NLU의 중요성과 데이터 구축의 핵심 역할챗봇의 성능을 좌우하는 요소는 여러 가지가 있지만, 그 중에서도 자연어 이해(NLU)의 정확도가 가장 중요하다. NLU는 사용자의 발화를 “컴퓨터가 이해할 수 있는 형태”로 구조화하는 과정이다. 즉, 문장에서 의도(Intent)와 개체(Entity)를 정확히 인식하고 분류해야 한다. 예를 들어, 사용자가 “내일 오전 10시에 회의 예약해줘”라고 입력하면, 챗봇은 이 문장을 meeting_booking이라는 의도로 분류하고, 내일 오전 10시를 시간 개체로 추출해야 한다. 이 과정이 잘못되면 아무리 멋진 챗봇 시나리오와 응답 엔진을 갖췄어도 대화 품질이 떨어진다. 특히 맞춤형 챗봇을 구축할 때는 기업의 고유한 서비스 문맥과 사용자 표현을 반영해야 한다. 기존 공개 ..

챗봇 성과 측정의 필요성과 KPI 설정의 원칙많은 기업이 챗봇을 도입하며 “운영만 하면 자동으로 성과가 생긴다”는 기대를 갖는다. 하지만 실제로 챗봇이 목표를 얼마나 달성했는지, 고객 경험을 어떻게 개선했는지는 구체적이고 객관적인 지표로 측정해야만 알 수 있다. 단순히 “응답 속도가 빨라졌다”거나 “고객이 편리해졌다”는 주관적 판단에 의존하면, 챗봇의 ROI를 제대로 평가할 수 없고, 개선도 방향성을 잃는다. 따라서 챗봇 운영 초기부터 **명확한 KPI(Key Performance Indicator)**를 정의하고, 이를 기반으로 데이터를 수집·분석하는 체계를 수립하는 것이 필수다. KPI 설정의 핵심 원칙은 다음과 같다. ✅ 측정 가능성과 일관성모든 지표는 수치로 측정이 가능해야 하며, 시기나 상황에 ..