깃플챗 시나리오 봇의 장점 중 하나는 개인화된 고객 상담을 자동화하는 것입니다. 누구에게나 동일한 답변을 제공하는 FAQ 봇과는 다르게, 고객이 입력한 내용에 따라 그 고객만을 위한 상담 내용을 노출하는 것이죠.

이렇게 시나리오를 구성하기 위해 봇 빌더를 만지작거리다보면, 고객이 입력한 내용이 무엇인지 판단하는 판단 노드가 필요한 순간이 옵니다.

이번 예제에서는 고객이 입력한 정보를 바탕으로 서로 다른 시나리오로 연결해주는 판단 노드 활용 방법을 소개해드리려고 합니다. 판단 노드를 잘 활용하면 다음과 같은 것을 할 수 있습니다.

💎 VIP 대상 채팅 상담 진행하기

럭셔리 자동차 브랜드 깃플오토는 신제품 출시 이벤트에 VIP를 초청하였습니다. 이벤트 이후에 VIP만을 대상으로 사전 구매 예약의 기회를 제공하려고 합니다. 이 과정을 자동화하기 위해, VIP 이벤트 현장에 참석한 사람들에게만 현장에서 VIP 전용 상담 코드를 제공했습니다.

깃플챗 챗봇으로 사전 예약을 신청할 경우, 이 코드를 정확히 입력해야만 신청 단계로 넘어가도록 구현할 수 있습니다.

🧮 주문 수량에 따라 단가를 다르게 계산하기

대량 인쇄 전문 회사 깃플프린트는 발주 수량에 따라 단가를 다르게 책정하고 있습니다. 발주 수량이 적을 경우에는 장당 70원을, 많을 경우에는 장당 30원까지 할인해주는 방식입니다. 판단 노드를 활용하면 고객이 입력한 수량이 어떤 단가 범위에 있는지 파악할 수 있습니다. 여기에 HTTP 노드로 간단한 연산 기능을 덧붙이면, 입력 수량에 따른 최종 견적을 챗봇으로 자동 안내할 수 있습니다.

💯 문제를 풀어 커트라인 점수에 따라 안내하기

성인 대상 영어 학원 깃플잉글리시는 간단한 시험 문제를 내어서 수강생들의 실력을 평가하고, 실력에 맞는 수강 코스를 추천해 줍니다. 챗봇을 활용해서 간단한 사전 테스트를 진행하고, 점수 결과에 따라 자동으로 수강 코스를 추천할 수 있습니다.

바로 한 번 체험해 보세요.

👉️ 이 링크를 눌러 챗봇을 열면, 위에서 소개한 예시를 모두 체험할 수 있습니다.

🗒️ 봇 빌더 해설

이번 예제도 여러분이 직접 다운받아서 실행해볼 수 있습니다. 👉️ 이 링크를 눌러 가이드 페이지에 접속해, 예제 json 파일을 다운받아 직접 업로드해 보세요.

해설은 문제를 푼 점수에 따라 수강 코스를 추천하는 깃플잉글리시 예시를 설명해 드리겠습니다.

이 예제에서는 총 3번의 HTTP 노드가 사용됩니다.

• 문제를 풀기 전: HTTP 메시지 노드 POST 메소드로 세션 값만 제대로 기록하고, 나머지 항목은 임의의 값 기록
• 문제를 풀고난 후: HTTP 메시지 노드 PUT 메소드로 위에서 기록한 세션 값을 검색하여 해당 행의 Q1 ~ Q5와 Name 데이터를 재갱신
• 점수가 기록된 후: HTTP 메시지 노드 GET 메소드로 위에서 기록한 세션 값을 검색하여 점수 합산 결과를 호출

① 예약 날짜 입력하기: 입력 노드 & 판단 노드

사용자가 올바른 범위의 날짜를 입력하는지 확인해 주는 과정이 필요합니다.

5월의 경우 날짜가 1일부터 31일까지 있으므로, 판단 노드에서 사용자가 입력한 숫자가 1~31 범위에 해당하는지 확인합니다.

만약 사용자가 300과 같이 범위를 벗어나는 숫자를 적었다면, 제대로 된 날짜를 다시 입력하라고 안내하도록 연결해 두었습니다. 유효한 날짜를 입력해야 다음 단계인 시간 선택 단계로 넘어가게 됩니다.

이 예시를 위해 구글 스프레드시트를 만들어 두었으니, 직접 챗봇을 실행하면서 데이터가 어떻게 쌓이는지 아래 링크에 들어가서 확인할 수 있습니다.

👉️ 구글 스프레드시트 바로가기

② 점수가 계산되도록 설정하기

위 ①에서 사용자가 푼 문제의 점수를 모두 취합했다면, 이제 이 점수를 합산해야 합니다. 구글 스프레드시트에서 새 시트를 추가하고 수식을 사용해 ①에서 기록한 id와 점수의 합계만 자동으로 기록되도록 만들어 둡니다.

③ 세션 값 기록하기

구글 스프레드시트 설정이 끝났다면 이제 HTTP 메시지 노드에서 구글 스프레드시트에 데이터가 잘 입력되도록 설정해 줍니다.

사용자가 문제를 풀기 전에는 먼저 세션 ID값만 기록해두고, 문제를 다 풀고 난 후에는 해당 세션 ID를 찾아서 푼 결과를 갱신하는 방식으로 구성합니다.

④ 문항의 선택지에 점수 배점하기

선택 노드로 문제를 만듭니다. 오답 선택지에는 Value로 0을, 정답 선택지에는 Value로 1을 적어줍니다. 1번 문제에서 정답을 선택하면 Q1에 1이, 2번 문제에서 오답을 선택하면 Q2에 0이 기록됩니다.

⑤ 점수를 서버에 기록 & 계산하기

위의 ③에서 세션 값을 제외하고 임의로 입력했던 Q1 ~ Q5, Name 데이터를 갱신합니다. PUT 메소드를 사용하여 세션 ID가 동일한 행을 찾아서 갱신합니다.

⑥ 계산 결과를 챗봇으로 호출하기

위 ②에서 추가로 만든 스프레드시트에 기록된 합계 점수를 호출합니다. GET 메소드를 사용하여 세션 ID가 동일한 행의 데이터를 불러오면 “score”라는 이름으로 합산 결과가 호출됩니다.

⑦ 호출한 점수를 구간별로 분기하기

이제 판단 노드를 사용하여 호출한 점수를 구간별로 나눕니다. 판단 노드는 다중 구간별 분기가 되지 않지만, 판단 노드를 여러 번 붙이는 방법으로 여러 구간으로 나눌 수 있습니다.

고급반(5점), 중급반(3~4점), 초급반(1~2점), 입문반(0점)으로 나누기 위해 총 3번의 판단 노드를 사용합니다.

이렇게 분기한 후, 각 결과에 따라 어떤 반을 추천하는지 연결해줍니다.