꼭 알아야 할 다양한 산업 분야의 7가지 챗봇 사례!

웹 사이트에 가장 적합한 챗봇 전략을 구현하기 전에 다양한 챗봇 예제를 살펴보고 있습니까? 이 블로그에서 다양한 산업 분야의 다양한 챗봇 사례에 대해 이야기할 것입니다.

하지만 이에 뛰어들기 전에 챗봇이 고객에게 절대적인 구세주임이 입증된 상황에 대해 이야기해 봅시다.

심야의 공황 상태에 빠진 적이 있습니까? 하루를 마감하려고 하지만 그 전에 신용카드 명세서를 아무렇게나 스크롤합니다. 와!

신용 카드에서 알 수 없는 청구 내역을 발견하셨나요?

좌절이 시작되는 동안 고객 서비스 헬프라인 번호로 전화를 걸기로 결정합니다. 하지만 잠시만요, "저희 근무 시간은 오전 9시부터 오후 5시까지입니다." 단순히 당신을 더 짜증나게하는 것입니다.

걱정의 밤을 보내기 직전에 은행 웹사이트를 확인하고 그곳에서 청구된 금액에 대해 언급된 내용이 있는지 확인하기로 결정합니다.

이제 웹사이트에 "오늘 무엇을 도와드릴까요?"라는 작은 팝업이 표시됩니다.

이상한 혐의에 대한 우려 사항을 입력하면 놀랍게도 몇 초 안에 명확하고 간결한 설명을 얻을 수 있습니다.

글쎄, 당신은 확실히 안도의 한숨을 쉴 수 있습니다.

이것은 디지털 시대의 숨은 영웅인 챗봇의 예일 뿐입니다. 이러한 고객 지원 가상 도우미는 항상 대기하고 있으며 가장 필요할 때 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다. 챗봇은 비즈니스 운영 방식을 변화시켜 고객 서비스를 더 빠르고 스마트하며 24시간 사용할 수 있도록 합니다.

그러나 그것이 전부는 아닙니다. 이 블로그에서는 챗봇의 매혹적인 풍경을 통해 여행을 안내합니다. 전자 상거래, 의료, 은행 및 교육과 같은 다양한 산업에서 실제 챗봇 사례를 살펴보겠습니다.

따라서 기술 애호가이든 웹사이트 방문자를 위한 디지털 도우미로 웹사이트에 챗봇을 구현하기 위한 아이디어를 찾고 있는 사람이든 상관없이 주변에 머무르십시오. 챗봇의 세계로의 여정은 계몽적인 여정이 될 것이기 때문입니다.

AI 챗봇이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

고객 서비스 담당자와 채팅을 하다 나중에야 사실 컴퓨터 프로그램과 상호 작용하고 있다는 사실을 깨달았다면 이미 챗봇을 만난 것입니다.

그러나 이러한 디지털 대화자는 정확히 무엇이며 어떻게 우리의 질문에 그렇게 정확하게 응답할 수 있습니까?

자세히 살펴보겠습니다.

챗봇은 인간의 대화를 모방하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 웹사이트에 팝업으로 표시되는 친근한 디지털 비서로서 정보를 찾고, 질문에 답하고, 구매 과정을 안내할 준비가 되어 있습니다. 그러나 모든 챗봇이 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다. 두 가지 주요 유형이 있습니다.

1. 규칙 기반 챗봇
2. AI 기반 챗봇.

규칙 기반 챗봇은 교과서를 엄격히 따르는 부지런한 학생들과 같습니다. 사전 정의된 규칙 세트로 프로그래밍되어 있으며 배운 특정 명령에만 응답할 수 있습니다. 문제는 규칙서 이외의 질문을 할 때 발생하며 디지털 어깨를 으쓱할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 AI를 사용하지 않지만 간단한 작업과 간단한 상호 작용에 효과적입니다.

반면 AI 챗봇은 자신의 언어를 즉흥적으로 표현할 수 있습니다. 그들은 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML)과 같은 기술을 사용하여 다양한 사용자 쿼리를 이해하고 응답합니다. 그들은 복잡한 대화를 처리하고, 맥락을 이해하고, 심지어 과거의 상호 작용으로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 응답을 개선할 수 있습니다.

다양한 유형의 챗봇을 더 자세히 비교하고 싶으신가요? 전통적인 챗봇 대 AI 챗봇 대 ChatGPT 훈련 맞춤형 AI 챗봇 간의 궁극적인 대결이 여기에 있습니다.

따라서 실시간 상담원이든, 웹 사이트를 안내하는 규칙 기반 챗봇이든, 문제 해결을 돕는 AI 기반 챗봇이든 이러한 디지털 어시스턴트는 고객과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다.

다음 섹션에서는 다양한 산업 분야의 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

다양한 산업 분야의 7가지 챗봇 사례

1. 고객 서비스에서 효과적인 챗봇의 예

Chatbots는 고객 서비스용 ChatGPT를 포함하여 강력한 도구로 부상했습니다. AI 기반 챗봇은 즉각적인 응답을 제공하고 땀을 흘리지 않고 대량의 고객 요청을 처리할 수 있습니다.

글로벌 비즈니스 이벤트를 개최하는 것으로 유명한 Slush는 고객 서비스 챗봇을 사용하여 지원 요청을 처리합니다. 작년에 이 회사는 챗봇을 사용하여 고객 서비스 팀이 헬싱키에서 열린 글로벌 창업 행사에서 20,000명의 참석자를 모으도록 했습니다. 챗봇은 고객 서비스 채팅의 무려 67%를 자동화했습니다. 자주 묻는 질문에 답하고 이벤트 직원이 반복적인 작업에서 해방되어 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.

또 다른 고객 서비스 챗봇의 예는 Vero Moda, Jack & Jones, Only와 같은 유명 브랜드의 본거지인 패션 하우스 기업인 Bestseller가 배포한 챗봇입니다. 여러 국가에 방대한 고객 기반이 퍼져 있는 Bestseller는 웹사이트와 소셜 채널을 통해 엄청난 양의 고객 문의에 직면했습니다. 챗봇이 개입하여 FAQ에 적시에 답변을 제공하여 고객이 필요한 정보를 지체 없이 받을 수 있도록 했습니다.

2. 전자상거래 챗봇 예시

전자상거래 챗봇은 이미 업계를 형성하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 챗봇은 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고 고객 참여 및 판매 기회의 리드 세대를 육성할 수 있습니다.

예를 들어, COVID-19 대유행 당시 Decathlon UK의 챗봇 사용에 대한 혁신적인 접근 방식에 대해 이야기할 수 있습니다.

체육관과 피트니스 센터가 문을 닫으면서 사람들은 집에서 운동했습니다. 그래서 그들은 가정용 스포츠 용품을 주문하기 위해 Decathlon UK의 전자 상거래 매장으로 눈을 돌렸습니다. 챗봇 고객 관리 및 휴먼 에이전트를 통해 고객을 위한 맞춤형 쇼핑 카트를 선별하여 전자 상거래 경험에 개인적인 손길을 더하고 판매를 촉진했습니다.

3. 마케팅 챗봇 예시

챗봇은 단순히 고객 서비스나 전자 상거래에 관한 것이 아닙니다. 그들은 또한 마케팅 분야에서 파도를 일으키고 있습니다. 챗봇 마케팅은 청중과 실시간으로 소통할 수 있는 좋은 방법입니다.

예를 들어, 글로벌 피자 체인점인 Domino's는 Tinder에서 데이트 봇을 시작했습니다. 이 혁신적인 마케팅 전략은 재미있고 독특한 방식으로 고객의 관심을 끌었고, 그 결과 전년도에 비해 광고 지출 대비 수익이 35배 증가하고 매출이 10% 증가했습니다.

4. 의료 분야의 혁신적인 챗봇 사례

의료 산업에서 챗봇의 사용은 혁명적인 것으로 입증되었습니다. 챗봇은 즉각적이고 개인화된 치료를 제공할 수 있습니다. 의료용 챗봇은 건강 불안 장애가 있는 사람들을 도울 수 있습니다.

하버드 의과 대학에서 발표한 일부 데이터에 따르면 4~5%의 사람들이 건강 불안을 가지고 있지만 전문가들은 대부분 과소 보고되기 때문에 실제 수치는 12%에 가까울 수 있다고 생각합니다. 헬스케어 챗봇은 사용자에게 증상을 분석하고 해결책을 제시할 수 있기 때문에 불안에 대처하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

Babylon Health의 증상 검사기는 의료용 챗봇의 완벽한 예입니다. 이 챗봇 기술은 인공 지능, 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 증상을 해석하고 관련 위험 요소와 잠재적 원인을 식별하고 가능한 다음 단계를 제안합니다.

이 NLP 챗봇은 의료 종사자의 시간을 절약하고 환자에게 필요한 즉각적인 지원을 제공합니다.

5. 은행 업계의 챗봇 사례

우리는 은행 업계를 위한 챗봇의 잠재적인 사용 사례 예제로 이 블로그로의 여정을 시작했습니다. 이제 은행 부문에 대한 실제 챗봇 사례를 확인할 시간입니다. 챗봇은 고객을 지원하고 다양한 작업을 처리할 수 있도록 24/7 지원을 제공하여 고객 서비스를 향상시키고 있습니다.

Lemonade의 챗봇인 Maya가 이에 대한 완벽한 예입니다. Maya는 사용자가 보험 견적을 받기 위해 필요한 양식을 작성하도록 안내합니다. 이는 고객을 위한 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 은행 직원의 업무량도 줄여줍니다.

6. 교육 분야의 성공적인 챗봇 구현 사례

챗봇은 교육 분야에서도 성공적으로 두각을 나타내고 있습니다. 예를 들어 듀오링고의 챗봇인 맥스를 보자. Max는 일반적인 챗봇이 아닙니다. 주머니에 개인 언어 튜터가 있는 것과 같습니다!

실제 대화를 시뮬레이션하도록 설계되어 학습자에게 즉각적인 피드백과 수정을 제공합니다. 자정에 프랑스어를 연습하거나 점심 시간에 스페인어를 복습한다고 상상해 보세요. Max는 대화할 준비가 되어 있으며 언어 학습을 이전보다 더 대화식으로 참여하게 만듭니다.

교육에 대한 혁신적인 접근 방식은 새로운 언어 학습을 재미있고 접근 가능하게 만들었습니다. 또한 보다 개인화되고 유연한 학습 경험을 제공합니다.

출처: 듀오링고 맥스

7. 인사관리 챗봇 예시

챗봇은 채용을 간소화하기 위해 인사 관리에 효과적으로 사용될 수 있습니다. 세계 최대 화장품 회사인 로레알(L'Oréal)이 이에 대한 좋은 예를 제공합니다. 매년 100만 건 이상의 구직 지원에 직면한 L'Oréal은 자연어 처리 기술을 갖춘 AI 챗봇인 Mya를 고용했습니다.

Mya는 후보자의 92%와 교류하여 필요한 자격 질문을 하고 편견 없는 선별 과정을 제공했습니다. 이는 채용 프로세스를 보다 효율적으로 만들었을 뿐만 아니라 공정하고 공평한 선발 프로세스를 보장했습니다.

최고의 AI 챗봇 플랫폼(상위 3개)

1. 봇소닉

Botsonic이 리더보드에서 1위를 차지했습니다. ChatGPT 교육을 받은 고객 지원 챗봇을 몇 분 만에 만들 수 있는 간단하면서도 혁신적인 챗봇 빌더입니다. Botsonic의 직관적인 인터페이스 덕분에 코딩 지식 없이도 AI 기반 챗봇을 구축할 수 있습니다.

고도로 사용자 정의 가능한 일부 기능을 갖춘 Botsonic은 다양한 산업에서 사용할 수 있는 최고의 챗봇입니다. 챗봇 아바타를 선택하고 브랜드 테마에 따라 인터페이스를 조정하세요. 또한 사이트 방문자를 위한 맞춤형 환영 메시지를 설정할 수 있습니다.

자신의 비즈니스 데이터로 ChatGPT AI 챗봇을 훈련시키면 비즈니스의 구석구석을 이해할 수 있습니다. 따라서 고객이 AI 봇에게 고유한 질문을 할 때마다 적절한 답변을 제공합니다. 또한 일반적인 고객 쿼리에 대한 자동 응답을 위해 챗봇을 설정할 수 있습니다.

Botsonic은 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 최고의 챗봇 예제가 사용자의 텍스트에서 학습하고 사람과 같은 응답을 제공합니다. 따라서 Botsonic으로 만든 AI 챗봇을 사용하여 24x7 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 이해하고 25개 이상의 언어로 응답할 수 있으므로 고객에게 다국어 실시간 채팅 지원을 제공할 수 있습니다.

다음은 AI 기반 Botsonic 챗봇에 대한 사용자의 의견입니다.

2. 채팅베이스

Chatbase는 데이터 및 분석에 관한 모든 것입니다. 데이터 기반 의사 결정자라면 챗봇을 통해 성능을 추적하고 고객 상호 작용에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 방법에 감사할 것입니다.

Chatbase 분석 기능을 통해 챗봇이 고객 쿼리를 성공적으로 처리하는 부분과 개선이 필요한 부분을 원활하게 추적할 수 있습니다. 챗봇 마케팅으로 데이터 기반 제품 전략을 만들고 싶다면 Chatbase가 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. Chatbase를 사용하면 데이터를 행동으로 전환하여 챗봇이 항상 게임의 최상위에 있도록 할 수 있습니다.

그러나 일부 사용자는 챗봇을 사용할 수 없는 등 잠재적으로 사용자 경험을 방해하는 오류 및 문제가 발생했다고 보고했습니다.

3. 챗퓨얼

Chatfuel은 Facebook용 AI 챗봇을 만드는 주요 플랫폼 중 하나입니다. 이를 통해 소셜 미디어에서 바로 청중을 참여시키는 챗봇 및 봇을 구축할 수 있습니다.

이 플랫폼은 사용하기 쉽고 코딩 지식 없이도 Facebook 메신저 봇을 빠르게 만들 수 있습니다. 이 플랫폼은 Facebook Messenger 고객 경험을 강화하려는 기업들 사이에서 특히 인기가 있습니다.

그러나 Chatfuel이 주로 Messenger용 Facebook 챗봇에 초점을 맞추고 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 다른 플랫폼용 챗봇을 구축하려는 경우 다른 옵션을 고려해야 할 수도 있습니다.

효과적인 챗봇 개발 전략

고객 서비스팀 챗봇이든, 영업팀 챗봇이든, 마케팅 챗봇이든 효과적인 챗봇 전략은 웹 사이트에서 성공적으로 구현하는 데 중요합니다. 효과적인 챗봇 전략을 세우는 동안 기억해야 할 상위 7가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 청중을 이해하라

그러나 자신만의 챗봇 개발을 시작하기 전에 청중이 누구이며 무엇이 필요한지 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 귀하가 은행 부문에 종사하는 경우 고객은 계정이나 거래에 대한 빠른 답변을 찾는 고객일 수 있습니다. 사용자 조사를 수행하여 대상 고객의 선호도, 요구 사항 및 문제점에 대한 통찰력을 수집합니다. 이것은 사용자의 요구를 진정으로 충족시키는 챗봇을 설계하는 데 도움이 될 것입니다.

2. 명확한 목표 정의

챗봇이 달성하기를 원하는 것은 무엇입니까? 고객 서비스 개선, 매출 증대, 정보 제공 등 명확한 목표를 갖는 것이 챗봇 개발 프로세스를 안내합니다. 예를 들어 소매업을 운영하는 경우 챗봇 구현을 위한 웹사이트의 주요 목표는 고객에게 제품을 추천하거나 구매를 촉진하기 위해 부동산 방문 약속을 예약하는 것일 수 있습니다.

3. 올바른 플랫폼 선택

챗봇을 위해 선택한 플랫폼은 잠재 고객이 귀하와 상호 작용하는 위치 및 특정 목표에 따라 다릅니다. 예를 들어 소매 전자 상거래 사업을 운영하는 경우 사람들은 제품을 구매하기 위해 웹 사이트를 방문합니다. Botsonic과 같은 AI 챗봇을 사용하여 제품 추천을 제공하거나 고객과 배송 업데이트를 공유할 수 있습니다.

4. 대화 흐름 설계

효과적인 챗봇은 자연스럽고 매력적인 대화를 이어갈 수 있어야 합니다. 사용자가 목표를 달성하도록 안내하는 대화 흐름을 설계합니다. 예를 들어 여행사라면 여행 챗봇이 사용자에게 가고 싶은 곳, 시간, 예산을 물어 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. Botsonic과 같은 챗봇은 NLP 기술을 활용하여 브랜드 목소리를 유지하고 청중에게 인간적인 반응을 제공할 수 있습니다.

5. 테스트 및 반복

대화형 AI 챗봇이 실행되면 사용자 피드백과 성능 데이터를 기반으로 지속적으로 테스트하고 반복하는 것이 중요합니다. 예를 들어 사용자가 대화의 특정 지점에서 자주 이탈하는 경우 대화 흐름을 조정해야 할 수 있습니다.

6. 간단하게 유지하십시오

기능이 있는 챗봇을 로드하는 것이 유혹적일 수 있지만 일을 단순하게 유지하는 것이 더 효과적인 경우가 많습니다. 모든 것을 시도하기보다 몇 가지 일을 잘하는 데 집중하십시오. 예를 들어 외식 사업을 하고 있다면 건전한 고객 지원 챗봇보다 고객을 위해 테이블을 예약하거나 피드백을 수집하는 간단한 챗봇이 가장 효과적인 구현일 수 있습니다.

7. 인적 옵션 제공

챗봇은 많은 작업을 처리할 수 있지만 사람의 손길이 필요할 때가 있습니다. 필요한 경우 사용자가 상담원과 연결할 수 있는 옵션을 제공해야 합니다. 예를 들어 고객에게 챗봇이 처리할 수 없는 복잡한 문제가 있는 경우 인간 고객 서비스 담당자와의 대화로 쉽게 전환할 수 있어야 합니다.

FAQ

챗봇의 2가지 주요 유형은 무엇입니까?

챗봇에는 주로 규칙 기반 및 AI(인공 지능) 챗봇의 두 가지 유형이 있습니다. 규칙 기반 챗봇은 초기에 훈련된 사전 결정된 규칙 집합에 따라 응답하도록 프로그래밍됩니다. 제한된 특정 작업만 처리할 수 있으며 복잡한 요청은 처리할 수 없습니다. 반면 AI 챗봇은 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 사용자 입력을 이해하고 응답합니다. 과거의 상호 작용을 통해 학습하고 복잡한 요청을 처리할 수 있으므로 보다 유연하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

Alexa는 챗봇입니까?

예, Alexa를 일종의 챗봇이라고 부를 수 있지만 더 구체적으로는 가상 비서 또는 음성 비서라고 합니다. Alexa는 고급 AI 알고리즘을 사용하여 음성 명령을 이해하고 응답하므로 기존의 텍스트 기반 챗봇보다 대화형 기능이 향상됩니다.

레벨 3 챗봇이란?

상황별 챗봇이라고도 하는 레벨 3 챗봇은 복잡한 대화를 처리할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 사용자의 의도를 이해할 뿐만 아니라 대화의 맥락도 기억합니다. 즉, 앞뒤로 대화를 처리하고 진행 중인 대화를 기반으로 더 관련성 높은 질문과 응답을 제공할 수 있습니다. Botsonic 기반 AI 챗봇은 레벨 3 챗봇의 예입니다.

AI 챗봇은 규칙 기반 챗봇과 어떻게 다른가요?

AI 챗봇과 규칙 기반 챗봇은 주로 사용자 입력을 이해하고 응답하는 능력이 다릅니다. 규칙 기반 챗봇은 의사 결정 트리 모델을 따르며 프로그래밍에서 벗어나는 요청을 처리할 수 없습니다.

반면 AI 챗봇은 자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML)을 사용하여 사용자 입력을 이해합니다. 메시지의 의도를 이해하고 입력이 프로그래밍된 것과 정확히 일치하지 않더라도 적절한 응답을 제공합니다. 복잡한 요청을 처리하고 과거 상호 작용에서 학습할 수 있으므로 규칙 기반 챗봇보다 더 유연하고 효율적입니다.