대고객용 챗봇 서비스 품질 개선 컨설팅

개요

• 산업 분류: 제조
• 세부 Task: 챗봇 운영 컨설팅, 데이터 개선
• 작업량: Confidential
• 활용 서비스: 대고객용 챗봇

문제

전세계 1위 가전기업의 고객 지원 목적 챗봇을 사용하며 고객이 느끼는 불편한 경험을 개선하는 것이 목적인 프로젝트였습니다. 페르소나/문체 설계, 지식/정보 설계, 고객이 실제 사용하는 언어를 반영한 윤문, 시나리오 및 화면 구성 검토 등 챗봇 구성 요소에 대한 전반적인 제안이 필요했습니다. 기존 챗봇의 운영 히스토리를 파악을 비롯하여, 고객사 내 다양한 이해관계자 사이에서 소통하며 솔루션을 찾아나가는 과정이 필요해 커뮤니케이션 비용이 큰 상황이었습니다.

해결 방안

• 기존 운영 챗봇 문제점 규명
  운영하고 있던 챗봇의 문제점을 시나리오, 답변, 버튼, UI의 4가지 방향으로 확인하고, 이를 경쟁사의 동일 목적 챗봇과 비교한 후 개선안을 제시했습니다. 빠르게 수정 가능한 것과 많은 시간이 소요되는 작업을 구분하여 반영 계획을 설정하였으며 그 과정에서 고객사 내 이해관계자와 협의를 진행했습니다.

• 대화 시나리오 및 인텐트 구조 개선
  불필요하게 긴 시나리오의 Depth를 조정하였습니다. 또한 인텐트 혼선이 발생하고 정확도에 영향을 미칠 수 있는 지점을 발견하여 인텐트 구조를 개선하는 방안을 제시했습니다.

• 가벼운 페르소나 설계 및 반영
  고객 친화적인 챗봇을 위해 대화 목적에 맞는 간단한 페르소나를 설계하고 이를 챗봇 대화에 반영했습니다. 쉬운 어휘, 내용 전달이 쉽고 빠른 문장으로 윤문을 진행하고 맞춤법, 띄어쓰기, 문장부호 및 사용 어휘를 통일하는 작업을 거쳐 신뢰도를 높였습니다.

• 운영/관리를 돕는 템플릿 제공
  이후에도 내부 운영/관리가 용이하도록 챗봇 관리 기준과 시나리오 플로우 차트, 설계서 등 관련 템플릿을 제안했습니다.

프로젝트 결과

• 사용자 친화적인 챗봇 인터페이스 및 대화 경험 구현
• 고객사 내 다양한 이해관계자를 연결하는 커뮤니케이션 진행

이 프로젝트의 데이터 기획은 아래 Project Manager가 담당했습니다.
임소은, 박지현, 류현영, 이승헌

TEXTNET 소개

지금의 딥러닝을 있게 한 AI Guru 제프리 힌튼의 데이터셋 'ImageNet'에 어원을 둔 TEXTNET은 (주)스피링크가 운영하는 AI/챗봇을 위한 텍스트 데이터 설계 및 구축 서비스입니다.

TEXTNET은 언어학, 심리학, 전산언어학 석·박사를 포함한 전문 인력으로 구성된 언어전문가 그룹으로서, 고객사의 니즈에 부합하는 텍스트 데이터를 설계·가공·구축하고 내부 R&D를 통해 설계 방식을 지속적으로 개선하여 최적의 데이터 설계 방법을 제안합니다. 프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련 작업자를 선별하여 투입하고, 체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.

TEXTNET은 삼성, LG, KT, SK 등 유수 대기업의 데이터 구축 파트너로 함께하며 금융, 마케팅, 콘텐츠, 메타버스, 서비스 기획, CS 등 다양한 도메인을 다루고 있습니다.