챗봇은 사용자와 더 쉽고 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 해주는 탁월한 비즈니스 도구입니다. 요즘은 챗봇을 만드는 것이 어렵지 않습니다. 코드가 없는 챗봇 빌더 및 프레임워크를 사용하면 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 대화형 봇을 만들 수 있습니다.
챗봇을 만들기 위해 정확히 무엇이 필요한가요? 봇을 구축하기 위한 도구, 봇 빌더와 프레임워크의 차이점, 챗봇의 이점, 챗봇을 만드는 이유 등 중요한 정보가 담긴 퀵 가이드를 준비했습니다.
챗봇이란?
챗봇은 사용자가 실제 사람처럼 장치와 상호 작용할 수 있도록 실제 대화를 시뮬레이션하는 프로그램입니다. 챗봇은 고객과의 지속적인 상호 작용이 필요한 B2C 및 B2B 부문에서 많이 사용됩니다.
다양한 웹사이트와 플랫폼에서 챗봇을 본 적이 있을 것입니다. 일반적으로 제품이나 서비스를 찾을 때 도움을 제공하는 팝업이 열립니다. 거기에 질문을 작성하고 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다. 네, 챗봇이었습니다.
챗봇 생성의 이점
챗봇을 만들려고 생각하고 있지만 의심스러운 경우 라이브 챗봇의 이점과 비즈니스에 대한 긍정적인 영향을 확인하십시오.
비용 효율성. 챗봇 개발에는 약간의 리소스가 필요할 수 있지만 비즈니스 프로세스에 구현하면 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 챗봇은 평균적인 지원 팀이 수행하는 작업의 양을 수행할 수 있습니다. 10명의 고객 비서가 채용을 처리하고 리소스를 할당하는 대신 챗봇을 만들고 더 많은 사용자 요청을 더 빠르고 쉽게 처리할 수 있습니다.
고객 참여. 챗봇의 가장 중요한 이점 중 하나는 사용자와의 상호 작용을 향상시키는 기능입니다. 챗봇은 성능 저하 없이 동시에 여러 클라이언트의 수백 개의 쿼리를 처리할 수 있습니다. 고객 만족을 유지하고 유지율을 높입니다.
비즈니스 프로세스 자동화. 많은 작업을 담당하는 챗봇은 프로세스를 크게 최적화하고 자동화합니다. 모든 요청을 수동으로 처리하는 대신 봇과 함께 시간을 확보하고 더 중요한 작업에 사용할 수 있습니다. 봇은 사용자로부터 필요한 데이터를 수집하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
맞춤형 커뮤니케이션. 챗봇은 모든 사용자가 서비스를 받을 수 있도록 합니다. 고객은 개인화된 응답과 봇 도우미와의 일대일 상호작용을 받게 됩니다. FAQ 부분에 있는 요청사항이더라도 보다 편리하게 받아보실 수 있어 만족도가 높습니다.
리드 생성. 봇이 커뮤니케이션 중에 수집한 고객 정보를 사용하여 리드를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 보다 개인화된 판매 유입경로를 구축하고 더 많은 리드를 유치할 수 있습니다.
챗봇의 종류
챗봇은 기능에 따라 두 가지 주요 그룹으로 나눌 수 있습니다.
- 규칙 기반 챗봇
- AI 챗봇.
규칙 기반 챗봇
이러한 챗봇은 더 간단합니다. if/else 논리를 사용하고 미리 정의된 시나리오에 따라 쿼리에 응답합니다. 고객과의 상호 작용은 키워드를 기반으로 합니다. 봇은 이전 경험에서 배울 수 없습니다. 모든 개선은 수동으로 이루어집니다.
장점:
- 만들기 쉽습니다.
- FAQ 답변과 같은 간단한 작업을 수행하기에 충분합니다.
- 낮은 개발 비용.
단점:
- 자가 학습 없음;
- 미리 정의된 일련의 질문에만 답할 수 있는 능력;
- 수동 개선이 필요합니다.
AI 챗봇
AI 봇은 자체 학습 가능성 때문에 널리 사용되는 보다 복잡한 소프트웨어입니다. 이러한 챗봇은 음성 인식, 자연어 처리 및 텍스트 분석을 위해 신경망을 사용합니다. 비정상적인 요청에도 답변을 제공할 수 있습니다.
장점:
- 스스로 학습하는 능력;
- 더 복잡한 비표준 요청을 처리할 수 있습니다.
- 보다 현실적인 커뮤니케이션을 제공합니다.
단점:
- 개발 비용이 더 높습니다.
- 챗봇 구축은 더 복잡하고 시간이 많이 걸립니다.
AI 챗봇이 이기는 것 같습니다. 그러나 모든 것은 봇의 목적에 달려 있습니다. 규칙 기반 챗봇은 소규모 회사에서 일부 프로세스를 자동화하기에 충분합니다. 또한 AI 봇을 구축하고 학습할 데이터를 제공하려면 적절한 데이터베이스가 필요합니다.
5단계로 챗봇을 구축하는 방법은 무엇입니까?
챗봇 개발을 더 간단하게 하려면 5단계로 나누십시오.
챗봇의 목적을 정의하고 배치할 위치 선택
"당신의 챗봇은 무엇을 할 것입니까?"라는 주요 질문에 답하십시오. 봇이 질문에 답하고, 리드를 생성하거나, 지원 관리자에게 쿼리를 지시하기를 원하십니까? 나중에 봇 기능을 결정하는 데 도움이 되므로 구체적으로 말하세요.
둘째, 챗봇을 배치할 위치를 식별합니다. 기본 커뮤니케이션 채널을 식별하고 사용자와 가장 많이 상호 작용하는 위치를 정의합니다. 사이트, 메신저, 소셜 프로필에 봇을 넣을 수 있습니다.
챗봇 대화를 디자인하고 환영 메시지에 대해 생각하십시오.
챗봇의 첫 번째 메시지를 정의합니다. 이를 트리거로 사용하여 인사말로 시작하고 사용자에게 도움을 제공하는 것과 같이 커뮤니케이션을 시작합니다.
그런 다음 봇에서 대화 흐름을 만드는 것이 중요합니다. 보다 체계적으로 챗봇을 만드는 데 도움이 될 것입니다. 객관식 질문을 사용할지 여부, 사용자가 질문 버튼을 클릭하여 쿼리를 선택하거나 요청에 입력할 수 있도록 질문 유형을 생각할 수도 있습니다.
챗봇 구축을 위한 플랫폼 선택
이 단계에서는 기술 스택을 정의해야 합니다. 앞서 언급했듯이 여러 도구를 사용하여 챗봇을 만들 수 있습니다.
그 중 하나는 바로 사용 가능한 챗봇 빌더로 코드 없이 챗봇을 만들 수 있습니다. 이러한 봇 빌더 및 챗봇 플랫폼은 생성자와 유사합니다. 당신은 그것을 쉽게 사용하고 시간에 봇을 구축할 수 있습니다. 인기있는 빌더를 확인하십시오: ChatBot , Chatfuel .
또 다른 옵션은 프레임워크 를 사용하는 것입니다. 프레임워크를 사용하여 챗봇을 생성하려는 경우 이 작업을 개발 팀에 위임하는 것이 좋습니다. 프레임워크는 라이브러리 역할을 합니다. 개발자는 이를 사용하고 챗봇 소프트웨어를 코딩합니다. 인기 있는 프레임워크: Microsoft Bot Framework , IBM Watson .
항상 그렇듯이 선택은 목적에 따라 다릅니다. 더 복잡한 기능을 갖춘 맞춤형 솔루션이 될 챗봇을 만들고 싶다면 프레임워크를 사용하세요. 챗봇 개발 속도와 단순성이 중요하다면 챗봇 플랫폼이 최선의 선택입니다.
봇 훈련
이 단계는 AI 챗봇에만 필요합니다. 사용자의 의도를 더 잘 이해할 수 있도록 챗봇을 준비합니다. 이 작업을 수행하는 방법? 수신된 이메일 또는 지원 쿼리의 데이터 세트를 사용하고 봇이 고객이 요청을 보낼 수 있는 다양한 방법을 이해하도록 가르칠 수 있습니다.
챗봇 테스트
다른 소프트웨어와 마찬가지로 챗봇을 테스트해야 합니다. 다양한 대화 시나리오를 시도하여 봇이 어떻게 작동하고 필요한 경우 개선되는지 확인하세요.
챗봇 개발을 위한 코드 없는 솔루션
AppMaster.io와 같은 노코드 솔루션을 사용하여 챗봇을 생성하는 것이 좋습니다. 코드 없는 도구는 챗봇 플랫폼의 단순성, 두 가지 옵션의 장점을 결합했습니다. 복잡하고 맞춤화된 솔루션 양식 프레임워크를 생성하는 능력.
챗봇 생성을 위한 코드 없는 도구의 이점
- 코딩할 필요가 없습니다. 의심할 여지 없이 주요 이점은 챗봇을 만드는 동안 코딩할 필요가 없다는 것입니다. 모든 것은 드래그 앤 드롭 편집기를 사용하여 생성됩니다. 예를 들어, AppMaster.io에서 비즈니스 프로세스 편집기를 사용하면 블록으로 작업할 수 있습니다.
- 맞춤형 솔루션. 챗봇 빌더와 달리 코드 없는 도구는 원래 대화 시퀀스로 사용자 정의되고 복잡한 봇을 만들 수 있는 기회를 제공합니다.
- 타사 서비스 통합. 노코드 플랫폼, 특히 AppMaster.io를 사용하면 챗봇을 Google 스프레드시트 또는 데이터베이스와 같은 다른 앱 및 서비스와 연결하여 봇의 더 나은 성능과 더 다양한 기능을 제공할 수 있습니다.
- 비용 효율성. 코드 없음은 프레임워크를 사용하고 개발자를 고용하는 것보다 저렴한 옵션입니다. 리소스, 돈, 시간을 절약하면서도 완벽하게 작동하는 챗봇을 얻을 수 있습니다.
요약하자면
챗봇은 비즈니스 운영에 큰 도움이 될 것입니다. 이를 사용하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 개인화된 사용자 경험을 제공하고, 작업 속도를 높이고, 훨씬 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있습니다.
챗봇 개발의 경우 — 코드 없는 도구를 사용하여 봇 구축을 단순하게 만들고 여전히 사용자 정의된 솔루션을 얻을 것을 제안합니다.
