２０２３년 ６월 ２８일

작성자: Brett Petersen, Inbenta의 글로벌 운영 책임자

“프랑스로 책을 배송하고 싶습니다”

“프랑스행 배를 예약하고 싶습니다”

다른 순서로 사용된 똑같은 단어가 문장의 의미에 극적인 영향을 미칠 수 있습니다. 인간의 언어는 동음이의어 또는 이중 의미를 지닌 단어로 가득 차 있습니다. 평범한 사람은 문맥 단서를 사용하여 단어의 의미를 쉽게 감지할 수 있지만, 고객 참여를 위해 설계된 모든 챗봇 기술이 그렇다고 말할 수는 없습니다.

예를 들어 챗봇이 명사와 동사를 구분할 수 있습니까? 현실은 많은 챗봇이 구성 때문에 컨텍스트와 의미를 이해하는 데 어려움을 겪고 있거나 자연어 이해(NLU) 기능이 부족할 수 있다는 것입니다. 비용이 많이 드는 콜 센터 운영에서 고객 질문을 편향시키기 위해 기업에서 챗봇을 점점 더 많이 배치하고 있기 때문에 이는 중요합니다. 동일한 회사는 또한 의미 있는 고객 서비스 상호 작용을 통해 긍정적인 고객 경험을 유지하기를 원합니다. 

Forrester Consulting에 따르면 소비자의 50%가 챗봇과의 상호작용에서 종종 좌절감을 느낀다고 말했으며 이러한 상호작용의 거의 40%가 부정적인 것으로 표시되었습니다. 더욱 매력적인 것은 하나의 부정적인 챗봇 경험이 고객의 30%를 멀어지게 할 수 있다는 것입니다.¹ 

이러한 부정적인 상호 작용의 대부분은 오늘날의 대화형 AI 도구를 통해 사용할 수 있는 기술적 혁신, 그리고 중요한 것은 의미와 맥락을 이해하는 능력이 부족한 초기 세대 챗봇에서 비롯됩니다. 이러한 레거시 봇은 연락처 정보를 수집하거나 가상 대기실 역할을 하도록 설계되어 실시간 상담원이 연락할 수 있을 때까지 고객을 대기시킵니다. XNUMX세대 챗봇은 기계 학습(ML)을 추가하여 미리 정의된 질문과 답변 또는 산업별 작업 흐름으로 고객 대화를 프로그래밍했지만 이러한 솔루션은 복잡한 질문에 답하거나 롱테일 쿼리에 응답하거나 고객을 의미있는 방법. 고객 불만을 더하는 것은 이러한 챗봇이 질문의 맥락적 의미를 이해할 수 없기 때문에 고객이 거래를 촉진하거나 문제를 해결하기 위해 실제 에이전트를 찾아야 한다는 것입니다. 

좋은 소식은 오늘날의 대화형 AI 솔루션이 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML) 및 상호 작용할 때마다 더 스마트해지는 어휘를 오케스트레이션하여 고객과 의미 있는 대화를 나누는 데 탁월하다는 것입니다. NLP를 사용하는 챗봇은 문장의 맥락 내에서 단어의 실제 의도와 함께 쿼리를 단어로 분해하여 인간 언어를 해석할 수 있습니다. 이 시맨틱 NLP 프로세스는 개념을 결합하고 연결하여 자연어를 이해합니다. NLP 솔루션은 또한 응답을 처리할 수 있다는 점에서 대화형입니다. 및 더 긍정적인 고객 상호 작용, 더 높은 고객 만족도 및 더 빠른 해결 능력을 제공하는 명확한 질문을 합니다.

오늘날 대화형 AI 도구는 다양한 사용 사례에서 성공적으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇은 자동으로 문제를 해결하고 자주 묻는 질문에 답변하거나 계정 업데이트를 연중무휴로 수행할 수 있는 상담원 역할을 할 수 있기 때문에 고객 지원에 널리 사용됩니다. 이러한 간단한 작업도 효과적으로 완료할 수 있는 챗봇은 상당한 투자 수익을 제공할 수 있습니다. 적절한 Chatbot을 웹 사이트에서 사용하여 고객 대화나 검색어를 기반으로 제품 상향 판매 및 교차 판매를 자동화할 수도 있습니다. 마지막으로, HR 및 IT 부서에서 내부적으로 Chatbot을 활용하여 직원의 질문에 대한 교육, 온보딩 및 답변을 지원할 수 있습니다.

올바르게 사용한다면 챗봇은 고객 경험에 상당히 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. Forrester Consulting에 따르면 조사 대상 고객의 61%가 긍정적인 챗봇 경험 후 브랜드로 돌아올 가능성이 더 높다고 답했으며 56%는 긍정적인 경험 후 향후 챗봇을 찾을 것이라고 말했습니다. ¹ 

결론: 고객 경험에 긍정적인 영향을 미치는 챗봇을 성공적으로 배포하려는 기업은 고객 문의 이면의 맥락과 의미를 이해할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 그 차이를 아는 것은 배를 예약하고 책을 배송하는 것만큼 훌륭할 수 있습니다. 

인용: 

1. Forbes, "하나의 부정적인 챗봇 경험으로 인해 고객의 30%가 이탈합니다", 1년 2023월 XNUMX일.

유사한 기사를 확인하십시오