매력적이고 유용한 챗봇을 만드는 방법

캐피탈 원. 어도비 벽돌. 도미노에도 하나 있습니다. 그들은 챗봇이며 빠르게 유비쿼터스되고 있습니다. 형편없는 챗봇은 반복해서 "미안해요, 이해가 안 돼요"라고 말합니다(또는 더 나쁜 것은 "오류"). 또는 FAQ 페이지를 검색하십시오.

그러나 좋은 챗봇 경험을 만드는 것은 무엇입니까? 사람들이 챗봇에서 기대하는 테이블 스테이크는 무엇이며 그 경험을 망치는 것은 무엇입니까? 이 기사에서 우리는 이러한 질문에 답하고 챗봇을 성공시키기 위해 콘텐츠 디자이너로서 무엇을 할 수 있는지 알아볼 것입니다.

무엇이 챗봇을 독특하게 만드는가?

챗봇은 사람의 대화를 복제하는 프로그램입니다. 대부분의 챗봇은 의사 결정 트리를 사용하여 대화를 생성합니다. 그들은 핵심 단어를 인식하고 그에 따라 응답하거나 최종 사용자가 대화를 지시할 옵션을 선택할 수 있도록 합니다.

챗봇이 무엇인지 정의하는 것과 마찬가지로 중요한 것은 무엇이 아닌지 식별하는 것입니다. 챗봇이 무엇인지 살펴보고 무엇이 아닌지 살펴보겠습니다.

챗봇은 대화형 디자인의 한 형태입니다.

챗봇은 사람의 대화를 복제하고 대부분의 챗봇은 의사결정 트리를 사용하여 그렇게 합니다. 그들은 핵심 단어를 인식하고 그에 따라 응답하거나 최종 사용자가 대화를 지시할 옵션을 선택할 수 있도록 합니다.

대화형 디자인은 웹페이지의 헤더와 텍스트, Google Home 및 Alexa와 같은 음성 UI 또는 챗봇을 통해 제공되는 모든 대화형 콘텐츠 를 광범위하게 나타냅니다. 이처럼 챗봇 콘텐츠는 대화형 디자인의 한 유형 이지만 둘은 동일하지 않습니다. 챗봇은 채팅 인터페이스(때때로 "라이브 채팅"이라고도 함)를 통해 상호 작용하는 인간이 아닙니다. 특히 전산화된 시스템이다.

이것이 왜 중요합니까? 디자인 및 엔지니어링 팀은 청중과 소통하는 가장 좋은 방법을 결정할 때 속기법을 사용할 가능성이 높습니다. 나는 디자이너들이 “그럼 우리 [회사]가 [청중들]에게 암호를 확인하라고 말할 것입니다.”라고 말하는 것을 자주 듣습니다. 이 경우 디자이너는 페이지의 텍스트를 통해 청중에게 "말하기"를 언급하거나 챗봇이 청중에게 알리기 위해 나타날 것임을 암시할 수 있습니다. 개념 단계 초기에는 팀이 어떤 형태의 대화형 디자인을 염두에 두고 있는지는 중요하지 않을 수 있지만 최종 결과가 챗봇인 경우 궁극적으로 콘텐츠 팀이 훨씬 더 많은 작업을 담당하게 됩니다. 이를 염두에 두고 팀이 염두에 두고 있는 대화형 디자인의 형태를 명확히 하는 것이 유용합니다.

챗봇이 아닌 대화형 디자인의 한 예는 대화형 UI 입니다. Oscar Insurance에는 몇 가지 모범 사례로 개발한 대화형 UI가 있습니다.

• 헤더는 완전한 문장입니다.
• 양식에는 특정 지침이 포함된 도움말 텍스트가 있습니다(예제 대신).
• 카피는 청중을 "당신"이라고 부르는 2인칭으로 작성됩니다.

음성 UI는 또한 청중에게 "말"할 수 있으며 팀이 이를 고려하고 있다면 Alexa, Google Home 및 Siri에 대한 경쟁자를 구축하거나 이러한 시스템이 다운로드할 수 있는 앱을 구축할 가능성이 더 큽니다. 다시 말하지만, 이는 개념적 관점에서 동일하게 들릴 수 있지만 요구 사항은 크게 다릅니다. 음성 UI에는 시각적 디자인이 없으며 최종 사용자가 행동을 취하도록 촉발하거나 유도하는 기능이 없습니다. 이는 최종 사용자가 먼저 앱을 열지 않고도 알림을 실행할 수 있는 전화 앱과 완전히 대조적입니다.

챗봇은 (많은) 질문에 답할 수 있습니다

이 설명에서 챗봇이 완벽한 대답인 것처럼 들릴 수 있습니다. 알림을 실행할 수 있고, 시각적 UI를 통합하고, 대화형입니다! 확실히, 챗봇의 인기는 부분적으로 이러한 이점 때문입니다. 그러나 이것은 인간의 대화가 최종 사용자와 연결하는 가장 좋은 방법이라는 가정을 만들 수 있습니다. 때때로 그것은 사실이지만 항상 그런 것은 아닙니다!

Michael J Metts의 Button 토크 "죄송합니다. 도와드릴 수 없습니다"에서 그는 회사가 목표가 무엇인지 알아야 하고 챗봇이 그 목표를 달성하는 데 도움이 될지 결정해야 한다고 말했습니다. 이것은 환상적인 접근 방식입니다. 챗봇은 해결책이며 문제의 해결책일 때 사용해야 합니다.

고객 서비스와 판매는 일반적으로 챗봇이 달성하기에 좋은 목표입니다. 두 경우 모두 문제는 "우리 고객 서비스 팀이 일반적인 질문에 어떻게 신속하게 응답할 수 있습니까?" 또는 "우리 영업 팀이 많은 직원 시간을 사용하지 않고 고객이 제품 또는 서비스에 대해 빠르고 쉽게 배울 수 있도록 어떻게 도울 수 있습니까?"일 수 있습니다. 이러한 경우 챗봇은 사람들이 전화를 걸고 기다리지 않고도 원하는 답변을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

그러나 문제가 "우리 병원이 건강 문제를 더 정확하게 진단하는 방법" 또는 "우리 은행이 직원이 고용주로부터 잃어버린 급여를 찾는 데 더 빨리 도움을 줄 수 있는 방법"이라면 챗봇은 적절하지 않을 수 있습니다. 인간 의사는 챗봇보다 훨씬 정확하며 최종 사용자는 이를 알아차릴 것입니다. 마찬가지로, 은행의 챗봇은 급여를 추적하는 데 필요한 수많은 고용주의 급여 시스템에 연결할 수 없을 것입니다. 최종 사용자는 챗봇의 답변을 원한다고 생각할 수 있지만 챗봇이 질문에 답할 수 없을 때 빠르게 신뢰를 잃게 됩니다.

간단히 말해서 챗봇은 인적 오류의 가능성이 많기 때문에 미묘한 차이나 극도로 복잡한 상황을 처리하는 좋은 방법이 아닙니다 . 이러한 상황에서 "빠른" 및 "정확한" 작업을 수행하기에는 변수가 너무 많습니다.

챗봇은 알고리즘이 아닙니다

챗봇은 콘텐츠만큼만 좋다는 사실을 절대 잊지 마십시오. 예, 챗봇은 알고리즘으로 제어되며 기계 학습으로 강화될 수 있습니다. 그러나 기계 학습이 시작되기 전에 챗봇은 일련의 규칙과 말할 콘텐츠가 필요합니다. 그것이 콘텐츠 디자이너, UX 작가 또는 콘텐츠 전략가가 정의하는 역할입니다.

우리는 AI 윤리에 관한 대화에서 이것을 자주 봅니다. 음성 비서와 챗봇은 종종 성차별적이고 인종적으로 편향된 것으로 식별됩니다. 디자인 및 엔지니어링 팀이 의식적으로 선택했기 때문에 편견이 없습니다. AI 윤리학자 Josie Young이 TED 강연에서 인용한 것처럼, 그들은 "그것을 구축한 팀의 관점에서 편향을 반영하기" 때문에 편향되어 있습니다.

챗봇을 만드는 사람들에게 이것은 의식적으로 반성차별주의자이자 반인종차별주의자 가 되어야 함을 의미합니다. 우리는 챗봇을 신중하게 구축해야 하며 AI가 배우기를 원하는 콘텐츠가 디자인될 때까지 머신 러닝을 연결하지 않아야 합니다. 많은 일과 마찬가지로 챗봇이 하는 일은 이야기의 절반에 불과합니다. 그것은 "질문에 대답"할 수 있습니다. 그러나 어떤 질문과 방법은 무엇입니까? "사람들을 다음 단계로 안내"할 수 있지만 적절한 다음 단계는 무엇이며 챗봇은 문제가 발생했을 때 어떻게 대응합니까? 다시 말해, 진정한 영향을 미치는 것은 챗봇이 수행하는 작업을 수행하는 방법입니다.

챗봇 참여를 위한 모범 사례

팀에서 챗봇을 구축하고 있다면 이미 선행 작업을 많이 하셨기를 바랍니다.

• 챗봇이 올바른 솔루션이라고 결정하셨습니다.
• 어떤 시스템을 사용할 것인지와 같은 기술적 제약을 식별했습니다.
• 자동 고침 또는 내장 동의어 사전과 같이 해당 시스템에서 어떤 기능을 사용할 수 있는지 살펴보고 있습니다.

지금은 일부 경영진이 "연결하고 작동시키십시오!"라고 말할 때입니다. 그리고 "무엇을 꽂으셨나요?!"라고 말해야 합니다. 언급했듯이 챗봇은 단순한 알고리즘이 아니며 디자인할 콘텐츠가 있습니다. 챗봇을 위한 콘텐츠를 구축할 때입니다. 챗봇을 인도적으로 만들기 위한 5가지 모범 사례를 살펴보겠습니다.

1. 행동을 정의하십시오.
2. 응답 유형을 구분하십시오.
3. 로봇 자신을 포용하십시오.
4. 각 시나리오에 대한 톤을 만듭니다.
5. 오류에 대한 설계.

1. 행동 정의

챗봇은 모든 것에 대한 마법의 솔루션이 아니기 때문에 사람들이 챗봇으로 달성할 수 있는 특정 사용자 흐름에 작업에 집중해야 합니다 . 예를 들어, FedEx 또는 USPS와 같은 회사의 챗봇을 구축한다고 가정해 보겠습니다. "패키지 추적" 및 "우편 주소 업데이트"와 같은 샘플 사용자 흐름을 나열할 수 있습니다. 즉, 최종 사용자가 챗봇에게 패키지 추적에 대한 도움을 요청하면 "추적 번호가 무엇인가요?"라고 응답할 수 있습니다. 하지만 샤봇은 그 한계를 알아야 합니다. 아마도 목표 중 하나는 "신뢰 구축"일 것입니다. 따라서 최종 사용자가 "누군가 내 이름으로 메일 사기를 저질렀습니다"라고 말하면 챗봇은 애도를 표하고 최종 사용자를 실제 고객 서비스 에이전트에게 신속하게 연결할 수 있습니다. 목표가 "신뢰 구축"이었기 때문에 챗봇을 구축하는 팀은 기술 또는 법적 제한이 없더라도 민감한 정보와 관련된 모든 것을 사람이 처리해야 함을 인식해야 합니다.

이 문제에 대해 올바른 방법은 없습니다. 대부분의 조직에는 챗봇의 목표를 식별하는 데 도움이 되는 몇 가지 형태의 가치 제안 또는 설계 원칙이 있습니다. 이미 정의된 일부 요구 사항도 있을 수 있습니다. 따라서 목표는 요구 사항을 피상적으로 볼 수 있으며 목표가 정의된 후에 요구 사항이 더 구체적입니다.

Franklin Mint Federal Credit Union의 디지털 마케팅 이사인 Mike Bunner 부사장과의 인터뷰에서 Bunner는 챗봇이 없다면 "우리 콜센터는 평소보다 3배 많은 전화를 받을 것"이라고 말했습니다. 그들의 목표는 "고객 서비스 시간 단축"으로 가정할 수 있습니다. 이것은 도움이 될 수 있는 "인기 주제"를 제안하는 챗봇의 초기 프롬프트와 잘 연결됩니다. 아마도 이러한 인기 주제는 사람들이 고객 서비스 팀에 전화하는 가장 일반적인 이유일 것입니다. 같은 인터뷰에서 Bunner는 봇이 회원 지원 콘텐츠에서 직접 콘텐츠를 가져왔다고 말했습니다. 많은 조직과 마찬가지로 Franklin Mint에는 유용한 콘텐츠가 많았지만 사람들이 이를 볼 수 있도록 하는 데 문제가 있었습니다.

2. 응답 유형 분리

챗봇이라고 하면 다음 두 가지 중 하나를 생각할 수 있습니다.

1. 최종 사용자가 입력하는 모든 유형에 응답하고 핵심 단어와 구문을 통해 원하는 것을 선택하는 챗봇.
2. 일련의 의사 결정 트리를 따라가는 챗봇으로 최종 사용자에게 몇 가지 옵션 중에서 선택하도록 요청한 다음 사용자 흐름을 통해 가져옵니다.

챗봇은 이 중 하나 또는 둘 다를 수행할 수 있으며 목표로 하는 것이 무엇인지 아는 것이 중요합니다. 사실, 의사 결정 트리에 초점을 맞추려고 해도 사용자가 스크립트에서 벗어날 가능성이 있습니다. 이를 염두에 두고 챗봇이 어떻게 반응하기를 원하는지 고려하십시오. 누군가가 "도와주세요" 또는 "사람과 대화하세요"라고 말하면 어떻게 라우팅하시겠습니까?

챗봇의 단어 연관을 생각할 때 단어에는 컨텍스트가 있음을 기억하십시오. 최종 사용자가 프로필을 편집할 때 "전화번호"를 입력하면 전화번호를 편집할 위치를 보고 싶어할 것입니다. 그러나 챗봇이 인식하지 못하는 것을 입력했다면 챗봇은 "이해할 수 없습니다"라고 말한 다음 최종 사용자가 "전화번호"를 입력하면 고객 서비스 라인을 찾는 것일 수 있습니다. 이것은 엔지니어링 및 콘텐츠 전략이 협력하여 잘 설계되고 잘 구축된 봇을 만들 수 있는 기회입니다.

이러한 종류의 사려 깊은 계획은 최종 제품에 나타날 것입니다. 예를 들어 Adobe의 챗봇은 여기에서 실패합니다. 최종 사용자에게 자유형을 요청하는 것으로 시작하지만 응답을 받은 후 봇은 최종 사용자에게 세 가지 옵션 중 하나를 선택하도록 요청합니다. 사용자로서 봇이 "Adobe 제품"과 같은 간단한 키워드를 이해할 수 없는 경우 입력하라는 메시지를 받은 이유가 궁금합니다.

3. 로봇 자신을 포용하라

챗봇이 무엇을 할 수 있는지 알게 되면, 챗봇이 어떻게 할 것인지 생각할 때입니다. 무엇보다도 챗봇이 사람인 척 하지 마세요. 전 고객을 대상으로 한 연구에서 고객의 80% 이상이 챗봇과 상호 작용하는 것이 편안하고 챗봇에 이름과 성격이 있는 것을 좋아한다는 사실을 발견했습니다. 하지만 챗봇이 사람인 척 했을 때 그 같은 사람들은 봇과 조직에 대한 믿음을 빨리 잃었습니다.

고객과의 한 대화는 사람들이 사람과 대화하는 것이 옵션이라는 것을 안다면 챗봇과 대화할 것인지에 관한 것이었습니다. 테스트 결과 예, 그렇게 할 것으로 나타났습니다! 사실, (필요에 따라) 사람이 있다는 것을 최종 사용자에게 안심시키는 것은 실제로 챗봇과 대화할 때의 편안함을 증가시켰습니다.

Hopelab의 팀은 암에 걸린 십대를 위한 챗봇인 Vivibot을 구축했을 때도 비슷한 결과를 얻었습니다. 십대와 젊은 성인은 종종 부모나 의료 전문가에게 털어놓는 것을 피합니다. 그러나 Hopelab은 챗봇이 일부 장벽을 제거했음을 발견했습니다. 동료 심사를 거친 무작위 대조 연구에서 그들은 Vivibot이 귀중한 정서적 지원을 제공할 뿐만 아니라 불안도 개선한다는 것을 보여줄 수 있었습니다.

Vivibot은 몇 가지 이유로 흥미로운 챗봇의 예입니다. 첫째, 봇은 일회성 솔루션이 아니라 지속적인 정서적 지원 도구입니다. 이는 봇이 반복적으로 들리지 않도록 다양한 응답을 해야 함을 의미합니다. 둘째, Vivibot은 건강 관련 봇으로서 민감한 주제를 다룰 필요가 있었습니다. 그녀는 가능한 한 투명해야 했고, 인간에 대해 털어놓는 것이 편하지 않을 때 그녀에게 의존하는 사람들을 소외시킬까봐 일반적인 "좋은 소리"를 기본으로 하지 않았습니다.

Vivibot이 둔감한 것으로 나타났다고 상상해 보십시오. The Worst Chatbot Fails에 기고한 작가 Emily Cummins는 UX Magazine의 "UX Bear"가 "할머니에게 봇 이라는 용어를 어떻게 설명하시겠습니까?"라고 묻는 예를 보여줍니다. 에밀리는 "할머니가 돌아가셨어요"라고 답하고 엄지손가락을 치켜세웠다. 이것은 UX Bear의 약간 혼란스러운 응답이지만 Vivibot에서는 잠재적으로 파괴적일 것입니다.

가까운 장래에 캘리포니아와 같이 인간을 가장한 봇에 대한 법률을 통과시키는 주를 더 많이 보게 될 것입니다. 세계의 Chat Bears에게는 불필요한 것처럼 보일 수 있지만 정치 또는 의료와 같이 영향력이 있거나 민감한 주제에는 분명히 중요합니다.

4. 각 시나리오에 대한 톤 만들기

콘텐츠 전략가가 "목소리와 어조"를 만들 때 둘은 다른 것입니다. 목소리 는 브랜드 개성과 같습니다. 그것은 무엇이든 상관없이 회사가 어떻게 들리는지 식별합니다. 그러나 음색 은 상황에 따라 다릅니다. 음성은 "친절한" 것일 수 있지만 친근한 소리는 성공 메시지와 오류 메시지에서 다릅니다.

챗봇은 회사와 다른 목소리를 내야 합니다. "오 안돼!"와 같은 말을 할 수 있습니다. 또는 "당신 때문에 행복합니다." 회사가 할 수 없을 때. 이를 위해 챗봇 음성을 만드는 첫 번째 단계는 챗봇이 말하는 단어 목록을 작성하는 것입니다. 챗봇이 최종 사용자에게 응답하여 그들이 들었다는 것을 알리는 것이 중요합니다. 즉, 챗봇은 "알겠습니다" 또는 "이해합니다"와 같은 말을 하는 데 많은 시간을 할애하고 이러한 계약 토큰이 어떻게 들리는지 알아야 합니다. 챗봇이 "예" 또는 "예" 또는 둘 다라고 말합니까? "알았어" 그리고 "알았어" ? "훌륭합니다" 그리고 "알겠습니다" ? 매개변수는 챗봇이 "okie smokie"라고 응답한 다음 나중에 "시간 내주셔서 감사합니다"라고 응답하지 않도록 챗봇이 일관되게 들리도록 도와주지만 챗봇이 지나치게 로봇처럼 들리지 않도록 충분한 동의 토큰도 필요합니다.

도미노의 챗봇에서 봇은 "훌륭하다"와 "알았다"와 같은 계약 토큰을 교대로 사용하지만 응답을 이해할 수 없는 경우 오류 토큰이 없습니다. "그 주소가 어느 도시에 있습니까?"라는 질문의 중복(내 응답을 이해하지 못했다는 사실에 대한 언급 없이)은 처음에 봇이 고장난 것 같다고 생각하게 했습니다.

5. 오류에 대한 설계

다른 UI와 마찬가지로 챗봇도 첫인상 을 남길 수 있는 기회는 단 한 번 뿐입니다. 경험이 순조롭지 않고 단순하지 않다면 사람들은 돌아오지 않을 것입니다. 이를 염두에 두고 챗봇에는 잘 작성된 오류 메시지가 있어야 합니다. 챗봇의 오류 메시지는 "이해가 안 됩니다. 원하는 것이 무엇인지 다시 말씀해 주시겠습니까?” 하지만 훨씬 더 많은 일을 할 수도 있습니다.

예를 들어, 챗봇이 MVP인 경우 오류 메시지에 "오늘은 [기능]을 도와드릴 수 없지만 몇 주 후에 다시 물어보세요."와 같은 내용이 표시될 수 있습니다. 또는 최종 사용자가 챗봇이 절대 제공하지 않는 것을 요구하는 경우 "고객 서비스에 전화하여 도움을 요청할 수 있습니다."와 같은 대안을 제안하십시오.

무료 타이핑을 허용한다고 가정하면 누군가가 챗봇이 이해하지 못하는 단어나 구문을 입력할 위험이 있습니다. 이 경우 챗봇은 설명을 요청하거나 "이해할 수 없습니다"라고 말할 수도 있습니다. 그러나 최종 사용자가 루프에 빠지지 않도록 하십시오! 챗봇이 두세 번 시도한 후에도 이해할 수 없으면 최종 사용자에게 사람과 연결해 보라고 제안합니다.

즉, 오류 계획은 단순히 "이해할 수 없습니다." 또는 "도와드릴 수 없습니다."를 넘어선 것입니다. 잘 만들어진 챗봇은 최종 사용자가 완료하려는 작업을 보는 방식을 고려합니다. 예를 들어 챗봇을 사용하여 직원이 다가오는 급여, 세금 공제 및 기타 요청된 세전 공제를 확인하는 데 도움이 될 수 있는 급여 시스템을 생각해 보십시오. 이와 같은 시스템에서 챗봇은 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다.

• 다음 급여는 언제 발송될 예정입니까?
• 무통장 입금을 설정하고 싶습니다.
• 401k 공제는 언제 변경할 수 있습니까?

급여 시스템이 직원의 혜택 중 일부와 연결되어 있을 수 있습니다. 예를 들어 직원이 공제를 변경할 수 있도록 구성된 흐름이 있을 수 있습니다. 그러나 급여 챗봇 팀은 직원이 다음과 같은 관련 질문 및 문제를 가지고 올 수 있음을 알고 있어야 합니다.

• 병가를 가면 어떤 혜택을 받을 수 있습니까?
• 401k 할당을 변경해야 합니다.
• 마지막 급여를 받지 못했습니다.

급여 시스템도 복리후생 시스템일 가능성은 거의 없습니다. 하지만 챗봇 팀은 직원들이 능력의 관점에서 생각하지 않는다는 것을 알아야 합니다. 그들은 필요의 관점에서 생각합니다. "내 401k를 처리해야 합니다"는 공제를 설정하기 위해 한 시스템으로 이동하고 할당을 변경하기 위해 다른 시스템으로 이동하는 것을 의미할 수 있습니다. 챗봇이 "그건 도와드릴 수 없어요"라고만 대답하면 챗봇이 실패한 것입니다. 우리의 가상 급여 시스템은 대신 구성원에게 시스템을 설명하고 HR 담당자와 이야기하도록 권장함으로써 선의를 구축할 수 있습니다.

Webflow의 고객 지원 챗봇은 수행할 수 있는 작업을 정의할 뿐만 아니라 사용자에게 미리 다음과 같이 알려주는 훌륭한 작업을 수행합니다. 이메일로. 참고: 이메일을 통해 도움을 주는 것이 가장 효과적인 것으로 확인되었기 때문에 현재로서는 전화나 실시간 채팅을 통한 지원을 제공하지 않습니다.” 이것은 오류가 발생하기 전에 문제를 해결하는 것이기 때문에 이것을 오류 메시지로 생각하지 않을 수도 있습니다.

내부적으로 이것은 팀이 가능한 것의 기술적인 관점이 아니라 최종 사용자의 관점에서 사용자 흐름을 정의해야 함을 의미합니다. Webflow가 자신의 관점에서만 사물을 고려했다면 자신이 하지 않는 일을 명확히 할 생각을 하지 않았을 것입니다. 그들은 단지 그들이 할 수 있는 문제를 해결했을 것이고 잠재적으로 사용자가 전화할 전화번호를 찾을 수 없는 이유(예를 들어)를 궁금해하게 만들었습니다.

챗봇에 인간미를 더하다

물론 챗봇은 사람이 아니다. 그러나 그것은 또한 사람에게 두 번째 선택이 아닙니다. 챗봇은 사람들이 질문에 대한 답을 쉽게 얻을 수 있도록 돕고, 취약하다고 느낄 때 연결할 수 있으며, 복잡한 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 이것은 많은 도구와 마찬가지로 많은 잠재적인 문제에 대한 완벽한 솔루션입니다.

이 챗봇의 제작자로서 우리에게는 중요한 임무가 있습니다! 적절한 응답, 인도적인 어조, 유용한 사용자 흐름을 만들어야 합니다. 우리는 다양한 분위기와 다양한 요구를 가진 사람들에게 응답하는 콘텐츠를 작성해야 합니다. 즉, 다음 단계를 예상하고 적절하게 안내해야 합니다. 무엇보다 투명하고 신뢰할 수 있는 봇을 만들어 그들과 상호작용하는 사람들이 그들이 제공하는 정보를 신뢰할 수 있도록 해야 합니다.

기억하십시오: 챗봇이 비즈니스 목표와 사용자 요구를 달성할 수 있도록 조치를 정의하십시오. 챗봇용 스크립트를 작성하고 챗봇이 스크립트 외 요청에 응답할지 결정합니다. 로봇 자신을 포용하고 인간인 척 하지 마십시오 . 각 시나리오에 대한 톤을 만듭니다. 마지막으로 챗봇이 오류를 원활하게 처리할 수 있는지 확인하세요.

챗봇은 사람이 아니라 프로그램입니다. 하지만 잘 설계된 프로그램은 청중에게 행복과 편안함을 가져다 줄 수 있습니다 ! 이 5단계를 통해 챗봇은 최종 사용자와 인간에 가까운 연결이 가능합니다. 이제 여러분의 차례입니다. 다음 모범 사례를 따르고 청중이 봇에 어떻게 반응하는지 알려주십시오.