LeverBot

LeverBot은 키워드를 맞추는 대신 답변을 생성하고, 올린 콘텐츠를 읽어 자연스러운 언어로 응답한다. 미리 써 둔 정형 답변 목록에서 꺼내는 게 아니다. 그래서 규칙 기반 봇이 놓치는 바꿔 말한 질문도 대개 제대로 처리한다. 여기가 핵심 차이다. 실제 성능은 어떤가. 정확도는 원본 문서의 품질에 여전히 달려 있다.

웹사이트 주소, PDF, DOCX, JSON, Excel 시트, 오디오, 영상으로 봇을 학습시킬 수 있다. 문서가 십여 개 폴더와 형식에 흩어진 팀도 먼저 일주일을 들여 형식을 다시 맞추지 않고 전부 넣는다. 이 유연성이 쓸모 있는 봇과 방치된 파일 더미를 가른다.

빌더는 끌어다 놓는 방식이다. 봇을 돌리는 데 코드를 건드리지 않는다. 시각적 화면에서 동작을 설정하고 플랫폼이 주는 코드 조각으로 배포한다. 기술 배경이 없는 직원도 개발자를 대기시키지 않고 관리한다.

챗봇을 자사 사이트 모양에 맞춰 꾸밀 수 있다. 색상, 위젯, 전부. 신뢰에 영향을 준다. 브랜드와 어긋나는 봇은 지원 경험의 일부가 아니라 외부 부속품처럼 읽힌다.

대시보드는 채팅 데이터를 리포트로 바꾸고 Google Analytics와 연결되므로 사이트 전체 트래픽 대비 봇의 성과를 추적한다. 어떤 질문이 가장 많은지, 봇이 어디서 막히는지 보인다. 이 피드백 순환이 다음에 학습 데이터에 무엇을 더할지 정한다. 어떤 답변이 실패하는지 짐작하는 것보다 낫다.

LeverBot은 학습된 같은 봇으로 웹사이트, 메신저, 라이브 채팅 서비스를 돌린다. 한 번 설정한다. 그러면 플랫폼마다 다시 만드는 대신 채널 전반에서 작동한다.