대화형 분석이란 무엇인가요?

가트너(Gartner)에 따르면, 컨택 센터에서 대화형 AI를 도입하면 2026년까지 상담원 인건비를 800억 달러 절감할 수 있을 것으로 예측합니다.¹ 점점 더 많은 고객이 이러한 애플리케이션을 통해 조직과 상호 작용함에 따라, 이 분야는 고객 관계 관리(CRM)의 핵심 구성 요소가 되었습니다.

이러한 분석은 대화의 내용, 맥락, 의도, 감정 및 기타 관련 측면을 이해하는 데 중점을 둡니다. 목표는 실행 가능한 인사이트를 얻어 고객 경험을 개선하고, 서비스 품질을 향상하며, 관리자가 더 많은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것입니다.

대화형 분석의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 자연어 처리(NLP): NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. 대화형 분석은 텍스트 또는 음성 입력에서 의미와 컨텍스트를 추출하기 위해 NLP 기술에 크게 의존합니다.
   

• 감정 분석: 여기에는 사람의 말 속에 담긴 고객의 감정이나 어조를 파악하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 기업은 고객 만족도를 측정하고 잠재적인 문제나 우려 사항을 파악할 수 있습니다.
   

• 의도 인식: 의도 인식은 고객의 쿼리 또는 요청 이면에 있는 목적이나 목표를 이해하는 것입니다. 이를 통해 기업은 관련 응답을 제공하고 대화형 상호 작용의 효율성을 개선할 수 있습니다.
   

• 고객 여정 분석: 대화형 분석은 여러 접점에서의 고객 상호 작용을 분석하고 비즈니스와의 여정에 대한 인사이트를 얻는 데 사용할 수 있습니다.
   

• 성과 모니터링: 기업은 대화형 분석 소프트웨어를 활용하여 챗봇이 탑재된 셀프 서비스 대시보드와 같은 대화형 인터페이스의 성능을 추적할 수 있습니다. 이 과정에서 응답 시간, 문제 해결률 등의 KPI를 측정하고, 개선이 필요한 부분을 식별할 수 있습니다.
   

• 주제 추출: 대화형 분석은 대화의 주요 주제 또는 주제를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 가장 관련성이 높은 문제에 집중하고 고객 문의의 추세나 패턴을 파악할 수 있습니다.
   

• 개인화 및 추천: 기업은 대화를 분석하여 고객의 행동과 선호도를 기반으로 맞춤형 응답과 추천을 제공할 수 있습니다.

대화형 분석은 기업이 고객의 요구를 더 잘 이해하고, 상호작용을 최적화하며, 데이터 기반 의사 결정을 통해 고객 경험과 운영 효율성을 개선할 수 있도록 지원합니다. 대화형 분석의 작동 방식은 다음과 같습니다.

이 프로세스는 대화형 데이터를 수집하는 것부터 시작됩니다. 이 과정에서는 채팅 기록, 통화 녹음, 이메일 상호 작용, 소셜 미디어 메시지, 음성 어시스턴트와의 대화 등 다양한 데이터 소스를 활용할 수 있습니다. 고객 데이터가 수집되면(음성 데이터의 경우, 텍스트로 변환하는 전사 과정이 필요함) 텍스트를 정리하고 정규화하기 위해 전처리를 수행하는데, 이 과정에서 노이즈와 불필요한 정보가 제거됩니다. 이 단계에서는 토큰화(텍스트를 단어나 구로 분할), 소문자 변환, 불용어(‘그리고’, ‘그’ 등과 같은 일반적인 단어) 제거와 같은 작업이 포함됩니다.

그런 다음, 대화의 내용과 의미를 이해하기 위해 NLP 기술이 적용됩니다. NLP 알고리즘은 전처리된 텍스트를 분석하여 개체, 감정, 의도, 컨텍스트 및 기타 언어적 특징을 식별합니다.

NLP 및 머신 러닝 알고리즘이 데이터를 처리하면 분석 플랫폼이 인사이트와 메트릭을 생성합니다. 기업은 고객 선호도, 감정, 자주 발생하는 문제, 트렌드에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 정보는 시각화 툴을 통해 명확하고 직관적인 방식으로 고객 인사이트를 제시하여 사용자가 정보를 해석하고 행동에 옮길 수 있도록 도와줍니다. 새로운 데이터가 수집되면 시스템은 모델을 업데이트하여 시간이 지남에 따라 더욱 정확하고 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.

대화형 분석은 다양한 산업에 활용됩니다. 몇 가지 주요 사용 사례는 다음과 같습니다.

대화형 분석은 챗봇, 가상 어시스턴트 또는 콜센터 상담사와의 고객 상호 작용을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객이 자주 겪는 문제를 파악하고, 상담원의 성과를 모니터링하며, 응답 시간을 개선하여 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

기업은 컨택 센터로의 전화 통화나 챗봇 상호 작용과 같은 다양한 대화형 채널에서 수집된 고객 피드백을 분석하여 고객 선호도, 불만 사항, 제품 또는 서비스에 대한 전반적인 감정에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

대화형 분석은 판매 상호 작용 중 고객의 문의 내용을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기업이 이를 활용하면 추가 판매(업셀링) 및 교차 판매(크로스셀링) 기회를 식별하고, 고객 응답을 기반으로 마케팅 메시지를 최적화할 수 있습니다.

고객과의 대화를 분석하면 개별 고객의 선호도와 행동에 기반한 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 고객 여정을 매핑하여 참여도와 유지율을 개선하는 데 도움이 됩니다.

금융 기관은 대화형 분석을 활용하여 고객과의 상호 작용 중 의심스러운 활동이나 사기 행위를 감지하여 보안 조치를 강화할 수 있습니다.

대화형 분석 툴을 사용하여 고객 상호 작용 중에 규정 및 내부 정책 준수를 모니터링하여 업계 표준을 준수하는지 확인할 수 있습니다.

대화형 분석은 강력하고 유망하지만 성공적인 구현과 효과적인 사용을 위해 해결해야 하는 몇 가지 과제도 있습니다. 대화형 분석의 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 자연어의 모호성 및 가변성: 자연어는 본질적으로 모호하며 개인마다 크게 다를 수 있습니다. 대화에는 속어, 구어체 또는 비표준 문법이 포함될 수 있어 NLP 알고리즘이 의도와 감정을 정확하게 해석하기가 더 어려워집니다.
   

• 컨텍스트 민감성: 대화에서 의미 있는 응답을 생성하려면 맥락을 이해하는 것이 중요합니다. 그러나 대화 전반에 걸쳐 컨텍스트를 캡처하고 유지하는 것은 복잡할 수 있으며, 특히 여러 차례의 상호 작용에서는 더욱 그렇습니다.
   

• 데이터 품질 및 노이즈: 대화형 데이터에는 노이즈가 많고 오류, 맞춤법 오류 또는 불완전한 정보가 포함될 수 있습니다. 품질이 낮은 데이터는 NLP 모델의 정확성에 영향을 미치고 오해의 소지가 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.
  
  
• 학습 데이터 편향: NLP 모델은 과거 데이터를 기반으로 학습하는데, 기존 데이터에 포함된 편향이 그대로 반영될 수 있습니다. 편향된 학습 데이터는 편향된 응답으로 이어져 잠재적으로 피해를 주거나 고정 관념을 강화할 수 있습니다.
  
  

• 확장성 및 성능: 대량의 실시간 대화를 처리하려면 확장 가능한 고성능 인프라가 필요합니다. NLP 알고리즘의 처리 속도가 충분히 빠르지 않다면, 반응형이 뛰어난 대화형 인터페이스를 원활하게 제공하는 데 문제가 될 수 있습니다.
   

• 다국어 지원: 언어마다 고유한 언어적 특성과 구문 구조가 있기 때문에 음성 분석에서 여러 언어를 지원하면 더 복잡한 문제가 발생합니다.
   

• 개인정보 보호 및 데이터 보호: 대화형 분석에는 민감한 고객 상호 작용 분석이 포함됩니다. 데이터 개인정보 보호를 보장하고 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 필수적이지만, 개인화된 응답을 제공하는 것과 고객 정보를 보호하는 것 사이에서 균형을 맞추는 것은 어려울 수 있습니다.
   

• 지속적인 학습 및 적응: 대화형 분석 시스템은 새로운 데이터와 변화하는 사용자 행동을 기반으로 지속적으로 적응하고 개선해야 합니다. 새로운 데이터를 원활하게 통합하고 모델을 업데이트하는 것은 지속적인 과제입니다.
   

• 사용자 신뢰 및 수용: 챗봇 앱과 상호 작용하는 고객은 개인정보 보호, 데이터 보안 또는 응답의 정확성에 대해 우려할 수 있습니다. 사용자의 신뢰와 수용을 구축하는 것은 대화형 AI 이니셔티브의 성공에 매우 중요합니다.

이러한 과제를 해결하려면 지속적인 연구, NLP 및 AI 기술의 발전, 데이터 수집, 모델 학습 및 시스템 설계에 대한 신중한 접근 방식이 필요합니다. 이러한 장애물을 극복하면 조직은 대화형 분석 솔루션의 많은 이점을 실현할 수 있습니다.