기본적으로 챗봇은 회사에 고객 서비스 노력을 향상시키는 방법을 제공하기 위한 것입니다. 이러한 간단한 도구는 일반적인 소비자 질문에 자동으로 응답하고, 고객을 대신하여 작업을 완료하고, 클라이언트를 올바른 서비스 또는 판매 에이전트로 라우팅할 수도 있습니다.
오늘은 챗봇 환경과 수년에 걸쳐 어떻게 진화했는지 자세히 살펴보고 챗봇이 왜 여러분에게 도움이 될 수 있는지 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다.
챗봇이란 무엇입니까?
챗봇은 본질적으로 음성 또는 텍스트 상호 작용을 통해 인간의 대화를 시뮬레이션하는 소프트웨어 솔루션 또는 컴퓨터 프로그램입니다. 챗봇은 서면 텍스트(때로는 음성) 형태의 입력을 이해할 수 있으며 쿼리에 대한 다양한 응답을 트리거할 수 있습니다.
챗봇 사용은 두 곳 모두에서 증가하고 있습니다. B2C (Business to Consumer) 및 B2B (Business to Business) 쿼리 응답에서 구매 완료까지 다양한 작업을 처리할 수 있는 공간입니다. 일부 봇은 능동적으로 고객에게 다가가도록 설계되어 버려진 카트의 위험을 줄이거나 구매할 제품에 대한 개인화된 권장 사항을 제공할 수도 있습니다.
챗봇은 인적 자원부터 모바일 앱에서 고객 라우팅, 다양한 작업 완료에 이르기까지 모든 것을 지원할 수 있습니다. 그러나 그들은 항상 오늘날처럼 발전하지 못했습니다.
챗봇은 비교적 단순한 도구로 시작되었습니다. 1970년대에 기업들은 이미 인간의 대화를 시뮬레이션할 수 있는 봇을 실험하고 있었습니다. 그러나 이러한 도구는 그 이후로 크게 발전했습니다. 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 AI 기술의 등장으로 챗봇은 더욱 지능화되었습니다.
봇은 이제 사람의 텍스트에 보다 효과적으로 응답하고 몇 초 만에 막대한 양의 데이터를 분석하여 고객에게 간소화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 많은 봇이 전자상거래 빌더 및 메시징 도구뿐만 아니라 CRM 솔루션 및 데이터베이스와 통합되어 고객에게 보다 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.
챗봇은 어떻게 작동합니까?
챗봇의 정확한 기능과 작동 방식은 디자인하려는 봇의 종류에 따라 다릅니다. 챗봇은 상태 비저장인지 상태 저장인지에 따라 다양한 수준의 복잡성을 가집니다. 상태 비저장 챗봇을 사용하면 시스템이 완전히 새로운 사용자와 상호 작용하는 것처럼 각 대화에 접근합니다. 그러나 상태 저장 봇은 이전 상호 작용을 검토하고 광범위한 컨텍스트를 기반으로 응답을 구성할 수 있습니다.
챗봇은 자동화, 알고리즘 및 인공 지능의 조합을 사용하여 작동합니다. 과거에는 비즈니스 웹 사이트용 챗봇을 만들려면 광범위한 코딩이 필요했습니다. 그러나 최신 챗봇 빌더를 사용하면 기술 지식이 필요하지 않은 시각적 빌더를 통해 기업이 포괄적인 대화형 사용자 인터페이스에 액세스할 수 있습니다.
챗봇의 특성에 따라 솔루션에 일부 자연어 처리 기술이 포함될 가능성이 있습니다. 이렇게 하면 봇이 사람의 대화를 이해할 수 있습니다. 서면이든 경우에 따라 큰 소리로 말하든 상관 없습니다.
챗봇을 구현하는 기업은 또한 봇이 관리하는 토론을 구조화할지 비구조화할지 결정해야 합니다. 구조화된 대화를 위해 설계된 챗봇은 고도로 스크립팅되어 있습니다. 이것은 프로그래밍을 단순화하는 데 도움이 되지만 사용자가 합리적으로 요청할 수 있는 것을 제한합니다. B2B 환경에서 챗봇은 일반적으로 일반적인 질문에 응답하고 주문 상태에 대한 통찰력을 제공하는 것과 같은 간단한 작업을 수행하도록 스크립팅됩니다.
챗봇에게 권리를 제공하기 위해format탁월한 서비스를 제공하기 위해 대부분의 회사는 시스템을 지식 기반 및 CRM(고객 관계 관리) 도구와 같은 기존 도구와 통합할 것입니다. 이를 통해 보다 개인화된 경험을 할 수 있습니다.
다양한 유형의 챗봇
챗봇이 진화함에 따라 새로운 기술 변형이 시장에 등장하기 시작했습니다. 이러한 솔루션의 대부분은 여전히 동일한 "챗봇" 범주에 속하지만 특정 요구 사항과 비즈니스 목표를 해결하도록 설계되었습니다. 가장 일반적인 유형의 챗봇은 다음과 같습니다.
- 스크립팅된 봇: 가장 기본적인 챗봇은 미리 작성된 스크립트를 사용하여 메시지에 알고리즘 방식으로 응답하도록 설계되었습니다. 정해진 지침을 따르고 특정 수의 요청에만 응답할 수 있습니다. 이러한 봇은 데이터베이스에 추가되지 않은 질문과 단어를 처리할 수 없으므로 기능이 다소 제한됩니다. 예를 들어, 스크립팅된 봇은 고객이 입력하는 내용에 단순히 응답하는 대신 답변을 선택할 수 있는 질문 목록을 고객에게 제공할 수 있습니다.
- 키워드 인식 봇: 키워드 인식 봇은 특정 쿼리에만 응답할 수 있다는 점에서 스크립팅된 챗봇과 유사합니다. 그러나 약간 더 많은 유연성을 제공합니다. 고객에게 선택할 수 있는 질문 목록을 제공하는 대신 특정 키워드를 인식하여 고객이 필요로 하는 것을 파악하려고 시도합니다. 그러나 이러한 봇은 이해하도록 프로그래밍되지 않은 용어에 응답하는 데 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 하이브리드 봇: 하이브리드 챗봇은 메뉴 기반 및 키워드 기반 봇 기술을 하나의 생태계로 결합합니다. 경우에 따라 사용자는 제안된 쿼리를 클릭하여 질문에 직접 답변하도록 선택하거나 메뉴가 적합하지 않은 경우 특정 키워드를 입력할 수 있습니다. 이러한 봇은 보다 지능적인 봇을 구축하고 유지 관리할 수 없는 회사에서 좀 더 일반적입니다.
- 상황별 챗봇: 상황별 챗봇은 아마도 오늘날 시장에서 가장 인기 있는 형태의 챗봇일 것입니다. 하지만 조금 더 기술적인 지식이 필요할 수도 있습니다. 그들은 어떤 질문이 입력되고 있는지 이해하기 위해 AI와 기계 학습의 조합을 사용합니다. 또한 각 상호 작용에서 학습하고 사람의 개입 없이 시간이 지남에 따라 자체 데이터베이스를 확장할 수 있습니다. AI 교육을 통해 향상시킬 수도 있습니다.
- 음성 지원 챗봇: 자연어 처리 기술을 활용하여 음성인식 챗봇은 단순한 문자 메시지 이상의 응답이 가능합니다. 그들은 음성 대화를 듣고 올바른 응답을 제공하는 데 도움이 되는 키워드와 문구를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 개발자는 음성 인식 및 텍스트 음성 변환 API를 사용하여 이러한 봇을 만듭니다. 이러한 봇은 대화를 가속화하고 특정 부서에서 해결해야 할 때 인간 직원에게 알림을 보낼 수도 있습니다.divi이중.
추가 읽기 📚
기업은 챗봇을 어떻게 사용합니까?
위에서 언급했듯이 챗봇은 비즈니스 환경 내에서 다양한 기능을 지원하도록 설계될 수 있습니다. 이러한 도구가 더욱 발전되고 지능화됨에 따라 광범위한 요청을 처리할 수 있는 능력이 향상되고 있습니다. 챗봇을 사용하는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
- 능동적 메시징: 판매를 늘리고, 리드를 확인하고, 고객 참여를 유도하기 위해 회사는 웹 사이트에서 고객에게 자동으로 연락하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 이러한 봇은 고객이 보고 있는 페이지를 기반으로 특정 메시지를 보내도록 설계할 수 있습니다. 고객이 페이지에서 일정 시간을 보낸 후에 트리거될 수도 있습니다. 아이디어는 판매 기회를 높이고 장바구니 포기를 줄이는 것입니다.
- 고객 서비스 : 챗봇을 사용하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 고객 서비스 경험을 향상시키는 것입니다. 챗봇은 자주 묻는 질문에 응답하도록 설계할 수 있습니다.format회사 데이터베이스의 이온. 그들은 또한 고객을 대신하여 주문하기,format재고 수준에 대한 이온 또는 추적 주문 상태. 대부분의 경우 챗봇은 추가 도움이 필요할 때 고객을 올바른 고객 지원 에이전트로 연결하도록 설계할 수도 있습니다.
- 가상 비서: 챗봇은 현대 노동력의 직원을 지원하는 가상 비서로도 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 상담원이format비교적 짧은 시간 내에 이온화되므로 데이터베이스를 검색하는 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 특정 데이터베이스에 데이터를 보내거나 입력하는 것과 같은 다양한 자동화 작업에 사용할 수 있습니다.format보고서로 이온.
챗봇은 고객 경험에 어떤 영향을 미칩니까?
챗봇은 특히 소비자의 기대가 진화함에 따라 최근 몇 년 동안 많은 비즈니스에 매우 유용한 도구가 되었습니다. 이제 많은 고객은 회사가 항상 질문에 답변할 수 있기를 기대합니다. 챗봇은 고객 경험과 직원 경험을 동시에 향상시킬 수 있습니다. 고객 대기 시간을 줄이고 24/7 기준으로 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공합니다. 또한 올바른 직원에게 대화를 라우팅하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
챗봇은 일반적인 질문을 걸러내어 컨택 센터에서 대기 시간을 줄이고 기업이 작업자의 부담을 최소화하도록 도울 수 있습니다. 또한 비즈니스 리더의 시간과 비용을 절약하는 다양한 일반 작업을 수행할 수 있습니다.
챗봇의 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
- 확장 가능한 서비스: 챗봇은 인간 에이전트와 달리 동시에 여러 쿼리를 처리하고 응답할 수 있습니다. 시간을 들이지 않고도 연중무휴 지원을 제공할 수 있으므로 대기 시간이 줄어들고 비즈니스 생산성이 향상될 수 있습니다.
- 비용 효율성: 챗봇은 일반적으로 추가 직원을 고용하는 것보다 더 간단하고 저렴한 솔루션으로 재평가됩니다. 또한 인적 오류로 인해 일반적으로 발생하는 비용이 많이 드는 문제를 줄일 수 있습니다. 회사는 또한 챗봇을 사용하여 고객 확보 비용을 줄일 수 있습니다.
- 시간을 절약: 자동화 알고리즘 덕분에 챗봇은 인간 에이전트가 일반적으로 수행하는 일부 작업을 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 부가 가치 작업에 더 많은 시간을 집중하고 복잡한 쿼리로 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.
- 능동적인 상호 작용: 기업은 챗봇을 설계하여 고객에게 능동적으로 다가가 고객이 장바구니를 버리거나 웹사이트를 떠나는 위험을 줄일 수 있습니다. 심지어 각 고객에게 개인화된 권장 사항을 보내고 고객이 다양한 제안에 어떻게 반응하는지 모니터링할 수도 있습니다.
- 데이터 수집: 기업은 챗봇을 사용하여 고객과의 모든 상호 작용에서 더 가치 있는 피드백과 통찰력을 수집할 수 있습니다. 봇은 구매 패턴과 고객 행동을 기록하고 추적하여 회사가 성장을 창출하는 방법에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 세계화 : 챗봇은 다양한 언어로 고객과 상호 작용하도록 설계될 수 있습니다. 즉, 회사는 직원을 추가로 고용하지 않고도 새로운 시장에 진출할 수 있습니다. 또한 항상 사용할 수 있으므로 시간대 문제가 적습니다.
- 리드 생성 : 챗봇은 리드 생성, 검증 및 육성 프로세스를 개선할 수 있습니다. 고객을 분류하고 필요에 따라 올바른 리소스로 안내하는 데 도움이 되는 구매자 여정 전반에 걸쳐 질문을 할 수 있습니다. 또한 회사가 자격이 없는 리드에 시간을 낭비하는 것을 방지하고 에이전트에게 정보를 제공할 수 있습니다.format그들은 고객을 빠르게 전환해야 합니다.
챗봇 사용의 문제점은 무엇입니까?
챗봇과 챗봇 앱은 확실히 비즈니스에 많은 고유한 이점을 제공할 수 있지만 여전히 극복해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 예를 들어 AI, 머신 러닝, NLU, NLP 도구와 같은 신기술을 구현하는 것은 특히 특정 사용 사례를 위한 봇을 구축하려는 경우 추가 기술 전문 지식에 액세스하는 것을 의미할 수 있습니다.
챗봇 기술의 다른 잠재적 문제는 다음과 같습니다.
- 보안 : 메시징 앱을 통해 챗봇과 상호 작용할 때 고객은 많은 개인 데이터를 공개할 수 있습니다. 이 데이터는 기업이 CX 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있지만 올바르게 보호되지 않으면 침해의 희생양이 될 위험도 있습니다. 이것이 바로 많은 챗봇 제공업체가 메시지 보안을 지원하는 도구를 제공하는 이유입니다.
- 접근성 : 많은 챗봇이 Amazon Alexa에서 소셜 미디어에 이르기까지 다양한 앱과 시스템에서 작동하도록 설계되었지만 모든 시스템이 모든 도구에서 작동한다는 보장은 없습니다. 이것이 바로 비즈니스 리더가 고객 만족도를 향상시키려면 고객이 이미 사용하고 있는 플랫폼과 통합할 수 있는 챗봇을 선택해야 하는 이유입니다. 다행스럽게도 대부분의 도구는 WhatsApp과 같은 옵션에 대한 통합을 제공합니다. Facebook Messenger, 인스타그램 다이렉트 메신저.
- 응낙: 의료 및 금융 환경과 같은 특정 산업에서 기업은 매우 구체적인 지침을 준수해야 합니다. AI 기반 챗봇을 구축할 때 이러한 회사는 사용자 경험을 우선시할 뿐만 아니라 업계의 규칙과 규정을 준수해야 합니다.
- 감정 이입: 챗봇은 고객 서비스 환경에서 셀프 서비스를 가능하게 하는 데 탁월하지만 실제 에이전트와 동일한 수준의 정서적 지원을 제공할 수 없습니다. 콜 센터 또는 비즈니스 팀이 각 요청에 대해 적절한 응답을 제공하려면 필요한 경우 채팅 대화를 상담원에게 전달할 수도 있어야 합니다.
- 기술적 인 문제: 자연어 이해 및 기계 학습과 같은 솔루션을 통해 챗봇이 계속해서 더욱 인상적으로 성장하더라도 여전히 기술적인 문제가 발생할 수 있는 위험이 있습니다. 디지털 어시스턴트는 예측할 수 없게 작동할 수 있고, FAQ가 제대로 로드되지 않을 수 있으며, 팝업이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 기업은 챗봇 플랫폼이 잠재 고객을 돕기 위해 올바른 지원에 액세스할 수 있는지 확인해야 합니다.
챗봇의 미래
챗봇과 관련된 문제에도 불구하고 챗봇은 여전히 영업 팀, 서비스 에이전트 및 비즈니스 리더를 지원하는 탁월한 도구로 간주됩니다. 규칙 기반 챗봇과 AI 강화 시스템은 모두 고객 경험을 향상하고 워크플로를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 올바른 결과를 얻으려면 올바르게 구현해야 합니다.
앞으로 AI와 기계 학습이 계속 발전함에 따라 대화형 AI 시스템이 고객 상호 작용 중에 훨씬 더 인간과 같은 경험을 제공할 수 있는 좋은 기회가 있습니다. 그러나 대부분의 전문가들은 챗봇이 인간 전문가를 완전히 대체할 가능성이 낮다는 데 동의합니다. 대신 Apple의 Siri 및 웹 기반 챗봇과 같은 도구는 인간 작업자를 보완하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.
