Kakao Enterprise · B2C 기업 파트너 AI 챗봇 프로젝트
B2B2C 챗봇 프로젝트
파트너 VOC에서 시작해, 직접 운영할 수 있는 챗봇으로
실제 고객 문의 데이터를 분석해 주요 인텐트를 정의하고, 사용자가 답을 찾도록 단계별 대화 흐름을 설계했습니다. 출시 후에는 파트너사가 직접 관리하고 개선할 수 있도록 운영 체계도 함께 만들었습니다.
B2C 기업에 24시간 고객 응대는 필수가 됐습니다. AI 어시스턴트 운영 경험을 바탕으로 Kakao i Connect와 NLP 챗봇, 고객 응대 솔루션을 활용한 금융·리테일 프로젝트를 진행했습니다.
- 팀 · 기간
- 파트너 · Kakao XFN 팀 · 프로젝트당 6개월
- 회사
- Kakao Enterprise
범위 · 배경상세 보기
B2C 기업에 24시간 고객 응대는 필수가 됐습니다. AI 어시스턴트 운영 경험을 바탕으로 Kakao i Connect와 NLP 챗봇, 고객 응대 솔루션을 활용한 금융·리테일 프로젝트를 진행했습니다.
역할 / 역량FDM (Forward Deployed Manager)Product / Conversation Designer
산출물제품 정책UX 디자인API 아키텍처대화 설계
기간2021.02 - 2023.03 · 프로젝트당 6개월
배경
배경 · 맥락
24/7 연결 수요 증가와 고객 대기 시간 급증
팬데믹으로 문을 닫으면서 컨택센터가 흔들렸고 고객 접점도 줄었습니다. 수요는 이용자 5,000만 명의 국내 1위 메신저 KakaoTalk과 파트너사 앱으로 옮겨 갔습니다.
많은 파트너에게는 챗봇 서비스를 만들고 꾸준히 운영할 전문 인력이 부족했습니다.
서비스 부담
1년 만에 5배 늘어난 고객 응대 대기 시간
팬데믹으로 컨택센터 운영이 멈추면서, 상시 디지털 응대가 꼭 해결해야 할 운영 과제로 떠올랐습니다.
고객 응대 대기 시간 증가
출처: 전국은행연합회
역할 · 결정
오너십
제품 방향을 만든 결정
- 미션
- 파트너마다 다른 VOC를 분석해 공통 구축 절차와 대화 설계 기준을 만들었습니다.
- 내 결정
- 실제 고객 문의 데이터를 분석해 주요 인텐트를 정의하고, 사용자가 답을 찾도록 단계별 대화 흐름을 설계했습니다. 출시 후에는 파트너사가 직접 관리하고 개선할 수 있도록 운영 체계도 함께 만들었습니다.
- 트레이드오프
- 정확도가 높은 핵심 질문은 미리 정의하고, 그 밖의 질문은 생성형 응답으로 보완했습니다.
- 주도한 일
- FDM (Forward Deployed Manager) · Product / Conversation Designer. 제품 정책, UX 디자인, API 아키텍처, 대화 설계.
가설 · HMW 접근
“고객사에 최적화된 AI 챗봇을 제공하면서 운영도 지속 가능하게 하려면 어떻게 해야 할까?”
챗봇은 한 번 만들고 끝나는 제품이 아닙니다. 파트너 워크숍을 통해 MVP와 로드맵, 핵심 기능을 함께 정했습니다.
챗봇은 꾸준히 살펴보고 학습시켜야 합니다. 고객사가 직접 서비스를 관리하고 개선할 수 있도록 운영 체계와 도구를 함께 설계했습니다.
리서치 · 전략
사용자 리서치
금융·리테일·IT·고객 응대 이해관계자 인터뷰
인터뷰 참여자
- NH투자증권 고객 응대 담당자·IT 엔지니어
- 한국투자증권 고객 응대 담당자·IT 엔지니어
- Kakao i Connect Skill Builder Product Owner
- GS리테일 IT·인프라 담당자
- GS리테일 고객 응대 담당자
VOC 데이터 분석
분석·전처리 평균 VOC 건수
인식률 개선 인텐트로 정의한 질의 유형
온프레미스 NLU 생성·학습 발화
부분 생성형 AI로 사전 정의 30개 인텐트 밖까지 확대
자유로운 질문은 스몰토크와 웹 기반 답변 생성, 금융 지식 봇으로 대응했습니다. 학습 데이터는 실제 VOC에서 만들었습니다.
제품 · 실행
성과
Kakao i Connect 챗봇
기업의 요구와 최종 사용자의 필요를 함께 살펴 파트너별 챗봇을 만들었습니다.
웰컴 응답 사용자 경험
처음 온 사용자는 챗봇으로 무엇을 할 수 있는지 알기 어렵습니다. 웰컴 메시지와 카드 버튼으로 가능한 서비스를 보여 주고, 자주 쓰는 기능으로 바로 이어지게 했습니다.
가이드 사용자 경험
모호한 요청에는 먼저 큰 범주로 답합니다. 이어서 상세 안내와 예시를 보여 주어 더 정확하게 물을 수 있도록 돕습니다.
생성형 AI 지식 검색 봇 기능
팬데믹 시기 주식 투자자가 급증하면서 금융이 낯선 신규 사용자와 문의가 함께 늘었습니다.
GPT-2 기반 지식 검색 봇이 금융 용어와 IPO 같은 기본 개념을 설명했습니다. 문의 부담은 줄고 사용자의 금융 이해도는 올라갔습니다.
임팩트
임팩트
6개 챗봇 출시로 검증한 구축·운영 체계
금융·리테일 챗봇 6개를 출시하며, 다음 프로젝트에도 적용할 수 있는 구축 절차와 운영 기준을 정립했습니다.