세계 최대 온라인 버스 티켓팅 플랫폼인 redBus는 인도, 동남아시아, 라틴 아메리카 전역의 수백만 명의 여행자에게 서비스를 제공합니다. 이 서비스는 주로 모바일 우선이며 모든 예약의 90% 이상이 앱을 통해 이루어집니다. 하지만 수십 가지의 다양한 언어를 사용하는 사용자층으로부터 유용한 의견을 수집하는 데 상당한 어려움이 있습니다. 많은 사용자에게 리뷰를 입력하는 것은 불편하며, 예를 들어 타밀어로 작성된 리뷰는 힌디어만 사용하는 버스 운영자에게는 거의 가치가 없습니다.

사용자 피드백의 품질과 양을 개선하기 위해 redBus의 개발자는 지연 시간이 짧은 Google AI 모델인 Gemini Flash를 사용하여 사용자 음성 녹음 파일을 즉시 스크립트로 변환하고 번역했습니다. 복잡한 백엔드 작업을 처리하지 않고도 강력한 AI를 앱에 연결하기 위해 Firebase AI Logic을 사용했습니다. 이 새로운 기능으로 언어 장벽이 사라지고 검토 프로세스가 간소화되어 사용자 참여도와 피드백 품질이 크게 향상되었습니다.

음성 우선 접근 방식으로 사용자 의견 간소화하기

redBus의 이전 인앱 리뷰 환경은 텍스트 기반이었으며 몇 가지 주요 문제가 있었습니다. Google의 규모에서는 신뢰할 수 있는 사용자 리뷰가 매우 중요합니다. 여행자의 신뢰를 구축하고 운영자에게 실행 가능한 유용한 정보를 제공하기 때문입니다. 기존의 텍스트 기반 시스템도 유용했지만, 고객이 자신의 전체 경험을 명확하게 설명하는 데 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. 그 결과 여행자와 운영자 모두에게 최대한의 가치를 제공하는 데 필요한 세부정보와 양이 사용자 피드백에 부족했습니다. 또한 언어 장벽으로 인해 리뷰의 유용성이 제한되었습니다. 한 언어로 작성된 리뷰는 다른 언어를 사용하는 사용자나 버스 운영자에게 도움이 되지 않았기 때문입니다. redBus의 모바일 엔지니어링 수석 기술 리드인 아비 묵티스와라르는 'Google의 주요 동기는 음성의 표현력을 활용하고 언어 장벽을 극복하여 더 진솔하고 자세한 사용자 의견을 포착하는 것이었습니다'라고 말했습니다.

개발자팀은 원활한 음성 우선 환경을 만들고 싶었기 때문에 사용자가 모국어로 리뷰를 말하기만 하면 되는 새로운 플로우를 설계했습니다. 채택을 장려하기 위해 팀은 '내 의견을 내 언어로 공유해 주세요'라는 텍스트와 함께 눈에 띄는 애니메이션 마이크 버튼을 구현했습니다. 이 텍스트는 사용자의 앱 언어 설정과 일치하는 사용자의 모국어로 표시됩니다.

Gemini Flash를 사용하여 애플리케이션이 사용자의 음성 녹음을 처리합니다. 먼저 음성을 텍스트로 변환한 다음 영어로 번역하고, 마지막으로 감정을 분석하여 리뷰 콘텐츠를 기반으로 별표 평점을 자동으로 생성하고 관련 태그를 예측합니다. 그런 다음 간결한 요약을 만들고 생성된 콘텐츠로 리뷰 양식 필드를 자동 완성합니다.

개발자는 백엔드팀의 도움 없이 기능을 빌드하고 출시할 수 있어 개발 시간과 복잡성을 크게 줄일 수 있는 Firebase AI Logic을 선택했습니다. Abhi는 'Firebase AI SDK는 프런트엔드 팀이 기능을 독립적으로 빌드하고 출시할 수 있도록 지원하는 유일한 솔루션이었기 때문에 핵심 차별화 요소였습니다'라고 설명했습니다. 이 접근 방식을 통해 팀은 30일 만에 개념에서 출시까지 진행할 수 있었습니다.

구현 중에 엔지니어는 구조화된 출력을 사용하여 Gemini Flash 모델이 전사, 번역, 감정 분석, 별점을 포함한 형식이 올바른 JSON 응답을 반환하도록 하여 UI를 쉽게 채울 수 있었습니다. 이를 통해 원활한 사용자 환경을 제공할 수 있었습니다. 그러면 사용자에게 자신의 언어로 된 원본 스크립트 텍스트와 영어로 번역 및 요약된 버전이 모두 표시됩니다. 무엇보다도 사용자는 리뷰를 제출하기 전에 모든 AI 생성 텍스트를 검토하고 수정하며 별점을 변경할 수 있는 완전한 권한을 갖습니다. 다시 말하여 콘텐츠를 추가할 수도 있습니다. 

참여도 유도 및 심층적인 사용자 통계 파악
AI 기반 음성 리뷰 기능은 사용자 참여도에 상당한 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 사용자가 모국어로 말할 수 있도록 지원한 결과, redBus는 리뷰 길이가 57% 증가하고 전체 리뷰 수가 크게 증가했습니다.

이 새로운 기능은 이전에는 리뷰 작성을 망설였던 사용자층의 세그먼트의 참여를 유도하는 데 성공했습니다. 이 기능을 구현한 이후 사용자 피드백은 압도적으로 긍정적이었습니다. 고객은 스크립트 작성 및 번역의 정확성에 만족했으며 AI 생성 요약이 더 길고 자세한 리뷰를 간결하게 개요로 보여준다고 생각했습니다.

Gemini Flash는 클라우드에서 호스팅되지만 응답성이 뛰어난 사용자 환경을 제공했습니다. 아비는 '파트너와 이해관계자들은 새로운 AI 기능의 응답성이 매우 빠르고 원활하여 AI가 기기에서 직접 실행되는 것처럼 느껴진다고 말합니다'라고 말했습니다. '이는 Gemini Flash 모델의 짧은 지연 시간을 입증하는 것으로, 이 모델의 성공에 중요한 역할을 했습니다.'

AI로 더 쉽게 빌드

redBus팀은 이 프로젝트를 통해 Firebase AI Logic과 Gemini Flash를 사용하면 모바일 개발자가 백엔드 구현이 필요한 기능을 빌드할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 이를 통해 서버 측 변경사항에 대한 종속성이 줄어들고 개발자가 빠르고 독립적으로 반복할 수 있습니다.

음성 리뷰 기능의 성공에 따라 redBus의 팀은 온디바이스 생성형 AI의 다른 사용 사례를 모색하여 앱을 더욱 개선하고 있습니다. 또한 Google AI Studio를 사용하여 프롬프트를 테스트하고 반복할 계획입니다. Abhi는 '더 이상 복잡한 백엔드 설정이 중요하지 않습니다'라고 말합니다. 사용자 경험을 직접적으로 개선하는 혁신적인 다음 기능을 구축하기 위해 적절한 프롬프트를 만드는 것이 중요합니다.

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Gemini 및 Firebase AI Logic을 사용하여 자체 앱의 생성형 AI 기능을 빌드하는 방법을 자세히 알아보세요.