챗봇 마케팅이란 무엇인가요?

챗봇은 다양한 메시징 플랫폼, 웹사이트 또는 모바일 앱에 통합되어 고객 및 잠재 고객과 실시간으로 상호 작용을 할 수 있습니다.

마케팅에 챗봇을 사용하면 기업이 운영을 간소화하고 고객 참여를 강화하며 전반적인 마케팅 활동을 개선하는 데 도움이 되는 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 장점입니다.

연중무휴 24시간 가용성: 플랫폼은 24시간 운영되므로 고객은 정규 업무 시간 외에도 언제든지 정보나 지원에 액세스할 수 있습니다. 챗봇은 고객 쿼리에 즉각적인 응답을 제공하여 문의를 더 빠르게 해결하고 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 

다중 채널 도달 범위: 이 기술은 웹사이트 랜딩 페이지, 소셜 미디어, SMS, 메시징 앱 및 모바일 앱을 포함한 다양한 플랫폼에 통합될 수 있어 기업은 고객이 가장 활발하게 활동하는 곳에서 고객에게 도달할 수 있습니다.

비용 효율성: 챗봇이 반복적이고 일상적인 작업을 처리할 수 있어 상담사 개입의 필요성이 줄어듭니다. 이를 통해 기업은 더 복잡하고 전략적인 업무에 인력을 할당할 수 있으므로 마케팅 운영에서 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

확장성: 여러 대화를 동시에 처리할 수 있으므로 확장성이 매우 뛰어납니다. 고객 기반이 확대됨에 따라 챗봇은 비용이나 인력을 늘리지 않고도 더 많은 상호 작용을 수용할 수 있습니다.

일관성: 챗봇은 일관된 정보와 메시지를 제공하여 모든 고객이 동일한 수준의 서비스와 정보를 받을 수 있도록 합니다. 이러한 일관성은 브랜드의 무결성을 유지하고 커뮤니케이션의 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 수집 및 분석: 상호 작용 중 고객 피드백, 선호도 및 행동에 대한 귀중한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 데이터는 마케팅 캠페인을 개선하고 메시지를 개인화하며 제품 또는 서비스 제공을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

개인화: 챗봇은 사용자 상호 작용의 데이터를 사용하여 개인화된 경험과 맞춤형 마케팅 메시지를 제공할 수 있습니다.이러한 개인화는 전환 가능성과 고객 충성도를 높입니다.

리드 육성: 챗봇은 후속 메시지와 드립 캠페인을 전송하여 잠재 고객을 세일즈 퍼널로 안내함으로써 리드 육성 프로세스를 강화할 수 있습니다.

챗봇 마케팅은 고객 여정 전반에 걸쳐 챗봇과 관련된 다양한 사용 사례를 포괄합니다. 아래는 고객 지원, 데이터 수집, 리드 생성 및 개인화된 추천과 같은 몇 가지 일반적인 사용 사례를 보여주는 챗봇 마케팅 예시 시나리오입니다.

다양한 위젯과 액세서리를 판매하는 전자상거래 회사 'Acme Widgets'에서 일한다고 가정해 보겠습니다. 여러분의 목표는 챗봇을 사용하여 비즈니스의 마케팅 활동을 강화하는 것입니다.

Sarah라는 잠재 고객이 Acme Widgets 웹사이트를 방문하여 구매하려는 특정 위젯에 대한 정보를 찾습니다. Sarah가 웹사이트에 접속하자 화면 모서리에 'WidgetGuide'라는 이름의 챗봇이 환영 메시지와 함께 도움을 제공하는 팝업창을 띄웁니다.

WidgetGuide 는 위젯의 사양, 가격, 사용 가능 여부 등 위젯에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 그러나 먼저 Sarah가 보증 및 반품 정책에 대해 몇 가지 추가 질문을 하여 WidgetGuide에서 유용한 답변을 제공합니다.

Sarah는 위젯 구매에 관심이 있지만 결정을 내리기 전에 다른 모델과 비교하고 싶어 합니다. WidgetGuide가 Sarah의 관심을 알아차리고 위젯을 비슷한 모델과 비교할 수 있도록 도와주겠다고 제안합니다. Sarah는 이에 동의하고 고려 중인 다른 위젯의 이름을 알려줍니다.

WidgetGuide는 Sarah의 이메일 주소를 수집하여 비교 정보를 전송하고 뉴스레터 구독을 신청합니다. Sarah의 이메일을 수신한 Acme Widgets의 마케팅 팀은 비교 정보를 전달하는 알림을 보내고 선호도에 따라 개인화된 추천을 포함합니다. 비교 정보를 받은 Sarah는 이제 구매를 고려하고 있습니다. WidgetGuide는 며칠 후 Sarah에게 후속 조치를 취하여 이전 상호 작용과 비교 데이터를 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공합니다.

Sarah는 장바구니에 몇 가지 액세서리를 추가하기로 하고 구매를 진행합니다. 이 시나리오에서 Acme Widgets는 챗봇을 효과적으로 사용하여 잠재 고객과 소통하고 정보를 제공하며, 리드를 확보하고 개인화된 추천을 통해 리드를 육성하고 궁극적으로 리드를 고객으로 전환했습니다. 이는 챗봇이 어떻게 마케팅 전략의 필수적인 부분이 되어 고객 경험을 향상하고 판매를 촉진할 수 있는지를 보여줍니다.

다음은 강력한 전략적 접근 방식으로 새로운 챗봇을 만들고 유지 관리하기 위해 완료해야 하는 몇 가지 일반적인 작업입니다.

1. 목표 정의: 먼저 마케팅 목표를 명확히 합니다. 챗봇을 통해 달성하고자 하는 목표는 무엇인가요? 리드를 생성하거나, 고객과 웹사이트 방문자에게 정보를 제공하거나, 전환율을 높이거나, 브랜드 인지도를 높이는 것이 목표인가요? 목표에 따라 전체 전략이 결정됩니다.
   
   
2. 타겟 고객 식별: 챗봇이 누구와 상호 작용할 것인지 결정합니다. 고객의 인구 통계, 선호도, 불만 사항 및 커뮤니케이션 습관을 파악합니다.
   
   
3. 올바른 플랫폼 선택: 챗봇을 배포할 위치를 정합니다. 인기 있는 플랫폼에는 웹사이트, 메시징 앱(예: Facebook Messenger, WhatsApp 또는 Slack)이 포함됩니다.
   
   
4. 챗봇 개발: 기술 능력과 예산에 따라 자체 챗봇을 구축하거나, 노코드/로우코드 플랫폼을 활용하거나, 타사 제공업체 챗봇 서비스를 사용하거나, 사전 구축된 챗봇 템플릿을 사용할 수 있습니다.
5. 대화형 플로우 설계: 예상되는 고객 쿼리에 따라 고객을 원하는 방향으로 이동시키는 챗봇용 대화형 스크립트와 플로우을 만듭니다. 사용자를 맞이하고 일반적인 쿼리에 응답하며 복잡한 상호 작용을 처리하는 방법을 정의합니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 독특한 개성을 디자인합니다.
6. 콘텐츠 생성: 지식 창고 및 기타 정보 리소스를 사용하여 챗봇을 관련성 있고 매력적인 콘텐츠로 채웁니다. 정보를 제공하고 문제를 해결하여 사용자에게 가치를 제공합니다.
   
   
7. 테스트 및 최적화: 철저한 테스트를 수행하여 사용자 경험의 문제나 병목 현상을 파악하고 해결합니다. 사용자 피드백과 메트릭을 기반으로 챗봇의 응답을 지속적으로 최적화합니다.
   
   
8. 다른 채널과 통합: 챗봇을 다른 마케팅 채널과 통합합니다. 모든 접점에서 원활한 사용자 경험을 보장합니다.
   
   
9. 반복 및 개선: 데이터 분석에서 얻은 인사이트를 활용하여 챗봇 및 마케팅 전략을 지속적으로 개선합니다. 변화하는 고객의 요구와 트렌드에 적응합니다.

챗봇은 수십 년 동안 사용되어 왔지만, 진정한 대화형 AI가 시장에 배포된 것은 최근의 일입니다. 챗봇과 대화형 AI는 사용자와의 자동화된 상호 작용을 위해 사용되는 관련 기술이지만, 그 기능은 서로 다릅니다.

챗봇의 기능은 매우 제한적입니다. 챗봇은 FAQ에 대한 답변, 고객 지원 제공, 특정 프로세스를 통한 사용자 안내 등 미리 정의된 특정 작업이나 기능을 위해 설계되었습니다. 챗봇은 일상적이고 간단한 작업을 처리에 특화되어 있습니다. 대부분의 챗봇은 미리 정의된 규칙과 의사 결정 트리를 기반으로 작동합니다. 일련의 지침이나 스크립트에 따라 사용자의 입력에 응답합니다. 자연어 처리(NLP) 기능이 제한적이며 복잡하거나 컨텍스트가 풍부한 언어를 이해하고 응답하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 적응력이 떨어지는 경우가 많아 예상치 못하거나 스크립트에 없는 사용자 쿼리를 제대로 처리하지 못할 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 응답을 학습하거나 개선하지 못할 수도 있습니다. 일반적으로 호텔 객실 예약이나 특정 제품 또는 서비스와 관련된 일반적인 질문에 대한 답변과 같은 단일 목적의 애플리케이션용으로 구축됩니다. 그러나 챗봇은 개발 및 배포가 덜 복잡하여 간단한 작업과 애플리케이션에 적합하다는 장점도 있습니다.

반면 대화형 AI로 구동되는 가상 어시스턴트는 더 포괄적인 기능을 제공합니다. 질문에 대한 답변부터 더 복잡하고 역동적인 대화 수행에 이르기까지 다양한 작업을 처리할 수 있습니다. 대화형 AI는 인공 지능과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 실제 사람에게서 기대할 수 있는 응답에 훨씬 더 가까운 응답을 이해하고 생성합니다. 사용자의 입력과 컨텍스트에 동적으로 적응할 수 있습니다. 가상 어시스턴트는 심층적인 자연어 처리 기능을 갖추고 있어 사람과 유사한 텍스트 또는 음성 응답을 효과적으로 이해하고 생성할 수 있는 경우가 많습니다. 사용자 상호 작용을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다. 강화 학습이나 기타 기술을 사용하여 성능을 향상할 수도 있습니다.

궁극적으로 대화형 AI는 복잡성을 처리하고 상호 작용을 통해 학습하며 모든 사일로에서 다양한 용도로 사용할 수 있기 때문에 경쟁력을 유지하고 더 나은 고객 경험을 제공하고자 하는 대규모 조직에 매력적인 선택이 될 수 있습니다. 챗봇 기능은 대화형 AI 플랫폼에 비해 원시적인 수준이며, 챗봇은 오늘날 대화형 마케팅에서 AI를 통해 일어나고 있는 흥미로운 트렌드에 비해 시대에 뒤떨어지고 제한적인 것으로 여겨지고 있습니다.