챗봇 상호 작용이 왜 그렇게 어색합니까?

2016년 Octane AI의 CEO인 Matt Schlicht는 봇이 결국 앱과 웹사이트를 죽일 것이라고 말했습니다.

2018년 Gartner는 2020년까지 기업과의 인게이지먼트의 85%가 다른 사람과 상호 작용하지 않고 완료되고 고객 서비스 운영의 25%가 가상 고객 비서에 의해 처리될 것이라고 예측했습니다.

챗봇에 대해 좋아하는 것이 많습니다. 브랜드 매장은 쇼핑객에게 24시간 지원을 제공하고 고객 서비스 비용을 줄이며 판매를 늘릴 수 있는 기회를 제공합니다.

하지만 큰 문제가 있습니다. 대부분의 경우 챗봇은 멋지지 않으며 대다수의 고객이 좋아하지 않습니다.

PointSource의 2018년 인공 지능 및 챗봇 보고서에 따르면 챗봇이 5분 이내에 해결 방법을 제공하지 않으면 사용자의 59%가 좌절감을 느낍니다. 사용자의 51%는 챗봇이 원하는 것을 이해하지 못한다고 생각합니다.

CGS의 2018년 글로벌 고객 서비스 설문조사는 챗봇에 대해서도 마찬가지였습니다. 그 설문 조사에 따르면 응답자의 약 절반만이 빠른 고객 서비스 질문을 해결하기 위해 챗봇을 선택할 것이라고 밝혔습니다.

고객 경험을 손상시키는 것이 아니라 추가하는 챗봇을 구축하는 것은 어렵습니다. 그러나 그것이 불가능하다는 것을 의미하지는 않습니다. 오늘날 챗봇의 근본적인 문제를 이해함으로써 브랜드 매장은 가상 비서를 설계하여 틀을 깨뜨릴 수 있습니다.

챗봇의 문제점은 무엇입니까?

챗봇에 대한 엄청난 과대 광고는 많은 사람들이 사용하기 불편한 이유 중 하나입니다. Intercom 제품 담당 부사장 Paul Adams는 많은 기업이 이미 더 우수하고 완전한 기능을 갖춘 솔루션을 갖추고 있음에도 불구하고 고객 문제를 해결하기 위해 맹목적으로 챗봇을 적용하고 있다고 생각합니다. 잘못된 디자인이나 잘못된 프로그래밍의 경우에만 해당되는 것은 아닙니다. 물론 중요한 역할을 하지만요. 오히려 봇이 잘못된 문제를 해결하는 데 사용되고 있습니다.

자동화된 시스템은 일반적인 시나리오를 처리하도록 프로그래밍할 수 있지만 예외적인 상황에 스스로 적응할 수는 없다고 영국 하트퍼드셔 대학의 AI 교수인 다니엘 폴라니(Daniel Polani)는 말합니다. 문제는 어떤 상황에서는 인간의 문제 해결이 필요하지 않다는 것입니다. 그들은 챗봇이 제공할 수 없는 수준의 공감과 연민을 필요로 합니다.

챗봇은 공감을 절대 이해할 수 없지만 대화는 할 수 있어야 하지 않을까요? 불행히도 그렇지 않은 경우가 많습니다.

마케터 Abhishek Anand는 "대화의 깊이와 맥락을 이해하는" 챗봇을 만드는 것이 어렵다고 설명합니다. 봇에게 100가지 다른 질문을 하는 것은 대화를 나누는 것과 다릅니다. 대신 봇은 100개의 서로 다른 미세 대화를 하고 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 말과 텍스트를 처리하고 이해하도록 돕는 데 중점을 둔 인공 지능의 일부입니다. Fiddler Labs의 설립자인 Amit Paka는 NLP가 크게 개선되었지만 대다수의 봇은 여전히 ​​스크립팅되고 IVR 시스템을 미화한다고 말합니다. "대본에서 너무 멀리 흔들리면 '질문을 이해할 수 없습니다'라는 두려운 생각이 들게 됩니다."라고 Paka는 말합니다.

이는 사용자 경험에서 대규모 실패로 이어질 수 있습니다. DigitalGenius의 Juan Ageitos는 챗봇이 실패할 때 훌륭하게 실패하는 경향이 있다고 말합니다. 고객은 도움을 제공하는 대신 사용자가 좌절하고 종료할 때까지 챗봇이 동일한 질문을 계속해서 묻는 루프에 갇힐 수 있습니다.

챗봇을 유용하고 어색하지 않게 만드는 방법

오늘날 챗봇의 문제로 인해 고객이 즐겁게 사용할 수 있는 도구를 만들기가 어렵습니다. 그러나 사회적으로 우아한 챗봇이 존재하며 아래 조언을 따르면 당신도 가질 수 있습니다.

진정성 있게

UX Collective에 따르면 최고의 챗봇은 대화 시작부터 사용자가 사람이 아닌 봇과 채팅하고 있음을 분명히 합니다. 사용자가 봇과 대화하고 있다는 사실을 알면 사용자가 달성할 수 있는 것에 대해 보다 현실적인 기대를 할 수 있습니다. 또한 대화가 제대로 진행되지 않을 때 더 관대해져야 합니다.

다시 말해서, 고객이 사람과 채팅하고 있다고 생각하도록 속이려고 하지 마십시오. 나쁘게 끝날 뿐입니다.

실제로 고객이 막다른 골목에 도달하거나 루프에 갇힌 경우(봇과 대화하고 있다는 사실을 깨달았을 때) 경험이 부정적으로 인식된다고 Re:amaze 공동 설립자 David Feng은 말합니다. 기대치가 올바르게 설정되면 일반적으로 고객은 챗봇의 한계로 인해 미루지 않습니다.

봇도 실패를 소유해야 합니다. 실패할 경우 봇이 겸손하게 작업을 수행하는 것이 중요하다고 디자이너 Micah Bowers는 말합니다. 챗봇은 혼란이 있음을 인정하고 책임을 지며 앞으로 나아갈 수 있는 옵션을 제공해야 합니다. 이 옵션 중 하나가 사람과 대화하는 것이라면 보너스 포인트.

명확한 의사 소통

챗봇은 단순한 고객 서비스 도구가 아닙니다. 이것은 브랜드의 확장이며 온라인 상점의 얼굴로 간주되어야 합니다. 따라서 브랜드 앰버서더 역할을 해야 합니다.

즉, 봇은 회사가 누구인지, 회사가 무엇을 의미하며 어떻게 작동하는지 알고 있어야 합니다. Metaraven의 CTO이자 제품 책임자인 Mariya Yao는 이러한 지식이 없는 챗봇은 심각한 책임이 있다고 말합니다.

Yao는 더 나아가는 것이 좋습니다. 그녀는 챗봇이 고객 데이터베이스, 마케팅 키트, 브랜드 자산 및 CRM과 같은 기존 시스템의 대부분에 액세스할 수 있도록 하여 봇이 고객을 깊이 이해할 수 있도록 한다고 말합니다. 이것은 차례로 더 나은 개인화와 더 효율적인 서비스를 촉진할 것입니다.

봇에 집중하세요

챗봇이 모든 것을 해서는 안 되며 고객도 원하지 않습니다. 드리프트(Drift)의 2018 챗봇 현황 보고서(State of Chatbots Report)에서 응답자의 35%는 불만을 해결하거나 질문에 대한 자세한 답변과 설명을 얻기 위해 챗봇을 사용할 것이라고 말했습니다. 13%만이 값비싼 물건을 사는 데 사용할 것입니다.

챗봇이 무엇을 달성하기를 원하는지 또는 챗봇이 어떤 프로세스를 지원하기를 원하는지 모르는 경우 개발을 보류하고 먼저 파악해야 합니다. EventAgent 설립자 Nikhil Vimal은 봇에 명확한 목표가 있어야 한다고 말합니다. 과대 광고를 타는 대신 봇이 알려진 프로세스의 속도를 높이기 위해 무언가를 수행하는지 확인하십시오.

가장 성공적인 전자 상거래 챗봇은 이러한 종류의 초점을 가지고 있습니다. Kik의 Sephora 챗봇은 고객에게 메이크업 팁과 제품 추천을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. H&M의 봇은 사용자의 스타일에 대해 질문하고 탐색할 의상을 만듭니다. American Eagle Outfitters의 Aerie 앱은 "이것" 또는 "저것" 옵션을 사용하여 취향을 좁혀 사용자가 올바른 제품을 찾을 수 있도록 도와줍니다.

봇에 개성 부여

사용자가 봇과 대화하고 있다고 해서 대화가 로봇이어야 한다는 의미는 아닙니다.

Chatkit의 Andrea DeLong은 "성격은 봇과의 대화를 브랜드와 고객 사이에 지속적인 관계를 형성하기에 충분히 영향력 있고 관련성 있고 매력적으로 만드는 것입니다."라고 말합니다. 정의된 성격이 없으면 챗봇은 거의 잊혀질 것입니다.

Janis.ai의 공동 설립자인 Josh Barkin은 대체 메시지로 창의력을 발휘할 것을 권장합니다. "[둘 다] 당신이나 당신의 사용자가 막다른 골목에 도달하는 것을 원하지 않지만 대체 응답이 충분히 창의적이라면 예상치 못한 것으로 사용자를 기쁘게 할 수 있습니다."

Manifest의 Rhonda Bradley는 챗봇이 구매자 페르소나의 성격을 반영하도록 할 것을 권장합니다. 챗봇이 일반 고객의 말과 버릇을 반영하도록 하십시오. 이는 사용자를 편안하게 하고 보다 즐거운 경험을 제공하며 챗봇이 전반적인 브랜드 전략에 매끄럽게 결합되도록 합니다.

챗봇은 고객 서비스 부서를 대체하거나 고객이 온라인에서 쇼핑하는 방식을 바꾸지 않을 것입니다. 그러나 봇은 고객 경험에 추가할 수 있습니다. 진정성을 유지하고, 집중하고, 비즈니스에 통합하고, 브랜드의 개성을 추가하여 경쟁업체보다 훨씬 시원하고 유용한 챗봇을 만드십시오.

이미지: Marcus Spiske , jeshoots.com , rawpixel