Einstein Bots에 대해 알아보기

대부분의 회사가 그렇듯이, Ursa Major Solar도 미래를 생각하고 있습니다. Service Cloud를 구축한 후, 이 회사는 그 어느 때보다 더 높은 고객 서비스 점수를 받고 더 많은 태양 에너지 부품을 주택 소유자 및 기업에 공급하고 있습니다. 매출은 급증하고 있습니다. 지원은 더 편리하고 빨라졌습니다. 하지만 Ursa Major Solar의 CEO인 Sita Nagappan-Alvarez는 경쟁이 절대 그치지 않는다는 사실을 잘 알고 있습니다. 그녀는 미래를 계획하고 회사가 성공하는 데 도움이 될 최신 기술에 대해 알아야 합니다.

Sita는 근래에 챗봇에 대해 많이 들었습니다. 그녀는 온라인에서 비즈니스 기사를 읽거나 마케팅 회사에서 무언가를 팔기 위해 보내는 이메일을 받을 때마다 모두 챗봇 기술에 대한 내용인 것 같다는 느낌이 듭니다. 하지만 챗봇이 뭐고, 왜 많이 회자되고 있을까요? Sita는 록스타에 견줄 만한 관리자인 Maria Jimenez에게 답을 얻으려고 합니다.

Maria도 챗봇에 대해 궁금해하던 참이었습니다. 그녀는 온라인에서 직접 조사하면서 답을 몇 개 찾았습니다. 챗봇은 사람의 대화를 음성 또는 텍스트 메시지로 시뮬레이션하는 애플리케이션입니다. 고객은 영업 사원이나 지원 에이전트 같은 사람과 대화하지 않고 컴퓨터와 대신 대화할 수 있습니다. 챗봇은 타이핑 또는 말을 통해 고객과 연결할 수 있고, 고객 관계에 영향을 미칠 수 있습니다.

Maria는 의사 결정자의 81%가 챗봇을 포함한 디지털 이니셔티브를 가속화하고 있다고 말했다는 블로그 포스트도 찾았습니다.

그래서 많이 회자되고 있나 봅니다.

Maria는 온라인에서 챗봇의 예를 찾아보면서 챗봇이 단지 회사가 고객과 교류하는 추가적인 채널일 뿐이라는 사실도 알게 됩니다. 전화, 이메일, 문자 메시지 및 소셜 미디어 같은 기존 채널과 함께, 챗봇은 고객과 연결하고 관계를 쌓기 위해 선택할 수 있는 또 하나의 방법을 제시합니다.

하지만 챗봇은 종류가 다른 채널인 것 같습니다. Maria가 읽은 내용에 따르면, 챗봇은 이메일이나 다른 커뮤니케이션 방법보다 더 스마트해 보입니다. 집에서 인공 지능 개인 비서를 생각하면, Maria는 이 인공 지능과 음성으로 주고받는 대화하는 기능에 놀라움을 금치 못할 때가 있습니다. 그녀가 고향인 피닉스 시의 날씨가 어떤지, 또는 고양이가 가장 좋아하는 간식 브랜드를 구입하는 데 비용이 얼마나 드는지 물으면 항상 아주 똑똑하게 들리는 답을 받습니다. 정말...사람 같습니다.

Maria는 그리 스마트하지 않은 챗봇도 발견합니다. 질문을 입력한 후 돌아오는 답변이 질문과 전혀 관계가 없는 경우도 있습니다.

"덴버행 항공권은 얼마인가요?"

"덴버 오믈렛에는 햄, 치즈, 후추, 양파가 있습니다."

"덴버행 항공권 가격은 얼마인가요?"

"덴버 국제 공항은 1995년에 문을 열었습니다."

Maria는 일부 챗봇의 답변이 주제와 너무 동떨어져서 봇이 다른 행성에서 온 것이 아닌가 의아해할 정도입니다. 그래서 봇이 그렇게 스마트한 것은 아닐 수도 있다는 생각도 듭니다.

Maria가 자신의 연구를 더 자세하게 살펴보며 챗봇이 AI와 동일하지 않다는 사실을 발견했습니다. 그녀는 챗봇에 대한 칭찬을 너무 많이 봤기 때문에 모든 봇이 거의 사람처럼 생각하고 단어를 처리할 수 있다고 생각했습니다. 하지만 모든 봇이 AI에 연결되어 있지는 않고, 모든 봇이 스마트하지는 않습니다.

대신, Maria는 가장 사람과 비슷하게 답하는 챗봇이 자연어 처리(NLP) 또는 자연어 이해(NLU)라는 기술에 연결되어 있다는 사실을 알게 됩니다. Maria는 AI와 Salesforce에 대해 조사하면서 NLU가 Salesforce Einstein을 스마트하게 만드는 기술이라는 내용을 보게 됩니다.

Einstein은 챗봇이 학습 모델을 만들도록 학습시키는 NLU 기술입니다. 이 학습 모델은 Salesforce를 사용하여 만든 챗봇이 채팅 창에서 고객 상호작용을 이해하는 데 도움이 됩니다. 학습은 챗봇의 중요한 이점 중 하나인 자동화로 이어집니다.

사람은 NLU의 자동 응답과 답변을 통해 시간과 비용을 절약합니다. 봇이 똑같은 간단한 질문에 반복적으로 답할 수 있으므로, 고객 서비스 에이전트는 더 복잡한 질문이나 문제가 있는 고객을 돕는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. Maria의 관심이 고조됩니다.

Maria는 주문 현황이나 매장 영업 시간 및 위치 같은 고객 질문에 답하는 데 챗봇을 사용하면 몇 가지 이점이 있을 수 있겠다고 생각합니다. 봇이 유용한 고객 채널이 되기 위해 NLU 기능이 꼭 필요하지는 않습니다. 하지만 Maria는 봇의 이상하고 딴 세상에서 온 것 같은 답변 중 일부가 수준 낮은 봇 구현이나 잘못 학습된 NLU 때문일 수 있음을 이해합니다.

Maria는 과거에 Sita와 서비스에 대해 대화하다가 지금의 고객들은 웹 위주의 즉각적인 모바일 세상에서 살고 있다는 말을 들었던 기억이 납니다. 이런 고객은 일대일 서비스를 즉시 기대합니다. 고객에게 빨리 대응하지 않으면 Ursa Major Solar 같은 브랜드에 대한 고객의 인식이 나빠질 수 있습니다. 심지어는 고객이 거래처를 바꿀 수도 있습니다.

다행히 챗봇의 이점 중 하나는 속도입니다. Maria는 Sita가 챗봇 기술에 대해 더 잘 이해할 수 있도록 속도를 비롯한 챗봇의 여러 이점에 대해 얘기합니다.

이런 이점은 Sita에게 아주 좋게 들립니다. 그녀는 CEO로서 챗봇이 회사의 새로운 서비스 모델에 대한 자신의 비전을 이루는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다. 고객이 팀에 연락하면 즉시 답을 받을 수 있으므로 고객 충성도가 높아지고 향후 매출이 증가할 것이기 때문입니다. Sita는 Maria에게 챗봇 계획 프로세스에 대해 조사해 달라고 합니다.

Maria는 여러 채널을 추가하는 작업이 전체 Service Cloud 설정 프로세스의 두 번째 단계라는 것을 알고 있습니다. (이에 대해 복습하려면 Lightning Experience의 Service Cloud 모듈을 참조하세요.) 그녀는 AI와 봇이 Salesforce를 사용하여 서비스를 설정하는 네 개의 개괄적인 단계 중 마지막 단계에 해당한다는 것도 기억합니다.

Ursa Major Solar를 위해 사례 관리 기능을 몇 개 설정해 봤던 Maria는 왜 관리자가 AI와 봇을 먼저 설정하지 않는 것이 최선인지 압니다. 챗봇이 고객을 도울 수 없는 경우 고객을 돕기 위해 어느 채널로 안내해야 하고, 누가 사례를 전달받아서 해결할 수 있을까요? 명확하지 않은 사례 관리 또는 채널 프로세스에서 고객이나 에이전트가 방향을 잃으면 고객과 에이전트의 불만이 커집니다. 그러면 누구에게도 좋지 않습니다.

Salesforce 설명서, Trailhead 및 Trailblazer Community를 둘러본 후, Maria는 Ursa Major Solar에서 사용할 챗봇을 설정할 수 있다는 자신감이 듭니다. 어려워 보이지는 않습니다. 하지만 Maria는 유용한 챗봇을 만들려면 많은 계획이 필요함을 알게 됩니다.

Maria가 읽은 내용에 따르면, 컴퓨터 경험이 조금만 있으면 거의 누구나 챗봇을 만들 수 있습니다. 단어가 들어가고 나가는 것일 뿐이니까요. 하지만 고객에게 실제로 도움이 되는 유용한 챗봇을 만들려면 선견지명과 계획이 어느 정도 필요합니다. 누구에게도 도움이 되지 않거나 고객 경험을 악화시키는 챗봇보다는 챗봇이 없는 게 차라리 낫습니다.

Maria는 챗봇 설정에서 무언가를 클릭하기 전에 Ursa Major Solar의 서비스 팀과 만나 팀의 업무 방법에 대해 좀 더 자세히 알아봅니다.

계획이 조금 진행되기는 했지만, Maria는 유용한 챗봇을 만들려면 아직 할 일이 더 있다는 사실을 알고 있습니다. 대화(특히 컴퓨터와의 대화 시뮬레이션)에서 흘러 들어가고 나오는 단어 수가 많기 때문에 채팅 창이 작아도 계획할 컨텐츠는 많습니다.

• Salesforce 도움말: Bot의 정의
• Trailhead 트레일: Salesforce Einstein으로 스마트해지기
• 기사: 챗봇, AI 및 컨텍스트: 인텔리전트 컨텐츠 컨퍼런스에서 기억할 가장 중요한 내용(영문)