챗봇이란? 챗봇은 어떻게 만드나요? 챗봇이 실패하는 이유 모든 질문에 대한 답변

챗봇에 대해 많은 이야기가 있었지만 이제는 냉정하고 어려운 사실을 알아볼 때입니다.

챗봇은 내부 및 소비자 대면 모두에서 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. HR 현대화에서 고객 경험 개선에 이르기까지 소프트웨어 로봇은 직원과 고객이 조직 및 브랜드에 참여하는 방식을 파괴하기 시작했습니다. AI가 계속해서 프레임에 진입함에 따라 AI의 지능과 능력이 빨라질 것입니다.

챗봇의 현재 및 잠재적 기능은 잘 문서화되어 있지만 우리는 세 가지 주요 질문에 대해 기술을 분석하고자 합니다. 챗봇이란 무엇입니까? 챗봇은 어떻게 만드나요? 챗봇이 실패하는 이유는 무엇입니까?

챗봇이란 무엇입니까?

챗봇은 사람과 자동화된 서비스 간의 대화형 인터페이스를 설명합니다.

점점 더 기술이 발전함에 따라 봇 플랫폼이 AI와 결합하여 지능형 비서를 만들고 있습니다. 음성이나 문자로 가능합니다.

챗봇은 어떻게 만드나요?

1966년에 첫 번째 챗봇이 만들어졌음에도 불구하고 챗봇이 만들어지는 방식에 상당한 변화가 있었던 것은 불과 5년 전입니다.

이전에는 개발자가 많은 사용자 지정 코드를 만들어야 했습니다.

"이제 그 중 많은 부분을 바로 사용할 수 있으며 봇[첫 번째 반복 봇]을 만드는 데 몇 주를 소비하던 방식에서 며칠, 때로는 몇 시간으로 바뀌었습니다."라고 의 전략 개발 이사인 Howard Pull이 설명합니다. 뮬렌로우 프로페로.

다른 기술과 마찬가지로 시간은 효율성과 생성 옵션을 향상시킵니다. 아주 간단한 것을 만들고 싶다면 Amazon Blueprint와 같은 플랫폼을 사용할 수 있으며, Chatfuel은 가장 경험이 없는 사람도 봇 마케팅용 메신저를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

AI로의 전환은 봇 빌딩 게임의 역동성을 변화시켰습니다. 코그너티브 서비스를 제공하는 Amazon 및 Microsoft와 같은 회사는 고객이나 사용자가 AI를 봇에 아주 간단하게 연결할 수 있도록 합니다. 그리고 그 결과는 혁신적입니다.

예를 들어 고객 서비스용 영어 챗봇이 있는 경우 이제 Microsoft의 코그너티브 서비스나 Amazon의 챗봇에 간단히 연결하고 해당 봇에 다국어 기능을 즉시 추가할 수 있습니다. 중요한 사실은 브랜드가 초기에 막대한 투자를 하지 않고 종량제 모델로 액세스할 수 있다는 것입니다.

AI 요소

좋습니다. 세 가지 주요 질문에서 약간 벗어나 있지만 AI를 챗봇 영역에 도입한 영향을 조사할 가치가 있습니다.

Pull에 따르면 AI는 감지, 사고 및 행동의 세 가지 방식으로 챗봇에 영향을 미칠 것입니다.

•  감지

챗봇의 AI 및 센싱은 다양한 방식으로 서비스를 검색하고 사용할 수 있는 방법을 둘러싸고 있습니다. 그것은 바로 이미지 인식, 사람 인식, 사물 인식, 음성 인식, 어조 및 감정 인식에 관한 것입니다. 이는 지난 12개월 동안 극적으로 개선되었습니다.

• 생각

챗봇의 AI와 사고 방식은 챗봇과 챗봇이 생성하는 데이터가 어떻게 패턴을 감지하고 이러한 패턴에 적응하며 새로운 서비스를 매우 빠르게 제공할 수 있는지를 둘러싸고 있습니다.

•  연기

AI와 챗봇을 사용한 행동은 고객 여정 또는 경험을 둘러싸고 있습니다. 봇이 고객 서비스 게임을 바꿀 수 있는 가시적인 기회가 있습니다. 더 스마트한 제품 추천, 매장 연결, 적합한 사람과 연결, 막다른 골목이 아닌 더 스마트한 다음 단계 제공 등입니다.

팁:뛰어난 기술을 활용하여 챗봇에 적용

챗봇이 실패하는 이유는 무엇입니까?

업계에서 많은 실패가 있기 때문에 이것이 핵심 질문입니다.

실패의 첫 번째 이유는 설계 단계에서 일부 봇이 고객 경험을 염두에 두지 않고 구축되기 때문입니다(아이러니하게도). 봇은 무엇보다도 대화형이어야 한다는 잘못된 생각에 기반하여 이러한 방식으로 구축되었습니다. 그러나 이것이 요점이 아닙니다. 챗봇의 핵심은 고객 경험을 향상시키는 것이므로 대화 기능이 우선되어서는 안됩니다.

"사람들은 봇과 대화하는 데 시간을 낭비하고 싶어하지 않고 봇이 시간을 더 효율적으로 만들기를 원합니다. 따라서 많은 브랜드에서 사용자의 목표가 아니라 대화에 대해 이야기하는 실수를 범합니다.”라고 Pull이 말합니다.

또한 봇은 잘못된 장소 또는 잘못된 시간에 배포되어 종종 실패합니다. 봇은 일렬로 배치되거나 고객 여정을 보완해야 합니다. 그렇지 않으면 실패합니다.

지나치게 복잡해지는 것은 실패의 또 다른 이유입니다. 모든 기술과 마찬가지로 단순한 것이 더 좋습니다. Pull은 Pret-a-Manger의 예를 사용합니다. 몇 년 전 그들은 전체 메뉴를 봇에 넣었습니다. 고객이 실제 메뉴를 보는 것이 더 간단하다는 것이 분명해졌습니다.

데이터도 중요한 요소입니다. 조직에서 데이터에 액세스할 수 없거나 봇 교육 및 테스트의 역할을 간과하면 실패할 가능성이 높습니다.

"봇의 성공은 사용자가 해당 봇에 참여하도록 영감을 받는 방법과 사용자를 목표에 연결하는 방법에 달려 있습니다. 정말 브랜드 경험에 관한 것입니다.”라고 Pull은 결론을 내렸습니다.