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  • KMAC, 천차만별인 챗봇 만족도…중요한 건 기술 아닌 `섬세한 운영`

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  • 천차만별인 챗봇 만족도…중요한 건 기술 아닌 '섬세한 운영'#1. 최근 건강검진을 받은 이모씨(42)는 과거 문진 과정에 없었던 ‘정신건강’ 관련 항목이 추가된 것을 발견했다. 해당 검진을 하려면 별도의 앱을 스마트폰에 깔아야 하는 번거로움이 있었지만, 인공지능(AI) 상담원과의 대화가 예상보다 훨씬 매끄러웠고 추가 질문도 적절한 곳에 배치돼 있다는 인상을 받았다.

    #2. 김모씨(43)는 항공권 예약 변경을 위해 접속한 항공사 챗봇과의 대화에서 큰 스트레스를 느꼈다. 챗봇이 제시한 항목에 예약 변경 메뉴가 있기는 했지만 희망하는 날짜로의 예약 변경은 불가능하다는 메시지만 나올 뿐 이유가 제시되지 않았기 때문이다. 챗봇은 계속 다른 메뉴를 제시했지만, 그가 원하는 내용은 없었다. 그는 결국 콜센터 업무시간을 기다려 장시간 대기 끝에 상담원과 통화했다.

    모바일 메신저를 기반으로 인공지능(AI) 기술을 접목한 챗봇 서비스가 증가하고 있다. 기술 발달로 챗봇이 대화형 자연어 질문이나 응답을 처리하는 것이 보다 원활해지고, 젊은 세대를 중심으로 전화보다 메신저로 대화하는 것이 익숙해진 덕분이다. 여전히 불편을 느낀다는 반응도 나오지만, 전반적인 서비스 만족도는 조금씩 개선되는 추세다.


    무엇보다 챗봇은 시간 제약 없이 비대면으로 서비스받을 수 있다는 장점이 있다. 연중무휴 24시간 챗봇 응대가 가능해지면서 상담원과 통화 연결이 되지 않아 오랜 시간 기다리는 불편이 줄어든 것이다. 특히 상담이 몰리는 시간대, 비교적 단순하고 반복적인 질문을 처리할 때 챗봇이 업무 효율성을 크게 높여주고 있었다.

    챗봇은 상담원과 달리 ‘개인화’할 수 있다. 개인의 메신저처럼 쓰이기 때문에 개인에게 맞는 서비스를 추천해주고 최적화하는 것이 가능하다. 챗봇의 유용성이 알려지면서 관련 시장 규모는 가파르게 성장하고 있다. 글로벌 시장조사 업체 마켓앤드마켓에 따르면 전 세계 챗봇 시장은 지난해 3조원 규모였다. 2024년에는 약 11조원까지 가파르게 성장할 것으로 이 업체는 전망하고 있다.

    국내서도 고객 대응 채널을 다양화해 분산 효과를 보려는 목적, 또 온·오프라인 채널을 통합하는 ‘옴니채널’ 활용 목적 등으로 챗봇 도입에 큰 관심을 보이는 기업이 수년간 크게 늘었다.



    8개 은행 챗봇 심층 조사
    챗봇 시장 규모가 커지면서 관련 서비스 품질에 대한 고객 체감 정도를 측정해야 할 필요성도 높아지고 있다. 한국능률협회컨설팅(KMAC·대표이사 사장 한수희)은 최근 ‘2022 한국 산업의 서비스품질 지수(KSQI) 챗봇 부문’ 조사 결과를 발표했다. KSQI는 서비스 품질에 대한 고객의 체감 정도를 나타내는 지수다.

    이번 조사는 금융서비스 업종 8개 은행을 대상으로 이뤄졌다. 사전에 교육받은 전문 모니터 요원이 고객 입장에서 2022년 11월 한 달 동안 각 챗봇에 접속해 서비스 만족도를 수치화하는 방식으로 조사가 진행됐다.

    KMAC 비대면 채널 운영사무국에서는 챗봇 단계를 1단계-챗봇 서비스, 2단계-지능형 비서, 3단계- 감성 비서로 정의하고, 서비스를 이용하는 고객 여정에 따른 고객경험(CX)을 바탕으로 7개 차원을 구성했다. 7개 차원은 접근성, 사회적 현존감, 사용성 및 효율성, 문제 해결 능력, 폴백 메시지, 개인화, 종료로 이뤄져 있다.




    고객이 원하는 건 빠른 문제해결
    KMAC의 조사 결과를 살펴보면 몇 가지 시사점이 있다. 우선 챗봇 중에 기술적으로 더 우수한 유형이 있지만, 사용자의 만족도를 결정하는 것은 기술보다 세심한 운영이라는 것이다.

    챗봇의 개발 유형은 △단순 질문형 △메뉴 전개형 △단순 대화형 △AI 대화형 등으로 나뉜다. 뒤로 갈수록 성능이 더 우수하다고 할 수 있다. 이번 조사 대상인 은행 업종에선 단순 대화형과 메뉴 전개형을 합한 복합 형식이 많았다.

    사실 고객은 챗봇이 어떤 방식으로 학습하고 답변하는지 관심이 없다. 그저 정확하고 빠르게 문제를 해결할 수 있기를 바랄 뿐이다. 따라서 고객의 질의에 제대로 답변하지 못했을 때 챗봇이 고객에게 보내는 메시지인 ‘폴백(fallback)’ 항목은 그야말로 ‘답답도’를 가르는 대목이다.

    조사 결과 AI 학습을 할 경우 미답변 항목에 대해 지속해서 개선하고 업데이트할 수 있다는 장점이 있지만, 실제 사용자 입장에선 효율성과 답변 정확도 측면에서 챗봇 담당자의 운영 역량이 서비스 품질을 좌우하는 가장 큰 요인인 것으로 나타났다. 지속적인 업데이트도 중요한 요인이다.



    고객 눈높이 맞추긴 아직 일러
    두 번째는 고객의 눈높이가 챗봇의 실제 수준보다 높다는 점이다. 은행 고객 그룹 인터뷰 결과에 따르면 고객들은 챗봇의 가장 중요한 부분으로 문제 해결 능력을 꼽았고, 사용성과 효율성은 그다음이었다. 그런데 챗봇 서비스품질 평가 결과를 보면 접근성과 사회적 현존감은 높게 나왔지만, 문제 해결 능력은 7개 차원 중 여섯 번째, 사용성과 효율성은 네 번째에 그쳤다.

    세 번째 시사점은 초기 경험의 중요성이다. 연령대별로 상담 채널 선호도는 다르게 마련인데 고연령층은 콜센터를, 20~30대 저연령층은 모바일 검색을 활용한 셀프서비스를 선호했고 해결이 안 되면 콜센터를 찾았다. 그런데 텍스트를 선호하는 20~30대조차도 ‘챗봇을 제일 먼저 시도한다’는 답은 없었다. 챗봇에 대한 불만족스러운 초기 경험 때문에 다시 챗봇을 이용하지 않으려 하는 게 이유였다. 그런데도 24시간 연중무휴 접근이 가능한 점과 콜센터 상담이 원활하지 않을 때는 챗봇을 쓰는 경향이 관찰됐다.

    네 번째는 챗봇이 아직 갈 길이 멀다는 점이다. AI 기술이 상당히 발전했지만 아직은 걸음마 단계로, 고객이 명확한 단어와 완벽한 문장으로 단순한 것을 물어볼 때만 겨우 일정 부분 대응하는 수준이라는 게 KMAC의 평가다. 결국 ‘챗봇으로 다 하는’ 시대, 상담원이 필요 없는 시대는 아직은 멀었다는 얘기다.

    이기동 KMAC 사업가치진단본부장은 “고객에게 어떤 서비스 가치를 제공할 수 있는지를 먼저 고민해 볼 필요가 있다”며 “챗봇과 상담사가 서로를 보완하며 공존할 수 있는 생태계 조성을 통해 일하는 방식 변화 및 업무 효율성 제고, 고객 경험 향상을 목표로 하는 것이 바람직하다”고 조언했다.


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