디지털 컨버세이션

Digital conversation

디지털 대화는 웹 브라우저와 PDA에서 휴대폰과 인터랙티브 TV에 이르기까지 모든 디지털 매체를 통해 사람과 컴퓨터 간에 이루어지는 스크립트 형식의 대화입니다.

서론

모바일 장치에서 실행되는 디지털 컨버세이션의 예

디지털 컨버세이션은, 인간이 스크립트를 작성해, 다른 사람(소비자, 종업원등)이 Web 서비스로서 액세스 할 수 있는 서버에 업 로드해, 그 정보가 구입에 최적인 카메라로 어드바이스 하거나, 신용 카드를 커스터마이즈 하거나, 인터랙티브한 서적에 짜넣거나 하는 정보를 전달하기 위해서 사용됩니다.

여러 디지털 채널에서 동시에 디지털 대화를 할 수 있습니다.디지털 컨버세이션에 액세스 하는 방법은, 같은 디지털 컨버세이션에 콜 하는 것이기 때문에, 큰 문제는 없습니다.즉, 디지털 컨버세이션에 대한 변경은 모든 채널에 즉시 반영되므로 디지털 컨버세이션이 발전할 수 있습니다.

디지털 대화는 소비자가 원하는 것을 찾아내고 이를 달성하기 위해 안내하는 것이 목표인 대화에 참여하도록 설계되었습니다.많은 사람들이 이러한 대화 마케팅을 앞으로의 길이라고 인식하고 있으며, 디지털 대화는 소비자와 함께 기존의 일방적인 정보 흐름에서 벗어나면서 이를 규모에 맞게 제공할 수 있는 솔루션을 제공합니다(모든 소비자에게 동일한 [1]선택을 제공).또한 대화로 나아가 그들이 원하는 것을 찾아주고 준다.이 움직임은 많은 사람들에게 필수적인 것으로 인식되고 있습니다.

지난 2년 동안 고객과 세계 유수의 소비자 브랜드 간의 진정한 쌍방향 마케팅 대화의 첫 번째 사례를 목격했습니다. 혁신, 경쟁, 소비자 행동의 큰 변화 등이 맞물리면서 브랜드와 고객 간의 대화가 전통적인 마케팅 독백을 대체하고 있습니다."

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"상황이 훨씬 더 복잡해질 것이며, 과제는 훨씬 더 복잡한 것들을 더 단순하고 이해하기 쉽게 만드는 것입니다."

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같은 뉴욕 타임즈 기사에서 로버트 M.Greenberg씨는, 「너무 즐겁고, 관여해, 가치 있는 디지털 대화에 (소비자를)[3] 참가시키고 싶다」라고 말하고 있습니다.여기서의 키워드는 "인게이지"입니다.디지털 대화는 본질적으로 한 명의 인간이 제거된 상태에서 인간의 상호작용과 대화가 되도록 창조됩니다.봇이나 아바타와는 달리, 디지털 대화는 스크립트로 작성되어 있기 때문에, 보다 인간적인 대화로 이어질 가능성이 있습니다.

디지털 대화 바이오 시스템

디지털 대화는 4단계 "바이오 시스템"으로 구성됩니다.

Create(작성) - 디지털 대화의 프런트 엔드를 포함한 사전 작성 및 다듬기로 구성됩니다.

대화 - 소비자가 디지털 대화에 참여할 수 있도록 합니다.

이해 - 대화에 참여하는 모든 사용자의 사용 데이터는 자동으로 저장 및 집계되며 빠르고 쉽게 볼 수 있습니다.

Adapt(적응) - 이 사용 데이터는 디지털 컨버세이션에 대한 변경으로 이어질 수 있으며, 모든 채널에서 실시간으로 반영됩니다(컨버세이션은 미디어에 의해 액세스되는 것에 관계없이 하나의 소스에서 호출됩니다).

작성:디지털 컨버세이션 스크립트 작성

디지털 컨버세이션용 표준 스크립트 캔버스. 각 기호는 질문, 메모, 링크 또는 결과를 나타냅니다.

각 디지털 대화는 대화 기반 스크립트로 구성되어 있으며, 대화 기반 스크립트는 결과로 이어지는 경로와 이야기로 구성됩니다.어떤 경로를 택할지 결정하는 것은 사용자의 선택입니다.이 스크립트는 Decision-Tree 형식으로 디지털컨버세이션의 백본입니다각 Decision-Tree는 2개 이상의 경로를 정의합니다.경로의 엔드 포인트는 결과 또는 다른 디지털컨버세이션으로의 느슨한 결합 링크입니다.이것에 의해, 보다 긴 디지털컨버세이션 플로우가 가능하게 됩니다.

Web 2.0의 개념을 수용하고 무한한 수의 디지털 대화를 연결할 수 있도록 함으로써 매우 복잡한 주제를 다룰 수 있습니다.유럽 전문가가 쓴 디지털 대화 1개는 아프리카 전문가가 쓴 기존 디지털 대화와 연계할 수 있다.이것은 이론적으로 [4]구성요소로 구성된 방대한 지식 풍경을 가능하게 합니다.

디지털 대화에는 좋은 대화나 나쁜 대화가 포함될 수 있습니다.좋은 대화는 일반적으로 각 대화 단계의 집계된 상호작용이 5초 이내에 수행된다는 것을 의미한다.즉, 한 번 읽은 후에 대화 단계를 읽고 이해할 수 있으며 다음 대화 단계로 계속 진행하기를 원합니다.

나쁜 대화는 역효과를 가져온다.예를 들어 불분명한 언어는 혼란을 야기하고 사용자에게 악영향을 미칠 수 있으며 최악의 시나리오는 사용자가 절망하여 디지털 대화를 중단하는 것이다.사용 가능한 메트릭스 덕분에 이러한 문제를 신속하게 발견하여(특정 단계에서 종료하는 다수의 사용자가 해당 단계에 문제가 있음을 나타냄), 필요에 따라 대화 내용을 변경할 수 있습니다.

따라서 사용자의 관심을 끌 수 있는 우수한 디지털 대화를 개발하려면 특히 다음과 같은 기술을 조합해야 합니다.

>> 쌍방향 커뮤니케이션

>> Decision-Tree 로직

행동경제학

디지털 컨버세이션은 스크립트 형식의 모든 대화에 대해 작성할 수 있습니다.따라서 마케팅, 영업, 지원, 프랙티스, 가이드, 정책, 절차 등에 적합합니다.

상호 작용

디지털 컨버세이션은 브라우저(왼쪽 이미지 참조), 휴대전화(위 이미지 참조), 음성 등 다양한 방법으로 액세스 할 수 있습니다.

디지털 컨버세이션의 Web Service 특성으로 인해 액세스하기 위한 프론트 엔드는 매우 다양할 수 있습니다(다수의 예에 대해서는 링크 섹션을 참조).따라서 브랜딩 요구나 사용자의 요구(예를 들어 시각장애가 있는 사용자의 큰 유형)를 반영할 수 있습니다.

최근의 흥미로운 발전 중 하나는 아바타를 움직이기 위해 디지털 대화를 사용하는 것입니다.

Web 4.0 아바타

최근 몇 년간의 경향 중 하나는 디지털 채널의 인간화이며, 인간이 아닌 것에 얼굴을 내밀고 있다.이로 인해 사용자가 "컨버전스"할 수 있는 아바타(봇 또는 채팅봇이라고도 함) 인공 지능이 생성되었습니다.이러한 봇의 성공은 매우 다양합니다.설득력 있게 인간적인 방식으로 반응하는 몇몇 사람들이 있다.일반적으로 "봇"이라고 불리는 이유는 크게 이상하지 않으며, 인식된 경로를 벗어나면 반응이 좋지 않을 수 있는 고정된 기계적 상호작용을 야기합니다.그러나 이는 상업계 전반으로 확산되는 것을 막지는 못했으며, 몇몇 유명 기업들이 고객 서비스의 일부로 이 제품을 채택하고 있습니다.IKEA의 Anna와 같은 아바타는 비즈니스 커뮤니티와 대중 사이에서 관심을 불러일으켰다.인공지능이 여러분의 질문에 지능적으로 반응할 수 있다는 생각은 정말 신나는 것입니다.하지만, 이 봇들이 정말로 그것을 관리하고 있을까요?아니면 그저 인간 얼굴 아바타들이 검색엔진을 위장하고 있는 걸까요?

웹 2.0 아바타는 디지털 대화를 통해 이러한 봇에서 찾을 수 없는 몰입도를 제공합니다. 왜일까요?디지털 대화는 좋은 책이나 영화처럼 대본이 짜여져 있기 때문입니다.책이나 영화처럼 고품질의 대화와 상호작용을 통해 사용자를 결과물로 이끌도록 설계되었습니다.이와 함께 의사 결정 메트릭을 통해 사용자의 상호작용을 이해할 수 있다는 것은 이러한 Web 2.0 아바타가 나타나는 긴급한 요구에 적응할 수 있다는 것을 의미합니다.대화는 필요에 따라 개선되고 구축될 수 있습니다.

이해:측정 및 측정 지표

디지털 대화의 자동 녹음은 규모에 맞는 상호작용의 분석 과학을 확립합니다.사람이 디지털 대화 서비스와 대화할 때, 각 대화 스텝은 날짜 및 시간 스텝과 함께 말 그대로 기록된다.소비자의 사용내용을 익명으로 기록함으로써 데이터의 프라이버시를 침해하지 않고 집약된 긴급 패턴을 얻을 수 있습니다.

이 측정은 각 대화 단계, 경로 및 결과의 종합 성과를 제공하며, 행동 데이터를 정량화할 수 있는 수요 감지를 위한 과학적 근거를 제공한다.

적응:진화하는 대화

사용 데이터를 보고 이해한 후에는 디지털 컨버세이션 변경 또는 수정을 통해 대응할 필요가 있습니다.

메모들

  1. ^ McDowall, Bob. "Dialogue Marketing: Part 2 - a solution". IT Analysis. Retrieved 2008-04-21.
  2. ^ An Economist Intelligence Unit white paper, ed. (2006). The future of marketing From monologue to dialogue (PDF). The Economist. p. 2.
  3. ^ a b O'Brien, Timothy L. (February 12, 2006). "Madison Avenue's 30-Second Spot Remover". The New York Times.
  4. ^ Schurter, Terry. "There really are new ways to approach old problems". IT Analysis. Retrieved 2008-04-21.

레퍼런스

  • 이코노미스트 인텔리전스 팀입니다"독백에서 대화로", 이코노미스트, 2006년 9월 7일.2006년 9월 10일 액세스
  • 밥 맥도월."대화 마케팅: Part 2 - a solution", IT-Analysis.com, 2005년 7월 20일2005년 7월 20일 접속
  • Timothy L. O'Brien "Madison Avenue's 30-Second Spot Remover", New York Times, 2006년 2월 12일.2007년 5월 30일 액세스
  • 테리 슈터.IT-Analysis.com, 2006년 5월 22일.2006년 5월 22일 액세스