스마트 챗봇으로 비즈니스 인텔리전스·분석 도입률 높이기

챗봇은 조직이 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석을 개선할 수 있는 훌륭한 방법을 제공합니다.

인기 고스트리트 소매업체의 수영복 머천다이저가 월요일 영업·운영 계획 회의에 가려 출근 중입니다. 정류장 직전, 슬랙(Slack)이 옥스포드 서커스 브랜드 쇼룸이 7월 여름 방학 직전 가장 인기 있는 수영복 라인 재고 부족 위험이 있다고 알립니다. 그녀는 회의 전 인도네시아 공급업체에 긴급 이메일로 재고 확인을 요청합니다.

그 슬랙 메시지를 보낸 건 '누구(who)'가 아니라 '무엇(what)'이었습니다. 재고 경고를 보낸 건 챗봇 — 소비자 웹사이트에서 영업과 고객 서비스 자동화 수단으로 이제 흔해진 AI '에이전트'입니다. 챗봇은 이제 현대 직장으로 이동해 중요한 '분석의 라스트 마일(last mile of analytics)'을 일상적 비즈니스 사용자에게 더 빠르고, 쉽고, 가치 있게 만들고 있습니다. 이들은 사람들의 데이터 플루언시(data fluency)를 개선해 데이터에 대한 아이디어를 공통 언어로 표현하게 함으로써 부분적으로 이를 달성합니다. 데이터에 능통한 근로자는 원시 데이터를 실행 가능한 정보로 전환할 수 있습니다. 데이터를 어떻게 해석하는지 알고, 어떤 데이터를 이용할 수 있고 없는지, 그리고 어떻게 적절히 사용하는지 알기 때문입니다.

왜 '분석의 라스트 마일'이 중요할까요? 이건 비즈니스 사용자의 영역이고, 여기서 도입이 보통 떨어집니다. 지난 10년간 BI와 분석 소프트웨어의 데이터 시각화가 크게 개선됐음에도 도입률은 여전히 너무 낮습니다 — 가트너 마지막 조사 메모에 따르면 32%뿐입니다. 기업이 진지하게 데이터 주도적이 되려면 눈요기 이상의 게 필요합니다. 비즈니스 사람들은 자신의 역할에서 성공하기 위해 시의적절하고, 관련성 있고, 실행 가능한 데이터 인사이트가 필요합니다. 챗봇이 이 모든 점에서 전달을 돕습니다 — 방법은 다음과 같습니다:

1. 푸시 알림과 발견

AI 주도 시스템이 데이터 세트의 변화, 이상치, 아웃라이어를 감지하고, 사용자의 역할, 관심사, 선호도에 기반해 관련 정보를 챗봇으로 푸시하는 단계에 막 진입했습니다. 미래에는 변경된 데이터 정보만 푸시하는 게 아니라, 그 데이터에 인사이트도 추가하며 더 정교해질 것입니다. 구형 시스템에선 사용자가 데이터의 중요한 변화에 알림을 받으려면 IT가 수동으로 규칙을 설정해야 했습니다. 이건 느리고 경직된 프로세스일 뿐만 아니라, 무엇을 찾는지 알아야 합니다. 사용자가 미리 예측할 수 없는 대다수 데이터 시나리오를 배제합니다.

2. 메시징 통합

매일 더 많은 근로자가 슬랙(Slack)과 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams) 같은 메시징 플랫폼으로 연결됩니다. 스파이스웍스(Spiceworks) 최근 연구에 따르면 기업의 21%가 마이크로소프트 팀즈를, 15%가 슬랙을 사용합니다. 슬랙의 임박한 IPO로 더 광범위한 엔터프라이즈 채택을 기대할 수 있습니다.

왜 이게 중요할까요? 내 첫 예시처럼, 분석 소프트웨어는 챗봇을 사용해 데이터 정보를 메시징 플랫폼을 통해 데스크톱과 모바일 기기로 전달할 수 있습니다. 우리 영업·마케팅 사람들도 세일즈포스(Salesforce) 데이터 변경 알림을 슬랙 채널로 챗봇으로부터 받습니다. 데이터 대화가 상대적으로 작은 분석가 사용자 커뮤니티에서보다 이런 환경에서 오늘 훨씬 더 많이 일어나고 있습니다.

3. 대화형 분석

여기서부터 정말 흥미로워집니다. 대화형 분석으로 사용자는 챗봇과 메시지나 음성으로 상호작용합니다. 본질적으로 언제 어디서나 데이터와 대화할 수 있는 능력입니다. 우리 머천다이즈 플래너가 왜 그 특정 수영복 라인 재고가 부족한지 더 알고 싶다고 해보죠. 챗봇에게 왜 그런지, 트렌드 뒤의 동인은 뭔지 물을 수 있습니다. 자연어로 봇과 자유롭게 대화할 수 있는 이 능력이야말로 직장 내 분석의 미래입니다.

챗봇이 이상적인 데이터 메신저인 이유

챗봇이 처음부터 보편적으로 인기 있었던 건 아니란 걸 인정합니다. 예를 들어 페이스북은 커뮤니케이션 어려움으로 상호작용 70%가 실패해 챗봇을 축소해야 했습니다. 일부 소비자는 웹사이트에 들어가자마자 영업 챗봇이 튀어나오면 좀 섬뜩해합니다. 하지만 고객 지원 시나리오에서 챗봇은 훨씬 더 인기 있어지고 있습니다. "내 라우터 와이파이 코드가 뭐야?"처럼 단순하고 구체적인 질문에 답이 필요할 때 특히 그렇습니다.

마찬가지로, 챗봇은 비즈니스 사용자의 데이터 리터러시를 높이려는 조직에서 데이터 정보를 위한 이상적인 메신저입니다. 데이터 질문은 100% 결정론적입니다 — 정답은 오직 하나뿐입니다. 이는 챗봇이 더 개인적인 영업 대화에서 기대될 법한 인간 언어의 모호함과 완벽한 구문 수준을 가질 필요가 없음을 의미합니다. 사람들이 기계와 대화하는 초기의 어색함을 극복하면, 조급한 데이터 전문가에게 평가받거나 재촉당하지 않는다는 안도감 속에 데이터 질문을 편하게 던지기 시작합니다.

마지막으로 챗봇은 밀레니얼에게 인기 있습니다. 그들에게 메시징은 제2의 천성이니까요. 모바일 마케터 3C 인터랙티브(3C Interactive) 연구에 따르면 밀레니얼의 40%가 매일 봇과 상호작용한다고 답했고, 이 수치는 계속 상승 중입니다. 챗봇은 검색 엔진과 함께 자란 밀레니얼이 조건화된 즉각적 만족감을 줍니다. 이는 곧 밀레니얼이 글로벌 인력 최대 연령층이 될 것이므로, 많은 기업 IT 전략이 젊은 인재 유치와 유지용 기술을 찾는 데 이 점이 중요합니다.

당신이 데이터 주도 조직이 되는 것에 진지하다면, 챗봇은 BI와 분석을 개선할 큰 잠재력을 제공합니다. 챗봇은 도입률 제고뿐만 아니라 모든 사람이 더 데이터 리터러시가 높아지고 더 현명한 비즈니스 결정을 내리게 도울 수 있습니다.