고객의 언어와 행동을 분석해 챗봇·콜봇의 품질을 개선합니다

TEXTNET은 사용자 중심으로 챗봇·콜봇을 설계하고 운영합니다

인텐트·학습 데이터 구축

실제 고객의 텍스트·음성 발화를 분석해 다양한 문의 표현을 이해할 수 있도록 인텐트와 학습 데이터를 구성합니다.

FAQ·QA 구축

정책과 매뉴얼을 그대로 옮기지 않고 고객이 실제로 궁금해하는 내용을 기준으로 질문과 답변을 구성합니다.

대화 시나리오 설계

고객의 문의와 상황에 따라 추가 확인, 조건·분기, 예외 안내, 상담사 연결까지 이어지는 대화 흐름을 설계합니다.

챗봇·콜봇 운영 고도화

실제 고객 발화와 운영 결과를 분석해 미인식·오응답·처리 실패 등 개선이 필요한 문제를 찾아 보완합니다.

TEXTNET 챗봇·콜봇 서비스는 무엇이 다른가요?

학습할 발화와 개선할 문제를 구분합니다

오타나 무의미한 표현을 제외하고, 발화 빈도와 유형, 기존 답변으로 처리 가능한지 등을 분석해 학습 데이터로 보완할 발화와 별도 개선이 필요한 문제를 구분합니다.

데이터 밖의 문제까지 찾아냅니다

학습 데이터, FAQ·답변뿐 아니라 시나리오·조건·로직, 시스템 기능·연동까지 실패 문제의 원인을 구분하고 실제 수정해야 할 대상을 찾습니다.

개선안을 실제 작업 단위까지 구체화합니다

답변 수정, 학습 발화 추가, 시나리오·분기 변경, 상담 연결 개선 등 실제 운영에 반영할 수 있는 작업 단위로 개선안을 구체화합니다.

수정한 부분이 다른 상담 흐름에 미치는 영향까지 검증합니다

변경한 항목의 정상 동작뿐 아니라 기존 조건·분기와 상담 흐름에 미치는 영향, 본인확인·상담 연결 실패 등의 예외 상황까지 함께 테스트합니다.

TEXTNET은 챗봇·콜봇을 어떻게 개선하나요?

문서와 정책만으로 모든 고객 문의를 예상하기 어렵습니다. TEXTNET은 구축 단계에서 다양한 문의를 설계하고, 운영 이후에는 실제 고객 발화를 다시 분석해 부족한 부분을 지속적으로 보완합니다.

1. 고객 발화·운영 이슈

   미인식·오응답·반복 문의·처리 실패 등 운영에서 발생하는 발화와 문제를 수집·분석합니다.

   • “요금제를 변경하고 싶어요”
   • “본인 확인이 안돼요”
   • “해지 위약금이 얼마인가요?”
   • “상담사 연결해 주세요”

2. 원인 분석

   왜 제대로 처리되지 않았는가?

   • 의도 인식 문제: 표현을 다르게 인식하거나 의도를 구분하지 못함
   • 답변 정보 부족: FAQ·답변이나 필요한 안내 정보가 부족함
   • 대화 흐름 문제: 추가 확인·조건·분기·예외 처리가 부족함
   • 시스템·연동 문제: 본인확인·정보 조회·상담 연결 등 기능 또는 연동에서 실패함

3. 개선 과제 구체화

   무엇을 수정해야 하는가?

   • 학습 발화 보강: 인텐트·학습 데이터 추가/수정
   • FAQ·답변 수정: 답변 문구 개선 및 신규 QA 구성
   • 시나리오·분기 수정: 추가 확인, 조건·분기, 예외 안내 보완
   • 상담·시스템 흐름 개선: 본인확인·정보 조회·상담 연결 등 운영 기능 및 연동 개선

4. 변경 영향 검증

   수정했을 때 다른 곳은 괜찮은가?

   • 변경 항목 정상 동작: 수정 내용이 의도대로 동작하는지 확인
   • 기존 상담 흐름 영향 점검: 다른 인텐트·시나리오·조건에 문제가 없는지 확인
   • 실패·예외 상황 테스트: 예상하지 못한 입력이 처리·실패에 적절하게 대응하는지 확인

운영에 반영

운영 데이터 분석으로 지속적으로 개선합니다.

FAQ 전체 목록

인텐트·학습 데이터, FAQ·QA, 시나리오 중 필요한 부분만 맡길 수 있나요?

가능합니다. 현재 보유한 데이터와 운영 상황을 검토해 필요한 영역만 선택해 맡길 수 있습니다. 인텐트·학습 데이터, FAQ·QA, 대화 시나리오, 운영 발화 분석 등 필요한 범위에 맞춰 진행합니다.

실제 고객 문의나 상담 로그를 활용해 챗봇을 개선할 수 있나요?

가능합니다. 실제 고객 문의와 상담 로그에는 구축 단계에서 예상하기 어려웠던 표현과 반복 문의, 미인식·오응답 사례가 포함되어 있습니다. 이를 분석해 인텐트와 학습 발화를 보완하거나 FAQ·답변, 대화 시나리오 등 개선이 필요한 부분을 찾습니다.

미인식 발화는 모두 학습 데이터로 추가해야 하나요?

그렇지 않습니다. 오타나 무의미한 표현 등을 구분하고, 실제 고객 문의인지, 얼마나 반복되는지, 기존 답변으로 처리할 수 있는지 등을 먼저 확인해야 합니다. 표현 부족 때문에 인식하지 못한 경우에는 학습 발화를 보완하고, 답변이나 대화 흐름의 문제라면 FAQ·답변·시나리오 등 별도의 개선 과제로 구분합니다.

대화 시나리오는 어느 범위까지 설계할 수 있나요?

단순한 질문과 답변뿐 아니라 추가로 확인해야 할 정보, 조건에 따른 분기, 예외 안내, 본인확인이나 정보 조회가 필요한 지점, 상담사 연결 조건 등 고객이 문의한 뒤 처리에 도달하기까지 필요한 대화 흐름을 설계할 수 있습니다.

콜봇 운영 데이터와 상담 흐름도 분석하고 개선할 수 있나요?

가능합니다. 콜봇에서 발생하는 미인식 발화와 처리 결과를 분석하고, 본인확인 실패, 상담사 연결 실패, 예외 상황에서의 안내 등 실제 상담 흐름에서 개선이 필요한 부분을 찾을 수 있습니다. 필요한 경우 학습 발화와 상담 시나리오의 개선 과제도 함께 정리합니다.

챗봇 데이터를 구축하려면 어떤 자료가 필요한가요?

구축하려는 범위에 따라 필요한 자료가 달라집니다. 일반적으로 기존 FAQ·QA, 정책·매뉴얼, 상품 및 서비스 정보, 기존 인텐트·학습 데이터, 대화 시나리오 등을 활용할 수 있습니다. 운영 중인 서비스라면 미인식·오응답 발화, 상담 로그 등 실제 운영 데이터가 있으면 개선이 필요한 부분을 보다 구체적으로 확인할 수 있습니다.