삼성닷컴: 챗봇과 인간의 역할
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인공지능 광풍 속에 가장 채택률이 높은 분야로 챗봇이 뽑힌다. 사람처럼 말을 하고 사람처럼 답변하는 기술, 그 어떤 인공지능보다도 상상하기 쉬울 뿐 아니라, 말걸면 네하고 대답하는 손에 잡히는 기술이기 때문이다. 이처럼 구체적 형태를 가진 챗봇기술은, 특히 쇼핑분야에서 판매지원 가능성, 상담 인력의 감소 효과와 유저의 편의성 증대라는 기대효과로 어디보다 빠른 채택이 예상된 바다.
삼성닷컴의 마케팅 챗봇
삼성닷컴도 마찬가지다. 자연어처리 AI 기술을 기반으로 장기적 마케팅 역할을 염두에 두고, 2017년부터 준비, 2018년 6월 베타 서비스 시작, 2019년 1월 정식 런칭했다.
삼성닷컴 챗봇은 운영목적은 크게 하기와 같다.
온라인 구매지원(Sales) : 유저의 질문을 토대로 제품과 이벤트 추천
유저의 제품, 이벤트 등의 마케팅 관심사 파악
편리한 사이트 네비게이션 지원 (사이트 검색)
신속한 마케팅 이슈 대응
상담센터 업무 경감
준비, 베타, 런칭의 세 단계를 거쳐가며 조금씩 더 무게를 두었던 것은 "사람"이다. 아무리 마케팅 목적으로 만든 챗봇이라도, 사람만큼 물건을 팔수는 없다. 게다가 전자제품은 구매 전 길고 복잡한 리서치 과정을 거치는 고관여 상품이다. 고객은 제품기능을 면밀히 파악하고, 구매 고려군을 만들며 가성비를 따지며 비교한다. 끊임없는 질문 속에 챗봇이 최선을 다해 대답해준다고 해도, 이를 구매로 직접 연결시키는 것은 생각처럼 쉬운 일이 아니다.
구매상담사의 증강지능, 챗봇
챗봇은 기본정보만 제공하고, 복잡한 업무는 인간이 대응한다는 것이 기본기조다. 챗봇으로 대답할 수 있는것들을 최대한 대처하되, 적극적 구매의사를 암시하는 행동패턴을 보일때는 구매상담사로 연결되는 루트를 제공한다. 이벤트에 대해 궁금해 한다든지, 특정 제품의 개별적 특성에 대해 여러번 질문할 경우는 상담사로 연결시켜준다.
챗봇에서 상담사로 넘어가는 순간, 상담사의 상담능력은 챗봇에 의해 증강된다. 챗봇에서 어떤 질문을 했고, 어떤 경로를 통해 상담사를 만났는지 파악하면서 상담사에게 상세하고 입체적인 정보를 준다. 이는 고객의 상담 시간도 줄이고, 상담사의 상담 성공율도 높일 수 있는 기초자료가 된다. 챗봇 로그는 이 외에도 풍부한 인사이트를 제공한다. 얼마나 많은 사람들이, 어떤 경로를 통해 구매상담사를 찾고, 주로 어떤 상황에 상담사로 전환되는지, 또 반대로 상담사는 어떤 곳에서 챗봇의 혜택을 느끼는지 파악할수 있다. 결과적으로 봇과 인간의 어떤 시너지가 나고 있으며, 각자 어떤 역할을 해야할지 알아가는 과정이다.
삼성닷컴 챗봇 뒤에 있는 사람들
아마존 알렉사를 운영하기 위해 10,000명이 일한다고 한다. 이 중 대부분의 인력은 알렉사가 올바른 답을 낼 수 있는지식 그래프(답변을 만들어낼 수 있는 데이터세트)를 만들고, 사람과 더 자연스럽게 대화할수 있도록 알렉사의 퍼스널리티 구축을 위해 더 많은 노력을 하고 있다고 한다.
삼성닷컴 챗봇 뒤에도 많은 사람들이 있다. 고객이 원하는 질문에 모든 답을 줄수는 없지만 고객의 질문에 도움이 될 수 있는 답을 제공하기 위해 데이터를 만드는 많은 사람들이 있다. 짧고도 긴 운영을 통해 깨달은 것이 있다면, 챗봇은 꾸준히 업데이트 되어야 하며 어떤 질문에 어떻게 대답해야하는 지 늘 새로운 고민과 시도가 필요하다는 것이다. 런칭만 해놓고 알아서 잘 쓰겠지 하는 순간 챗봇은 죽어버린다. 물론 유저들은 똑같은 질문을 할 수는 있지만, 운영하는 사람들은 분명히 더 나은 답을 만들 수 있다. 대화 로그를 보면 인간도 해결하기 어려운 상상 이상의 복잡한 질문을 챗봇에게 물어보기도 한다. 그마저도 대응할수 있도록 사람들은 머리를 맞대어 다양한 해결방안을 모색해 보고 있다.
새로운 서비스는 원래의 것을 백프로 재현하고 거기에 추가적 가치를 얹는 것이 아니다. 새로운 무언가는 기존 것의 일부를 받아들이고, 다른 가치를 덧대는 것이라고 생각한다. 타블렛이 있지만 여전히 노트북은 필요하다. 이북리더를 쓰지만 여전히 종이책도 필요하다. 챗봇은 검색엔진의 대체재가 아니며 상담사의 대체재 또한 아니다. 기존 서비스 기능의 일부를 대체하며 차별화된 가치를 추가적으로 제공하는 새로운 카테고리일 뿐이다. 다만 우리에게 숙제가 있다. 만들어놓고 어디 얼만큼되나 두고보자가 아니라, 데이터를 보고 아이디어를 내고 매일 더 나아지도록 노력하는 것. 아직 인간만이 해낼수 있는 일이다.
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