2022년 꼭 알아야 할 필수 챗봇 통계 상위 20개

챗봇 혁명이 우리에게 닥쳤고 우리가 회사 및 브랜드와 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있습니다.

실제로 AI에 대한 Finance Digest의 기사에 따르면 AI는 2025년까지 모든 고객 상호작용의 95%를 차지할 것으로 예상됩니다.

대다수의 사람들이 비즈니스 및 사회적 요구를 위해 챗봇을 사용하는 것은 시간 문제일 뿐입니다.

통계에 따르면 이는 단순한 유행이 아니라 이미 업계에서 가장 큰 기업들이 채택하고 있는 심각한 비즈니스 기회입니다.

"저는 챗봇과 보이스봇이 Z세대와 관련된 상거래의 미래가 될 수 있다고 생각합니다." — Tiffany Zhong, Zebra Intelligence 설립자 겸 CEO

준비 되었나요? 미래를 더 잘 이해하기 위해 이러한 중요한 챗봇 통계를 알고 있습니까?

챗봇이 작동합니까?

챗봇이 고객 서비스의 미래가 될 것이라는 과장된 소문을 많이 읽었을 것입니다.

HBR(Harvard Business Review) 기사에 따르면 한 렌터카 회사는 가상 에이전트를 고객 서비스로 사용했습니다. 그리고 이 챗봇이 서비스 요청의 68%를 식별하고 자동화할 수 있다고 말했습니다.

또한 기업은 챗봇을 사용하여 고객 지원 비용을 절감할 수 있습니다.**

Chatbots Magazine에 따르면 기업은 디지털 비서를 사용하여 고객 질문에 답함으로써 30%를 절약할 수 있습니다.

챗봇 시장 통계

그랜드뷰리서치의 챗봇 시장 보고서에 따르면 향후 10년 내 글로벌 챗봇 시장은 25억 개에 이를 것으로 전망된다.

Grand View Research의 새로운 보고서에 따르면 비용을 절감하고 생산성을 높이며 고객 참여를 늘리기 위해 기업에서 챗봇을 점점 더 많이 사용하고 있기 때문입니다.

챗봇은 큰 성장을 눈앞에 두고 있습니다. 기업은 이를 기존 비즈니스 모델에 통합할 준비가 되어 있어야 합니다.

고객 서비스에 대한 최근 연구에 따르면 기업의 90%가 챗봇의 도움으로 고객 서비스 시간이 단축되었다고 보고했습니다.

고객은 이 새로운 시대에 높은 기대치를 가지고 있습니다. 그들은 모든 문제에 대해 24시간 서비스를 원합니다.

예를 들어, 그들은 언제든지 온라인 뱅킹을 원하고 안전하고 사용하기 쉽고 빠르기를 기대합니다.

이에 기업들은 새로운 비즈니스 시대에 챗봇과 가상 비서 등을 개발해 소비자의 문제를 언제라도 해결할 수 있는 방안을 모색하고 있다.

잠재 고객이 비즈니스로부터 제품/서비스에 대한 답변을 빨리 받으면 전환 가능성이 높아집니다.

챗봇 시장 동향에 대한 Insider Intelligence의 기사에 따르면 2024년까지 챗봇은 전 세계 소비자 소매 판매에서 1,420억 달러를 견인할 것으로 추산됩니다. 같은 숫자는 2019년에 28억 달러였습니다.

챗봇은 대화를 통해 인간과 상호 작용하는 에이전트입니다. 봇은 사용자와 상호 작용하는 방법에 대한 특정 지침과 함께 소프트웨어 엔지니어가 자율적으로 프로그래밍합니다.

따라서 비즈니스/제품에 대한 간단한 질문에 답하도록 설계되었습니다.

연구에 따르면 온라인 경험에 대한 소비자의 불만이 지난 몇 년 동안 급격히 증가했습니다.

2020 State of Conversational Marketing 보고서에서는 간단한 질문에 대한 답변을 얻지 못하는 것이 사람들이 작년에 직면한 세 가지 가장 큰 도전 중 하나라고 언급했습니다.

회사 주소, 전화번호 등에 대한 기본 세부정보를 찾는 것이 동일한 보고서에도 언급되어 있습니다. 언급된 두 번째 과제입니다.

챗봇 전자상거래 통계

온라인 쇼핑은 많은 소비자의 표준이 되었습니다.

많은 온라인 소매점에서도 고객 경험을 개선하기 위해 AI 챗봇을 고객에게 제공하고 있습니다.

이러한 AI 챗봇은 고객에게 관심 품목에 대한 정보를 제공하고, 신제품 및 프로모션에 대해 알려주고, 필요 또는 욕구를 충족할 품목으로 안내하는 데 도움을 줍니다.

고객 서비스의 챗봇에 대한 연구에 따르면 온라인 소매점 고객의 34%가 AI 챗봇을 수락합니다.

이는 아래 인포그래픽에서 볼 수 있듯이 다른 어떤 산업보다 많은 것입니다.

새로운 연구에 따르면 소매 부문은 챗봇 기술의 가장 큰 이점을 얻을 것이며 Juniper는 2023년까지 액세스되는 챗봇의 70% 이상이 소매 기반이 될 것으로 추정합니다.

이는 고객이 브랜드를 다룰 때 대화형 인터페이스를 점점 더 요구하고 있기 때문입니다.

같은 연구에서 챗봇을 통한 쇼핑은 2023년까지 1,120억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

소매 분야의 챗봇은 메시징 앱의 편재로 인해 급증하고 있습니다.

소매 브랜드는 이러한 플랫폼을 사용하여 온라인과 오프라인 경험 간의 격차를 해소하고 있습니다.

"브랜드는 이러한 플랫폼에서 챗봇을 구축할 수 있는 기능을 활용하여 보다 대화적인 환경에서 고객과 소통하고 있습니다." — Pamela Kokoszkaeq, Retail Insight Network

버려진 카트 복구는 온라인 판매자가 수익을 높이기 위해 사용하는 일반적인 전술입니다.

사이트에서 버려진 장바구니 수를 줄이는 방법이 궁금하다면 챗봇을 구현하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

Chatbots Magazine은 버려진 카트 챗봇을 사용하면 전자 상거래 수익이 7-25% 증가한다고 언급합니다.

챗봇 기술은 빠르게 발전하고 있으며 많은 기업에서 자동화된 고객 서비스 경험을 제공하기 위해 웹사이트에 챗봇을 통합하고 있습니다.

챗봇의 문제점/단점 통계

챗봇을 통해 기업은 인적 오류나 소프트웨어 오류 없이 연중무휴 24시간 운영할 수 있습니다.

그러나 그들은 완벽하지 않으며 그들의 도전과 단점이 있습니다.

인간과 대화할 때 무작위성은 항상 존재하며 프로그램이 그 무작위성을 이해하려면 이러한 무작위 가능성을 알아야 합니다.

NLP 제한:

비즈니스용 챗봇의 과제에 대한 기사에서 챗봇 사용자 정의의 큰 과제는 자연어 처리(NLP)의 한계를 이해하는 것이라고 명시되어 있습니다.

NLP를 사용하면 챗봇이 단어와 구문의 의미를 이해할 수 있지만 가능한 모든 의미를 분석할 수는 없습니다.

여러 의미를 가질 수 있는 단어나 구를 사용하는 경우 챗봇이 의미를 이해하지 못할 수 있습니다.

사람들은 인적 지원을 선호합니다.

챗봇의 인기가 높아짐에도 불구하고 대부분의 소비자는 여전히 사람의 도움을 선호합니다.

전 세계 소비자를 대상으로 한 설문조사에서 56%는 여전히 챗봇의 도움을 받는 것보다 사람과 대화하는 것을 선호했습니다.

사람들은 사람의 도움을 기다리는 동안 봇과 기꺼이 상호 작용합니다.

그러나 응답자의 최소 60%는 상담원과 즉시 대화할 수 있다는 의미인 경우 대기열에서 기다리는 것을 선호한다고 응답했습니다.

일반 챗봇 통계

챗봇에 대한 투자에 대한 Gartner의 최근 설문 조사에 따르면 2019년에는 고객 서비스가 향후 2년 동안 챗봇, AI 및 분석에 대한 투자를 크게 늘릴 것으로 나타났습니다.

89%가 올해 투자를 늘릴 계획입니다.

이는 브랜드 중심 마케팅에서 소비자 중심 마케팅으로의 전환을 포함하여 소비자 기대의 주요 변화 때문입니다.

Business Wire는 모바일 결제의 글로벌 거래 가치가 2025년 말까지 12조 4,075억 달러에 이를 것으로 예상하고 2020-2025년 사이에 예상되는 CAGR은 23.8%라고 언급했습니다.

이러한 성장에 기여하는 주요 요인은 스마트폰 사용자의 증가, 모바일 결제를 수락하는 가맹점의 증가, AI 및 챗봇의 개발입니다.

음성 비서는 오랫동안 트렌드였습니다. Capgemini의 설문 조사 결과에 따르면 미국 사용자의 28%가 이미 음성 결제로 전환했습니다.

CNBC의 또 다른 연구에 따르면 챗봇을 사용하는 의료 및 은행 서비스의 평균 비용 절감액은 상호 작용당 0.5~0.7달러입니다.

챗봇은 Facebook Messenger, Slack 또는 Twitter와 같은 인스턴트 메시징 플랫폼을 통해 고객의 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

Technology Review의 설문 조사에서 설문 응답자의 거의 90%가 챗봇을 사용하여 불만 해결 속도에서 측정 가능한 개선을 기록했다고 보고했습니다.

교육에서의 챗봇에 관한 기사에서 챗봇은 교육에서 멘토 및 학습 파트너로 사용될 수 있으며, 각자의 속도로 각 주제를 이해하고 개발하도록 돕습니다.

어떤 챗봇은 단순히 연구 중인 자료에 대한 질문에 답할 수 있고 (예: "대공황은 무엇이었습니까?") , 다른 챗봇은 사용자 지정 매개변수를 기반으로 더 복잡한 답변을 제공할 수 있습니다 (예: "대공황은 여성의 권리에 어떤 영향을 미쳤나요?" ). ") .

Social Media Today에 따르면 Messenger에는 300,000개 이상의 활성 봇이 있으며 연구당 매월 사람과 기업 간에 80억 개 이상의 메시지가 교환됩니다.

마무리

챗봇의 인기가 높아짐에 따라 기업에서 챗봇이 업계에 미치는 잠재적 영향을 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

최신 통계를 확인하는 데 도움이 되도록 2022년에 관련될 20가지 챗봇 트렌드 목록을 작성했습니다.

보시다시피, 향후 몇 년 동안 마케터를 바쁘게 만들 연구와 데이터가 부족하지 않습니다!

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