교육 / 언어교육 서비스
Babbel: 고객 문의 챗봇
- 기업
- Babbel
- 국가
- 독일
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Babbel은 지난 5년 동안 학습자에게서 오는 문의의 수와 복잡성이 함께 늘었다고 밝혔다. 서비스 이용자가 늘수록 문의도 따라 늘어 회신이 늦어졌고, 이 회사는 그만큼 학습자가 받아야 할 수준에 못 미치게 된다고 설명했다. 여러 해 동안 챗봇을 살펴봤지만 도움말 문서를 그대로 읊는 수준이라 만족하지 못했다고 덧붙였다.
적용한 기술과 데이터
이 회사는 학습자가 가장 많이 묻는 질문을 분석해 자동으로 답할 수 있는 항목을 먼저 골랐다. 예를 들어 다음 결제가 언제 얼마인지 묻는 질문은 챗봇이 즉시 답하게 했다. 몇 달 동안 개발과 시험, 다듬기를 거쳐 Bab을 만들었고 2024년에 처음 내놓았다. 고객 서비스 도구와 자동화를 맡은 Chris Boyd과 기술 상담을 맡은 Alan Lendo가 대화 흐름을 수백 갈래로 설계했다. 흐름은 학습자가 무엇을 원하는지 파악하고, 정보가 더 필요한지 판단하고, 맞는 정보나 자동 처리를 제공하고, 언제 상담원에게 넘길지 정하는 순서로 돌아간다. 구독 정보 확인과 변경, 개인별 혜택 안내, 학습 조언처럼 전에는 사람이 해야 했던 일도 챗봇이 처리한다. 2025년 7월부터는 iOS와 Android 앱 안에서도 쓸 수 있게 했다.
성과
Babbel은 2024년 처음 내놓은 뒤 Bab이 250,000건의 대화를 처리했다고 밝혔다. 앱에 넣은 뒤 월 대화 수는 50% 넘게 늘었고, 이 회사는 학습자가 배우는 자리에서 바로 도움을 받는 것을 그만큼 중요하게 여긴다는 뜻으로 봤다. 전체 문의의 50%는 상담원을 기다리지 않고 즉시 답을 받는다고 설명했다. 이 회사는 이렇게 지원을 하루 24시간으로 넓혔다고 밝혔다.
한계와 남은 과제
원문은 어떤 모델이나 어떤 기술로 Bab을 만들었는지 밝히지 않았다. 즉시 답변 비율 50%와 대화 250,000건을 어떤 기간에 측정했는지, 해결 품질이나 학습자 만족도 수치도 원문에 없다.
출처
- Meet Bab: Your Customer Service Chatbotbabbel.com, 확인
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.