챗봇을 만드는 방법: 완벽한 제품 개발을 위한 지침

연구에 따르면 챗봇 개발은 2025년까지 전 세계 경제 가치가 12억 5천만 달러 이상으로 지금보다 훨씬 더 중요한 추세가 될 것입니다.

이 기술은 얼마 동안 존재했지만 챗봇의 완전한 잠재력은 아직 실현되지 않았습니다.

기업은 변화하는 시장에 적응하지 않으면 실패해야 합니다. 다행히도 수많은 흥미로운 사례 연구에서 거의 모든 산업 분야의 다양한 비즈니스에 대한 챗봇의 가치를 보여줍니다.

따라서 의사 소통 에이전트 구현에 대한 관심 증가는 놀라운 일이 아닙니다.

여기에서는 챗봇 개발의 기초와 세련된 최종 제품 개발을 위한 모범 사례를 배우게 됩니다!

"챗봇"은(는) 무슨 뜻인가요?

챗봇은 인공 지능(AI)으로 구동되는 인간과 컴퓨터 간의 대화입니다. 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하여 구축되었기 때문에 사람처럼 행동할 수 있습니다. NLP는 인간 대 인간 상호 작용을 정확하게 시뮬레이션하려는 챗봇을 위한 필수 알고리즘 설계입니다.

이러한 대화형 시각화 플랫폼은 이제 애플리케이션, 채팅 서비스, 이메일 및 SMS 메시지에서 찾을 수 있습니다. 챗봇의 개념은 1950년대에 처음 제안되었지만 스카이프, 알리바바 등 시장의 주요 참여자들이 챗봇 네트워크를 출시한 이후로 그 사용이 급격히 증가했습니다.

최근 비즈니스 업계에서 챗봇을 효과적이고 가치 있는 도구로 만드는 몇 가지 특정 측면이 있으므로 자신의 챗봇을 만들기 전에 다음 요소를 고려하십시오.

• 자연어 이해와 반응
• 사용하기 쉬운 객체 지향 기능.
• 감성지수
• BI 및 분석
• 심화 학습
• 끝없는 확장성
• 다국어 지원.
• 구독 메시지
• CRM(고객 관계 관리) 통합

회사에 챗봇이 필요한 이유는 무엇입니까?

2020년 기준으로 브랜드의 거의 80%가 챗봇을 보유하거나 고려하고 있습니다. 이는 챗봇의 모든 장점이 챗봇을 만드는 데 투자할 가치가 있다는 믿음 때문입니다.

동시에 기업의 80%는 챗봇이 고객 서비스를 개선할 것이라고 말했습니다. 챗봇 애플리케이션을 구축하는 비용은 상당히 높았지만.

따라서 챗봇이 필요한지 여부는 원하는 것에 따라 다릅니다. 챗봇이 필요한 이유는 다음과 같습니다.

1. 24시간 고객 서비스 강화

고객은 챗봇을 사용하여 가질 수 있는 모든 질문에 대해 신속하고 안정적인 솔루션을 받을 가능성이 훨씬 더 높아집니다. 이로 인해 고객은 일반적으로 더 나은 전반적인 경험을 갖고 더 만족하며 더 많이 참여합니다. 챗봇은 사람의 감독 여부에 의존하지 않고 운영 시간이 지나도 빠르고 정확한 답변을 받을 수 있습니다.

2. 기타 업무 프로세스 개선

고성능 AI 도구를 사용하는 회사는 대기 시간, 고객 지원 역량, 리드 생성과 같은 고객 서비스 결과를 개선할 수 있습니다. 챗봇은 잠재 고객의 이메일 주소를 수집하거나 피드백을 요청함으로써 사용자 데이터를 활용하고 새로운 리드를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 시간과 노동력 절약

기업이 고려해야 하는 한 가지 매력적인 요소는 챗봇 배포로 인한 상당한 비용 절감 가능성입니다. 보고서에 따르면 대화형 마케팅 전략은 고객 경험을 개선하는 동시에 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

처음부터 챗봇 개발에 대한 단계별 지침

AI 기반 챗봇을 구축하려면 챗봇 유형 선택부터 챗봇 사용 및 유지 관리까지 7단계가 필요합니다.

1. 회사의 요구에 가장 적합한 챗봇 프레임워크 선택

비즈니스를 위한 AI 챗봇을 탁월하게 만들기 위해 필요한 첫 번째 단계는 어떤 종류의 챗봇이 가장 적합한지 파악하는 것입니다. 회사는 처음부터 챗봇으로 달성하고자 하는 바를 명확히 해야 합니다. 이것은 어떤 형태를 취할 것인가? 사용자 질문에 대한 답변을 얻는 온라인 도움말 봇이 될 것입니까? 아니면 정보를 수집하고 조언을 제공하고 인간 고객 서비스 또는 영업 담당자를 완전히 대체할 수도 있는 것입니까?

2. 사용할 연락 방법 선택

챗봇의 개념을 계획할 때 다음 사항을 염두에 두십시오. 대상, 클라이언트와 봇 간의 관계 유형(음성 또는 텍스트), 의사 소통 방법 모두 역할이 있습니다. 전환하는 경험을 디자인하려면 대상 고객과 활용하려는 감정을 알아야 합니다. 그런 다음 웹사이트의 웹 애플리케이션이든 WhatsApp, SMS, Wechat 또는 이메일과 같은 채팅 앱이든 최적의 배포 전략을 수립합니다.

3. 기술 스택 선택

플랫폼과 기술을 지원하는 AI 솔루션은 점점 더 인정을 받기 위해 개발되었습니다. 여기에는 챗봇 개발 도구(예: API, NLP 플랫폼 및 기본 봇), 설치 채널 및 타사 애플리케이션 프레임워크가 포함됩니다. 모든 챗봇 시스템은 봇 기능을 사용하여 프로그래밍된 규칙과 워크플로에 의해 구동됩니다.

4. 대화 만들기

봇 대 인간 토론에서는 질의와 답변의 흐름이 원활해야 합니다. 일반적으로 고객 서비스 개선은 챗봇 생성의 주요 목표입니다. 성능이 좋고 말을 잘하는 봇만이 고객 서비스 담당자의 노력을 줄이고 비즈니스의 소비자 인식을 향상시킬 수 있습니다. 그 조언은 당신과 사용자가 거래를 현실로 만드는 데 도움이 되어야 합니다.

5. 챗봇 개발

챗봇이 받을 모든 질문을 예상하는 것은 쉽지 않습니다. 일부 조직은 웹사이트에 대한 코드 및 API 액세스를 사용하는 챗봇에 만족할 것입니다. 컨택 센터 디지털화 기록, 이메일, 소셜 플랫폼 메신저 대화 및 기타 유사한 소스의 회사 데이터를 사용하여 챗봇을 교육할 수 있습니다.

6. 챗봇의 기능 테스트

챗봇은 배포 및 공개되기 전에 테스트할 수 있습니다. 예를 들어 메시징 앱에서 활성화하고 챗봇이 특정 방식으로 반응하도록 설계된 여러 쿼리로 실험을 시작할 수 있습니다. 인텐트 매핑, 오류 처리, 절차적 상황, 음성 굴절, 엔터티 인식, 로그인 및 등록 이행도 조사해야 할 중요한 요소입니다. 경험에 만족한 후 제한된 수의 고객으로 봇 평가를 시작하고 모든 사람이 봇 시스템에 액세스할 수 있을 때까지 계속 확장하는 것이 가장 좋습니다.

7. 구현 및 유지 관리

모든 절차를 마치면 챗봇을 배포하고 실행할 준비가 된 것입니다. 다양한 유용한 모범 사례를 사용하여 챗봇의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 챗봇을 만들 때 필요한 최고의 자동화 및 변경 관리 사례가 포함됩니다(자동화된 테스트, 출시, 학습 등).

결론

챗봇의 사용은 데이터 수집을 위한 중요한 리소스로 증가하고 발전할 수 있습니다. 그러나 이를 비즈니스 절차에 통합하면 고객 서비스 및 판매 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다. AI와 머신러닝 기술이 계속 발전하면서 챗봇 개발과 커뮤니케이션 품질이 향상될 것입니다. 내 비즈니스에 맞는 챗봇을 만드는 방법에 대해 논의하고 싶다면 전문 AI 개발자에게 문의하세요(Topflight Apps의 자세한 가이드는 링크 참조)!