신규 도입한 챗봇에서 겪는 시행착오를 바탕으로 서비스 품질을 향상하는데 집중하는 한편 음성봇과 AICC(AI Contact Center)등 대화형 서비스 영역을 확장하고 있습니다. 초기 챗봇 프로젝트는 챗봇 서비스를 신규로 도입하여 서비스를 한다는 것 자체에 의의를 두었다면, 최근 프로젝트는 실제 운영과정에서 겪는 시행착오를 바탕으로 기능을 고도화하고 서비스 품질을 향상하는데 집중하고 있습니다.

대화형 서비스는 자연어를 처리하고 모델을 학습하는 언어 AI엔진과 프레임워크의 비중이 매우 크지만, 실제로 서비스를 성공적으로 구현하기 위해서는 사용자와 봇 간에 자연스럽게 대화를 할 수 있도록 시나리오를 구성하고 편리한 사용자 인터페이스를 제공하는 것이 중요합니다. UX전문가는 사용자 경험 기반의 서비스 기획과 기술적 경험 및 이해을 바탕에 둔 설계를 통하여 봇의 성능을 극대화하고, 사용자에게 원하는 정보를 제공할 수 있도록 사용자와 신기술의 자연스러운 연결을 위한 리더쉽을 발휘합니다.

UX전문가는 맥락에 따라 사용자의 의도를 잘 파악해서 연결된 서비스를 통해 총체적인 경험을 제공해야 합니다. 대화 에이전트의 대화 서비스 기획 방법, 대화기획, 채널 UI설계, 역량/마인드셋 등 How 요소를 기반으로 정체성, 맥락파악, 의도파악, 감정 대응 등의 What 요소를 설계하여야 합니다. 단일 문장만으로는 내용 파악 및 의미 구분이 어려워 사용자의 맥락적 의도를 파악하는 것이 서비스 품질의 핵심입니다.

또한 사용자의 감정을 인식하여 감정에 따라 같은 문장에서의 다른 의도를 파악할 수 있어야 합니다. 실제 대화 환경에서는 비언어적 요소를 확인할 수 있지만 대화형 서비스에서는 사용자의 언어만을 분석하여 감정을 유추해야 합니다. 이러한 감정 인식을 기반으로 사용자에게 개인화 서비스를 제공하고 서비스 품질에 미치는 치명적 영향력을 UX개선을 통해 완화할 수 있습니다.

대화형 서비스는 반복적인 설계-구현-테스트의 Iterative Process를 설계에서 운영까지 적용하여 대화 모델을 지속적으로 개선해 나가는 것이 중요합니다. 일반적으로 대화형 서비스에는 연계된 유관 솔루션들이 있기에 유기적인 서비스 구조를 설계하고 대화가 발생하는 플랫폼에 최적화된 설계를 진행합니다.

서비스 컨셉과 더불어 대화 주체인 에이전트의 System Persona를 정의하고 주요 시나리오를 기반으로 프로토타입을 제작하여 적합성을 검증합니다. 대화형 빌더와 환경을 분석하여 인터랙션을 설계하고 챗봇의 경우에 한하여 UI인터페이스 설계를 진행합니다. 대화 모델의 적절한 인텐트 분석 설계를 진행하고 이에 기반한 대화 흐름을 테스트합니다.

대화형 서비스 구축시 사용자 행동을 관찰하는 이유는 사용자 요구가 제한적 범위 내에 정형화되어 있지 않은 음성 기반 서비스는 특정 상황이 주어져야지만 해당 발화가 발생하게 되는 특성으로 인해 정적인 형태의 사용자 조사로는 사용자 요구나 맥락의 파악이 어렵기 때문입니다. 또한 주변 환경의 영향을 많이 받기 때문에 서비스가 필요한 장소, 시간, 상황 등을 보다 정확하게 포착할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

분석 단계에서는는 실사용자 로그 데이터를 분석하여 가치 있는 대화 시나리오를 위한 인사이트를 도출합니다. 또한 사용자 행동 및 사용환경을 관찰하여 Painpoint를 포착합니다. 사용자의 일상적 문맥을 더 자세히 살피고 분석하여 가치 있는 대화 시나리오를 위한 인사이트를 도출합니다. 단시간에 파악하기 힘든 일상 속의 문제나 니즈를 파악하기 위해 관찰 중심의 사용자 조사 기법을 활용하고 대화 흐름, 발화 인식률, 대화 시간, 시기별 트렌드 등 사용자 행동 관점에서 대화형 서비스를 분석합니다.

기존의 PC/모바일 서비스를 대화형 서비스로 단순히 옮기는 것은 무의미하며 채팅, 음성의 UX특징을 반영하여 특화된 서비스를 기획해야 합니다. 동일한 서비스 시나리오도 챗봇이냐 음성봇이냐에 따라 설계가 달라지게 됩니다. 음성봇은 제한된 음성 정보와 인터페이스를 고려하여 요점 중심으로 간결하게 답변을 구성하며, 챗봇은 텍스트와 보조적인 시각 정보들을 활용하여 상대적으로 풍부한 답변을 구성할 수 있습니다.

대화형 서비스는 봇의 Persona에 대해 고민을 하지 않을 수 없는데 단순히 사람다운 감성을 전달하는 봇이 아니라 서비스 목적과 브랜딩 관점의 일관된 시스템 Persona 기반의 응답 디자인이 필요합니다. 말투나 어휘 등 상세 답변 스타일에 퍼소나가 반영되며 음성봇의 경우 성별, 음도, 강도, 말속도 등 목소리의 구체적인 요소를 정의하게 됩니다.

고객 요구사항과 타겟 사용자의 니즈를 조화롭게 연결하고 챗봇, 음성봇의 UX가치를 최적화하는 대화형 서비스 제안/컨설팅 업무를 수행합니다. 서비스 목적과 사용자 니즈에 부합하는 대화 설계를 수행하며 구현 환경에 따라 인터페이스 설계를 통해 대화와 화면간 Seamless UX를 구현합니다. 대규모 프로젝트에서는 모든 대화를 설계할 수 없기 때문에 UX가이드를 제작하여 배포하고, 설계 결과물을 모니터일하고 재교육하는 역할을 수행합니다.

이러한 과정에서

20년 이상의 축적된 경험을 바탕으로 다양한 산업군에서 수많은 고객들과 함께 디지털 성장을 이루고 있습니다. 고객의 비지니스를 가장 잘 이해하고 혁신적인 기술을 활용하여 고객의 디지털 비지니스의 성장을 돕고 있습니다.