Chatbot UX – 디자인 팁 및 고려 사항

디자이너들은 50년 넘게 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 만들어 왔습니다. 그러나 대화형 사용자 인터페이스(CUI)로의 모험은 미지의 영역에 진입하고 있습니다. CUI는 매체가 그래픽 요소(버튼 및 링크)에서 인간과 같은 대화(감정 및 자연어)로 변경되는 인간-컴퓨터 상호작용의 새로운 물결입니다.

대화형 사용자 인터페이스는 문자나 음성을 통해 실제 사람과 대화를 모방하는 소프트웨어인 챗봇인 경우가 많습니다. 챗봇은 제품 추천, 티켓 예약, 음식 주문 등에 사용할 수 있습니다. 답변을 찾기 위해 화면의 버튼을 누르는 대신 사용자는 "NBA에 대한 최신 뉴스는 무엇입니까?"와 같은 질문을 봇에게 할 수 있습니다. 또는 "내 계정에 얼마의 돈이 있습니까?"

일반적인 고객 쿼리에 응답하고 연중무휴 지원을 제공할 수 있는 고객 지원 챗봇을 통합하면 시스템을 구현하는 회사의 고용 비용이 크게 줄어듭니다. 고객 지원 에이전트는 챗봇이 처리할 수 없는 복잡한 질문만 처리하면 되기 때문입니다.

대화형 인터페이스를 통해 기업은 신속하고 유용한 고객 상호 작용(앱이나 웹 사이트보다 더 자주)을 생성할 수 있으며 많은 기업에서 챗봇을 빠르게 도입했습니다. 이코노미스트(Economist)의 연구에 따르면 설문에 응한 200명 이상의 기업 임원 중 75%가 2020년 이전에 회사에서 AI 가 적극적으로 구현될 것이라고 말했습니다.

2년 전 저는 은행에서 일하면서 챗봇 UX 디자인에 대해 깊이 알아볼 기회가 있었습니다. 은행은 라이브 에이전트를 고용하여 Facebook에서 고객 지원을 제공했지만 새로 출시된 Facebook Messenger API를 사용하여 대출 계산, 신용 카드 제안, 고객 지원, 지점 또는 ATM과 같은 기본적인 뱅킹 기능을 제공하는 챗봇을 만들기로 결정했습니다. 위치.

당시 챗봇 경험 디자인에 대한 정보와 프레임워크가 전반적으로 부족했기 때문에 향후 챗봇 프로젝트에서 사용할 수 있는 메모를 하기로 결정했습니다. VUI(음성 사용자 인터페이스)는 종종 챗봇 디자인의 일부이지만 이 특정 프로젝트에서는 텍스트만 사용했으므로 이 기사에서는 텍스트 기반 챗봇에 중점을 둘 것입니다.

다음은 우수한 챗봇 경험을 만드는 데 관심이 있는 디자이너를 위한 일련의 팁과 모범 사례입니다.

팁 1: 플랫폼에 대해 알아보기

챗봇은 기존 플랫폼의 제약 내에서 또는 웹사이트나 앱을 위해 처음부터 설계할 수 있습니다.

한편으로, 회사의 웹사이트나 모바일 앱에 연결되는 챗봇을 디자인하면 디자이너는 맞춤형 브랜드 경험을 만들 수 있는 자유를 얻게 됩니다. 디자이너는 특정 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 지정 버튼, 색상 팔레트 및 기타 구성 요소를 만들 수 있습니다. 브랜드 가이드라인 내의 모든 사용 사례에 맞는 고유한 UI 솔루션을 구축할 수 있는 기회입니다.

반면에 챗봇은 Facebook Messenger, Slack, Kik 또는 Telegram과 같은 플랫폼을 통해 만들 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 발견, 제안, 지불 및 주문과 같은 기성 요소를 제공합니다. 글꼴, 이미지 크기 등과 같은 형식 지정을 위한 시각적 구성 요소도 제공합니다(일부 제한 있음).

예를 들어 Messenger Bot의 빠른 회신 요소에는 응답 버튼에 대한 문자 제한이 있습니다. 대화는 이후 플랫폼의 기능으로 제한됩니다. 이러한 상황에서 디자이너는 버튼 크기 및 색상과 같은 일반적인 디자인 요소보다 어휘를 사용하여 더 창의적이어야 합니다.

디자이너는 디자인 프로세스를 시작하기 전에 작업 중인 플랫폼의 기능, 제한 및 기회를 잘 이해해야 합니다. 현실적이어야 하며 프로젝트 목표와 설계 제약의 균형을 맞추는 것도 중요합니다. 제품 팀은 챗봇에 대한 훌륭한 아이디어를 가지고 있을 수 있지만 플랫폼에서 UI 요소가 지원되지 않으면 대화 흐름이 실패합니다.

우리의 챗봇 프로젝트는 팀이 정말 열광했던 여러 아이디어로 시작되었습니다. 하지만 메신저 봇으로 구축해야 했기 때문에 기술적으로 작동하지 않는 아이디어를 제거해야 했습니다. Scrum 팀으로서 우리는 모두 Messenger 개발자 사이트로 이동하여 사용 가능한 기능에 몰두했습니다. 초기 아이디어를 성공적으로 구현한 흐름을 만들기 위한 여러 옵션을 찾았습니다.

팁 2: 봇의 목적 설정

디자인 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 목적을 설정하는 것입니다. 일기예보용인가요? 옷 추천? 친근한 채팅을 하고 계신가요? 챗봇 설계자는 챗봇이 최종 사용자에게 제공할 가치를 식별하는 것으로 시작하여 설계 프로세스 전반에 걸쳐 이를 참조해야 합니다. 여기에서 UX 디자이너가 연구 및 아이디어와 같은 사용자 중심의 디자인 기법을 통해 프로젝트 범위를 구성하는 데 큰 가치를 추가합니다.

내가 뱅킹 봇을 디자인하기 시작했을 때 상황에 맞는 문의는 상담원과 고객 간의 실제 대화를 이해하는 통찰력 있는 방법이었고 챗봇의 목적을 정의하는 데 도움이 되었습니다. 나는 또한 우리 팀이 비즈니스, 개발 및 관리를 포함한 프로젝트의 다양한 영역에 있는 직원들과 협력하여 만든 의미 있는 범위를 만드는 데 도움이 되는 아이디어 워크숍을 진행했습니다. 모든 사람이 자신의 의견을 말할 수 있는 권한을 부여받았고 우리는 진정으로 중요한 것에 집중할 수 있었습니다.

봇의 목적은 사용자 피드백을 기반으로 반복적으로 발전할 수 있다는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 2016년에 KLM Airlines는 원래 사용자의 티켓 예약을 돕기 위해 Facebook Messenger 챗봇을 만들었습니다. 시간이 지남에 따라 그들은 "목적지로 가져오는 데 필요한 모든 것을 안내하는" 봇의 목적을 확장했습니다. 이제 KLM 봇은 비자 준비 및 약 가져오기 알림 보내기를 포함하여 사용자가 여행에 필요한 모든 것을 지원합니다.

팁 3: 목소리 톤 설정

챗봇은 대화를 중심으로 합니다. 그들은 본질적으로 모든 전형적인 사회적 상호 작용의 모방입니다. 사용자는 일반적으로 챗봇이 감정이 없다는 것을 알고 있지만 차갑고 로봇적인 것보다는 따뜻하고 인간적인 봇의 반응을 선호합니다.

고객과 상담원 간의 실제 대화를 고려하십시오. 상담원은 고객의 행동과 반응에 따라 음성, 신체 언어 및 어휘를 지속적으로 조정할 수 있는 인간입니다. 반면 봇에는 미리 정의된 응답 패턴이 있습니다. 톤이 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 의식하는 것이 중요합니다.

챗봇이 좋은 반응을 얻으려면 의도한 사용자를 철저히 조사하여 디자이너가 적절한 개성을 부여할 수 있어야 합니다. Personality Card는 일관성을 제공하고 챗봇의 목소리 톤의 뉘앙스를 명확히 표현하는 데 도움이 되는 방법입니다. 봇은 어떤 단어를 말할 수 있습니까? 하지 말아야 할 말은? 챗봇은 어떤 유형의 이모티콘을 보낼 수 있나요? 명확하게 정의된 어조를 선택하여 디자이너는 생성된 모든 대화의 데이터를 볼 수 있습니다.

은행 고객의 목소리 톤을 만들 때 이모티콘이 일상적인 채팅에 뿌리를 내리고 감정을 설명하는 데 자주 사용된다는 사실을 알게 되었습니다. 은행 고객의 프로필 때문에 사용하는 이모티콘을 선택할 때 매우 신중했습니다. 우리는 명시적으로 전문적인 상태로 남아 있는 진지한 대화에 기여할 수 있는 몇 가지만 선택했습니다.

팁 4: 사용자의 삶을 변화시키는 사용자 흐름 만들기

챗봇은 웹사이트나 모바일 애플리케이션과는 다른 유형의 상호작용을 제공합니다. Greenberg의 글로벌 연구에 따르면 성인의 80%와 십대의 91%가 매일 메시징 앱을 사용합니다. 채팅은 분명히 현대 인간 상호 작용의 중요한 부분입니다.

챗봇의 33%만이 새로운 사용 사례에 혁명을 일으키기 위해 만들어졌습니다. 많은 봇이 단순히 기업이 챗봇 기술 물결을 따르기를 원하기 때문에 관련 없는 사용 사례를 해결하고 있습니다. LivePerson의 설문 조사에 따르면 챗봇을 사용하는 회사 3곳 중 2곳은 가장 일반적으로 고용되는 서비스인 고객 지원을 위해 챗봇을 사용합니다(일부 경우에는 불필요하게).

챗봇은 웹사이트나 모바일 앱으로 생성할 수 없는 방식으로 가치를 추가할 수 있습니다. 실제로 챗봇에 대한 사용자 흐름을 만들 때 디자이너는 문자 메시지의 숨겨진 이점 중 일부를 발견하기 위해 기본적으로 생각하는 것이 중요합니다.

챗봇의 사용 사례를 정의하면서 이전에는 웹사이트에 없었던 새로운 대출 계산 흐름을 만들기 위해 은행 관계 관리자와 고객 간의 실제 대화에서 영감을 얻었습니다. 챗봇에 플로우를 통합했을 때 기존 계산 방식보다 더 많이 사용되어 새로운 유스 케이스의 가치를 입증했습니다.

새로운 챗봇 경험의 또 다른 예는 디자이너 Adrian Zumbrunnen이 만들었습니다. 그는 자신의 웹사이트를 처음 방문하는 방문자를 환영하도록 전면 챗봇을 디자인했으며 사용자가 상호작용 초기에 연락할 수 있는 옵션을 제공하여 메시지를 쉽게 보낼 수 있도록 했습니다. Adrian은 트래픽이 1000%까지 증가했다고 보고했습니다! 그리고 단 48시간 만에 그는 봇과 채팅한 사람들로부터 250개 이상의 이메일을 받았습니다.

팁 5: 상세한 챗봇 UX 디자인으로 사용자 안내

대화의 가능성은 무한합니다. 사용자가 봇과 처음 채팅을 하러 왔을 때 원하는 것은 무엇이든 물어볼 수 있습니다. 그러나 이는 미리 결정된 응답을 사용하여 대화를 진행하는 데 문제가 발생할 수 있습니다. 디자이너는 의도한 대화를 통해 사용자를 이끌 사용 흐름을 책임지고 디자인해야 합니다.

사용자 인터페이스 디자인의 경험적 원리 중 하나는 사용자가 시스템에서 자신이 어디에 있고 무엇을 기대하는지 알 수 있도록 충분한 지침을 제공하는 것입니다. 대화 중에 어떤 유형의 정보를 입력해야 하는지 이해할 수 있도록 각 질문을 매우 명확하게 하는 것이 중요합니다.

예를 들어 유창한 대화를 시작하고 봇의 목적에서 벗어나지 않으려면 환영 메시지에 챗봇의 의도를 명확하게 설명해야 합니다.

개방형 질문을 통해 사용자는 챗봇이 지원하지 않을 수 있는 방식으로 응답할 수 있으므로 개방형 인텐트를 사용하는 대신 폐쇄형 인텐트가 사용자를 흐름에 유지합니다. 또한 막다른 대화를 피하려면 사용자를 대상으로 하는 특정 답변을 제공하는 버튼을 추가하십시오.

은행 챗봇을 디자인할 때 사용자가 금액을 입력해야 하는 질문이 있었습니다. 우리가 챗봇을 출시했을 때 '20000' '20.000' '20,000' '20000tl' '20000lira'와 같이 모든 사람들이 조금씩 다르게 반응하는 것을 보았습니다. 불일치를 간소화하기 위해 마크업 언어에 모든 가능성을 추가하여 각 버전을 허용하거나 사용자가 금액을 입력하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공하는 것 중에서 선택해야 했습니다.

팁 6: 오해에 대한 계획

챗봇과 상호작용할 때 가장 고통스러운 부분은 오해입니다. 많은 챗봇은 백그라운드에서 고급 NLP(자연어 처리)를 사용하는 반면 다른 챗봇은 간단한 의사결정 트리 논리를 기반으로 합니다. 챗봇 기술은 아직 모든 사용자 응답을 충분히 이해하여 의미 있는 방식으로 응답할 수 없습니다. 스크립트가 아무리 완벽하게 작성되더라도 어려운 상황에서는 실패할 가능성이 높습니다.

창의적인 솔루션을 갖는 것은 디자이너가 할 수 있는 가장 강력한 일 중 하나입니다. 챗봇을 디자인할 때 디자이너는 대체 시나리오를 만들어야 합니다. 사용자 인터페이스 디자인을 위한 10가지 휴리스틱(10 Heuristics for User Interface Design)의 창시자인 Jakob Nielsen은 "디자이너는 사용자가 기술 용어를 이해할 수 없다고 가정해야 합니다. 따라서 오류 메시지는 번역에서 손실되지 않도록 거의 항상 일반 언어로 표현되어야 합니다."라고 주장합니다.

오해는 불가피하며 어떤 경우에도 챗봇이 두 번 이상 실패해도 반복되지 않는 계획된 대응이 필요합니다. 이를 피하는 한 가지 방법은 챗봇이 응답하는 방식을 변경하는 것입니다. 디자이너는 실제 대화의 느낌을 주는 다양한 실패 응답을 만들 수 있습니다.

또한 챗봇의 응답은 사용자를 기존 흐름으로 전략적으로 안내할 수 있습니다. 챗봇이 실패했을 때 대체 버튼을 제공하는 것은 사용자를 대화로 되돌리는 방법입니다.

팁 7: 사용자 행동 추적 및 분석

UX 디자이너는 사용자 데이터와 사용자 경험을 향상시키는 방법을 좋아합니다. 웹사이트나 애플리케이션과 마찬가지로 챗봇은 반복적으로 개선하기 위해 추적하고 분석해야 합니다.

데이터를 추적하는 가장 좋은 방법은 챗봇용 분석 플랫폼을 사용하는 것입니다. Botanalytics와 같은 분석 플랫폼 및 분석 API는 챗봇이 사용된 방식, 실패한 위치 및 사용자가 챗봇과 상호 작용한 방식에 대한 정보를 제공합니다. 여기에는 총 사용자 수, 사용자 유지, 가장 많이 사용한 흐름, 챗봇이 이해할 수 없는 사용자의 단어 등이 포함될 수 있습니다.

사용자 만족도에 대한 데이터를 수집하는 한 가지 방법은 챗봇에 적용할 수 있는 성공 설문조사를 이용하는 것입니다. 사용자가 은행 챗봇과의 대화가 끝나면 간단한 설문조사 질문이 제공되어 정보가 만족스러운지 여부를 알 수 있습니다.

이 설문조사는 나머지 대화와 같은 대화였습니다. 사용자는 빠른 응답 버튼에서 답변을 선택하고 자유로운 형식의 피드백 메시지를 보낼 수 있습니다. 챗봇을 개선하고 사용자의 고충을 이해하려는 노력에 매우 유익했습니다.

Google 어시스턴트는 지속적인 피드백을 받을 수 있는 유사한 방법을 제공합니다. 좋아요 및 싫어요 이모티콘은 빠른 응답 버튼으로 표시되어 사용자가 언제든지 응답할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 챗봇의 응답에 만족하지 않을 경우 엄지손가락을 아래로 누르는 이모티콘이나 피드백 메시지를 보낼 수 있습니다.

디자인 사고방식의 변화

챗봇이 갑자기 등장했고 곧 사라질 것 같지 않습니다.

챗봇을 디자인하려면 디자이너가 이러한 새로운 인터페이스에 대해 생각하는 방식에 큰 변화가 필요합니다. 디자이너는 다양한 도구와 기술을 손쉽게 사용할 수 있지만 변화에 적응하고 대화형 인터페이스에 대한 역량을 향상시키기 위해 자신의 관점을 조정해야 합니다.

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