Freshchat 봇을 사용하여 의도 감지하기

Freshchat 봇과 함께 의도를 사용해야 하는 이유

향상된 챗봇 경험을 제공하기 위해 몇 가지 용어를 이해해 봅시다.

용어집

향상된 챗봇 경험을 제공하기 위해 몇 가지 용어를 이해해 봅시다.

고객 질문 / 문의: 고객이 팀과 봇으로부터 도움을 받기 위해 사용하는 문구입니다. 여기에는 고객의 모든 질문이나 의견이 포함됩니다. 기존 고객 대화에서 이러한 문구를 찾아 봇을 훈련할 수 있습니다. 예를 들어:

• "내 주문을 취소하려면 어떻게 해야 하나요?"
• "사용 가능한 결제 방법은 무엇인가요?"
• "귀사의 사무실 건물 높이는 얼마인가요?"
• "서비스에 대한 추가 정보를 어디서 찾을 수 있나요?"

고객 의도 / 의도: 고객이 연락하는 목표나 의도입니다. 예를 들어:

• "내 주문을 취소하려면 어떻게 해야 하나요?"는 주문 취소라는 고객 서비스 의도에 매핑될 수 있습니다.
• "사용 가능한 결제 방법은 무엇인가요?"는 결제 도움을 받기 위한 고객 서비스 의도에 매핑될 수 있습니다.
• "귀사의 사무실 건물 높이는 얼마인가요?"는 어떤 고객 서비스 의도에도 매핑될 수 없습니다.
• "서비스에 대한 추가 정보를 어디서 찾을 수 있나요?"는 추가 정보를 얻기 위한 고객 서비스 의도에 매핑될 수 있습니다.

발화: 고객이 동일한 의도를 전달하기 위해 사용하는 다양한 고객 문의 변형입니다. 동일한 의도에 대해 여러 발화를 사용하여 봇을 훈련합니다. 예를 들어, 다음 세 가지 발화는 모두 주문 취소라는 동일한 의도에 매핑될 수 있습니다:

• "주문을 어떻게 취소하나요?"
• "이 제품을 원하지 않습니다."
• "주문을 어디서 취소할 수 있나요?"
• "취소 절차는 무엇인가요?"

때때로 고객 문의의 의도가 고객 서비스와 일치하지 않을 수 있습니다 — 봇을 훈련할 때 이를 발화로 간주할 필요는 없습니다. 따라서 모든 발화는 고객 문의이지만, 모든 고객 문의가 봇을 훈련할 때 발화로 캡처될 필요는 없습니다. "로그인할 수 없습니다.", "사용 가능한 결제 방법은 무엇인가요?", "서비스에 대한 추가 정보를 어디서 찾을 수 있나요?"는 고객 서비스 의도를 가진 문의의 예입니다. "귀사의 사무실 건물 높이는 얼마인가요?"는 고객 서비스 의도가 없으므로, 봇이 의도 감지를 개선하기 위해 사용할 필요가 없습니다.

봇은 Flows, FAQs 및 Q&As에서 올바른 발화에 매핑할 때 고객 의도를 더 잘 감지할 수 있습니다. 고객이 설정한 답변과 유사한 의도의 질문을 할 때, 봇은 자연어 처리 모델을 사용하여 모든 FAQ, Q&A, Flows 및 Small Talk에서 답변을 찾습니다. 그런 다음 봇은 고객 질문의 의도와 가장 잘 일치하는 결과로 고객을 안내합니다.

참고: 태그를 기반으로 나타나는 FAQ를 좁히기 위해 필터링된 검색을 활성화할 수도 있습니다.

같은 질문의 각 의도에 대해 여러 발화를 문서화하면 봇이 더 빨리 학습하는 데 도움이 됩니다. 봇이 질문을 인식하지 못하면 기존 질문에 매핑하여 봇을 가르쳐서 나중에 응답할 수 있도록 할 수 있습니다.

의도 감지가 어떻게 도움이 될 수 있나요?

의도 감지 모듈을 통해 자주 발생하는 고객 문의와 발화를 Flows, FAQs 및 Q&As에 식별, 매핑 및 업데이트할 수 있습니다. 봇이 특정 의도를 감지하면 고객은 가장 관련성 있는 소스로 안내되어 개인화되고 맥락적인 지원을 받습니다.

• 고객은 더 이상 답변을 찾기 위해 목록, 메뉴 또는 구조화된 흐름을 거칠 필요가 없습니다.
• 올바른 고객 의도를 이해하면 고객을 관련 흐름으로 직접 원활하게 안내할 수 있습니다.
• 빠르고 개인화된 봇 해결은 고객 만족도와 기쁨에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
• 봇이 맥락에 따라 이해하고 응답할 수 있도록 하면 봇 대화를 에이전트에게 전달할 필요가 줄어듭니다.
• 지원 프로세스와 에이전트 생산성을 개선하고 비용을 절감합니다.

의도를 설정할 때의 모범 사례

고객으로부터 기대할 수 있는 발화와 의도의 종류를 이해하고 봇이 이에 정확하게 응답하도록 훈련하는 것이 중요합니다. 의도를 설정할 때 따를 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다:

• 다양한 발화 변형을 유지하세요

대소문자, 문법, 숫자, 이름 및 장소만 변경하면 모델에 충분한 변화를 제공하지 않습니다. 이는 봇이 고객 채팅에서 정확한 단어를 찾도록 하여 오탐을 유발할 수 있습니다. 의도는 문법과 철자의 변화를 수용할 수 있습니다.

• 잘못된 예: ‘주문을 어떻게 취소하나요?’, ‘주문을 어떻게 취소하나요?’, ‘주문을 어떻게 취소하나요?’
• 올바른 예: ‘주문을 어떻게 취소하나요?’, ‘이 제품을 원하지 않습니다.’, ‘주문을 어디서 취소할 수 있나요?’
• 유사한 고객 목표를 가진 여러 의도를 생성하지 마세요

대신 동일한 의도 아래에 그룹화하세요. 유사한 의도는 봇이 어떤 의도가 관련 있는지 명확하지 않을 수 있으므로 고객에게 잘못된 흐름을 유발할 수 있습니다.

• 잘못된 예: 의도#1: 건강 보험 구매, 의도#2: 생명 보험 구매, 의도#3: 여행 보험 구매
• 올바른 예: 의도#1: 보험 구매 이 의도는 구매할 보험 종류를 요청하는 흐름에 매핑될 수 있습니다.
• 다른 의도의 일부로 동일한 고객 발화를 포함하지 마세요

이는 봇이 어떤 흐름을 제시할지 혼란을 줄 수 있으며 응답의 신뢰성을 감소시킬 수 있습니다.

• 매핑되지 않거나 도움이 되지 않는 발화와 질문을 재훈련하세요

관리자는 매핑되지 않은 고객 질문을 답변에 지속적으로 연결하고, 범위를 개선하기 위해 변형을 추가하며, 도움이 되지 않는 응답을 확인하여 수정해야 합니다. 더 광범위한 매핑되지 않은 고객 질문 세트를 사용하여 봇을 훈련하면 봇의 성능이 향상됩니다.

• 훈련을 위해 봇에 전체 문장을 추가하여 전체 맥락을 제공하세요
• 잘못된 예: ‘주문 취소’, ‘배송 중지’
• 올바른 예: ‘배송에서 주문을 어떻게 취소하나요?’, ‘구매한 주문의 배송을 어떻게 중지하나요?’
• 의도를 더 잘 훈련시키기 위해 가능한 많은 발화를 추가하세요

필요한 최소 발화 수는 5개이지만, 더 많은 변형은 더 정확한 봇 성능을 이끌어냅니다.

• 각 의도에 유사한 수의 발화를 추가해 보세요

예를 들어, 구매, 반품, 취소라는 제목의 의도가 각각 5, 15, 50개의 발화를 가지고 있다고 가정해 보세요. 발화 수가 불균형하면 특정 의도가 다른 의도보다 더 나은 정확도를 가질 수 있습니다. 의도 간에 발화 수를 유사하게 유지하는 것이 가장 좋습니다.

• 여러 언어로 발화를 유지할 필요는 없습니다

봇은 계정에 구성된 기본 언어로만 유지해도 발화를 번역할 수 있습니다. 정확한 일치를 원하거나 특정 텍스트 패턴을 설정해야 하는 경우 다국어 발화를 유지하세요.