Obi

Obi란 무엇인가요?

Obi는 고객 온보딩과 유저 활성화를 위한 보이스 AI 에이전트입니다. 핵심 목적은 대화와 화면 상황 인식을 통해 사용자에게 훈련과 초기 제품 사용을 실시간으로 안내하는 것입니다.

사이트에 따르면, Obi는 팀의 기존 온보딩 자료(훈련 비디오와 워크플로 등)를 학습한 후 온보딩 중 사용자에게 적극적으로 안내하며, 반복 지원을 줄이고 고객 및 세그먼트 간 온보딩을 일관되게 만듭니다.

주요 기능

• 온보딩 자료(비디오와 워크플로)로부터 학습: Obi는 기존 훈련 비디오와 워크플로를 분석해 팀이 이미 사용하는 제품과 훈련을 반영합니다.
• 대화형 경험으로 사용자 안내: Obi는 사용자 요구를 이해하고 비디오 통화나 앱 내 통합 흐름에서 적극적 안내를 제공합니다.
• 화면 인식으로 사용자 지시: Obi는 화면에서 일어나는 일을 보고 사용자에게 올바른 단계를 안내합니다.
• 사용자 세그먼트별 안내 조정: Obi는 온보딩 경로를 맞춤화해 각 사용자 그룹에게 가장 적합한 안내를 제공합니다.
• 사용자 막힘 지점 표시: 제품은 중단 지점, 장애물, 흔한 질문을 보여 온보딩 개선을 빠르게 지원합니다.
• 다양한 언어와 시간대 지원: Obi는 사용자 필요 시(저녁, 주말, 여러 시간대 포함) 언제든 셀프 온보딩을 지원하며 여러 언어를 지원합니다.

Obi 사용 방법

1. 데모 예약 및 온보딩 설정 논의로 Obi를 제품과 훈련 자료에 맞게 구성합니다.
2. 기존 온보딩 콘텐츠 제공 또는 지정, 예: 훈련 비디오와 워크플로.
3. 고객 온보딩에 Obi 배포, 보이스/비디오 통화 경험 또는 앱 내 통합으로 사용자 안내.
4. 온보딩 인사이트 활용(중단 지점, 장애물, 흔한 질문)으로 훈련을 지속 개선.

사용 사례

• 고객 성공 팀의 반복 온보딩 통화 감소: Obi는 대화 기반 흐름으로 신규 고객을 안내해 기본 질문 반복을 처리하며 라이브 핸드홀딩을 줄입니다.
• 사용자 막힘 시 셀프 안내 지원: 정적 문서, 비디오, 툴팁, 제품 투어에만 의존하지 않고 Obi가 사용자 혼란 시 적극 개입해 안내합니다.
• UI 변경 민감도 처리: 사이트는 전통 워크쓰루와 툴팁이 UI 변경 시 깨진다고 설명; Obi는 업데이트된 훈련 자료 학습과 인식 기반 경험으로 적응합니다.
• 역할이나 고객 유형별 세그먼트 온보딩: 팀은 온보딩 경로를 맞춤화해 각 세그먼트에 적합한 흐름을 제공하며 모든 사용자에게 일반 워크쓰루를 사용하지 않습니다.
• 중단 및 장애물 식별로 활성화 개선: Obi는 사용자 진행 중단 지점과 지연 원인을 보여 팀이 최고 영향 문제에 제품 및 온보딩 변경을 집중합니다.

자주 묻는 질문

• Obi는 사용자에게 무엇을 가르칠지 어떻게 학습하나요? Obi는 훈련 비디오와 워크플로를 분석해 제품과 온보딩 콘텐츠를 이해합니다.

• Obi는 음성만으로 안내하나요, 화면도 함께하나요? 사이트는 대화와 화면 인식을 통한 안내를 설명하며, 비디오 통화 스타일 경험 또는 앱 내 통합으로 제공됩니다.

• Obi는 다양한 사용자 유형에 온보딩을 맞춤화할 수 있나요? 네. Obi는 각 사용자 세그먼트에 경험을 조정해 다른 그룹이 다른 안내 경로를 따릅니다.

• Obi가 팀에게 보여주는 온보딩 문제는 무엇인가요? Obi는 중단 지점, 장애물, 흔한 질문을 보여 팀이 온보딩을 빠르게 개선할 수 있습니다.

• Obi는 사용자에게 언제 이용 가능하나요? 사이트에 따르면 고객은 필요 시(밤, 주말, 시간대 간 포함) 셀프 온보딩 가능하며 여러 언어로 제공됩니다.

대안

• 정적 문서, 도움말 센터 기사, 녹화 비디오를 활용한 자율 학습: 콘텐츠를 확장할 수 있지만, 사용자가 막혔을 때 실시간 대화 기반 안내를 제공하지 않습니다.
• 제품 투어 및 툴팁 기반 가이드: UI 내에서 안내된 단계를 제공하지만, 사이트에 따르면 UI 변경 시 가이드가 깨질 수 있습니다.
• 인간 주도의 고객 온보딩 (CS 주도 교육 세션 및 통화): 실시간 온보딩은 세부 사항을 처리할 수 있지만, 고객 규모가 커지면 반복적이고 확장성이 제한됩니다.
• 뉴터 캠페인 및 온보딩 이메일 시퀀스: 활성화 메시지를 지원할 수 있지만, 사용자가 제품 사용법을 여전히 이해하지 못하면 이탈을 막지 못합니다.