쇼핑 챗봇의 검색 및 추천 서비스 개선 제안
Suggestion for improvement of e-commerce chatbot search and recommendation service
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초록
국내 유통업계는 고객의 구매전환율을 높이고, 인건비를 줄이는 등의 효과를 얻기 위해 챗봇을 도입하였지만, 낮은 이용률로 인하여 서비스를 종료하는 기업들이 발생하고 있다. 그러나 이는 챗봇 서비스를 포기하는 것이 아닌 개발과 개선을 거쳐 다시 운영하기 위한 단계이다. 쇼핑 챗봇은 기존 쇼핑 앱에서 제공하는 검색과 추천 기능을 주요기능으로 삼고 있기에 기존 쇼핑 앱과의 비교가 필요하다. 본 연구에서는 사용자 조사 방법인 심층 인터뷰 방법을 이용하여 기존 쇼핑 앱 대비 국내 쇼핑 챗봇의 검색 및 추천 서비스가 가지는 문제점을 발견하고 개선방향을 도출하였다. 이후 도출된 기능들의 검증을 위해 카노모델 설문을 진행하고 이를 분석하여 향후 챗봇의 검색 및 추천 서비스의 개선방향을 상품 추천 중심으로 제안하였다. 구체적 기능으로 추천 이유 기술, 상품군 추천, 개인화된 추천 기능을 함께 제안하였다. 본 연구는 쇼핑 챗봇의 추천 및 검색 서비스의 문제점 및 개선방향을 도출하고, 이를 설문을 통해 검증하여 향후 쇼핑 챗봇의 검색 및 추천 서비스의 개선방향과 구체적 기능을 함께 제시했다는 것에 의의가 있다.
Abstract
Domestic shopping companies have introduced chatbots to increase the conversion rate of customers and reduce labor costs, but some companies are closing their services at low utilization rates. However this step is not to give up chatbot service but to re-operate it after development and improvement. Shopping chatbots use search and recommendation functions provided by existing shopping apps as their main functions, so comparative analysis with existing shopping apps is needed. In this study, we found problems in search and recommendation services of current domestic shopping chatbots through comparison between existing shopping apps and domestic shopping chatbots using in-depth interview methods and derived future improvements. Later, for verification of derived functions, we conducted a Kano model survey and analyzed it to propose the future direction of search and recommendation services of chatbots focusing on product recommendation, along with specific features: description for recommendation, category recommendation, and personalized recommendation functions. This study is significant in that it derived problems and improvement directions for current chatbot search and recommendation services through in-depth interviews, verified them through surveys, and presented future chatbot service improvement directions and specific functions together.
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