하루의 수고로, 1년의 귀찮음을 해결하다
당신이 챗봇을 도입해야 하는 세 가지 이유.
아직도 고객 문의 채팅에 직접 답하시나요?
무료 챗봇이 넘쳐나는 오늘날, 아직도 챗봇을 적용하지 않았다면 그 이유는 단 하나일 겁니다. “수고스러움”
그런데도, 수많은 웹사이트가 챗봇을 적극적으로 도입하는 이유는 대략 세 가지입니다.
1. 인건비 절감
CS 비용 절감은 당연한 결과입니다. 고객 응대 전담 직원의 노동비를 아무리 최소로 책정해도, 연간 인건비는 결국 2천만 원에 다다릅니다. 챗봇은 어떤가요? 그리고 만약 이 챗봇이 CS 응대 직원 2명, 5명, 10명의 역할을 한다면 당신이 절약하게 되는 비용은 얼마인가요?
2. 업무시간의 극대화
챗봇은 쉬지 않고 일하면서도 보험도, 산재도, 휴가도 필요 없습니다. 고객이 욕설해도 기분이 상해서 옥상으로 올라가 10분 동안 흡연을 하느라 시간을 버릴 일도 없습니다. 그야말로 “응대 기계”니까요.
3. 쉬운 난이도와 경제적 예산
챗봇의 작동 원리는 예상대로 간단합니다. 상대의 질문을 예측하고, 이에 대한 답변과 대화의 흐름을 미리 지정하는 것입니다. 또한 기본적인 기능을 탑재한 챗봇을 무료로 제공하는 많은 CRM 브랜드나 개발자들이 넘쳐나죠.
오늘은, 위 세 가지 장점을 바탕으로 2020년 마케팅 자동화 시장을 선도할 챗봇 7가지를 공유합니다.
챗봇은 고객에게 서비스를 제공하고, 브랜드를 마케팅하며, 제품을 판매하기까지 합니다. 하지만, 대부분의 챗봇은 환영 인사 수준의 대화나 제품 검색 등과 같은 수준의 기능에 머물러 있습니다. 정교하고 복잡한 대화를 통해 생생한 대화를 만들 수 있는 if / then 구문의 활용은 제한적이죠. 예를 들어, 고객의 질문이 챗봇을 처음 설계할 때 예상하지 못한 수준으로 독특하다면 그 질문에 답할 방법이 없습니다. 결국 고객은 서비스에 대해 불만족하게 될 겁니다.
다행히, 이 문제를 해결할 기술의 발전이 AI 챗봇의 등장으로 인해 가능해졌습니다. AI 기반 챗봇은 기계어와 자연어(우리가 일상적으로 사용하는 언어를 자연어라고 합니다) 처리를 활용합니다. 고객의 숨은 의도를 파악하고, 상호작용할 때 이전의 대화 기록을 활용하며, 질문에 자연스럽고 인간적인 방식으로 답변하기 위함입니다.
페이스북 메신저, 웹 사이트, 심지어 문자 메시지에도 점점 더 많은 브랜드가 챗봇을 활용하고 있습니다. 위에서 알아본 두 가지 이점만으로도 챗봇을 사용할 이유는 충분하지만, 어떤 챗봇이 좋을지 감을 잡지 못할 분들을 위해 뛰어난 챗봇 7가지를 정리했습니다. 아직 기존 챗봇 기능이 제한적이라면, 챗봇 업그레이드에 참고하실 수 있을 겁니다.
2020 Top 7 챗봇
1. Watson Assistant
2. Bold360
3. Rulai
4. LivePerson
5. Inbenta
6. Ada
7. Vergic
1. Watson Assistant : 자기 학습으로 발전하는 챗봇
이미지 출처 : IBM
AI 분야 리더격인 IBM의, Watson Assistant는 AI 기반 챗봇 중 가장 앞선 제품입니다. Watson Assistant는 특정 산업의 콘텐츠를 사전 학습한 후, 채팅 대화 기록을 이에 반영합니다. 지식기반 답변은 검색하고, 확실한 답을 주기 위해 되묻고, 대화 능력 향상을 위해 개선할 점을 물어보기까지 합니다.
Watson Assistant는 웹 사이트, 메시지 채널, 고객 서비스 도구, 모바일 앱에서 실행할 수 있습니다. 여기에는 사용하기 편리한 채팅 편집기가 함께 제공되기 때문에, 챗봇 세팅에는 어떠한 코딩 경험도 필요하지 않습니다.
3. Rulai : 딥러닝으로 더 깊은 고객 이해를.
이미지 출처 : Rulai
Rulai는 딥 러닝 기반의 자연어 이해, 적응형 멀티-태깅 기능으로 무장한 엔터프라이즈 브랜드 맞춤형 AI 챗봇입니다. 대화의 맥락을 이해하고, 사용자 행동을 예측하며, 고객 선호도를 파악합니다. 이러한 분석을 바탕으로 후속 조치, 다음 작업으로 전환, 고객에게 더 자세한 설명 요청이 모두 가능합니다.
Rulai도 대부분의 메시징 채널, 고객 서비스 소프트웨어, 엔터프라이즈 비즈니스 소프트웨어 및 클라우드 플랫폼과 통합됩니다. 드래그 앤 드롭 에디터로 처음 챗봇을 구축하는 사람도 어렵지 않게 이를 사용할 수 있습니다. 또한, AI를 고객 특성에 맞춰 조정하거나, 특정 산업의 데이터를 바탕으로 사전 훈련이 가능합니다.
4. LivePerson : 데이터 기반 챗봇의 끝판왕
이미지 출처 : LivePerson
LivePerson은 20년 이상 메시지를 통해 주고받은 대화 내용 데이터를 수집하여, AI 챗봇에 도입했습니다. 따라서 거의 모든 산업의 메시징을 자동화하여 웹사이트, 모바일 앱, Apple Business Chat, 문자 메시지, Google Rich Business 메시지, 라인, 페이스북 메신저, 왓츠앱, Googld AdLingo와 같은 대부분의 메시징 채널과 통합할 수 있도록 했습니다.
LivePerson의 BotStudio를 사용하면, 아무런 코딩 지식 없이 챗봇 구축이 가능합니다. 또한 분석 대시보드로 실시간 감정, 봇 이탈률, 봇 대화 시간, 총 대화 시간, 평균 주문 금액, 봇을 통한 판매 등의 지표를 추적할 수 있습니다. 이를 바탕으로 챗봇이 수익에 직접적으로 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
5. Inbenta : 규모 있는 기업을 위한 챗봇
이미지 출처 : Inbenta
엔터프라이즈급 브랜드를 위해 특별히 설계된 Inbenta 챗봇은 머신 러닝과 자체적인 자연어 처리 엔진을 활용하여 각 고객 대화 맥락을 감지하고, 질문에 정확하게 답변합니다. Inbenta는 대화 관리자를 통해 사용자가 정의한 대화 흐름과 경로 제작을 지원합니다.
또한, Inbenta 챗봇은 고객과 사람의 직접 대화가 필요하다고 판단할 시, 적절한 담당자에게 채팅을 배정해줍니다. 챗봇을 좀 더 인간적으로 보이게 하기 위해 커스텀 아바타도 만들 수 있습니다.
6. Ada : Medium, Shopify, MailChimp가 선택한 챗봇
이미지 출처 : Ada
Ada는 Medium, Shopify, MailChimp와 같은 고객사를 보유한 챗봇입니다, 드래그 앤 드롭 빌더를 갖추고 있으며, 자체적인 학습이 가능하고, 특정 메시지에 GIF를 추가하거나, 고객 데이터를 저장할 수도 있습니다.
또한 대부분의 메시징 채널 및 고객 서비스 소프트웨어와 통합이 가능하고, 고객에게 개인화된 콘텐츠를 보내고, 고객 피드백을 요청하고, 봇의 시간, 노력, 비용 절감 효과에 대해 한눈에 파악할 수 있게 합니다. Ada의 웹 사이트에 따르면, 이들은 1억 달러 이상의 비용을 절약하고 10억 분의 고객 서비스 노력을 절약했다고 합니다
챗봇, 아직 부족할 것이다?
분명 제한은 있을 겁니다.
하지만 그 유명한 “AI 챗봇”의 등장과 급속한 발전으로, 새로운 질문을 습득하거나 스스로 오류를 개선하는 수준에 이르고 있습니다. 사람이 “약간”만 개입해도 완벽한 수준으로 고객을 응대할 수 있게 되었죠. 점점 더 많은 브랜드가 페이스북 메신저, 웹 사이트, 심지어 문자 메시지에도 챗봇을 활용하고 있습니다. 끊임없이, 빠르고 효과적으로 발전하는 챗봇 도입에 뒤처진다면 온라인 시장 선점이 그만큼 힘들어질 것을 의미하기도 합니다. 지금이라도 늦지 않았으니, 챗봇 도입을 생각해보시는 건 어떤가요?
