디지털 대화

디지털 대화(digital conversation)는 웹 브라우저, 개인 정보 단말기, 휴대 전화, 쌍방향 텔레비전을 포함한 다양한 디지털 매체를 통해 사람과 컴퓨터 간에 이루어지는 스크립트 기반의 대화이다.

서론
디지털 대화는 사람이 스크립트를 작성하고 서버에 업로드하여 다른 사람(소비자, 직원 등)이 웹 서비스로 접근할 수 있게 하며, 이들에게 정보를 전달하는 데 사용된다.

디지털 대화는 여러 디지털 채널에서 동시에 진행될 수 있으며, 디지털 대화에 가해진 변경 사항은 모든 채널에 즉시 반영된다.

디지털 대화는 소비자가 원하는 것을 파악하고 이를 달성하도록 안내하는 것을 목표로 하는 대화에 참여하도록 설계되었다. 이는 광고 목적으로 사용되었으며 기업에 유익할 수 있다.

같은 뉴욕 타임스 기사에서 로버트 M. 그린버그는 "소비자들이 무시하고 싶지 않을 정도로 재미있고, 몰입감 있고, 가치 있는 디지털 대화에 참여"시키고 싶다고 말했다. 디지털 대화는 본질적으로 한 인간이 제거된 인간 상호작용과 대화로 만들어진다. 채터봇과 아바타와 달리 디지털 대화는 스크립트 기반이므로 더 인간적인 상호작용으로 이어진다.

바이오 시스템
디지털 대화는 4단계 "바이오 시스템"으로 구성된다:

생성: 프론트엔드를 포함한 디지털 대화의 초기 생성 및 정제 단계
상호작용: 소비자가 디지털 대화에 참여하는 단계
이해: 대화에 참여한 모든 소비자의 사용 데이터가 자동으로 저장 및 집계되며 빠르고 쉽게 확인할 수 있다.
적응: 이 사용 데이터는 디지털 대화의 변경으로 이어질 수 있으며, 이는 모든 채널에 실시간으로 반영된다(매체에 관계없이 대화가 하나의 소스에서 호출되므로).

생성: 디지털 대화 스크립트 작성
각 디지털 대화는 서사와 선택지로 구성된 대화 기반 스크립트로 이루어져 있으며, 선택지에 따라 다른 결과로 이어진다. 사용자는 자신의 선택을 통해 어떤 경로를 따를지 결정한다. 스크립트는 결정 트리 형태로 되어 있으며 디지털 대화의 뼈대이다. 각 결정 트리는 두 개 이상의 경로를 정의한다. 경로의 종점은 결과이거나, 더 긴 디지털 대화 흐름을 가능하게 하는 다른 디지털 대화와의 느슨하게 연결된 링크이다.

웹 2.0의 개념을 수용하고 무한한 수의 디지털 대화를 연결할 수 있게 함으로써, 매우 복잡한 주제도 다룰 수 있다. 유럽의 전문가가 작성한 디지털 대화는 아프리카의 전문가가 작성한 기존 디지털 대화와 연결될 수 있다. 이는 이론적으로 구성 요소로 이루어진 방대한 지식 환경을 가능하게 한다.

디지털 대화는 좋은 대화 또는 나쁜 대화를 포함할 수 있다. 좋은 대화는 일반적으로 각 대화 단계의 집계된 상호작용이 5초 이내에 이루어짐을 의미한다. 즉, 사용자가 한 번 읽고 대화 단계를 이해한 후 다음 대화 단계로 넘어가고 싶어 한다.

나쁜 대화는 정반대의 효과를 가져온다. 예를 들어, 불분명한 언어는 혼란을 야기하고 사용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 최악의 시나리오는 사용자가 절망하여 디지털 대화를 떠나는 경우이다. 사용 가능한 측정 지표 덕분에 이러한 문제점은 신속하게 발견되고(특정 단계에서 많은 사용자가 이탈하는 것은 해당 단계에 문제가 있음을 나타냄) 필요한 경우 대화를 변경하여 조치할 수 있다.

따라서 사용자를 참여시키는 좋은 디지털 대화의 개발에는 특히 다음과 같은 기술의 조합이 필요하다.

 양방향 통신
 결정 트리 논리
 행동 경제학

디지털 대화는 모든 스크립트 기반 대화에 대해 생성될 수 있다. 따라서 마케팅, 판매, 지원, 관행, 가이드, 정책, 절차 등에 적합하다.

상호작용
디지털 대화는 브라우저(왼쪽 이미지 참조), 휴대 전화(위 이미지 참조) 또는 음성 등 다양한 방법으로 접근하고 상호작용할 수 있다.

디지털 대화의 웹 서비스 특성 때문에 디지털 대화에 접근하도록 설계된 프론트엔드는 매우 다양할 수 있으며(여러 예시는 링크 섹션 참조) 따라서 브랜드 요구 사항이나 사용자 요구 사항(예: 시력이 부분적으로 좋지 않은 사용자를 위한 큰 글꼴)을 반영할 수 있다.

최근 개발 중 하나는 아바타를 구동하는 데 디지털 대화를 사용하는 것이다.

웹 4.0 아바타
최근 몇 년간의 트렌드 중 하나는 디지털 채널을 인간화하여 인간이 아닌 것에 얼굴을 부여하는 것이다. 이는 사용자가 "대화"할 수 있는 인공 지능인 아바타(또한 인터넷 봇 또는 채터봇으로 알려짐)의 생성으로 이어졌다. 이러한 봇의 성공은 크게 다르다. 설득력 있게 인간적인 방식으로 응답하는 몇몇 봇이 있다. 그들은 대화가 종종 어색하고 기계적인 상호작용을 초래하고, 인식된 경로를 벗어나면 부적절한 응답으로 이어지기 때문에 일반적으로 "봇"으로 불린다. 그러나 이는 상업 세계 전반에 걸쳐 확산되는 것을 막지 못했으며, 여러 유명 기업이 고객 서비스의 일부로 이를 채택하고 있다.

이케아의 안나와 같은 아바타는 기업 커뮤니티와 대중 모두에게 관심을 불러일으켰다.

디지털 대화에 의해 구동되는 웹 2.0 아바타는 이러한 봇에서는 찾아볼 수 없는 수준의 몰입을 제공하는데, 이는 디지털 대화가 책이나 영화처럼 스크립트로 작성되기 때문이다. 이들은 고품질의 대화와 상호작용을 통해 사용자를 결과로 안내하도록 설계되었다. 이와 함께 결정 측정 지표를 통해 사용자 상호작용을 이해하는 능력은 이러한 웹 2.0 아바타가 나타나는 새로운 요구 사항에 맞게 조정될 수 있음을 의미한다. 대화는 필요에 따라 개선되고 구축될 수 있다.

이해: 측정 및 지표
디지털 대화의 자동 기록은 규모에 따른 상호작용의 분석 과학을 확립한다. 사람이 디지털 대화 서비스와 상호작용할 때, 각 대화 단계는 날짜와 시간 스탬프와 함께 문자 그대로 기록된다. 소비자의 익명 사용 기록은 데이터 프라이버시를 침해하지 않고 집계된 출현 패턴을 제공한다.

각 대화 단계, 경로 및 결과의 집계된 성능을 제공하는 이 측정은 수요 감지를 위한 과학적 기반을 제공하여 행동 데이터를 정량화할 수 있게 한다.

적응: 진화하는 대화
사용 데이터를 확인하고 이해한 후에는 디지털 대화를 변경하거나 수정하여 대응해야 할 필요가 있을 수 있다.

참고 자료
The Economist Intelligence Unit. "From Monologue to Dialogue", The Economist, September 7, 2006. Accessed September 10, 2006
Bob McDowall. "Dialogue Marketing: Part 2 - a solution", IT-Analysis.com, July 20, 2005. Accessed July 20, 2005
Timothy L. O'Brien "Madison Avenue's 30-Second Spot Remover", The New York Times, February 12, 2006. Accessed May 30, 2007
Terry Schurter. "There are new ways to approach old problems", IT-Analysis.com, May 22, 2006. Accessed May 22, 2006

 각주 

분류:컴퓨팅과 사회
분류:컴퓨터 매개 통신