고객 경험을 제공하는 챗봇 vs. 대화형 AI

최신 챗봇과 인공지능 혁신은 전자상거래 사업자들이 고객 만족도를 높이고 자동화를 통해 시간을 절약하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 기술에 능숙한 전자상거래 기업가라도 AI 기술을 탐색하고 구현하는 것은 도전 과제가 될 수 있습니다.

먼저 비즈니스에 가장 유용한 두 가지 전자상거래 고객 서비스 도구인 규칙 기반 챗봇과 대화형 AI 솔루션의 차이를 이해하는 것이 도움이 됩니다. 두 기술은 능력과 복잡성에서 차이가 있지만, 어떤 유형의 챗봇 기술이든 간에 고객 지원을 보다 효율적으로 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 챗봇을 인간이 직접 운영하는 고객 서비스와 FAQ 페이지를 포함하는 지원 생태계의 일부로 사용할 때 더욱 유용합니다.

이 가이드를 통해 규칙 기반 챗봇과 대화형 AI 기반 고객 서비스 도구의 차이점과 일반적인 사용 사례에 대해 간략히 배울 수 있습니다. 이 지식을 바탕으로 전자상거래 고객 서비스 전략에 가장 적합한 자동화 도구를 선택하는 데 더 많은 도움이 될 것입니다.

챗봇이란?

챗봇(대화형 봇)은 인간의 대화를 모방하여 다양한 비즈니스 요구에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 일종입니다. 챗봇의 능력은 각 도구를 만드는 데 사용된 자동화 기술의 유형에 따라 다릅니다.

이 가이드는 두 가지 챗봇 카테고리인 규칙 기반 챗봇과 대화형 AI 기반 챗봇에 중점을 둡니다. 기본적으로 규칙 기반 챗봇은 주어진 상황에서 반응하도록 명령한 방식으로만 반응하는 규칙 준수형 가상 비서로 생각할 수 있습니다. 대화형 AI로 구동되는 챗봇은 규칙 기반 챗봇의 더 정교한 사촌으로 생각할 수 있습니다. 이들은 지속적으로 새로운 정보를 처리하고 학습하며, 주어진 상황을 처리하는 능력을 키워갑니다. 이는 빠르게 반응하는 인간들이 대화하는 방식과 유사합니다.

고객 서비스에서 두 유형의 챗봇이 사용되는 분야는 다음과 같습니다.

• 브랜드의 웹사이트, 소셜 미디어 또는 메시징 앱에 방문할 때 고객에게 정보를 제공
• 제품, 서비스 또는 회사 정책에 대한 정보 요청과 같은 직접적인 고객 상호작용 처리
• 마케팅 이메일과 같은 다른 형태의 고객 참여 자동화

대화형 AI란?

대화형 AI는 자연어 처리(NLP), 딥러닝, 머신러닝을 사용하여 인간의 언어를 이해하는 모든 커뮤니케이션 기술을 의미합니다. 대화형 AI 시스템은 음성 및 텍스트 입력을 인식하고, 언어를 해석하며, 인간 상호작용을 성공적으로 모방하는 답변을 생성할 수 있습니다.

대화형 AI 기술은 AI 챗봇, AI 작문 도구, 음성 인식 기술(음성 비서 및 스마트 스피커 등)과 같은 도구를 구동합니다. 이러한 도구는 음성 명령에 응답합니다. 대화형 AI 접근 방식은 이러한 도구가 사용자 의도를 인식하고 대화의 자연스러운 흐름을 따르며, 도구의 방대한 지식 데이터베이스를 기반으로 스크립트에 없는 답변을 제공할 수 있게 합니다.

챗봇과 대화형 AI의 차이점은 무엇인가요?

챗봇은 기능적 도구인 반면, 대화형 AI는 챗봇 개발에 사용될 수 있는 기본 기술입니다. 모든 챗봇이 대화형 AI 기술을 사용하는 것은 아니며, 모든 대화형 AI 플랫폼이 챗봇인 것도 아닙니다.

고객 서비스 맥락에서 사용할 수 있는 두 가지 주요 유형의 챗봇은 규칙 기반 챗봇과 대화형 AI 기반 챗봇입니다. 두 유형 모두 고객 상호작용을 처리하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하며, 질문을 하고 답변하는 방식으로 작동합니다. 또한 두 유형의 챗봇은 가상 지원 에이전트로 기능하여 고객 서비스팀의 처리 범위를 확장할 수 있도록 도와줍니다.

두 챗봇 유형의 가장 큰 차이점은 고객 요청에 응답하는 데 사용하는 기술로, 이는 수행할 수 있는 작업의 복잡성에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 규칙 기반 챗봇은 프로그래밍된 간단한 질문에 대한 답변을 자동화할 수 있지만, 대화형 AI 기반 챗봇은 지속적으로 학습하기 때문에 더 다양한 질문에 대응할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 어떻게 작동하나요?

규칙 기반 챗봇은 때때로 작업 지향 챗봇이라고 불리며, 기본적인 형태의 챗봇 기술입니다. 이러한 챗봇의 목표는 미리 정해진 스크립트에 따라 사용자 상호작용에 응답하여 일반적인 문제를 해결하는 것입니다.

비즈니스를 위한 규칙 기반 챗봇을 설정하려면, 일련의 if/then(만약 그렇다면) 조건으로 구성된 대화 흐름 차트를 작성합니다. 고객이 챗봇과 상호작용을 할 때마다, 사용자의 질문과 프로그래밍된 응답을 매칭합니다.

예를 들어, 전자상거래 비즈니스의 고객들이 동일한 세 가지 문제에 대한 도움을 자주 요청한다고 가정해 보겠습니다. 질문을 직접 처리하는 대신, 웹사이트에 규칙 기반 챗봇을 설치하고 고객을 위한 세 가지 가장 일반적인 지원 옵션을 제공하도록 프로그램화할 수 있습니다.

1. “주문을 도와주세요.”

2. “배송을 추적해 주세요.”

3. “상담원에게 연결해 주세요.”

이제 고객은 이 옵션 중 하나를 선택하거나 텍스트 필드에 다른 질문을 입력할 수 있습니다. 고객이 미리 프로그래밍된 옵션 중 하나를 선택하면, 규칙 기반 챗봇은 해당 자동화된 스크립트를 따르게 됩니다. 고객이 텍스트 필드에 입력하면, 챗봇은 고객의 질문을 미리 설정된 대화 흐름 중 하나와 매칭하려고 시도합니다. 예를 들어 사용자가 “내 기기가 켜지지 않아요.”라고 입력했을 때 스크립트 설정 시 이 질문을 예측했다면 챗봇은 사용자의 언어에 맞는 사전 프로그래밍된 문제 해결 대화로 응답할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 프로그래밍된 내용 이상으로는 작동할 수 없습니다. 예를 들어, 규칙 기반 챗봇은 의도를 파악하거나 프로그래밍된 스크립트에서 너무 벗어난 텍스트 입력에 유용하게 응답할 수 없습니다. 그러나 “아니요”의 변형으로 “아니”라는 언어 변형을 인식하도록 챗봇을 프로그래밍함으로써 이 문제를 어느 정도 완화할 수 있습니다.

대화형 AI 기반 챗봇은 어떻게 작동하나요?

대화형 AI 기반 챗봇의 기능은 규칙 기반 챗봇보다 더 발전되어 있습니다. 이 챗봇의 핵심 특성인 “대화”를 생각해 보면 그 이유를 알 수 있습니다. 대화형 AI 챗봇의 자연어 이해 기능은 사용자와 인간다운 대화를 나눌 수 있게 해줍니다. 즉, 대화의 자연스러운 흐름을 따르고 사용자의 변화하는 요구에 맞춰 전환할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 사용자 언어를 처리하고 질문의 의도를 이해하며, 제공된 스크립트 없이 응답을 생성합니다.

AI 챗봇은 기본 챗봇보다 더 복잡한 사용자 질문에 답변하고 더 복잡한 작업을 수행할 수 있기 때문에, 전자상거래 비즈니스는 이러한 유형의 챗봇을 사용하여 보다 다양한 고객 지원 기능을 지원할 수 있습니다.

예를 들어, AI 기반 챗봇은 규칙 기반 챗봇이 할 수 없는 방식으로 고객의 제품 선택 및 발견을 도와줄 수 있습니다. 사용자가 AI 챗봇에게 두 제품의 차이를 설명해 달라고 요청하거나, 특정 매개변수에 따라 제품을 추천해 달라고 요청할 수 있습니다. 예를 들어, “50달러 이하의 운동에 적합한 녹색 수영복을 추천해 주세요.”라고 요청할 수 있습니다. 이에 대해 챗봇은 추천을 제공하고, 추천된 제품에 대한 질문에 답변하며, 주문을 도와줄 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇과 달리 AI 기반 챗봇은 오직 미리 프로그래밍된 스크립트에만 의존하지 않습니다. 대신, AI 챗봇은 고급 대화형 AI 기술 덕분에 고객 만족도를 높입니다.

제품 예시: 챗봇 vs. 대화형 AI

• ChatPion: 챗봇이지만 대화형 AI는 아님
• Grammarly: 대화형 AI지만 챗봇은 아님
• ChatGPT: 대화형 AI이자 챗봇
• Shopify Inbox 및 Sidekick(Shopify Magic 기반): 대화형 AI이자 챗봇

규칙 기반 챗봇과 대화형 AI 기반 챗봇에 대한 이해가 깊어진 만큼, 이러한 기술 유형 간의 미묘한 차이를 더 명확히 하기 위해 몇 가지 제품 예시를 살펴보겠습니다.

ChatPion: 챗봇이지만 대화형 AI는 아님

ChatPion은 규칙 기반 챗봇 도구입니다. 기업이 대화 흐름을 미리 로드해두면 챗봇이 사용자와의 흐름을 진행합니다. AI 기술을 사용하지 않기 때문에 이 챗봇은 미리 정해진 스크립트에서 벗어날 수 없습니다.

Grammarly: 대화형 AI지만 챗봇은 아님

Grammarly는 인간의 대화를 이해하고 사 같은 글을 생성할 수 있는 대화형 AI 플랫폼이지만, 챗봇은 아닙니다. Grammarly는 이메일 작성을 도와줄 수 있지만, 비즈니스의 고객 서비스 요청에 응답할 수는 없습니다.

ChatGPT: 대화형 AI이자 챗봇

Open AI의 챗봇 도구 ChatGPT는 생성형 AI 기술을 사용하는 대화형 AI 챗봇입니다. 사용자의 질문을 해석하고 방대한 출처 데이터를 기반으로 자연스러운 응답을 생성할 수 있습니다. ChatGPT는 미리 정해진 챗봇 스크립트만 사용하는 것이 아니라, 인터넷 전체를 정보 출처로 사용하게 훈련되었습니다. AI 챗봇인 ChatGPT는 대화의 흐름을 원활하게 하고 사용자가 입력한 것을 지속적으로 학습합니다.

Shopify Inbox 및 Sidekick(Shopify Magic 기반): 대화형 AI이자 챗봇

Shopify Magic은 온라인 스토어를 최적화하기 위한 전자상거래 중심의 AI 도구 모음입니다. 그중 하나가 Shopify Inbox로, 고객 서비스 상호작용을 자동화하는 AI 기반 챗봇입니다. Inbox는 대화형 AI를 사용하여 스토어 채팅 고객 문의에 맞춤화된 답변을 생성합니다. 이를 통해 고객은 필요한 답변을 보다 효율적으로 받을 수 있습니다. 이 기능은 시간을 절약하고 고객 경험을 개선하며, 더 많은 방문자를 구매자로 전환하여 매출을 증가시킬 수 있습니다. Sidekick은 보고서, 배송 정보 및 비즈니스 성장을 위한 설정을 제공하는 AI 기반 전자상거래 조언자입니다. 또한, 전통적인 채팅 인터페이스를 사용합니다.

사용 사례 예시: 고객 서비스에서의 규칙 기반 챗봇

기업은 고객 요청을 효율적으로 해결하고 고객 서비스 경험을 간소화하기 위해 대화형 AI와 규칙 기반 챗봇을 모두 사용할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇은 AI 챗봇보다 제한적이지만, 초기 고객 서비스 대화를 처리하고 고객을 적절한 인간 상담원에게 안내할 수 있습니다. 규칙 기반 챗봇은 고객이 반품을 시작하는 것과 같은 반복적인 작업을 안내할 수도 있습니다. 이러한 자동화는 일반적인 질문에 즉각적인 응답을 제공함으로써 비즈니스의 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

예를 들어, 한 전자상거래 의류 비즈니스는 규칙 기반 챗봇을 프로그래밍하여 “오늘 무엇을 도와드릴까요?”라는 대화로 시작하고, “반품 시작” 또는 “반품”이라는 문구가 포함된 사용자 질문에 “반품을 시작하는 데 도움을 드리겠습니다. 주문 번호가 있으신가요?”라고 응답하도록 설정할 수 있습니다.

비즈니스는 이후 “예”와 “아니요”에 대한 응답을 구체화할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 주문 번호를 찾는 방법에 대한 정보를 제공하거나 반품을 시작하는 링크를 제공할 수 있습니다. 사용자가 규칙 기반 챗봇의 대화 흐름 범위를 벗어난 질문을 제출하면, 비즈니스는 챗봇이 사용자를 인간 상담원에게 연결하도록 설정할 수 있습니다.

사용 사례 예시: 고객 서비스에서의 AI 챗봇

대화형 AI 솔루션은 더 복잡한 고객 서비스 요청과 작업을 처리할 수 있기 때문에, 기업은 고객 여정의 여러 지점, 즉 제품 선택 지원부터 예약 일정 관리까지 대화형 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 한 화장품 비즈니스는 Shopify Inbox와 같은 대화형 AI 애플리케이션을 사용하여 사용자가 자신의 필요에 맞는 최상의 제품을 찾도록 도와줄 수 있습니다.

이 경우 사용자는 대화형 AI 챗봇에게 다음과 같이 다양하고 구체적인 질문을 할 수 있습니다.

• 지성 피부에 가장 좋은 파운데이션은 무엇인가요?
• 결혼식에서 울면 이 마스카라가 번지나요?
• 올리브 피부 톤에 잘 어울리는 빨간 립스틱은 무엇인가요?

AI 챗봇은 자연어를 이해하기 때문에 비즈니스 소유자가 각 질문을 예측하고 사전 스크립트를 준비할 필요 없이 유용한 답변을 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 챗봇은 본질적으로 쇼핑객을 위한 가상 비서로 기능하며, 최소한의 인간 도움으로 더 복잡한 고객 서비스 작업을 자동으로 처리합니다.