2025년 대화형 AI 디자인 (전문가들의 전망)

AI 챗봇과 어시스턴트는 모든 산업에서 기업의 소통 방식을 변화시키고 있습니다.

Botpress에서는 전 세계적으로 75만 개 이상의 AI 에이전트를 배포해 왔으며, 한 가지 분명한 점이 있습니다. 사람들이 외면하는 봇과 신뢰하는 봇의 차이는 바로 대화 설계에 달려 있다는 것입니다.

AI 챗봇을 구축하거나, 사람들이 새로운 언어를 배우도록 돕는 AI 튜터를 만들고자 할 때도, 훌륭한 대화 설계가 이러한 상호작용을 자연스럽고 진정으로 유용하게 만듭니다.

이 가이드에서는 대화 설계의 기본 원칙을 설명하고, 실제 적용 사례를 살펴보며, 결과를 이끄는 인간다운 대화를 만드는 단계별 접근법을 안내합니다.

대화 설계란 무엇인가요?

대화 설계는 음성 비서, 인터랙티브 음성 응답 시스템, 그리고 다른 AI 도구에도 적용되지만, 오늘날 가장 많이 쓰이는 곳은 매력적인

대화 설계는 음성 어시스턴트, 인터랙티브 음성 응답 시스템, 기타 AI 도구에도 적용되지만, 오늘날 가장 일반적인 활용은 매력적인 AI 챗봇 경험을 만드는 데 있습니다.

특히 엔터프라이즈 챗봇의 경우, 이제 고객 지원부터 내부 운영까지 다양한 업무를 대규모로 처리합니다. 실제로 소비자의 절반 이상이 빠른 서비스를 위해 챗봇과의 상호작용을 선호합니다. 이는 AI 대화가 제대로 설계되면 실제로 효과가 있음을 보여줍니다.

현대 대화 설계의 차별점은 자연어 처리(NLP) 기술의 발전과 대형 언어 모델 에이전트(LLM 에이전트)의 등장으로, 기존의 딱딱한 스크립트에서 벗어났다는 점입니다. 이 에이전트들은 맥락과 의도를 활용해 반응형 상호작용을 만들어, 사용자 여정을 더욱 매끄럽게 합니다.

대화 설계가 어떻게 작동하는지 보여주는 3가지 사례

Sephora의 예약 어시스턴트

대화 설계를 활용해 Sephora의 예약 어시스턴트는 예약 챗봇을 만들었습니다. 이 챗봇은 간단한 안내로 사용자를 이끌어 예약률을 11% 높였고, 만족도와 매장 내 소비도 향상시켰습니다.

Babylon Health는 NHS와 협력해

Babylon Health는 NHS와 협력해 AI 기반 챗봇을 통한 환자 지원과 세심한 대화 설계를 제공했습니다. 이러한 의료 챗봇은 환자가 증상을 확인하고 예약을 진행할 수 있도록 도와주며, 대기 시간 없이 서비스를 제공합니다.

예를 들어, 한 부모가 아이의 열이 나는 것을 보고 병원 사이트에서 채팅을 시작합니다. 봇이 빠르게 증상을 확인하고 예약까지 한 번에 처리해, 대기 시간이 전혀 없습니다.

DHL의 myDHLi

DHL의 myDHLi 챗봇은 대화 설계를 활용해 고객이 여러 플랫폼에서 택배 추적, 배송 일정 변경, 빠른 문의 응답을 받을 수 있도록 돕습니다.

예를 들어, 고객이 놓친 배송을 재조정하고 싶을 때, 고객센터에 전화하지 않고 DHL 봇과 채팅하면, 봇이 택배 상태를 확인하고 새로운 배송 시간을 제안하며, 몇 초 만에 변경을 확정해줍니다.

대화 설계가 중요한 이유

5개국에서 5,000명의 소비자를 대상으로 한 설문조사에서, 67%의 사람들이 지난 1년간 고객 지원을 위해 챗봇을 이용한 것으로 나타났습니다. 이로 인해 대화 설계의 중요성이 그 어느 때보다 커졌습니다.

모든 챗봇 상호작용은 사용자가 제품을 어떻게 인식하는지에 영향을 줍니다. 설계가 잘 되면 대화가 자연스럽고 부담 없이 느껴집니다. 이런 상호작용이 신뢰를 쌓고 이탈을 줄입니다.

반대로, 설계가 미흡한 챗봇은 사용자를 답답하게 하고, 막다른 길로 이끌며, 브랜드 이미지에도 부정적인 영향을 줍니다.

과거 챗봇은 불편하고 답답했지만, 더 나은 설계로 이제는 수십억 달러 규모의 비즈니스가 되었고, AI 에이전트가 등장해 의도를 이해하고 복잡한 작업까지 처리할 수 있게 되었습니다.

대화 디자이너란?

대화 디자이너는 AI 시스템이 어떻게 소통할지 설계하는 사람으로, 대화의 톤과 흐름을 명확하고 인간적으로 만듭니다.

대화 디자이너는 기술 기업(일반적으로 챗봇이나 AI 어시스턴트를 개발하는 곳)에서 일할 수 있으며, 또는 AI 에이전트를 고객 지원이나 내부 도구로 사용하는 대기업(은행, 소매업체, 의료 기관 등)에서 일할 수도 있습니다. 또한 AI 에이전시, 컨설팅 회사, 또는 프리랜서로 다양한 고객을 위해 이 일을 할 수도 있습니다.

이들의 업무에는 대화 흐름 설계, 예외 상황 테스트, 브랜드에 맞는 대화 작성, 사용자 행동 조사 등이 포함될 수 있습니다.

대화 디자이너 직업

대화 디자인에 대한 수요는 증가하고 있지만, 전담 정규직으로 채용되는 경우는 드뭅니다. 대화 디자이너의 역할은 종종 제품 관리자, 마케팅 담당자, IT 전문가, UX 전문가, 지원팀 리더 등에게 맡겨지며, 전임 대화 디자이너가 따로 있는 경우는 많지 않습니다.

대화 디자이너 채용을 찾고 있다면, 대형 기술 기업, AI 챗봇 및 AI 에이전트 회사, AI 에이전시, 이와 유사한 조직을 주시하는 것이 좋습니다.

또한, 프리랜서로 서비스를 제공하며 현장에서 경험을 쌓는 것부터 시작할 수도 있습니다. 또는, 대화 디자인이 포함된 다른 인접 직무(예: 챗봇 회사의 제품 관리자 — 참고로, 이 글을 쓰는 시점에 저희도 채용 중입니다)를 맡아볼 수도 있습니다.

대화 디자이너가 갖춰야 할 역량

대화 디자이너가 되기 위해 필요한 것은 무엇일까요? 비교적 새로운 직무이기 때문에 명확한 자격 요건은 없지만, 다음과 같은 역량이 있다면 유리하게 시작할 수 있습니다:

• 프로젝트 관리
• UX 리서치
• 코딩
• 카피라이팅
• 데이터 분석

대화 디자이너가 되는 방법

대화 설계를 배우고 싶거나 전문성을 높이고 싶다면 참고할 만한 자료가 많이 있습니다.

블로그도 시작하기 좋은 자료입니다. 예를 들어 Women in Voice 블로그 시리즈는 이 분야에 진입하는 데 도움이 되는 실용적인 조언을 제공합니다.

어떤 강의가 있는지 폭넓게 알고 싶다면, UX Planet에서 다양한 대화 설계 강의를 비교해 볼 수 있습니다.

구체적인 강의를 찾는다면, Conversation Design Institute에서 기초부터 고급 기술까지 다양한 인증 과정을 제공합니다. 또 다른 좋은 선택지는 Google Cloud Skills Boost의 Conversation Design Fundamentals로, 핵심 원칙과 모범 사례를 잘 소개합니다.

실제 AI 프로젝트에 이 역량을 적용하고 싶다면, Botpress AI Agent Implementation Blueprint가 매우 유용한 자료입니다. 75만 개 이상의 AI 에이전트 배포 경험을 바탕으로 AI 에이전트 구현을 위한 실질적인 프레임워크를 제공합니다. 구현 단계부터 ROI 지표까지 모두 다루고 있어, 대규모 대화 배포의 전체 그림을 이해하고 싶은 대화 디자이너에게 적합합니다.

대화 설계의 8가지 핵심 원칙

효과적인 대화를 설계하는 것은 단순히 적절한 단어를 고르는 것이 아닙니다. 사용자 요구를 충족시키고 비즈니스 목표도 지원하는 경험을 만드는 일입니다.

이 8가지 핵심 원칙은 효과적인 상호작용 설계의 토대가 됩니다. Erika Hall의 Conversational Design에서 발췌한 것으로, UX 및 디지털 디자인 전문가들이 신뢰하는 기본 자료입니다.

1. 사용자 중심 설계

주인공은 봇이 아니라 사용자입니다.

사용자를 위해 설계한다고 생각하지 마세요. 사용자를 염두에 두고 설계하는 것입니다. 즉, 먼저 연구부터 시작해야 합니다. 그들은 누구인가요? 무엇을 이루고 싶어 하나요? 어떤 점이 불편한가요?

예를 들어:

• 처음 방문하는 환자를 위한 챗봇이라면, '인테이크 폼' 같은 전문 용어를 피하고, '보험 정보'도 쉽게 풀어서 설명해야 합니다.
• 대학생 연령대를 대상으로 한다면, 톤, 속도, 이모지 사용까지도 봇의 친근함에 영향을 줄 수 있습니다.

항상 이렇게 자문하세요: 누군가가 스트레스를 받거나, 피곤하거나, 산만할 때도 이 내용이 여전히 이해가 될까?

2. 명확한 의도 인식

사용자의 의도를 파악하지 못하는 챗봇은 쓸모가 없습니다.

그래서 의도를 고려한 설계가 중요합니다. 사용자는 “내 소포가 안 왔어요”, “내 주문 어디 갔죠?”, “배송 완료라고 뜨는데 없어요”처럼 다양한 표현을 쓸 수 있습니다. 모두 같은 의미입니다: "내 소포 위치를 알고 싶어요."

좋은 대화 설계는 이런 상황을 예상합니다. 학습 시 예시 문장을 사용하고, 사용자가 바보처럼 느끼지 않도록 다시 표현할 수 있는 안내 옵션을 제공합니다.

또한 다음을 예상하세요:

• 지역 방언(“야올”, “에이”, “인닛?” 등)
• 감정이 담긴 입력, 예: “지금 정말 짜증나요”

3. 구조적이고 안내가 있는 상호작용

대부분의 사용자는 안내를 원합니다. 빠른 답변을 제공하고, 다음 단계를 제안하며, 대화가 끊기지 않게 하세요.

예를 들어, “오늘 무엇을 도와드릴까요?” 대신 “예약을 원하시나요, 운영 시간을 문의하시나요, 아니면 지원팀과 상담하시겠어요?”처럼 구체적으로 질문하세요. 2~3가지 선택지를 제시하는 점진적 공개 방식도 사용할 수 있습니다.

잘 구조화된 선택지가 열린 질문보다 더 도움이 될 때가 많습니다.

4. 일관성과 명확성

목소리, 어조, 스타일을 정하고 일관되게 유지하세요.

한 메시지에서는 “안녕하세요!”라고 하고, 다음 메시지에서는 “요청을 처리 중입니다”라고 하면 전혀 다른 사람이 만든 챗봇처럼 느껴집니다. 신뢰가 깨집니다.

일관성은 다음에서 드러납니다:

• 어조: 캐주얼한가요, 아니면 공식적인가요?
• 용어: “상담원”, “전문가”, “지원팀” 중 어떤 표현을 쓰나요?
• 포맷: 가독성을 위해 답변을 나누나요, 아니면 한 번에 긴 문장으로 보내나요?

명확성을 해치는 재치도 피하세요. “타코로 얘기해요!” 같은 말은 스티커에는 괜찮지만, 비밀번호를 재설정하려는 상황에는 적합하지 않습니다.

5. 오류 처리와 복구

봇은 실수할 수 있습니다. 그 다음이 중요합니다.

좋은 설계는 당황하지 않습니다. 예를 들면:

• 마지막 질문을 다시 표현하기
• 클릭 가능한 옵션 메뉴 제공하기
• “이해하지 못했어요. 지원팀에 연결해드릴까요, 아니면 다른 질문을 해보시겠어요?”라고 안내하기

더 나은 방법은? 자주 발생하는 오류를 미리 방지하세요. 예를 들어, 사용자가 날짜 형식을 잘못 입력하면 올바른 예시를 제시하세요: “앗, 날짜는 이렇게 입력해 주세요: MM/DD/YYYY.”

도움이 되는 챗봇은 사용자가 챗봇 언어를 모른다고 탓하지 않습니다.

6. 자연스러운 흐름과 대화 주고받기

메시지는 소화하기 쉬운 단위로 나누고, 적절할 때 멈춰주세요.

음성 인터페이스 예비 대응:

적절한 속도의 챗봇은 소프트웨어가 아니라, 사용자를 이해하는 사람처럼 느껴집니다.

7. 멀티모달 및 접근성 고려

사용자마다 접근 방식이 다르듯, 챗봇도 다양하게 대응해야 합니다.

다음 사항을 고려해 설계하세요:

• 텍스트 음성 변환의 명확성: 이모지 기반 메뉴나 화면 읽기 도구를 방해하는 긴 텍스트 블록은 피하세요.
• 음성 상호작용 대체: 음성 인터페이스에서는 버튼에 의존하지 마세요. 음성 응답을 염두에 두고 설계하세요. 인터랙티브 음성 응답이 좋은 출발점입니다.
• 시각적 계층 구조: 줄 바꿈, 굵게 표시, 서식 등을 활용해 시선을 유도하세요.

사용자가 “그냥 링크를 클릭하면 된다”고 가정하지 마세요. 음성만 사용하거나, 이동이 제한된 경우도 있습니다.

8. 개성 및 브랜드 보이스

챗봇은 곧 브랜드의 얼굴입니다. 최소한, 브랜드를 대신해 말합니다.

브랜드가 캐주얼하든 전문적이든, 봇의 톤은 모든 메시지에서 이를 반영해야 합니다. 한순간은 명랑하고 다음 순간은 기계적인 봇은 어색하게 느껴져 '진짜' 대화라는 착각을 깨뜨립니다.

상황에 맞는 어조를 사용하세요. 진지한 상황에서 가볍게 굴지 말고, 일상적인 상황에서 기계적으로 굴지 마세요. 사용자가 실제로 대화하고 싶은 사람처럼 들리게 하세요.

대부분의 플랫폼에서는 자연어 프롬프트로 기본 어조를 쉽게 설정할 수 있습니다. 사용자는 “따뜻하고 안심이 되는, 쉬운 말로 설명하는 어시스턴트”처럼 챗봇의 어조, 스타일, 관점을 간단히 정의하고, 필요에 따라 특정 문구를 세밀하게 조정할 수 있습니다.

대화 설계 모범 사례

기본을 구축했다면, 훌륭한 대화 설계는 세부에서 결정됩니다. 다음은 작업에 도움이 될 몇 가지 모범 사례입니다.

일관된 개성 만들기

브랜드가 캐주얼하든 전문적이든, 챗봇의 톤은 모든 메시지에서 이를 반영해야 합니다. 한 순간에는 명랑하다가 다음 순간에는 기계적으로 변하는 챗봇은 어색하게 느껴지며 '실제' 대화라는 환상을 깨뜨릴 수 있습니다.

먼저 봇의 페르소나를 정의하세요: 인사하는 방식, 좌절을 처리하는 방식, 작별 인사하는 방식을 정합니다. 예시, 주의사항, 상황별 톤 변화를 담은 음성 가이드를 만들어 팀 전체와 공유하세요.

일관된 목소리는 챗봇을 더 인간적으로 느끼게 하고, 궁극적으로 브랜드 신뢰를 높입니다.

기능뿐 아니라 흐름을 설계하세요

좋은 대화는 부드럽고 자연스럽게 이어집니다.

챗봇이 사용자를 A에서 B로 안내할 수는 있습니다. 하지만 그 과정이 자연스럽고 직관적으로 느껴지나요?

사용자가 여정을 따라가도록 안내하세요.

버튼이나 빠른 답장 같은 시각적 안내를 적절히 활용하고, 항상 다음 단계가 명확하게 보이도록 하세요.

봇이 실제로 운영되기 시작하면, 최고의 인사이트는 바로 사용자에게서 나옵니다.

이 점을 염두에 두고, 도움이 되고 반응이 빠르며 살아있는 대화를 목표로 설계하세요.

자연스러운 언어로 명확하게 표현하세요

사람들은 챗봇 메시지를 꼼꼼히 읽지 않고 훑어봅니다.

응답은 짧고 핵심적으로 유지하세요. 한 번에 1~2문장 정도가 적당합니다. 긴 설명은 여러 메시지로 나누고, 안내가 필요할 때는 글머리표나 번호 매기기를 사용하세요. 메시지를 소리 내어 읽어보면 어색하거나 너무 딱딱한 부분을 쉽게 찾을 수 있습니다.

자연스럽게 말하듯이 작성하세요. 각 메시지를 소리 내어 읽어보며 딱딱하거나 지나치게 격식 있는 부분이 없는지 확인하세요. “you’re”처럼 축약형과 일상적인 표현을 사용하세요.

사용자가 이미 알고 기대하는 용어가 아니라면 전문 용어는 피하세요. 꼭 써야 한다면 최대한 쉽게 표현하세요. 챗봇이 개성을 드러낼 수는 있지만, 명확성이 항상 우선입니다. 사용자는 챗봇이 무슨 말을 하는지, 다음에 무엇을 해야 하는지 혼란스러워해서는 안 됩니다.

데이터로 개선하세요

처음부터 완벽할 수는 없습니다. 진짜 일은 그 다음부터 시작됩니다.

챗봇이 실제로 운영되면, 최고의 인사이트는 사용자에게서 나옵니다. 챗봇 분석과 대화 기록을 활용해 사용자가 어디서 이탈하는지, 혼란스러워하는지, 막히는지 확인하세요. 이 부분이 더 간단해지거나, 명확해지거나, 확장되어야 할 부분입니다.

챗봇을 사용자 행동, 제품 업데이트, 브랜드 변화에 따라 진화하는 살아있는 제품으로 여기세요. 훌륭한 대화 설계자는 항상 호기심을 갖고 개선을 이어갑니다.

예외 상황을 미리 계획하세요

모든 사용자가 이상적인 경로만 따르지는 않으며, 그래야 할 필요도 없습니다.

자주 발생할 수 있는 이탈: 주제와 다른 질문, 모호한 입력, 반복 메시지, 범위를 벗어난 요청 등을 미리 파악하세요. 챗봇이 유용한 대체 답변, 명확화 질문, 또는 원활한 상담원 연결로 대응할 수 있도록 계획하세요.

견고한 예외 처리 덕분에 대화가 잘 이어지고, 챗봇이 더 똑똑하게 느껴집니다.

실패를 고려한 설계(우아하게)

모든 챗봇은 언젠가 막다른 길에 다다릅니다. 중요한 것은 그 상황을 어떻게 처리하느냐입니다.

챗봇 대화 설계는 사용자의 입력을 추측하는 것이 아니라, 유용한 상호작용을 만드는 일입니다.

문제가 생겼을 때는 약간의 공감도 더하세요.

실패도 경험의 일부입니다. 잘 처리하면 사용자는 계속 챗봇을 신뢰합니다.

챗봇 대화 설계 방법

어떤

어떤 챗봇 플랫폼을 선택하든, 목표는 사용자가 목적에 맞는 플로우를 자연스럽게 따라가도록 안내하는 것입니다.

올바른 설계 방법을 단계별로 정리했습니다.

1. 사용자와 그들의 니즈 이해하기

모든 훌륭한 챗봇은 대상 사용자를 이해하는 것에서 시작합니다.

설계 도구를 열기 전에, 다음을 파악하는 데 시간을 들이세요:

• 사용자가 이루고자 하는 목표: 도움을 원하나요, 주문을 추적하나요, 옵션을 탐색하나요?
• 사용자가 겪는 어려움: 응답이 느린가요, 정보가 부족한가요, 다음 단계가 불명확한가요?

지원팀과 대화하세요. 고객 피드백을 살펴보세요. 대화 기록을 분석하세요. 그러면 톤에서부터 흐름 논리까지 모든 것을 결정짓는 패턴이 보이기 시작할 것입니다.

2. 챗봇의 역할과 목적을 명확히 정의하세요

봇이 정확히 무엇을 처리해야 할까요? 무엇은 피해야 할까요?

이미 온보딩, 리드 수집, 지원 등 특정 용도를 염두에 두고 있을 수 있습니다. 이제 중요한 것은 그 범위를 더욱 명확히 하는 것입니다.

구축 전에, 먼저 들어보세요.

명확하게 정의된 역할은 대화를 간결하게 유지하고, 모호하거나 과장된 답변으로 사용자를 실망시키는 일을 막아줍니다.

3. 대화 및 고객 상호작용 분석

실제 채팅 기록, 지원 티켓, 고객 통화를 검토해 사용자가 질문을 어떻게 표현하는지, 어디서 막히는지, 무엇에 답답해하는지 파악하세요.

주요 경로에 대한 샘플 대화를 먼저 작성하세요: 사용자가 할 수 있는 말과 봇이 어떻게 응답해야 하는지. 실제 사용자 질문이나 지원 티켓이 있다면 활용하세요.

실제 데이터는 매끄러운 대화를 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

4. 전체 사용자 여정 설계

메시지를 작성하기 전에, 대화의 시작부터 끝까지 전체 흐름을 설계하세요.

명확한 시작점을 정하고, 최종 목표를 정의한 뒤, 그 사이의 단계를 그려보세요. 다음을 확인하세요:

• 설명이 필요한 이탈 지점
• 빠른 해결책을 제공할 기회(예: 유용한 안내나 바로가기)
• 다음 단계로 자연스럽게 넘어가는 전환점

이 단계는 단순한 대화가 아니라, 전체 흐름을 설계하는 것입니다.

5. 자연스럽고 인간적인 샘플 대화 작성

사용자 여정을 설계하고 챗봇의 역할을 정의했다면, 이제 그 흐름을 실제로 구현할 차례입니다.

Botpress는 AI 에이전트 구축 및 배포를 위한 플랫폼으로,

메시지는 짧고 명확하며 핵심에 집중하세요. 소리 내어 읽어보며 자연스러운지 확인하세요. 어색하거나 기계적으로 느껴진다면 다시 써보세요.

이 샘플 대화는 구축과 테스트의 청사진 역할을 하므로, 시간을 들여 꼼꼼히 만드세요.

6. 대화 흐름 설계

답변이 자연스러워졌다면, 이제 그 뒤의 분기 논리를 설계하세요.

먼저 주요 대화 경로(모든 것이 예상대로 진행될 때)를 그려보세요. 그 다음, 흔히 발생하는 변형도 추가하세요: 사용자가 아니오라고 답하면? 예상치 못한 질문을 하면? 대화 도중 방향을 바꾸면?

모든 입력을 다 다룰 필요는 없지만, 예/아니오 결정, 모호한 질문, 흐름이 끊길 수 있는 상황에는 반드시 명확한 답변이 필요합니다.

그리고 예외 상황도 잊지 마세요. 챗봇이 다음을 어떻게 처리할지 계획하세요:

• 혼란스럽거나 지원하지 않는 입력
• 반복적이거나 순환적인 답변
• 상황을 전환하거나 초기화해야 할 때

지하철 노선을 그린다고 생각하세요: 명확한 경로, 논리적인 정차점, 문제가 생겼을 때의 대체 경로까지.

7. 출시 전 테스트

실제 사용자, 특히 흐름을 모르는 사람들과 대화를 테스트하세요.

• 사용자가 어디서 막히거나 챗봇을 오해하는지 관찰하세요
• 누락된 분기, 불명확한 안내, 어색한 톤 변화를 찾아보세요
• 예상하지 않은 입력도 시도해 챗봇이 어떻게 대응하는지 확인하세요

간단한 내부 파일럿만으로도 문서상으로는 보이지 않는 문제를 발견할 수 있습니다. 테스트를 통해 문제를 미리 해결하고 더 자신 있게 출시할 수 있습니다.

8. 챗봇 대화 반복 개선 및 확장

봇이 실제로 운영되면, 무엇이 잘 되고 무엇이 부족한지 금방 알 수 있습니다.

먼저 사용자 행동을 모니터링하세요: 어디서 이탈이 발생하는지, 어떤 부분이 오해되거나 반복되는지. 분석과 대화 기록을 활용해 문제 지점을 파악하고, 놓친 의도나 혼란스러운 흐름 등 영향이 큰 부분부터 우선적으로 개선하세요.

콘텐츠와 논리를 다듬으세요. 단순화할 수 있는 부분은 단순화하고, 필요한 곳은 명확히 하며, 챗봇이 올바른 정보를 제공하지 못한다면 지식 베이스도 업데이트하세요. 변경 사항을 적용하기 전에는 내부 테스트나 소규모 파일럿을 통해 개선 효과를 검증하세요.

성과가 개선되면 점진적으로 확장하세요. 새로운 의도를 추가하거나 새로운 용도로 확장하되, 핵심 흐름이 충분히 견고해진 뒤에 진행하세요.

정기적인 검토 주기를 설정하세요: 주간 지표 확인, 월간 점검, 분기별 사용자 테스트 등. 이를 통해 챗봇이 사용자 요구와 비즈니스 목표에 계속 부합하도록 할 수 있습니다.

대화 설계는 한 번에 끝나는 작업이 아니라, 사용자가 성장함에 따라 함께 발전하는 과정입니다.

대화 설계에 적합한 도구

1. Botpress

적합한 용도: 챗봇 설계, 테스트, 배포

Botpress는 대화형 AI를 포함한 AI 에이전트 구축 및 배포를 위한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 많은 도구가 대화 설계를 부가 기능으로 제공하는 반면, Botpress는 이를 플랫폼의 핵심에 통합하여 제공합니다.

시각적으로 흐름을 설계하고, 다양한 상황에서 챗봇이 어떻게 반응해야 하는지 정의할 수 있으며, FAQ나 정책 문서 등 실제 콘텐츠를 연결해 답변의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 또한 톤, 예외 처리, 비상 상황 대응 방식까지 직접 제어할 수 있어, 모든 것을 처음부터 코딩할 필요가 없습니다.

아직 구상 단계에서 대화나 시스템의 흐름을 시각화하고 싶다면, Lucidchart가 시작하기에 좋은 도구입니다.

아이디어 단계부터 실제 운영까지 모두 지원하는 종합 플랫폼을 찾는다면, Botpress가 가장 좋은 선택입니다.

2. Lucidchart

적합한 용도: 챗봇 플로우를 구축하기 전에 스케치 및 검증

3. PlaybookUX

사용자 여정부터 백엔드 구조까지 모든 것을 다이어그램으로 그릴 수 있는 도구입니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 챗봇 흐름, 의사 결정 트리, 기술 워크플로우까지 쉽게 설계할 수 있습니다.

논리가 제대로 작동하는지, 경로 간 상호작용이 어떻게 되는지, 사용자가 예상치 못한 선택을 했을 때 어떤 일이 일어나는지 확인할 수 있습니다.

프로덕션 단계로 넘어가기 전에 피드백과 명확성을 확보하고 싶을 때 이상적입니다.

더 스마트한 대화 설계

적합한 용도: 톤, 명확성, 흐름에 대한 사용자 피드백 수집

혼자서 대화를 설계하는 것은 위험할 수 있습니다. PlaybookUX는 실제 사용자와 함께 가설을 조기에 검증할 수 있는 방법을 제공합니다.

PlaybookUX는 리서치 플랫폼이지만, 대화 설계 초기 단계에 매우 잘 어울립니다. 무감독 테스트, 설문조사, 인터뷰 등을 통해 사람들이 스크립트, 목업, 흐름에 어떻게 반응하는지 확인할 수 있습니다.

특히 실제 배포 전 톤과 명확성을 검증하는 데 유용합니다. 즉, 사람을 위한 설계를 한다면 PlaybookUX를 통해 직접 그들의 의견을 들을 수 있습니다.

이 원칙을 잘 적용하는 팀은 더 빠른 지원, 매끄러운 온보딩, 더 나은 고객 경험을 제공합니다. Botpress는 누구나 자연스러운 대화를 가진 지능형 에이전트를 만들고 배포할 수 있는 도구를 제공하는 AI 에이전트 플랫폼입니다.

대화 설계는 모든 성공적인 챗봇의 핵심입니다.

다음과 같은 조직들이

내장 설계 도구, 재사용 가능한 템플릿, 강력한 NLU 엔진을 갖춘 Botpress는 단순히 동작하는 것뿐만 아니라 인간적인 느낌을 주는 챗봇을 쉽게 만들 수 있도록 해줍니다.

VR Bank와 같은 조직은 이미 Botpress를 활용해 더 개인화된 경험을 제공하고, 고객 서비스를 개선하며 지원 부담을 줄이고 있습니다.

지금 바로 시작해보세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

대화 설계와 대화형 설계의 차이는 무엇인가요?

대화 설계는 사용자와 기계 간의 개별 상호작용을 만드는 데 집중하는 반면, 대화형 설계는 경험 전반에 걸쳐 대화가 어떻게 작동하는지 시스템 전체 관점에서 접근합니다.

대화 설계는 UX 라이팅과 어떻게 다르나요?

대화 설계는 전체 대화와 상호작용 흐름을 만드는 것이고, UX 라이팅은 앱 내 짧은 문구 작성에 집중합니다.

대화 설계는 챗봇 개발과 어떻게 다르나요?

대화 설계는 대화를 통해 사용자 경험을 설계하는 것이고, 챗봇 개발은 그 대화를 실제로 구현하는 기술 시스템을 구축하는 것입니다.

Conversation Design Institute란 무엇인가요?

Conversation Design Institute(CDI)는 대화 설계 분야 발전을 위해 설립된 기관입니다. 이곳에서는 디자이너가 인간 중심 경험을 설계하는 데 필요한 역량을 키울 수 있도록 강의, 자격증, 다양한 자료를 제공합니다.

자연어 처리(NLP)는 대화 설계에서 어떤 역할을 하나요?

NLP는 챗봇과 AI 에이전트가 우리가 말하는 내용을 이해하도록 하는 핵심 엔진입니다. NLP는 시스템이 사용자의 의도를 파악하고, 중요한 정보를 추출하며, 상황에 맞는 응답을 할 수 있도록 도와줍니다.