고객은 의인화된 챗봇 더 선호하고 흥정도 시도

Based on “Estimating the Impact of “Humanizing” Customer Service Chatbots.” (2021) by Scott Schanke, Gordon Burch, Gautam Ray in Information Systems Research, Articles in Advance.

무엇을, 왜 연구했나?

인공지능(AI) 기술은 다양한 분야에 적용돼 혁신을 주도하고 있다. 그중 자연어 처리 기반의 챗봇은 자동화 고객 서비스 솔루션 중 하나로 고객과 기업이 반복되고, 정형화된 문자 기반 소통을 할 때 기존 고객 서비스 직원을 대체하는 수단으로 널리 활용되고 있다. 챗봇이 고객과 기업 간 소통의 주요 채널로 급부상함에 따라 기업은 고객 경험 관점에서 보다 고객 친화적인 챗봇을 디자인해 도입할 필요성이 커진다. 이를 위해 사회적 상호작용의 일환으로 기존 사람들 간 상호작용에서 나타나는 눈 깜빡임 또는 표정 등의 의인화 요소를 챗봇에 적용하는 방안이 있다. 기존 인간-컴퓨터 상호작용 연구 또는 인간-로봇 상호작용 연구들에 따르면 의인화된 기술은 사용자의 신뢰, 인터페이스 사용의 만족도를 높이는 데 긍정적인 영향을 줄 수 있는 반면 사용자들에게 불안감과 비협조적인 반응을 이끌어낼 수도 있다. 본 연구는 AI 기반의 자동화된 고객 서비스 챗봇의 의인화가 온라인 쇼핑몰 거래에 미치는 영향을 분석했다.

무엇을 발견했나?

연구팀은 챗봇의 의인화가 온라인 거래에 미치는 영향을 분석하기 위해 미국의 양방향 온라인 여성 의류 거래 회사에서 필드 실험을 수행했다. 양방향 온라인 의류 거래는 고객에게 판매뿐 아니라 고객이 입던 옷을 회사에 재판매를 할 수 있는 사업 모델을 기반으로 한다. 고객은 회사에 자신이 입던 옷을 판매하기 위해 웹사이트에 정해진 양식을 작성한다. 또 고객 담당 직원과 이메일 혹은 온라인 메신저로 판매하려는 옷에 대해 설명하고, 예상 매입가 정보를 받고, 배송 정보를 공유하는 등의 과정을 거친다. 연구진은 기존 온라인 양식을 작성하고, 온라인 메신저를 통해 고객 담당 직원이 수행하던 매입 과정을 AI 기반 챗봇으로 구현해 대체했다.

본 연구에 활용된 챗봇은 의인화 요소를 갖추고 있는데, 예컨대 이름을 가지며, 덜 격식적인 언어를 구사하고, 현재 할 말을 타이핑 중이라는 안내를 했다. 또 바로 대답을 하지 않고 1분당 70단어를 구사하도록 지연 시간을 둬 마치 사람이 응답하는 것과 같은 효과를 줬다. 상황에 맞춰 일정 수준의 농담도 구사하도록 설계했다. 이런 의인화 요소를 무작위로 배정해 의인화 요소가 없는 대조군 챗봇과 반응을 비교한 결과 의인화 요소가 많을수록 챗봇을 통한 고객 거래 성사 건수가 늘어났다. 또 흥미롭게도 의인화된 챗봇을 상대한 고객은 회사가 제시한 가격에 더 민감한 반응을 보이는 것으로 나타났다. 다시 말해, 고객은 비의인화된 챗봇이 제시한 가격에 대해서는 별다른 사안 없이 수용한 반면 의인화된 챗봇이 제시한 가격에 대해서는 가격이 적절한지 또는 가격 협상 가능성이 있는지를 면밀하게 확인하려 했다.

연구 결과가 어떤 교훈을 주나?

이번 연구 결과는 고객이 소통하는 상대방이 사람인지, 자동화된 프로그램인지에 따라 다른 기대와 반응을 나타낸다는 점을 알려준다. 이는 기업이 반복되는 정형화된 고객 대응 업무를 자동화된 고객 서비스로 대체하고자 할 때 서비스 디자인을 어떻게 해야 하고 운영해야 하는지에 대한 시사점을 준다. 특히 고객이 의인화된 챗봇을 상대로 가격이 정당한지, 협상 가능성이 있는지 확인하는 등 의인화 요소가 없는 챗봇보다 더 민감하게 따지는 현상은 기존의 사람 기반 고객 응대 서비스가 반복적인 매뉴얼에 따른 업무일지라도 균질적인 서비스를 제공하지 못했음을 반증한다.

균질적인 서비스 제공은 고객과의 소통이 필수적인 리테일 기업에 중요한 과제이다. 기업이 고객 서비스 솔루션을 도입하는 이유는 비용 절감과 더불어 균질적인 서비스를 제공할 수 있기 때문이다. 하지만 챗봇 같은 자동화된 고객 서비스 솔루션은 숙련된 직원에 비해 사회적 지능이 결여돼 높은 수준의 고객 경험을 제공하기 어렵다는 우려가 있다. 본 연구는 자동화 고객 서비스 솔루션에 의인화 요소를 추가하면 사회적 지능을 일부 보완하는 동시에 균질적인 서비스 제공이 가능함을 보여준다.

그렇다면 자동화 솔루션에 어떻게 의인화 요소를 반영할 수 있을까? 기업은 비용 절감을 위해 무작정 자동화 고객 서비스 솔루션을 도입하기에 앞서 우선 기존 숙련된 직원들이 고객을 응대할 때 제공하는 최적의 고객 서비스 요소가 무엇인지 발굴해야 한다. 그리고 해당 요소를 자동화 고객 서비스 과정에 반영할 수 있는지 검토하고, 순차적인 실험을 통해 효과적인 고객 응대 패턴을 찾아 이를 자동화 고객 서비스 솔루션에 학습시키는 과정이 수반돼야 한다. 이런 과정을 통해 기존 숙련된 고객 서비스 담당 직원들은 자동화된 고객 서비스 솔루션에 사회적 지능을 학습시킬 수 있으며 사람과의 직접적인 소통이 필요한 고객 혹은 서비스에 집중할 수 있을 것이다. 이는 AI 기반 자동화 고객 서비스 솔루션뿐 아니라 전사적 디지털 전환 전략의 도입 및 운영에도 도움이 될 것이다.


이동원 홍콩과학기술대학교 경영대학 정보시스템(ISOM) 교수 dongwon@ust.hk
필자는 KAIST에서 컴퓨터공학 학사, IT 비즈니스 석사를 받고 미국 메릴랜드대에서 정보시스템 박사 학위를 받았다. 메릴랜드대에서 강의했으며 2017년부터 홍콩과기대 경영대학에서 조교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 비즈니스 데이터 분석, 모바일 커머스, 디지털 너지 디자인, 정보 시스템 경제 등이다.