2019년, 가트너는 2021년까지 기업의 60% 이상이 어떤 형태의 챗봇이라도 보유하게 될 것으로 전망했습니다. 하지만 주목할 얘기는 아니었죠.

챗봇 도입이 본격화된 시점에 기술은 과장된 면이 있었습니다. 인공지능(AI)에 대한 기대가 커진 와중에 챗봇은 널리 쓰이는 메신저 중심으로 빠르게 확산해 AI의 도래를 직접 경험하게 했기 때문입니다. 모든 챗봇이 지능적이지 않았음에도 말이죠. 기업의 도입은 늘었으나 실제 챗봇과 얘기하면서 고도화한 AI를 경험한 소비자 사례는 거의 찾을 수 없었습니다. 크게 두 가지가 원인이었습니다.

첫 번째는 ‘사용자 경험 최적화의 실패’입니다.

편의성과 접근성이 뛰어난 챗봇의 장점은 브랜드에 따른 사용자 경험 최적화만 이뤄지면 다른 채널보다 우수한 상호작용을 제공할뿐더러 기업은 비용과 시간을 절약할 수 있다는 겁니다. 그러기 위해서는 챗봇을 통한 상호작용 목적이 뚜렷해야 하는데, 챗봇 활용에 실패한 기업들은 기술적 도입 이상의 사용자 경험 디자인을 고려하지 못했습니다.

두 번째는 ‘부족한 예산과 과도한 기대’입니다.

기업이 직접 챗봇을 구축하면 30만 달러 이상 비용이 발생합니다. 아르헨티나의 금융 서비스 회사인 엘 메호르 트라토(el Mejor Trato)는 내부적으로 챗봇에 34만 달러를 썼고, 대부분 개발자 월급이었다고 밝혔습니다. 그렇다고 우수한 챗봇을 확보할 수 있다고 확신할 수도 없죠.

그래서 많은 기업이 드리프트(Drift)와 같은 무료 챗봇 플랫폼을 시범적으로 도입했지만, 기대와 달리 기존 고객 서비스를 유지하면서 운영 효과를 보지 못하는 결과를 낳았습니다. 챗봇은 고객 서비스를 혁신해 시간과 비용을 절감하고, 고객 경험을 향상하는 데에 의미가 있습니다. 그러나 기능이 제한적인 저렴한 챗봇 플랫폼은 사용자 경험을 최적화하는 단계까지 브랜드를 인도하지 못합니다.

많은 사례로 수년 동안 챗봇을 향한 과도한 관심은 줄었습니다. 가트너의 추측도 막연한 거로 치부되었으며, 챗봇은 고객 서비스를 대체할 AI가 아닌 기타 채널의 하나로 인식이 굳어집니다. 그런데 코로나19 유행이 상황을 바꿔 놓았습니다.

전염병은 비대면 수요를 증가시켰습니다. 다만, 오늘날 초기 고객 서비스 접근은 전화 등 다수 비대면으로 진행됩니다. 문제는 대량의 전화 문의를 해결하고자 한 공간에 많은 직원이 근무하면서 확진으로 인한 서비스 차질이 계속 발생했다는 겁니다. 많은 콜센터에서 코로나19 감염자가 발생했으며, 콜센터 폐쇄와 관련한 비용 증가로 이어졌습니다.

외부 활동이 줄면서 온라인 활동이 증가하자 그만큼 고객 서비스 수요도 급증했기에 기업은 편의성, 접근성, 자동화, 비대면, 비용 및 시간 절감을 전제로 대응할 필요성이 생겼고, 가장 최적의 대안으로 꼽힌 것이 챗봇이었습니다.

챗봇은 충분히 검증된 솔루션입니다. IBM의 연구에 따르면, 기업은 매년 2,650억 건의 고객 서비스 전화에 응답하고자 1조 3,000억 달러를 지출합니다. 챗봇을 배치하면 비용을 30% 이상 절감하면서 콜센터 직원의 이탈을 줄일 수 있다고 IBM은 설명했습니다.

이는 챗봇으로 효과를 보려면 여타 고객 서비스를 이행한다는 명확한 목표가 있어야 함을 방증합니다. 또한, 보완이 아닌 고도화한 챗봇으로 사람을 대신해 고객 응대하는 프로세스의 구축을 고려할 대상이라는 지적입니다. 하지만 많은 기업이 검증된 솔루션을 두고도 적극적인 투자에 난색을 보였습니다. 코로나19로 변하고 있는 점도 이러한 인식입니다.

영국 비즈니스 와이어는 테크나비오(Technavio)의 보고서를 인용해 ‘챗봇 시장은 연평균 성장률이 29%에 달할 것으로 예상되지만, 코로나19가 챗봇 채택에 큰 영향을 미치지는 않을 것’이라고 말했습니다. 실제 기업의 약 57%가 챗봇을 도입한 거로 조사되었습니다.

가트너의 전망에 근접한 것으로 주요 기업의 챗봇 도입은 이미 진행된 상태라는 겁니다. 그래서 코로나19로 채택률이 역동적으로 변하지는 않을 거라는 게 비즈니스 와이어의 설명입니다. 그러나 성장세는 유지가 되는데, 마켓 앤 마켓(Markets and markets)은 ‘챗봇 시장은 2025년까지 21.9%의 연평균 성장을 지속할 것이며, 소셜 미디어 플랫폼을 통한 고객 참여와 고급 AI 역량 통합 증가는 챗봇 제공에 가치를 더하는 주요 요인으로 시장 내 수직계열로 운영되는 다양한 기업들에 기회를 제공할 거로 기대된다.’라고 분석했습니다.

즉, 도입했던 챗봇을 고도화해 실질적인 고객 경험 혁신 및 전통적인 고객 서비스를 대체하는 시도가 증가하면서 시장이 성장하리라는 얘기죠.

최근 기업들의 챗봇 재구축이 증가한 것도 사실입니다. 지난 10월, 포브스도 기업들의 챗봇 수요 증가를 놓고 ‘전략적으로 도입할 것’, ‘인간만의 상호작용을 유지할 것’, ‘FAQ 메뉴 이상의 대화를 통한 경험을 제공할 것’, ‘정확한 대상을 파악할 것’, ‘구축 및 배포에서 끝내지 말고, 끊임없이 업데이트할 것’을 요구했습니다.

코로나19로 상황이 바뀐 만큼 챗봇에 관해 더 진지할 때가 되었다는 의미입니다. 그리고 성공적인 챗봇 도입은 포스트 코로나 시대에 브랜드 이미지와 긍정적인 고객 경험을 고취할 중요한 AI 역량이 될 수 있기에 다섯 가지 핵심을 중심으로 빠르게 움직이고 있습니다.

1.챗봇을 통한 고객 데이터 분석과 통찰

챗봇을 단순한 고객 서비스로만 생각하기에는 발생하는 데이터의 양이 엄청납니다. 소비자의 반응을 직접적으로 확인할 수 있고, 대화 프로세스는 대화 품질을 향상하는 데에 쓰일 것이며, 나아가서는 마케팅에도 활용할 수 있습니다.

지난 11월, 페이스북은 고객 관계 관리(CRM, Customer Relationship Management) 스타트업인 커스터머(Kustomer)를 인수했습니다. 커스터머는 CRM 플랫폼을 제공하지만, 챗봇 업체로도 유명합니다. 챗봇에서 발생한 고객 관계를 데이터화해 사업을 지원하죠. 페이스북은 올해 상반기부터 전자상거래 시장에 본격적으로 뛰어들었습니다.

챗봇 데이터를 활용하는 CRM 플랫폼과 통합하면 거래 및 고객 서비스에서 발생하는 고객 관계 데이터를 고도화하고, 소셜 미디어와 연결하는 것으로 디지털 광고 등 사업에 적용할 수 있으리라 기대를 모으고 있습니다.

물론 기존 고객 서비스도 많은 데이터를 만들었습니다. 단지 일정한 데이터가 아니어서 분석해 통찰력을 얻기에는 막대한 지출을 감수해야 했습니다. 시도조차 하지 못한 일입니다. 챗봇은 정형화한 데이터를 생산할 뿐만 아니라 단일화한 프로세스를 구축했을 때 고객 관계를 확대하더라도 작은 비용으로 시장 통찰력을 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

2.거래 및 결제

지금까지 챗봇의 주요 역할은 정보 제공과 간단한 상담이었습니다. 그 이상 역할을 부여하기에는 데이터 규모가 부족했고, 챗봇을 통한 데이터 수집에 관심이 부족했기 때문입니다. 그러나 페이스북의 사례처럼 챗봇과 데이터는 끊을 수 없는 관계로 발전하고 있으며, 기업들은 데이터 규모를 확대하고자 챗봇의 유지 비용도 늘리는 추세입니다.

이런 챗봇의 잠재력은 소비자의 이전 거래 데이터와 연결하는 방법으로 거래 및 결제에 관여할 틈을 얻었습니다. 올해 페이팔 등 디지털 지갑, 모바일 결제 서비스와 통합한 챗봇이 늘면서 소셜 미디어를 떠나지 않고 결제할 방법이 늘었습니다.

예컨대, 이전까지는 소셜 미디어나 메신저에서 발견한 상품의 정보를 얻으려면 판매 페이지로 옮겨가는 번거로움이 있었습니다. 현재는 상품 정보를 챗봇이 설명하면, 소비자가 상품이 마음에 들었을 때 원하는 결제 수단을 요구해 곧장 구매할 수 있습니다. 남겨진 대화로 주문 취소나 변경, 반품도 쉽게 접근할 수 있죠. 무엇보다 거래 데이터 기반으로 챗봇이 소비자에게 대화 중 다른 상품을 추천해 업셀링을 기대할 수 있다는 장점이 있습니다. 인간 영업 사원의 역할을 챗봇이 대신하는 겁니다.

3.음성봇

음성 중심 인터페이스는 꽤 익숙한 기술이 되었지만, 기계와 음성으로 대화한다는 거부감과 부족한 정확성을 원인으로 주류 인터페이스로 채택되는 데에 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 액센추어(Accenture)의 연구에 따르면, 디지털 소비자들은 음성과 텍스트 기반을 모두 가진 메시징 플랫폼을 가장 선호하는 것으로 나타났습니다. 서로 부족한 걸 보완하고 있다는 것입니다.

얼마 전까지 시장은 음성봇이 챗봇을 대체하는 시점이 올 걸 예상했습니다. 자연스러운 대화가 이뤄지는 단계라면 텍스트보다 음성이 더 효과적일 거라는 의견이었습니다. 현재는 음성봇이 챗봇에 도움 줄 수 있다는 쪽으로 인식이 바뀌었습니다.

오늘날 메신저를 통한 소통은 텍스트만 아니라 음성, 사진, 동영상 등 여러 방법으로 성립합니다. 텍스트 메시지를 주고받다가도 내용이나 상황에 따라서는 메신저가 제공하는 mVoip로 전화하기도 하죠. 챗봇도 자연스러움을 추구하면서 음성 인터페이스의 필요성이 주목받습니다. 실제 챗봇과 대화 중 콜센터로 전화하는 사례가 많기 때문입니다. 이는 챗봇이 콜센터를 대체하지 못하는 부분이므로 텍스트 대화 중 자연스럽게 음성봇으로 이어지는 프로세스가 구축된다면, 챗봇 효율성을 높이면서 일관된 디지털 경험을 제공할 수 있습니다.

4.더 똑똑하고, 브랜드 친화적인 챗봇

아웃소싱 회사 CGS(Computer Generated Solutions)의 2019년 보고서를 보면, 소비자의 86%는 챗봇이 아닌 인간 담당자와의 상호작용을 선호합니다. 응답자의 약 30%만이 챗봇이 고객 서비스 문제를 쉽게 해결할 거라고 믿습니다. 페이스북은 30만 개 이상의 챗봇을 보유하고 있는데, 이 중 약 70%가 소비자 요구를 충족하지 못하는 것으로 조사되었으니 챗봇 현황과 소비자 조사가 비슷하게 나타났습니다. 하지만 인간이냐, 챗봇이냐에서 비롯된 결과가 아닙니다.

소비자들은 브랜드와 진정한 대화를 원합니다. 브랜드가 자신을 소비자로 인지하고 있으며, 얼마나 밀접한 상호작용이 이뤄지는지 중점을 둡니다. 인간에게는 쉬운 일입니다. 반면, 몽매한 챗봇은 소비자 요구를 수용하지 못하고, 브랜드까지 멍청하게 보이도록 할 것입니다.

이미 챗봇 기술은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)를 통해 높은 대화 품질을 구현할 수 있는 단계에 놓여있습니다. 불분명한 목적으로 고도화까지 진행되는 챗봇이 소수인 게 문제죠.

5.감성을 자극하는 챗봇

소비자의 눈물을 훔치는 게 챗봇의 목적이 되진 않을 겁니다. 다만, 대부분 챗봇은 너무 정적입니다. 애플, 아마존 등 기업은 낯선 대화형 인터페이스를 친숙하게 만들기 위해 시리(Siri), 알렉사(Alexa) 등 이름을 붙이는 방법을 선택했습니다. 사용자는 시리나 알렉사가 기계라는 걸 인지하면서도 편히 부를 수 있기에 쉽게 접근할 수 있습니다.

최근 챗봇도 이름이 붙는 사례가 증가하고 있습니다. 인간 사진을 포함해 챗봇이 아닌 실제 사람처럼 느껴지게 변경하기도 합니다. 심지어 하나의 브랜드에 4~5개의 이름을 지닌 챗봇을 배치해서 매번 다른 사람이 고객 서비스를 제공하는 착각이 들게 하기도 합니다.

이런 방식은 소비자가 거부감을 가지지 않고서 챗봇과의 상호작용을 시작하도록 도움을 줍니다. 대화가 원활하게 이뤄지지 않으면 다른 방법을 찾겠으나 챗봇에 친밀감을 느낄 수 있어서 발생하는 불만이 줄어든다는 장점이 있습니다. 자연스러운 대화가 이어지는 챗봇이라면 기계라는 걸 구분하기 어려울 테고, 소비자는 브랜드와 긴밀하게 소통하고 있다고 느낄 가능성이 큽니다.

코로나19는 기업이 비대면으로 사업 성장을 견인하는 고효율 전략을 수립하도록 부추겼습니다. 그리고 시범적일 뿐이었던 AI 기술을 깊은 고민에 놓게 했으며, 가장 보편적으로 채용한 AI 기술인 챗봇은 지금과는 다른 고도화를 앞두고 있습니다. 챗봇을 과소평가할 시점을 넘어서 AI 기술의 잠재력을 판단하고, 고객 관계에 가치를 더할 때입니다.

전문가들은 챗봇이 전체 고객 서비스의 몇 %를 자동화로 전환할 수 있는지 파악부터 해야 한다고 설명합니다. 분야에 따라서는 고도화한 챗봇 도입이 낭비로 이어질 수 있기 때문입니다. 하지만 사업에 맞는 맞춤형 챗봇을 도입하면 필히 비용 절감 효과를 볼 것이라고도 말합니다. 챗봇이 기술 척도를 논하는 주제가 아니라 기업의 고객 서비스 역량을 평가할 요소로 성장했다는 의미입니다.

● LG CNS 챗봇 서비스가 더 궁금하다면?
https://www.lgcns.co.kr/Service/Chatbot-Commerce

글 l 맥갤러리 l IT 칼럼리스트