2025년에 꼭 알아야 할 챗봇 베스트 프랙티스 24가지

저희는 많은 빌더들이 챗봇을 배포하는 걸 도왔습니다. 정말 다양한 사례를 봤죠.

AI 챗봇을 제대로 구축하면 최고의 ROI를 기대할 수 있습니다. 하지만 잘못 만들어지거나 배포된 챗봇은 오히려 골칫거리가 될 수 있습니다.

수년간 수천 건의 챗봇 배포 경험을 바탕으로, 고객 성공팀이 챗봇 배포를 위한 몇 가지 모범 사례를 정리했습니다.

AI 리드 생성이든 HR 챗봇이든, 챗봇을 위한 이 모범 사례들은 전략을 실제 성과와 연결하는 데 도움이 될 것입니다.

1. 첫날부터 명확한 KPI를 정의하세요.

소프트웨어 프로젝트는 감이 아니라 실적이 중요합니다. 그렇다면 어떻게 성과를 측정할 건가요?

성공의 기준을 미리 정하세요. 이탈률, 리드 전환율, 해결 시간, 작업 완료율 등 실제 비즈니스에 중요한 지표여야 합니다.

초기에 KPI를 정의하지 않으면, 영향력을 추적하거나 추가 투자를 정당화할 방법이 없습니다.

KPI를 어떻게 활용할지 궁금하다면 챗봇 ROI 측정 방법에 대한 설명을 참고해 보세요.

2. 비즈니스 목표와 개발자 현실의 균형 맞추기

Langchain 같은 솔루션은 개발자에게는 완벽합니다. 하지만 비즈니스팀은 배포 과정에 참여하기 어렵습니다.

경쟁사 중 일부는 이름은 밝히지 않겠습니다만, 비즈니스 의사결정자에게는 적합하지만, 실제 개발자에게는 제한된 플랫폼 때문에 자유롭게 작업하기 어렵습니다.

챗봇은 개발팀과 비즈니스팀이 함께 만드는 협업 결과물입니다. 성공적인 도입은 양측의 결합에서 나옵니다. 로드맵과 도구가 양쪽 모두에 잘 맞는지 꼭 확인하세요.

3. 실제 사용 데이터를 바탕으로 지속적으로 개선하기

챗봇은 출시가 끝이 아니라 시작입니다.

사람들이 실제로 어떻게 사용하는지 모니터링하세요. 어디서 이탈이 발생하나요? 챗봇이 답변하지 못하는 질문은 무엇인가요? 어떤 플로우가 너무 길거나 혼란스러운가요?

대화 기록, 분석, 피드백을 활용해 정기적으로 업데이트하세요. 챗봇 분석은 필수입니다.

최고의 챗봇은 한 번에 크게 출시하는 것이 아니라, 작고 지속적인 개선을 통해 만들어집니다.

4. 재치 있는 문구보다 명확성과 유용성을 우선하세요

재치 있는 농담을 던지는 챗봇을 만드는 건 재미있을 수 있지만, 실제로 사용해보면 이런 챗봇은 별로입니다.

가장 성공적인 봇은 유용하고 직설적입니다. 원한다면 약간의 개성을 더할 수 있지만, 명확한 도움 제공이 우선되어야 합니다.

5. 지식 베이스를 최신 상태로 유지하세요

챗봇의 성능은 사용하는 데이터에 달려 있습니다.

이런 경우가 많습니다. 챗봇이 내부 데이터 문제를 마법처럼 해결해주길 기대하는 팀이 있죠.

‘누구도 어떤 정보가 맞는지 모르니, 우리가 정리해주는 봇을 만들자!’ 하지만 실제로는 챗봇을 학습시키기 전에 팀 내 누군가는 반드시 정보를 정리해야 합니다.

기본 데이터가 정확해졌다면, 계속해서 최신 상태로 유지하세요.

그리고 문서 관리를 담당할 사람을 지정하거나, CMS나 데이터베이스처럼 자동으로 업데이트되는 소스와 챗봇을 연동하세요.

6. 챗봇임을 명확히 밝혀, 사람이 아님을 안내하세요.

사용자들이 실제 사람이라고 믿는 비즈니스 챗봇 사례가 많습니다(결국 우리 모두 비슷한 이메일을 보내니까요).

혼란을 피하려면 챗봇임을 명확히 소개하세요. 상호작용에 대한 기대치를 설정할 수 있고, 문제가 발생해도 사용자가 더 관대하게 받아들입니다.

7. 챗봇 중심의 새로운 워크플로우 설계

챗봇은 업무 흐름에 자연스럽게 녹아들 때 가장 효과적입니다. 단순히 옆에 붙여놓는 것만으로는 충분하지 않습니다.

지원 요청, 양식 제출, 내부 문서 접근의 기본 방식으로 지정하세요.

예를 들어, 사용자를 먼저 챗봇을 통해 안내한 후 상담원에게 연결하거나, 자주 묻는 질문에 대해 챗봇을 단일 진입점으로 활용할 수 있습니다.

프로세스의 중심이 되면 사용이 자동으로 이루어지고, 가치도 마찬가지로 자동으로 따라옵니다.

8. 유연한 대화를 위해 LLM 활용하기

예전엔 챗봇이 별로였지만, 이제는 LLM 덕분에 더 이상 그럴 필요가 없습니다.

요즘 대부분의 챗봇은 LLM 에이전트로, LLM과 맞춤형 비즈니스 로직을 조합해 사용합니다.

이들은 자연어 처리 덕분에 자연스러운 대화를 나누면서도, 회사 가이드라인을 준수해 실제 정보를 전달하고 동시에 인간적인 어투를 유지할 수 있습니다.

9. 사용자가 있는 곳에 배포하세요

웹사이트 위젯은 좋은 시작이지만, 대화가 항상 그곳에서만 이루어지는 것은 아닙니다.

사람들이 이미 소통하는 공간을 살펴보고, 챗봇을 그 흐름에 포함시키세요.

고객이 WhatsApp이나 Instagram DM을 주로 사용한다면, WhatsApp 챗봇이나 소셜 연동이 더 적합할 수 있습니다.

내부 팀이 Slack이나 Microsoft Teams에서 일한다면, 그곳에 챗봇을 배포하세요.

10. 성능과 ROI에 대한 현실적인 기대치를 설정하세요.

실제 현장에서 본 사례입니다 — 에이전트형 AI 도입에 열정적인 담당자가 솔루션을 너무 과장해 경영진이나 사용자에게 기대를 높이는 경우가 있습니다.

챗봇이 모든 사용자 문의를 100% 처리할 수는 없습니다(그리고 그럴 필요도 없습니다!). 항상 자동화하지 말아야 할 예외 상황이 있기 마련입니다. 최종 사용자를 생각한다면 말이죠.

좋은 소식: 잘 구축된 챗봇은 투자 대비 효과가 뛰어납니다. 과장할 필요 없습니다.

무엇을 기대해야 할지 잘 모르겠다면, 사용 중인 챗봇 플랫폼의 고객 성공팀에 문의해 보세요. 저희 CS 팀은 챗봇 도입에 대한 현실적인 기대치를 함께 설정해 드리는 데 항상 기꺼이 도와드립니다.

11. 대화체를 유지하세요

로봇처럼 말할 필요 없습니다. 챗봇을 더 자연스럽게 만드는 방법은 다양합니다.

12. 맞춤형 대화 설계 구축

당신은 LLM을 챗봇의 ‘두뇌’로 사용하고 있습니다. 좋아요. 완벽합니다.

많은 사람들이 대화 설계가 필요 없다고 생각합니다. LLM 에이전트가 알아서 처리해줄 거라고 믿죠(고마워요, ChatGPT!).

실제로는, 단순한 GPT 대화보다 더 나은 경험을 제공해야 합니다. 브랜드 아이덴티티는 어떻게 할 건가요? 챗봇에 개성을 부여할 건가요? 답을 모를 때 사용자를 어떻게 안내할 건가요?

LLM을 활용하되, 독특한 사용자 경험 구축도 잊지 마세요.

13. 장기적인 확장성 계획 세우기

맞아요. 처음엔 작게 시작하는 게 좋습니다.

전체 영업팀 자동화에 앞서 AI 리드 생성 시스템부터 구축해보세요.

작은 파일럿 결과에 장기 전략을 맞추지 마세요.

예를 들어, 고객 서비스 챗봇을 구매해 큰 성공을 거둔 고객들이 종종 있습니다. 더 확장하고 싶어 하지만, 고객 서비스에만 적용되는 솔루션만 구매한 경우가 많죠.

장기적인 로드맵을 미리 생각하고 그에 맞게 계획하세요. 파일럿 프로젝트에만 팀을 묶어두지 마세요.

14. 용도와 팀 역량에 맞는 챗봇 플랫폼을 선택하세요

챗봇 플랫폼이 너무 많아 어떤 것이 내게 맞는지 결정하기 어려울 수 있습니다.

일부 도구는 개발자 중심 팀에 맞춰 유연성을 극대화했고, 다른 도구는 비개발자 팀이 로우코드 또는 노코드 빌더로 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

플랫폼을 선택하기 전에, 사용 사례의 복잡성, 필요한 통합, 그리고 챗봇을 유지 관리할 팀원을 고려하세요.

자신에게 맞는 방식을 찾으려면 다음을 물어보세요:

• 이 챗봇을 일상적으로 관리하는 팀의 기술 수준은 어느 정도인가요?
• 챗봇이 복잡한 워크플로우를 처리하거나 내부 시스템과 연동해야 하나요?
• 멀티채널 지원(웹, WhatsApp, Slack 등)이 필요한가요?
• 이 챗봇은 시간이 지나면서 맞춤형 논리나 확장이 필요할까요?
• 챗봇이 운영을 시작한 후 누가 유지보수를 담당할 것인가요?

내부에 기술 인력이 없다면 프리랜서나 구현 파트너와 협업하는 것도 좋은 시작 방법입니다.

15. 사용자와 사용 사례에 맞춰 답변을 개인화하세요

챗봇을 개인화할수록 사용자 반응이 더 좋아진다는 사실을 알게 되었습니다.

사용자 이름이 있다면 활용하고, 답변에서 사용자의 사용 사례를 직접 언급하세요.

이런 개인화는 구현이 간단하면서도 대화가 더 역동적이고, 복사-붙여넣기 같은 느낌을 줄여줍니다.

16. 기존 시스템과 연동하세요

챗봇은 실제로 업무를 처리할 수 있어야 의미가 있습니다. 어떻게 처리하나요? 조직이 사용하는 시스템이나 데이터베이스와 연결해야 합니다.

지원 챗봇은 헬프데스크 접근이 필요할 수 있습니다. 내부 HR 챗봇은 공유 드라이브에서 정책 정보를 가져와야 할 수 있습니다. 리드 생성 챗봇은 CRM에 연락처 정보를 입력해야 할 수 있습니다.

챗봇이 무엇을 해야 하는지 고민하고, 필요한 접근 권한이 모두 갖춰졌는지 확인하세요.

17. 데이터 프라이버시와 컴플라이언스를 고려해 설계하세요

챗봇이 개인 정보나 민감한 데이터를 다룬다면, 처음부터 프라이버시를 고려해 설계해야 합니다.

필요한 데이터만 저장하세요. 민감한 입력값은 마스킹하거나 익명화하세요. 데이터는 전송 중과 저장 시 모두 암호화되어야 합니다.

필요하다면 동의 메시지를 포함하고, 사용자가 거부하거나 삭제를 요청할 수 있는 방법을 제공하세요.

지역이나 업종에 따라 GDPR 준수 챗봇을 구축해야 하거나, HIPAA, SOC 2, CCPA, ISO 27001과 같은 프레임워크를 따라야 할 수도 있습니다.

실제 운영 전, 법무 또는 컴플라이언스 팀과 함께 데이터 흐름 및 보관 정책을 검토하세요.

18. 챗봇이 할 수 있는 일에 대해 명확하게 안내하세요

대부분의 챗봇은 자신이 무엇을 할 수 있는지 소개하는 방식으로 시작합니다.

명확한 기대치는 불만을 줄여줍니다. “안녕하세요, 저는 Chatty입니다. 최근 주문에 대해 도와드릴 수 있어요.” 이 정도로 간단합니다.

19. 챗봇이 있다는 사실을 사용자에게 알리세요

당연해 보일 수 있지만, 챗봇을 적극적으로 알리지 않으면 사용자는 이용하지 않습니다.

챗봇을 알리는 것은 ROI를 높이는 과정의 일부입니다. 아무도 사용하지 않으면 투자한 돈이 아깝죠. 대형 소프트웨어 프로젝트를 출시할 때처럼 챗봇도 적극적으로 홍보하세요.

20. 긴 문단은 피하세요

긴 문단을 읽는 것은 최종 사용자도 싫어합니다.

정보를 띄엄띄엄 배치해 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 하세요.

21. 버튼과 빠른 답변을 활용해 사용자의 불편을 줄이세요

비즈니스 챗봇을 써봤다면 버튼 선택지를 본 적이 있을 겁니다.

버튼과 빠른 답변은 단순히 보기 좋으라고 있는 게 아닙니다. 사용자가 다음 단계로 쉽게 이동할 수 있게 도와주고, 입력 부담을 줄여 이탈을 방지하며 대화를 구조화합니다.

특정 행동을 확인하거나 거부하거나, 몇 가지 대표 의도 중에서 선택하도록 도울 때 특히 유용합니다.

22. 질문을 한 번에 너무 많이 하지 말고, 적절히 간격을 두세요.

누구도 연달아 5가지 질문을 받는 걸 좋아하지 않습니다.

입력을 나누고 각 항목마다 사용자가 답변할 기회를 주는 것이 더 효과적입니다. 이렇게 하면 인지 부담을 줄이고 응답 정확도를 높일 수 있습니다.

23. 사이드 프로젝트가 아니라 실제 제품처럼 예산을 편성하세요

저렴한 챗봇은 높은 ROI를 기대하기 어렵습니다.

다른 제품에 투자할 때처럼 예산을 세우세요: 기획, 통합 작업, 강력한 백엔드, 사용자 테스트, 출시 후 업데이트에 필요한 시간까지 고려해야 합니다.

즉, 실제 개발 시간이 필요하다는 뜻입니다. 인턴 한 명과 Zapier 워크플로우만으로는 충분하지 않습니다. 진짜 결과를 원한다면 그에 맞게 투자하세요.

24. 챗봇 기획 및 업데이트에 여러 부서를 참여시키세요.

챗봇은 개발자 도구만도 아니고, 단순한 비즈니스 솔루션만도 아닙니다.

이 부분은 챗봇 도입에서 가장 어려운 단계이지만, 여러 부서가 있다면 다양한 부서의 의견이 필요합니다.

각 부서에서 필요로 할 수 있는 정보 유형 예시는 다음과 같습니다:

• 지원: 일반 사용자 질문, 대화 톤, 이관 경로
• 제품: 기능 사양, 릴리즈 업데이트, 기술 세부사항
• 마케팅: 브랜딩, 메시지, 승인된 문구
• IT 또는 엔지니어링: 통합 지점, 데이터 접근, API 지원
• 법률 또는 컴플라이언스: 데이터 프라이버시 요구사항, 면책 조항
• HR(내부용 봇): 정책 세부사항, 프로세스 문서화

봇을 만드시나요? 제대로 만드세요

챗봇을 만들고 배포할 계획이라면, 제대로 하세요.

Botpress는 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 플로우 빌더, 엔터프라이즈급 보안, 방대한 교육 자료 라이브러리, 그리고 2만 명 이상의 챗봇 빌더가 활동하는 활발한 Discord 커뮤니티를 제공합니다.

지난 7년간 챗봇 빌더와 기업을 지원해왔습니다. 효과적인 방법과 그렇지 않은 방법을 모두 알고 있습니다.

가치 있는 챗봇을 배포하고 싶으시다면, 성공을 위한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 챗봇이 답을 모를 때는 어떻게 되나요?

챗봇이 답을 모를 경우, 이를 명확하게 인정하고, 대체 옵션(질문을 다시 표현하거나 주제를 제안하는 등)을 제공하거나 대화를 상담원에게 넘겨야 합니다.

2. 챗봇 프로젝트에서 KPI 정의가 중요한 이유는 무엇인가요?

KPI를 정의하는 것은 해결률, 전환율 등 성과를 측정할 수 있는 목표를 제공하므로 중요합니다. KPI 없이는 ROI 평가나 최적화가 필요한 영역을 파악할 수 없습니다.

3. 챗봇을 설계할 때 기술적 요구와 비즈니스 요구를 어떻게 균형 있게 맞출 수 있나요?

챗봇 설계 시 기술적 요구와 비즈니스 요구의 균형을 맞추려면, 개발자와 비즈니스 이해관계자를 초기에 함께 참여시키세요. 개발자는 기술적 실현 가능성과 확장성을 보장하고, 비즈니스 팀은 사용자 목표와 워크플로우를 정의합니다. 양측의 조율이 효과적인 챗봇 솔루션 구축에 필수적입니다.

4. 챗봇의 지식 베이스는 얼마나 자주 업데이트해야 하나요?

비즈니스 정보(예: 가격, 회사 정책 등)가 변경될 때마다 챗봇의 지식 베이스를 업데이트해야 합니다. 이상적으로는 매달 검토하는 것이 좋습니다. 최신 정보를 유지하면 정확성이 보장되고 지원 이슈가 줄어듭니다.

5. 사용자가 챗봇과 대화 중임을 알려야 하나요?

네, 사용자가 챗봇과 대화하고 있다는 사실을 반드시 알려야 합니다. 투명성은 신뢰를 쌓고, 사용자가 챗봇의 기능에 맞게 질문을 조정할 수 있게 해 전반적인 경험과 여러 지역의 데이터 규정 준수에 도움이 됩니다.