웹과 AI 챗봇의 결합 케이스
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글, 이미지, 동영상 저마다 아무리 잘났다 해도, '대화'는 여전히 가장 편리한 커뮤니케이션 수단이다. 인간의 주커뮤니케이션 수단인 '말'이 주는 보편적 편리함을 활용코자 지금까지 많은 기업과 서비스가 챗봇을 채용해 왔으며, 곧 앱을 대체할 것이라는 말도 있었다. 그럼에도 자연어처리의 기술적 한계와 메신저 화면의 비효율적 활용도 때문에, 대화형 UX 혼자서 전체 서비스를 이끌어 가기엔 아직 역부족이긴 하다. 그렇다 한들, 말로 물어보고 찾아달라고 하는 게 얼마나 편한데, 왜 우리가 대화 UX를 포기해야 하나? 대화형 UX의 한계와 장점을 실험적으로 또는 실용적으로 풀어 보려는 서비스들을 찾아가 인사이트를 얻어 보자.
챗봇의 웹 결합 유형기존 챗봇들은 A. 분리형처럼 챗봇이 모 서비스와 팝업으로 분리되는 방식을 취했다. 이런 형태는 별도 분리된 챗봇과의 대화를 통해 대화에의 집중도를 높일 수 있었던 반면, 쇼핑(혹은 서비스)의 경험과 챗봇과의 대화가 다소 단절되는 아쉬움이 있었다.
B. 삽입형 챗봇을 적용한 아미카 amika는 사이트의 한 프레임안으로 대화창을 삽입해 콘텐츠로서의 봇 역할을 꾀한다.
아미카 챗봇 : 삽입형퍼스널 헤어 제품 추천 서비스인 아미카는, 고객의 헤어스타일을 파악하기 위해 메인 대화를 하는 봇이 웹페이지 내 일부 프레임으로 삽입 했다. 헤어 전문 서비스답게 고객의 헤어스타일과 관리 패턴을 파악할 수 있도록 챗봇이 심도높은 질의를 하고 답변을 얻어가며 고객의 헤어 상태를 찾아 간다. 해당 봇은 '고객의 스타일'을 파악해서 제품을 추천해주는데만 집중하고, 다른 업무를 지원하지는 않는다. 전문성을 강화하는 콘텐츠로서의 역할을 수행하기 위해 특정 영역에만 삽입되었다.
NEXC 챗봇: 화면 분할형 삽입NEXC 챗봇은 화면 분할형 삽입으로, 앞선 형태보다 훨씬 목적지향적 UI를 모색한다. 좌측 프레임에서는 챗봇이 고객의 요구사항을 파악하는 대화를 하고, 동시에 오른쪽 프레임에선 대화 결과에 맞는 추천 제품이 동적으로 리스트업 된다. 챗봇은 고객이 무슨 제품을 찾나, 어떤 용도로 사용할 것인지, 구매 시 가장 중요한 요소는 무엇인지를 물어보면서, 각 대화의 턴마다 그 상황에 맞는 추천 제품을 새롭게 제시된다. 마치 검색엔진에서 세부 검색 필터, 브랜드, 컬러, 가격대 등을 한 개씩 더할 때마다 보이는 제품이 달라지는 것처럼 말이다. 기존의 A. 분리형 봇들이 메신저 창 내 좁은 화면에서 다양하고 많은 제품을 보여주는데 불편함이 있었다면, NEXC 챗봇은 전체 화면을 동적으로 활용하며 상품 전시를 극대화한 형태라고 할 수 있겠다.
젠틀파이 챗봇은 C. 일체형이면서 B. 삽입형이다. 사이트 목표 자체가 일체형 대화 UX로 가기 위한 중간 지점을 테스트 해 보는 것이었다. 앞서 언급했던 채팅 UI의 한계를 피하면서도 효과적인 대화 경험을 설계해 보는데 초점을 두었다. 단정한 편집샵에서 느낄수 있는 “인사하기 → 고객이 간섭 없이 자유롭게 즐기게 하기 → 물어볼 때만 대화하기"의 흐름을 경험할 수 있게 설계했다.
젠틀파이가 어떤 회사인지 빠르게 파악할 수 있도록 사이트 경험의 시작은 회사의 성격을 한두 마디 대화로 풀어냈고, 이후의 콘텐츠는 사용자가 원하는 대로 내비게이션 할 수 있도록 햄버거 메뉴나 하단/좌우 스크롤 등 기존 웹 사용성을 그대로 차용했다. 자유로운 쇼루밍 이 후, 대화로 해결해야 고객이 편의를 느끼는 부분에만 대화형 UX를 별도로 적용했다.
대화형 UX가 적용된 부분사이트에서 대화형 UX가 고객에게 더 편의를 준다고 생각해 적용된 부분은 3군데다.
1) 인트로덕션 : 회사의 성격을 바로 앞에 있는 사람에게 말하듯 얘기해 줄 수 있다.
2) 서비스 접수 : 상담사와 대화하듯이 5개의 주어진 Task를 쉽게 완수하도록 도와준다.
3) 케이스 스터디 : 특정 프로젝트의 장점/특징을 대화하듯이 소개하면서 이해도와 관심도를 높인다.
대화의 효용도가 높은 부분을 적극적으로 찾고, 대화형 인터페이스가 불편한 부분은 과감히 걷어내면서 좀 더 새로운 UX를 탐험하고자 한 것이다. 다음 포스팅 2021 챗봇 트렌드에서도 다루겠지만, 최근 봇 트렌드는 챗봇 기술이 성숙해짐에 따라 양극화되고 있다. 모든 업무를 챗봇이 다 하는 통합 어시스턴트를 서둘러 정복하려는 시도들과 봇이 특정 영역만 전문적으로 수행하는 전문화 트렌드를 동시에 발견할 수 있다. 챗봇과 웹이 결합된 형태가 분리형, 삽입형, 일체형 중 어떤 하나라는 완성형은 없다고 생각한다. 대화형 UX의 다양한 시도 속에서 각기 서비스에 꼭 맞는 챗봇의 역할과 형태를 찾아가는 과정에 있기 때문이다. 최첨단 기술이 결합된 움직이는 로봇을 만들 때에도 서빙로봇이 국물을 흘리는 등 고객의 사소한 문제를 해결하는 데 더 집중한다고 한다. 대화형 UX도 마찬가지다. 고객이 기존의 GUI 환경에서 부딪힌 사소한 문제를 대화형 UX가 확실히 해소해 나갈때, 이의 사회적 수용도가 높아질 거라고 본다.
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다음 편은 매년 발행하고 있는 2021 챗봇 트렌드 리포트입니다.
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