챗봇: 기업이 고객 서비스에 챗봇을 사용해야 하는 7가지 이유

챗봇은 트렌디한 새 고객 서비스 툴로 등장하여 현재는 거의 모든 업종에서 다양하게 활용되며 주류로 빠르게 이동하고 있습니다. 점점 더 많은 고객 서비스 조직이 고객에게 효율적이고 간소화된 서비스를 제공하기 위해 챗봇에 의존하고 있습니다.

그렇다면 챗봇이 무엇인지, 그리고 챗봇이 비즈니스에 어떤 혁신을 가져올 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.

챗봇이란?

챗봇은 고객 및 웹 사이트 방문자와 상호 작용하여 정보를 수집하고, 도움을 제공하는 일종의 메시징 소프트웨어입니다. 가장 기본적인 형태의 챗봇은 간단한 문장을 사용하며, 구문을 인식하고, 그에 따라 응답하도록 프로그래밍되어 있습니다. 이것은 인공지능이 아니라 ‘자동화’의 개념입니다. 하지만 보다 진보된 챗봇은 인공지능(AI)을 사용하여 학습하고, 무엇이 요구되는지 이해하는 능력을 향상할 수 있습니다.

챗봇의 작동 원리

챗봇과 인공지능(AI)은 종종 함께 다루어집니다. 하지만 이 둘은 서로 다릅니다. 모든 챗봇이 인공지능을 사용하는 것은 아니며, 모든 AI가 챗봇과 같은 메시징 인터페이스를 가지고 있는 것은 아닙니다. 하지만 이 둘을 합치면 정말 유용한 인공지능 조수, 즉 “봇”을 얻게 됩니다.

챗봇은 고객을 상대하며, 고객을 더 잘 이해하거나 더 나은 정보를 제공하기 위해 인공지능을 사용할 수 있는 것입니다. 예를 들어, Freddy(프레디)라는 Freshdesk 봇은 기계 학습(machine learning)을 사용하여 기존의 기술 자료 문서(knowledge base articles)를 읽고, 고객이 요청한다고 생각하는 것과 매칭하는 방식으로 작동합니다. 프레디가 더 많은 고객과의 대화를 읽거나 배울수록 정확도는 더 높아질 것입니다.

즉, 인공지능 기능이 탑재되었는지에 따라 챗봇의 종류는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

• 규칙 기반 챗봇(Rule-based chatbots): 인공지능 기능이 없는 챗봇 소프트웨어 도구는 주어진 규칙을 따르기 때문에 “규칙 기반 챗봇”이라고 불립니다.
• 머신러닝 기반 챗봇(Machine-learning based chatbots): 고객과의 상호작용을 통해 학습하는 챗봇 소프트웨어는 맥락을 추론하고, 이전 대화를 참조하며, 질문에 답하는 데 도움이 되는 리소스를 제공할 수 있습니다. 그것은 “기계 학습(machine learning)”이라고 불리는 일종의 인공지능을 사용하기 때문에 시간이 지남에 따라 실제로 개선됩니다.

챗봇의 이점

고객은 빠른 답변을 원합니다. 점점 더 많은 기업이 끊임없이 들어오는 고객의 질문과 요구사항을 빠르게 충족하기 위해 애쓰던 중, 공상 과학 영화에서 종종 볼 수 있는 기술인 유용한 ‘로봇 조수’로 눈을 돌리게 된 것입니다.

하지만 초기의 챗봇 기술은 완벽하지 않았습니다. 고객 서비스용 Facebook Messenger 봇이 출시되었을 때 70%의 실패율이 보고되었습니다. 그러나 강력한 AI 기술의 도움을 받아 고객 서비스와 같이 특정한 목적을 위해 사용될 때, 챗봇은 고객과 고객 서비스 팀을 위해 다양한 혜택을 제공할 수 있습니다.

특히 챗봇은 다수의 고객이 같은 기본 질문을 반복적으로 하는 상황에서 고객 서비스팀에 매우 유용합니다. 또한, 고객을 실제 고객서비스 담당자(사람)와 연결하기 전에 고객과 문제에 대한 정보를 수집하고, 계정 정보를 확인하며, 분류 작업을 수행하여 고객 서비스를 보다 효율적으로 수행하도록 돕습니다. 챗봇이 구체적으로 기업에 어떻게 도움이 되는지 자세히 살펴보겠습니다.

챗봇을 사용해야 하는 7가지 이유

1. 정보를 수집합니다.

고객이 고객서비스 센터에 연락하여 대화를 시작하면 실제 담당자로부터 도움을 받기 전에 거쳐야 할 많은 절차가 있습니다. 먼저 고객이 어떤 계정에 대해 문의하고 있는지 이해하고, 해당 계정의 실제 소유주인지 본인 확인을 한 다음, 고객의 질문에 대한 정보가 필요합니다. 이는 긴 프로세스가 될 수 있습니다.

따라서 고객을 사람(고객 서비스 담당자)과 연결하기 전에 챗봇을 사용하여 필요한 정보를 미리 수집하면 고객의 대기 시간을 단축하고, 고객 서비스 담당자의 업무 처리 효율성을 높일 수 있습니다.

2. 도움말을 제공합니다.

일부 챗봇은 단순히 응답하는 것에서 한 단계 더 나아가, ‘지식 기반 정보’를 제공하여 고객을 지원할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 종종 자연어 처리(Natural Language Processing)*를 통해 고객이 무엇을 요청하는지 파악하고, 기존 셀프서비스 기사(article)를 검색하여 고객에게 제공합니다.

고객이 헬프데스크 기사로 답변할 수 있는 질문을 할 경우, 챗봇을 통해 24시간 언제든지 원하는 답을 즉시 얻을 수 있습니다. 또한, 챗봇의 도움을 받아 간단히 문제를 해결하는 고객들로 인해 고객 서비스팀의 응답을 필요로 하는 대기 고객의 수를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 팀은 로봇이 해결할 수 없는 더 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.

* 자연어 처리(Natural Language Processing): 컴퓨터를 이용해 사람의 자연어(natural language)를 분석하고 처리하는 기술. 자연어는 일반 사회에서 자연히 발생하여 사람이 의사소통에 사용하는 언어를 말한다. 챗봇을 활용한 질의응답 번역을 포함하여 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에 활용된다.

3. 비용을 절약합니다.

챗봇 구축은 고객 서비스에 대한 비용을 덜 투자하는 것을 의미하지 않습니다. 동일한 예산으로 고객 경험의 퀄리티를 높이는 관점에서 접근하는 것이 매우 중요합니다.

챗봇이 업무 처리를 위해 사람(실제 담당자)의 고객 응대 횟수를 줄임으로써 조직의 비용을 절감할 수 있다는 것은 이미 알려진 사실입니다. 기업이 맨 처음 한번 챗봇에 투자하여 고객 충성도와 수익을 증대시킬 경우, 이 챗봇 기술로부터 더 큰 투자 수익을 지속적으로 얻을 수 있습니다. 따라서 이는 장기적인 비용 절감을 의미합니다.

하지만 명심해야 할 것은, 직원을 충분히 고용하지 않거나 팀 교육이 제대로 이루어지지 못하는 것에 대한 임시방편으로 챗봇을 배치하면 고객은 떠날 것입니다. 대신, 챗봇을 통해 브랜드 경험을 향상하는 것에 초점을 맞추세요.

4. 간단한 거래가 가능합니다.

고객 서비스 문의의 상당 부분이 거래와 관련이 있습니다. 즉, “주문한 제품은 언제 배송됩니까?”와 같은 질문입니다. 이는 챗봇을 통해 간단히 해결할 수 있습니다.

 

Freshdesk의 실제 고객인 ‘셔틀딜리버리'의 예를 들어 살펴보겠습니다. 금요일 저녁 스포츠 경기를 보며 ‘치맥’을 즐기기 위해 배달 앱으로 치킨을 주문한 경우, 주문 상태 확인을 위해 고객 센터에 연락을 취해도 쉽게 상담원과 통화하기가 어렵습니다. 피크 시간 대에 이용자가 몰려 지연이 발생하는 건데, 이때 고객들은 긴 대기시간 전화기를 붙잡고 속 끓일 필요가 없습니다.

챗봇이 주어진 규칙에 따라 고객에게 적절한 질문을 하여 정보를 수집하고, 고객의 요청 별로 미리 준비된 응답을 고객에게 빠르게 전달합니다. 챗봇을 통해 쉽게 해결할 수 있기 때문에 고객은 더 이상 사람 에이전트와 라이브 채팅을 하기 위해 기다릴 필요가 없어집니다. 셔틀딜리버리의 사례와 같이, 다수의 고객 문의를 적시에 처리하는 것은 물론, 미리 준비된 응답을 통해 상담원이 특정 시간대에 2~3개의 채팅을 동시에 처리할 수도 있습니다. 셔틀딜리버리 팀은 이러한 기능 덕분에 현재 채팅 당 평균 해결 시간이 3~5분에 불과하다고 말합니다.

• 전문 읽기: 셔틀딜리버리가 Freshchat을 사용하여 문의 중 95%를 해결하는 방법

5. 보고서 툴을 제공합니다.

고객과의 대화는 많은 데이터를 생성하며, 대부분은 비정형 텍스트 형식으로 이루어집니다. 고객 관계팀은 이 데이터를 사용하고자 하지만, 일화적이고 단편적인 보고에서 더 나아가 의미 있는 보고서를 얻기는 어렵습니다. 인간의 뇌가 그렇게 많은 데이터를 처리할 수 없기 때문입니다.

그러나 컴퓨터, 특히 머신 러닝(machine learning) AI를 통해서라면 가능합니다. 기계 학습을 사용하여 고객 데이터를 처리하면 질적 대화 정보를 설득력 있는 양적 데이터로 바꿀 수 있습니다. AI는 다양한 티켓 유형에서 감정을 파악하거나, 여러 대화에서 공통적인 추세를 끌어낼 수 있습니다. 또한 훨씬 더 빠르게 작업을 수행할 수 있습니다.

6. 에이전트의 도우미 역할을 합니다.

고객과 직접 대화하도록 하는 대신, AI를 비하인드씬의 숨은 조력자로 사용할 수 있습니다. 질문을 올바른 대기열에 전달하기 위해, 또는 해당 고객에게 메시지를 개인화하고, 편집하여 전송하기 위해 미리 준비된 응답(canned response)을 제안할 수 있습니다.

예를 들면, 고객이 처음 챗봇과 대화를 시작할 때 대기 번호 22번을 받았지만, 시간이 지남에 따라 해당 고객의 대기 번호가 1번이 되면 “홍길동 고객님, 기다려주셔서 감사합니다. 곧 담당자와 연결되니 준비해주세요.”와 같은 메시지를 전송할 수 있습니다. 즉, 에이전트가 적절한 시기에 보다 효율적으로 답변하도록 지원함으로써 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

7. 고객 만족을 향상합니다.

사람 또는 챗봇과 모든 상호 작용이 끝난 후, 고객에게 설문조사를 실시하여 서비스에 대하여 고객이 얼마나 만족하는지 확인하는 것이 일반적입니다. 이것은 CSAT(고객 만족도 설문조사)라고 불리며, 보통 세 가지(1~3) 또는 다섯 가지(1~5)의 척도를 기준으로 합니다.

고객이 사람 에이전트와의 경험에 비해 챗봇과의 상호 작용을 어떻게 평가하는지 비교함으로써 답변 자동화가 고객 만족에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 또한, 고객의 의견(코멘트)은 등급에 영향을 준 것이 챗봇인지, 아니면 전혀 다른 문제인지를 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일부 사람들은 챗봇을 통한 고객 서비스를 제공하기 위해서는 엄청난 시간과 비용을 투자하여 개발과 테스팅 단계를 거쳐야 한다고 오해할 수도 있습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 챗봇 통합 기능을 제공하는 고급 헬프데스크 솔루션을 사용하면 코딩 필요 없이 쉽고, 간단하게 챗봇 서비스를 시행할 수 있습니다. 무료 체험판을 통해 AI 기능이 탑재된 Freshdesk의 챗봇을 직접 사용해보세요!