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by 하랑 Aug 19. 2020

챗봇을 도입한다면 클로저를 선택해야 하는 이유(1/3)

#2-1 클로저는 오늘 현장에서 바로 적용 가능한 챗봇 솔루션입니다

이전 글에서는 우리가 어떤 생각을 가지고 챗봇 플랫폼 클로저를 만들어 왔고 그 결과 어떤 가치를 고객에게 제공하고 있는지 소개했습니다. 이제 여러분이 챗봇을 만들기로 마음먹었다면 클로저를 선택해야 하는 세 가지 이유를 차례로 소개하겠습니다. 두루뭉술하게 방향만 제시하는 것이 아니라 실제로 챗봇을 만들 때 가지게 되는 고민들과 해결 방법을 클로저의 기능들과 실제(또는 실제에 가까운) 고객 사례와 함께 살펴보겠습니다.


클로저는 플로우차트 그리듯 드래그&드롭으로 챗봇을 구현할 수 있는 no-code 플랫폼입니다



첫 번째 이유입니다. 클로저는

오늘 현장에서 바로 적용 가능한 챗봇 솔루션입니다.


혁신적인 신기술일수록 미성숙한 기술 완성도와 고객의 높은 기대치 사이에 큰 간극이 존재합니다. 그렇기 때문에 서비스 제공자는 기술의 발전 속도를 고려한 사업 확장을 준비하는 가운데에도 오늘 실현 가능하고 실재하는(Feasible & Tangible) 방법으로 고객에게 가치를 제공하는 어려운 줄타기를 계속해야 합니다.


출처 :Fooled by the hype - Is it the next big thing or merely a shiny new object?


좋은 예로 넷플릭스가 창업 초기부터 온라인 스트리밍에 대한 구상을 가지고 있으면서도 DVD 대여업으로 시작해 고객이 원하는 영화를 제때에 볼 수 있도록 가치를 제공한 사례를 들 수 있습니다. 이후 인터넷 속도와 동영상 압축 기술, 그리고 모바일 기기의 연산속도와 배터리 효율이 크게 향상된 시점에 넷플릭스는 스트리밍 서비스로 더 큰 가치를 제공할 수 있게 되었습니다.


출처 : https://www.le-vpn.com/netflix-10-innovations-changed-world/


만약 초창기 넷플릭스가 미성숙한 기술로 스트리밍 서비스 제작을 강행했다면 지금까지 살아남기는 어려웠을 것입니다. 그리고 만약 DVD 대여업을 하면서 아직 존재하지 않는 스트리밍 서비스를 홍보한다거나, "얼마 안 가 스트리밍이 가능해질 계획이지만 오늘은 DVD 대여를 해드리고 있습니다"라는 메시지를 전달했다면 고객은 혼란스럽기만 했을 것입니다. 기업의 대고객 커뮤니케이션은 "앞으로 무엇이 가능해질 것이다" 말고 "오늘 어떤 가치를 제공한다"라고 전달되어야 합니다.


여러분이 만들고자 하는 챗봇도 하나의 서비스로서 예외가 될 수 없습니다. (아직 상용화 가능한 수준에는 못 미치는) 자연어처리 기술을 일부 적용하고 개선해 나가고 있다 하더라도 (오늘 충분한 가치를 제공할 수 있는 현실적인 방법인) 사람이 참여하는 하이브리드 채팅을 함께 제공해 고객을 만족시켜야 하며, 이때의 마케팅 문구는 "사람 같은 챗봇에게 무엇이든 물어보세요" 대신 "몇 가지 질문에 답해주시면 친절한 전문 상담사가 빠르게 문제를 해결해 드리겠습니다"가 되어야 합니다. 지난 글에서도 이야기했지만 사람인 척하는 챗봇에게 말을 걸었다가 답답해하며 떠나는 경우는 고객 응대 효율화가 아니라 사용자 경험 실패로 봐야 합니다.


클로저의 첫 번째 고객은 수시로 전화벨이 울리는 F&B 프랜차이즈 고객센터였습니다. 특히 단순 주문보다는 오배송이나 배달지연 등 민감한 CS건을 주로 처리하는 부서에서 먼저 도입했기 때문에 어설프게 사람인척 하는 챗봇으로 고객 경험을 망쳤다간 브랜드 이미지에 큰 손상을 입힐 수 있는 상황이었습니다. 따라서 챗봇은 답변의 신뢰도를 보장할 수 있는 수준에서만 활용하고, 적절한 시점에 상담원에게 연결되어 요청을 완수하는 유기적인 챗봇&채팅 시스템을 고려해야만 했습니다.



챗봇 대화에 사람이 참여해 AI를 보완하는 방법


일반적으로 대화에 사람이 참여한다고 하면 보통 전화 자동응답기 ARS 수준의 메뉴 선택 이후 상담원에게 연결되는 것을 떠올리기 쉽습니다. 하지만 클로저에서는 아래처럼 다양한 형태로 대화를 설계할 수 있습니다.


"상담원"이라는 키워드가 입력되거나 자연어처리 결과 정확도가 85% 이하일 때 상담원에게 연결되는 시나리오



1. 무엇보다도 고객은 언제든 상담원에게 연결을 요청할 수 있어야 합니다.

고객은 본인이 원한다면 언제든 사람에게 연결될 수 있다는 사실을 아는 것만으로 더 안심하고 챗봇을 사용해 볼 수 있습니다. 그래서 챗봇 시나리오 초반에 상담원을 호출할 수 있는 키워드를 안내하고, 또 잘 보이는 곳에 고정 버튼을 제공할 필요가 있습니다. 안내한 키워드를 입력하거나 상담원 연결 버튼을 누르면 상담원과의 대화가 시작됩니다.



웰컴메시지에서 상담원 연결 키워드 안내 / 카카오톡 고정 메뉴(제네릭 메뉴)로 상담원 연결 버튼 제공 / 페이스북 고정 메뉴(Persistent Menu)로 상담원 연결 버튼 제공



2. 상담에 필요한 사전 정보를 챗봇이 물어본 뒤에 곧바로 상담원을 연결합니다.

가입한 이메일이나 전화번호, 이름과 생년월일, 질문 카테고리 등 상담 접수를 위해 미리 물어봐야 할 질문을 챗봇으로 자동화할 수 있습니다. 정해진 질문에 대한 답변만 얻고 바로 상담원을 연결하기 때문에 말을 알아듣지 못해 고객이 불편해할 가능성이 매우 낮아집니다.

상담원 호출 전에 이름과 전화번호를 묻는 시나리오


입력받은 값은 파라미터에 저장해 두었다가 상담에 참고할 수 있고, 한번 입력받은 값이 이미 있다면 질문을 건너뛰고 바로 상담원에게 연결되도록 시나리오를 구성할 수도 있습니다. 고객에게 질문에 대해 선택지 버튼 클릭을 강제하거나, 반대로 답변을 선택하는 대신 바로 메시지를 입력하는 경우에 상담원에게 연결되도록 설정하는 등의 구현도 가능합니다.



3. 자연어처리(NLP) 엔진의 신뢰도 점수가 기준치 이하인 경우에는 상담원에게 연결되어야 합니다

자연어처리 엔진이 제공하는 결과에 따라 다른 시나리오에 진입하도록 설계해 챗봇이 신뢰도 점수가 낮은 답변을 하는 상황을 방지할 수 있습니다. 예를 들어 ⓐ"처음으로", "이전으로", "상담원 연결"과 같이 미리 정의해둔 명령어에는 바로 해당 액션을 수행하고 ⓑ의도분류 결과가 존재한다면 해당 시나리오에 진입하고 ⓒFAQ 목록과 비교해 신뢰도가 80% 이상인 답변이 존재하면 제공하고 ⓓ그렇지 않으면 상담원을 연결하는 등으로 시나리오를 구성할 수 있습니다. ⓔ조금 더 응용하여 자연어처리 결과가 없을 때에는 다시 한번 입력을 요청하고 두 번째에도 실패하는 경우에 상담원을 연결하도록 구현한 경우도 있었습니다.



폴백 플로우에서 고객의 자연어 입력에 대한 대응 방법을 우선순위에 따라 계단식으로 설계한 예시


4. 웹사이트나 모바일앱에서 구매 가능성이 높은 고객 대상으로 유인 상담을 우선 제공할 수 있습니다.

고객이 처음 방문했을 때나 오랜 시간 제품을 탐색 중일 때, 그리고 구매를 망설이는 순간에 적절한 메시지를 보내는 것만으로도 구매전환율을 크게 높일 수 있습니다. 이뿐만 아니라 쇼핑몰에서 10만 원 이상의 제품을 장바구니에 넣은 사용자에게 먼저 대화를 걸거나, 회원정보와 연계해 우수 등급의 고객은 채팅 시작 시 별도 시나리오로 분기해 VIP 전담 매니저가 응대하거나, 결제 페이지에서 5분 이상 지체한 고객이 있는 경우 바로 대화창이 열리는 등의 방식으로 대화를 시작할 수도 있습니다. 이러한 동작을 구현할 수 있도록 클로저에서는 챗봇의 초기 파라미터를 설정하고 채팅창을 열고 닫는 등 자유롭게 제어할 수 있는 설치형 스크립트 API를 제공합니다.




웹사이트 체류 시간과 사용자 액션에 따라 상담을 제안한 사례


5. 콜센터 인입호를 챗봇으로 전환한 경우에는 즉시 상담원에게 연결될 수 있어야 합니다.

피크시간대 전화연결이 어려워 챗봇에 연결된 고객이라면 끊김 없는 대화를 위해 전화에서 선택한 상담 카테고리 내용을 포함해 챗봇에 전달하고, 불편을 최소화하기 위해 최대한 빨리 상담원에게 연결하도록 별도로 분기 처리합니다. 전체적인 작동 방식은 이 브런치 글을 참고해 주세요.


6. 상담원은 모니터링 중에 언제든 챗봇 대화에 참여할 수 있어야 합니다.

상담원은 한 번에 여러 개의 대화창을 띄워 두고 챗봇 대화를 모니터링할 수 있습니다. 만약 예상했던 사용 패턴에서 벗어나는 등 고객에게 도움이 필요하다고 판단될 때에는'참여하기' 버튼을 눌러 대화를 시작할 수 있습니다.

여러 개의 대화창을 동시에 열어두고 모니터링할 수 있습니다.



(번외) 상담팀 미운영시간에 들어온 상담 요청은 챗봇이 자동으로 응답하게 설정하거나, 상담을 접수해 두었다가 운영시간에 모아서 처리할 수 있습니다.

상담팀 운영시간에 따른 챗봇 동작 설정


이처럼 다양한 방법을 통해 챗봇으로부터 상담원이 대화를 넘겨받을 수 있게 됩니다. 상담원은 고객의 이전 대화 내용을 확인하고 이어서 답변을 제공해 만족도 높은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 그리고 여기서 끝이 아닙니다.



상담원은 고객과 대화 진행 중에도 언제든 챗봇 시나리오를 선택해서 다시 자동화할 수 있습니다.

대화 중 챗봇 시나리오 선택 화면


주문 취소 후 안내 사항 전달, 새로운 주문 접수 여부 확인, 상담 종료 여부 확인 등 상황별로 반복해서 안내되어야 하는 시나리오 또한 플로우로 만들어 언제든 상담원이 이동시킬 수 있도록 설계하는 방법으로 대화의 더 많은 부분을 자동화할 수 있습니다.


일반적으로 떠올리는 챗봇과 상담원의 분업 방법은 NTT Com 사례처럼 대화중인 챗봇을 멈추고 사람이 개입한 뒤 상담원이 끝까지 상담을 마치는 것입니다. 하지만 중간중간 반복 작업이 필요한 과정을 다시 챗봇한테 넘겨줄 수 있다면 훨씬 더 효율적이겠죠.
...
챗봇을 설계할 때 반복 작업이 필요한 시나리오를 작은 단위들로 쪼개어 두었다면 상담원이 개입했다가도 자연스럽게 챗봇으로 전환시킬 수 있습니다. 챗봇이었다면 대처하지 못했을 상황에 상담원이 적절하게 대응한 뒤에, 다음 상황에 맞는 시나리오로 챗봇을 작동시켜 자연스럽게 대화를 진행하는 거죠.
- 챗봇의 도움으로 고객과 효율적으로 대화하는 방법 https://brunch.co.kr/@hrcloser/6 - 
상담원이 대화에 참여한 뒤에 다시 챗봇으로 자동화하는 사례



유사하게 클로저의 고객상담 챗봇에서도 고객의 요청을 모두 해결한 뒤에 상담을 완료 처리하면 만족도를 조사하는 시나리오가 자동으로 실행되고 있습니다.

상담 완료 시 만족도 평가와 부정적 피드백을 수집하는 시나리오가 자동으로 실행됩니다.



이러한 접근 방식은 챗봇만 사용했을 때의 부정적 고객경험을 방지하고 고객의 요청을 해결해 주면서도 부분 자동화와 데이터 축적이라는 목적을 함께 달성할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.






이번 글에서는 적정 수준의 AI를 활용해 고객센터를 일부 효율화하면서도 상담원이 챗봇 대화에 참여하여 미성숙한 기술적 완성도를 보완해 만족도 높은 고객 경험을 제공하는 방법들을 여러 사례와 함께 설명했습니다.



챗봇 시나리오 구현에 대한 설명은 클로저 플로우 에디터의 스크린샷으로 대신했는데요, 느끼셨겠지만 클로저의 큰 장점 중 하나는 바로 프로그래밍을 배운 적 없는 비 개발 직군도 어렵지 않게 시나리오 구조를 이해할 수 있다는 점입니다. 챗봇 프로젝트에 관여하는 다양한 직군의 동료들이 (실제 구현과는 미세하게 다른) 기획서로 추상적으로 이해하는 수준을 넘어서 (코드를 해독하지 않고도) 시나리오를 있는 그대로 이해할 수 있다는 점은 팀의 커뮤니케이션 비용을 줄여주는 또 하나의 엄청난 강점입니다.






이 연재 글은 여러분이 챗봇을 도입한다면 Closer.ai를 선택해야만 하는 이유들을 부족함 없이 전달하기 위해 우리 회사의 대표, 개발, 세일즈, 고객지원 담당자가 함께 머리를 맞대고 작성했습니다. 혹시 이 글을 모두 읽고 나서도 챗봇을 쉽고 빠르게, 그리고 합리적인 비용으로 도입하는 최고의 방법이 Closer.ai라는데에 확신이 생기지 않는다면 대표인 저에게 연락 주세요. 어떤 생각을 갖고 계신지, 무엇이 고민이신지 알려주시면 제가 직접 답변드리겠습니다. 제 이메일입니다 noh@closer.ai



#1 Closer.ai 가 다른 챗봇 서비스와 다른 점(바로 가기)

#2-1 챗봇 도입 시 Closer.ai를 선택해야 하는 3가지 이유 (1/3) - 오늘 현장에서 바로 적용 가능한 챗봇 솔루션입니다.(현재 위치)

#2-2 챗봇 도입 시 Closer.ai를 선택해야 하는 3가지 이유 (2/3)(공개 예정)





클로저는 플로우차트 그리듯 드래그&드롭으로 챗봇을 구현할 수 있는 no-code 플랫폼입니다 https://closer.ai/



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