텍스트 분석 소프트웨어 RFP에 필요한 6가지 사항

텍스트 분석 소프트웨어 RFP에 필요한 6가지 사항

2025년 3월 13일

고객 경험

작성자 조안나 모서

텍스트 분석 솔루션을 찾고 계신가요? 비즈니스를 위한 결정을 내릴 때 제안요청서(RFP)에 포함해야 할 사항은 다음과 같습니다.

RFP라고도 하는 제안요청서를 작성하는 것은 비즈니스 요구와 최신 혁신에 대한 욕구 사이에서 미묘한 균형을 잡는 작업일 수 있습니다. 텍스트 분석 솔루션은 지속적으로 새로운 기능을 추가하고 업데이트하기 때문에 '마케팅 용어'와 실제로 비즈니스를 발전시킬 수 있는 기능 및 사용 사례를 구분하는 것이 거의 불가능하다고 느껴질 수 있습니다.

텍스트 분석 기능: 기본 요구 사항

텍스트 분석 솔루션을 고려할 때, 고려 중인 솔루션이 이러한 기본 요구사항을 지원하는지 확인하세요: 토픽 분류, 감성 분석, 머신 러닝(ML), 다국어 모델 지원 및 자연어 처리(NLP).

평가 중인 텍스트 분석 솔루션에 이러한 기능이 없거나 이러한 기능만 강조되는 경우에는 주의해야 합니다. 이러한 기능은 모든 텍스트 분석 솔루션의 표준 부분이어야 할 뿐만 아니라 사용 사례에 따라 각각을 검토하는 것이 좋습니다.

고려 중인 솔루션에 이러한 기능이 있다는 것을 확인했다면 비즈니스를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 기능에 관심을 돌려보세요.

텍스트 분석 RFP

다음 RFP에 추가해야 할 텍스트 분석 기능

당연히 동급 최고의 차별화된 텍스트 분석 솔루션에 대한 RFP를 작성하는 데 있어 핵심은 차별화된 기능을 파악하고 요청하는 것입니다. 동급 최고의 텍스트 분석 솔루션을 위해 RFP에 추가해야 할 몇 가지 기능은 다음과 같습니다:

  • 옴니채널 데이터 통합 
  • AI 기반 자연어 이해(NLU)
  • 저렴한 모델 유지보수 비용
  • 참여도를 높이는 맞춤형 보고
  • 실시간 사용 사례 지원
  • 다중 시장 및 다국어 팀에 걸친 확장성

각 기능을 자세히 살펴보고 이러한 기능이 필요한 이유와 비즈니스에 가치를 창출하는 방법을 알아보세요.

1. 옴니채널 데이터 통합

텍스트 분석에 초점을 맞춘 RFP에는 옴니채널 데이터 통합이나 분석에 대한 언급이 없는 경우가 많습니다. 언급할 경우, 일반적으로 제공되는 통합 기능의 수에 초점을 맞추는 경우가 많습니다. 비즈니스에 대한 피드백은 통화, 비디오, 소셜 등 모든 곳에서 발생하지만 데이터 커넥터와 통합은 옴니채널 데이터 모델의 시작에 불과합니다. 

동급 최고의 옴니채널 솔루션은 통합 분석 모델을 쉽게 적용할 수 있도록 비즈니스 전반에서 서로 다른 데이터 소스를 기본적으로 수집하고 구성할 수 있어야 합니다. 경험에 대한 옴니채널 접근 방식을 취하기 위해서는 솔루션이 모든 경험을 종합적인 프로필로 집계하여 고객이나 계정이 비즈니스에 제공한 모든 피드백을 나타내야 합니다. 이러한 집계를 통해 의미 있는 패턴을 도출하여 고객과 직원에게 미치는 문제의 총 영향을 계산할 수 있습니다.

2. AI 기반 자연어 이해(NLU)

RFP에는 자연어 처리(NLP) 및 분류 기능을 어느 정도 설명할 수 있지만, 감정 분석 및 노력 점수화 기능에 대한 요청도 점점 더 많아지고 있습니다. 감정과 노력은 자연어 이해(NLU) 또는 자연어 해석(NLI)의 일부로 간주되는 경우가 많습니다. 하지만 아시다시피 NLU 모델을 보유하는 것과 효과적이고 효율적으로 배포하는 것에는 차이가 있습니다. 

일반적인 NLU 모델에는 노력 점수, 감정, 공감, 정서가 포함되지만 고객 이탈 위험이나 직원 이탈과 같이 실행 가능한 워크플로우를 유도하는 고급 모델도 고려해야 합니다. 평가 프로세스 중에 이러한 모델이 어떻게 구축되고 유지되는지 검증하여 데모에서 확인된 내용이 실제 프로그램에 적용될 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 

모델 학습 속도를 높이고, 새 모델을 더 빠르게 배포하며, 수동으로 유지 관리해야 하는 규칙 기반 주제 모델의 수를 줄일 수 있는 강력한 AI 기반을 갖춘 NLU 엔진을 찾아야 합니다. 이를 통해 궁극적으로 정확도나 모델을 유지하기 위해 풀타임 직원의 시간을 사용하지 않고도 비즈니스가 경험에 대해 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다.

3. 저렴한 모델 유지보수 비용

계약 기간 동안 지속적인 유지보수가 필요한 도구라면 스티커 가격보다 훨씬 더 높은 소유 비용이 발생할 것으로 예상됩니다. 텍스트 분석 RFP에서 이러한 모든 모델에 대해 높은 수준의 정확도를 유지하기 위해 팀이나 공급업체 서비스 팀이 얼마나 많은 시간과 수작업을 들여야 하는지에 대해 구체적으로 질문해야 합니다.

고려해야 할 중요한 요소 중 하나는 분류, 감성, 고급 NLU 등 얼마나 많은 모델을 AI와 비교하여 수동 규칙에 기반할 것인지입니다. 이 균형을 잘 유지하면 텍스트 분석의 정확성과 품질을 유지하기 위해 노코드 또는 로우코드 학습에 의존하면서 정확한 모델을 구축할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다. 이러한 균형이 잘 잡혀 있으면 직원들의 상당한 시간을 경험 개선에서 솔루션 유지보수로 재할당하지 않아도 됩니다. 

4. 참여를 유도하는 개인화 기능

분석 솔루션의 성공에는 참여와 채택이 매우 중요합니다. 일반 사용자의 수가 많을수록 더 많은 조치를 취하고 비즈니스 전반에 걸쳐 더 많은 기회를 포착할 수 있습니다. 사용자 및 역할별로 맞춤화된 보고는 분석 마비를 유발할 수 있는 중복된 세부 정보 없이 적절한 사람들이 필요한 정확한 정보에 액세스할 수 있도록 보장합니다.

개인화된 보고는 단순히 조직 전체의 개인과 공유할 수 있는 다양한 대시보드 보기를 구축하는 기능 그 이상입니다. 간편하고 개인화된 텍스트 분석 및 보고는 더 많은 참여를 유도하여 다른 조직 사용자들이 솔루션을 채택하도록 장려합니다. 개인화된 보고가 효과적이려면 조직의 변화하는 구조를 고려하고 조직 내에서 사람들의 역할이 변경됨에 따라 자동으로 조정되어야 합니다.

평가 프로세스의 일부로 공급업체가 복잡한 조직 계층을 관리하는 방법을 검증해야 합니다. 또한 직원들이 이미 사용하고 있는 데스크톱, 모바일 기기, Salesforce와 같은 CRM 등 다양한 업무 시스템도 고려해야 합니다. 개인화는 무시할 수 없는 중요한 기능입니다.

5. 실시간 사용 사례 지원

단 몇 초를 절약하는 것만으로도 고객 경험 과 컨택 센터 팀에게 있어 결정적인 차이를 만듭니다. 텍스트 분석 솔루션은 새롭게 나타나는 트렌드와 새로운 기회를 바탕으로 적절한 시점에 적절한 담당자에게 자동으로 알림을 보내고, 지원 티켓의 우선순위를 지정하며, 상담원 평가 점수를 자동화하고, 워크플로를 실시간으로 지원할 수 있도록 해야 합니다. 

수백만 건에 달하는 피드백 기록에서 인사이트 수천 명의 사용자로부터 조치를 유도하려면 이제 실시간 기능이 필수적입니다. 따라서 텍스트 분석 솔루션은 실행 가능 여부에 따라 자동으로 우선순위가 인사이트 실행 중심의 인사이트 제공해야 합니다.

실시간 기능을 통해 가장 중요한 사항에 대한 주의를 사전에 환기시켜, 기업의 시간을 절약하고 실행 가능한 핵심 인사이트 신속하게 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객 경험 관리 더욱 효율적이고 효과적으로 운영할 수 있을 뿐만 아니라, 궁극적으로 비용 절감 효과까지 얻을 수 있습니다.

6. 다중 시장 및 다국어 팀에 걸친 확장성

전 세계는 그 어느 때보다 서로 연결되어 있습니다. 많은 기업이 다국어를 사용하며 고객과 직원에게 적절한 서비스를 제공하기 위해 솔루션의 기능과 역량을 필요로 합니다. 다국어 서비스 및 솔루션은 캐나다와 같이 법률에 의해 요구되거나 일본이나 스위스와 같이 다국어 국가에서 비즈니스 거래를 성사시키거나 중단시킬 수 있습니다.

진정한 글로벌 역량은 다국어 NLP보다 훨씬 더 나아가 모든 사람이 모든 언어를 구사하는 것은 아니라는 가정을 충족할 수 있어야 합니다. 여러 지역의 데이터를 호스팅하고, 수신 댓글 번역, 여러 문자 집합, 여러 언어에 걸친 AI 모델링, 최종 사용자 보고에 표시되는 라벨 및 텍스트 번역을 처리할 수 있는 벤더의 능력을 평가하는 것이 중요합니다.

조직 내 모든 사람과 조직과 상호 작용하는 모든 사람에게 최고의 서비스를 제공하려면 모든 사람이 공평하고 효율적으로 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 글로벌 역량을 갖춘 솔루션을 우선적으로 고려해야 합니다.

다음을 통해 선도적인 텍스트 분석 솔루션에 대해 알아보세요. Medallia

대화는 복잡하기 때문에 Medallia 거의 10년 동안 사람들이 작성한 단어 뒤에 숨겨진 의미와 느낌을 파악하기 위해 노력해 왔습니다. 당사의 네이티브 텍스트 분석 솔루션은 Medallia Experience Cloud 플랫폼의 핵심에 내장되어 있습니다.

저희는 기업들이 실행 가능한 인사이트 도출하고, ROI 창출하며, 고객 경험을 개선할 수 있는 도구를 한 곳에서 편리하게 제공해 드리는 것을 목표로 합니다. 다음 제안 요청서(RFP) 작성 시 핵심적인 질문을 통해, 고객과 기업 모두에게 만족스러운 경험을 선사할 수 있는 솔루션을 확보하시기 바랍니다.


작성자

조안나 모저

데이터 및 분석 제품의 전략과 실행을 담당하는 실무 책임자인 Joanna는 거의 10년 동안 Medallia의 선도적인 시장 솔루션인 텍스트 분석에 핵심적인 기여를 해왔습니다.
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