리에 메시지 창이 뜨고, 다정한 인사를 건네며 질문에 도움이 되는 답을 줄 수 있습니다. 이런 메시지에는 친근해 보이는 고객 서비스 담당자나 지원 에이전트의 얼굴 사진이 같이 표시되는 경우가 많지만 사실 반대편에는 아무도 없습니다. 고객, 직원, 기업 모두에게 유용한 시스템일 수 있습니다.

첨단 AI 프로그래밍과 머신 러닝을 통해 챗봇은 인간의 대화를 시뮬레이션할 수 있습니다. 챗봇은 사용자 요청을 해석하고 처리하고, 완수할 수 있습니다. 그 결과, 언제든 사용할 수 있는 안정적인 지원을 제공하는 자동화된 솔루션이 마련됩니다.

일반적인 질문에 대한 답변을 검색하고 단순한 작업을 처리할 수 있는 빠르고 쉬운 솔루션을 제공함으로써 기업은 비용을 절감하고 실제 에이전트를 다른 작업에 집중적으로 투입할 수 있을 뿐만 아니라 고객의 프로세스 경험을 개선합니다. 실제로 최근 연구에 따르면 챗봇과 상호작용한 사람들의 약 80%가 긍정적인 경험이었다고 보고합니다(출처: Uberall).

챗봇의 장점은 더욱 폭넓게 적용됩니다. 여기에서 다양한 유형의 사용자에게 챗봇이 어떤 이점을 제공하는지 자세히 살펴보겠습니다.

챗봇을 사용하는 이유를 설명하는 그래픽.

고객

복잡한 요청이나 해결하기 어려운 문제에 당면한 고객들은 아직 ​​사람과 대화하는 것을 선호합니다. 그러나 대다수 고객은 안정적인 셀프 서비스 옵션도 기대합니다. 일선에 문제가 발생했을 때 고객은 챗봇 메시지 창에 요청을 입력하기만 하면 거의 즉각적으로 응답을 받습니다. 고객 서비스 에이전트와의 대화를 기다릴 필요 없이 고객은 거의 즉각적인 해결책을 접합니다. 또한 응답은 사전 프로그래밍된, 완전히 검증된 내용이므로 사용자는 미숙한 에이전트 때문에 정확한 솔루션을 제공받지 못하는 상황에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

챗봇은 고객 참여를 개선하는 효과도 있습니다. 자동화된 에이전트가 즉시 도움을 제공하기 위해 항시 대기 중이므로, 고객이 도움을 요청하고 질문에 대한 후속 조치를 취할 가능성이 높아집니다. 뿐만 아니라, 챗봇 덕분에 기업은 고객과 더욱 선제적으로 상호작용할 수 있습니다. 에이전트 인력은 제한적이어서 기업은 고객이 개시한 문의에만 응답할 수 있었습니다. 하지만 이제 자동화된 에이전트와 가상 비서가 고객과 직접 대화를 시작할 수 있습니다. 예를 들어 고객에게 인사하고 도움이 필요한지 물을 뿐만 아니라, 특별 할인, 가이드, 자습서, 관련 제품 등에 대한 정보를 공유할 수도 있습니다.

라이브 에이전트

점점 더 많은 고객이 자동화된 지원 및 서비스 옵션과 상호작용하는 쪽을 선호하지만 라이브 에이전트도 챗봇의 이점을 누리고 있습니다. 가장 효과적인 챗봇은 라이브 에이전트를 대체하는 것이 아니라 고객 요청을 처리하는 데 도움이 되도록 설계되기 때문입니다.

반복적인 사용자 요청과 문의를 처리하는 데 많은 시간을 보내는 라이브 에이전트는 이 중요한 최전선 작업을 처리하는 데 도움이 되는 챗봇 솔루션을 사용할 수 있습니다. 자주 발생하지만 덜 긴급하고 간단한 솔루션 사례를 자동화된 에이전트에게 맡김으로써 라이브 에이전트는 좀 더 중요한 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 사용자가 사람의 도움을 필요로 하는 경우 챗봇은 적절한 지원 에이전트에게 원활하게 리디렉션하는 동시에, 수집한 모든 관련 정보를 에이전트에게 제공할 수 있습니다. 그러면 고객은 원활하게 전환되고, 고객에게 반복해서 묻지 않고도 에이전트에게 필요한 세부 정보가 제공될 수 있습니다.

챗봇은 내부 비즈니스 솔루션도 제공합니다. 직원들은 암호 재설정, 시스템 상태 확인, 중요한 내부 도구 및 데이터 액세스 같은 일반적인 작업을 처리할 때 자동화된 셀프 서비스 옵션의 이점을 누릴 수 있습니다.

조직

챗봇이 조직에 제공하는 가장 확실한 이점은 고객 서비스를 확장할 수 있다는 점일 것입니다. 이제 기업은 모든 고객 요청을 제한된 수의 라이브 에이전트에게 배정하는 대신, 가장 자주 묻는 문의를 자동으로 처리할 수 있습니다. 더 복잡한 작업에 투입해야 할 제한적인 라이브 에이전트 리소스를 낭비할 필요 없이 수천 건에 달하는 사례를 해결할 수 있습니다.

다수의 서비스 에이전트를 고용하지 않고 고객 서비스를 확장할 수 있으므로 비용이 절감되고 운영 효율성도 개선됩니다. 기업은 실제 에이전트를 더 잘 활용하고 투자 대비 더 높은 수익을 얻습니다. 그리고 챗봇은 본질적으로 자동화된 컴퓨터 프로그램이기 때문에 지원을 제공하면서 사용자 데이터를 수집할 수 있는 챗봇은 쉽게 설계할 수 있습니다. 기업은 이 데이터를 분석하여 더욱 목표에 충실한 메시지를 구축하고, 더욱 실효성 있는 고객 통찰을 얻을 수 있습니다.

데이터 수집과 분석은 리드 평가에서도 효과를 발휘합니다. 대화에서 추출한 정보를 사용하고, 사용 가능한 다른 고객 정보 및 인구 통계 데이터와 상호 참조함으로써 챗봇은 어떤 리드가 전환 가능성이 가장 높은지 평가하고, 추적할 가치가 있는 유망 잠재 고객 목록을 영업 팀에 제공할 수 있습니다.

종합하면, 챗봇을 통해 직원과 고객은 필수 정보와 지원에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 고객과 직원이 성공하는 데 필요한 리소스를 확보하는 것은 조직에게 언제나 유익한 결과를 낳습니다.

업종과 관심사에 상관없이 거의 모든 기업과 조직이 챗봇을 사용하여 고객 서비스 프로세스를 간소화합니다. 이런 챗봇은 다양한 형태를 취하지만 대부분의 전문가는 챗봇을 선언형대화형, 두 가지 범주로 구분합니다.

선언형

대부분의 사람들이 웹사이트를 방문할 때 접하는 질문/응답 챗봇은 일반적으로 선언형 또는 작업 지향적 챗봇의 범주에 속합니다. 규칙 프로그래밍(사용자 문의에 대해 자동화된 응답을 제공하는 사전 결정된 if/then 조건문)을 통합한 이 챗봇은 사용자의 요청에 따라 사용자를 솔루션으로 리디렉션하도록 설계됩니다. 또한 일부 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML)을 통합하여 답변에 대화형 요소를 추가할 수 있지만 여전히 준고급 대화형 FAQ 프로그램으로 작동하는 경향이 있습니다. 즉, 선언형 챗봇은 정보 검색 프로그램의 역할을 한다고 볼 수 있으며, 인간에 준하는 깊이 있는 대화를 제공하기에는 부족합니다.

대화형 챗봇에 비해 기초적인 수준에 불과하지만 선언형 챗봇은 사용자에게 여러 서비스 채널 방문을 요구하지 않고 효율적이고 즉각적으로 믿을 만한 솔루션을 제공함으로써 매우 만족스러운 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

대화형

선언형 챗봇보다 더 고급 기술인(그리고 그만큼 흔하지 않은) 대화형 챗봇디지털 비서의 역할을 수행할 수 있습니다. 데이터 기반의 이 예측 챗봇은 많은 데이터가 제공될수록 적응하는 기술이므로 사용자의 과거 행동, 프로필, 심지어 문화 의식을 기반으로 고객 경험을 개인화합니다. Amazon의 Alexa, Apple의 Siri, Google Assistant가 모두 대화형 챗봇의 예입니다.

대화형 챗봇은 자연어 이해(NLU), 예측 인텔리전스, 데이터 분석과 함께 고급 NLP 및 ML을 활용하여 사용자의 선호도를 효과적으로 학습하고 개인에 맞게 응답과 기타 상호작용을 제공합니다. 예를 들어 사용자가 대화형 챗봇에게 노트북의 업데이트를 요청하면 사용자가 어떤 장치를 말하는지 알 것입니다. 따라서 대화형 챗봇은 단순히 질문에 답하고 요청을 이행하는 수준을 넘어, 사용자의 필요를 예측하고 구매를 권장하고 대화를 시작할 수 있습니다. 더욱 현실적이고 대화적인 방식으로 상호작용함으로써 이 챗봇은 긍정적인 관계를 구축하는 동시에 항상 이용 가능하고 신뢰할 수 있는 고객 지원을 제공합니다.

챗봇과의 상호작용이 매우 복잡한 경우도 있지만 가장 기본적으로 사용자 요청 분석응답 반환이라는 두 가지 핵심 작업을 수행합니다.

사용자 요청 분석

챗봇이 사용자에게 가치를 제공하려면 먼저 사용자 의도를 파악하고 관련 있는 엔터티를 추출해야 합니다. 예를 들어 챗봇에게 "사무실 영업 시간은 어디에서 확인할 수 있나요?"라고 묻는 사용자는 사무실 자체의 실제 주소가 아니라 사무실이 열려 있는 시간을 확인할 것으로 예상됩니다. 챗봇은 특정 키워드뿐만 아니라 언어의 다른 중요한 단서를 이해하여 요청 이면의 필요를 정확하게 평가할 수 있어야 합니다. 사용자 요청에 대한 정확한 분석과 이해는 절대적으로 중요합니다.

응답 반환

유용한 챗봇 경험을 제공하기 위한 두 번째 작업은 응답을 반환하는 것입니다. 여기에서 챗봇은 사용자 요청에 따라 정확하고 관련성 높은 응답을 찾거나 생성합니다. 응답은 다음과 같이 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

  • 사전 정의된 텍스트 답변
  • 관련된 지원 페이지 링크
  • 지식베이스 문서의 인용(또는 링크)
  • 사용자 데이터에 기반한 상황별 정보
  • 엔터프라이즈 시스템에서 검색한 데이터
  • 지정된 워크플로우를 통해 수행되는 작업
  • 사용자를 서비스 카탈로그로 리디렉션
  • 사용자 의도를 더 잘 파악하기 위한 추가 질문

사용자가 해결해야 할 문제가 있는 모든 경우에 챗봇 서비스가 유용할 수 있습니다. 따라서 챗봇은 모든 형태, 규모, 업종의 비즈니스에 서비스를 제공합니다. 챗봇의 비즈니스 사용 사례는 챗봇과 상호작용하는 고객만큼 다양합니다. 티켓 예약부터 이벤트, 반품 및 교환 처리, 고객 데이터 및 피드백 수집 등에 이르기까지 기업은 챗봇 기술을 거의 무궁무진하게 응용할 수 있습니다.

가장 자주 사용되는 3가지 챗봇 비즈니스 사용 사례는 콜센터 지원, 기업 지원 디지털 비서 서비스입니다.

콜센터 지원

많은 콜센터 요청이 숙련된 라이브 에이전트의 지원을 필요로 하지만 챗봇도 대부분의 고객 문의를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 일반적인 질문에 대한 답변 제공, 알려진 문제에 대한 솔루션 제공뿐만 아니라 약속 일정 수립, 이전 사례에 대한 후속 조치, 암호 변경 등의 작업도 여기에 포함됩니다. 콜센터 챗봇을 통해 기업은 지원 옵션의 효과와 접근성을 확장할 수 있습니다.

기업 지원

챗봇의 고객 응대 기능은 잘 알려져 있지만 직원 응대 챗봇도 유용합니다. 챗봇 기술을 기업의 백엔드 시스템과 통합하면 직원의 내부 작업 수행을 효과적으로 지원할 수 있습니다. 기업 내 도구 찾기 및 사용, 중요한 고객 또는 공급업체 연락처 정보 액세스, 회사 정책과 관련된 신뢰할 수 있는 정보 제공 등이 포함될 수 있습니다.

디지털 비서 서비스

앞서 언급했듯이 챗봇 기술은 디지털 비서 프로그램에 필수적입니다. 이 비서 기능은 계속 진화하고 학습하면서 사용자에게 더욱 개인화된 경험을 제공합니다. 효과적인 디지털 비서는 사용자 요청을 받아 답변 및 기타 의미 있는 정보의 형태로 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 주문, 제품 추천 받기 또는 이벤트 예약 같은 다소 복잡한 상호작용도 지원합니다. 그리고 사용자가 디지털 비서와 더 많이 상호작용할수록 경험이 더 자연스러워지고 개인화됩니다.

  1. 대기 시간 단축
    챗봇은 거의 즉각적으로 문제에 대한 답변, 솔루션 및 해결 방법을 제시할 수 있습니다. 그리고 이 챗봇이 고객을 돕든 직원을 돕든, 대기 시간을 단축하고 라이브 에이전트 개입의 필요성을 줄이는 효과가 있기 때문에 사용자는 최소한의 중단으로 필요한 지원을 받을 수 있습니다.

  2. 문제 해결
    챗봇은 사전에 결정된 답변과 솔루션에 의존하기 때문에 때로 라이브 에이전트보다 더 정확하고 직접적이며 분명한 경향이 있습니다. 고객과 직원은 문제를 빠르고 효율적이며 효과적으로 처리하는 안정적인 지원을 받게 됩니다.

  3. 문의에 대한 리디렉션 처리
    챗봇이 조직 전체에 통합되면 사용자의 필요를 신속하게 파악한 다음, 지원을 제공하기에 가장 적합한 에이전트, 부서 또는 리소스로 리디렉션할 수 있습니다.

제대로 된 챗봇 솔루션은 비용을 절감하고 에이전트 생산성을 높이고 고객과 직원의 경험을 개선할 수 있습니다. ServiceNow Virtual Agent는 AI 기반의 엔드 투 엔드 지능형 대화 경험으로 챗봇 기능을 최적화합니다.

Virtual Agent는 ServiceNow 워크플로우에 맞게 조정된 자연어 이해(NLU)를 사용하며, 일반적인 HR, IT 및 고객 서비스 시나리오에 맞게 사전 구축된 대화 템플릿이 지원됩니다. 게다가 ServiceNow 도구를 사용하면 NLU 없이 선언형 챗봇을 쉽게 생성하여, 만족스럽고 단순한 챗봇 경험을 원하는 고객을 둔 기업의 필요를 충족할 수 있습니다. 고급 그래픽 인터페이스와 끌어서 놓기 옵션을 사용하고 다양한 채널 및 도구와 원활하게 통합되도록 설계된 Virtual Agent를 사용하면 조직 전체에 효과적인 챗봇을 쉽게 구축할 수 있습니다.

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