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

사용자 의견의 품질과 양을 개선하기 위해 redBus의 개발자는 지연 시간이 짧은 Google AI 모델인 Gemini Flash를 사용하여 사용자 음성 녹음을 즉시 트랜스크립션하고 번역했습니다. 복잡한 백엔드 작업을 처리하지 않고 이 강력한 AI를 앱에 연결하기 위해 Firebase AI Logic을 사용했습니다. 이 새로운 기능은 언어 장벽을 없애고 리뷰 프로세스를 간소화하여 사용자 참여도와 의견 품질을 크게 높였습니다.

음성 우선 접근방식으로 사용자 의견 간소화

redBus의 이전 인앱 리뷰 환경은 텍스트 기반이었으며 몇 가지 주요 문제가 있었습니다. "저희 규모에서는 신뢰할 수 있는 사용자 리뷰가 매우 중요합니다. 여행객의 신뢰를 구축하고 운전자에게 실행 가능한 통계를 제공하기 때문입니다. 기존의 텍스트 기반 시스템은 잘 작동했지만 고객이 자신의 전체 경험을 명확하게 설명하는 데 어려움을 겪는 경우가 많았으며, 이로 인해 여행객과 운전자 모두에게 최대한의 가치를 제공하는 데 필요한 세부정보와 양이 사용자 의견에 부족했습니다. 또한 한 언어로 작성된 리뷰는 다른 언어를 사용하는 사용자나 버스 운전자에게는 도움이 되지 않았으므로 언어 장벽으로 인해 리뷰의 유용성이 제한되었습니다. redBus의 모바일 엔지니어링 선임 기술 리드인 Abhi Muktheeswarar는 '저희의 주요 동기는 음성의 표현력을 활용하고 언어 장벽을 극복하여 더 정확하고 자세한 사용자 의견을 수집하는 것이었습니다'라고 말했습니다.

개발팀은 원활한 음성 우선 환경을 만들고 싶었으므로 사용자가 모국어로 리뷰를 말할 수 있는 새로운 흐름을 설계했습니다. 채택을 장려하기 위해 팀은 '여러분의 의견이 중요합니다. 모국어로 리뷰를 공유해 주세요'라는 텍스트와 함께 눈에 띄는 애니메이션 마이크 버튼을 구현했습니다. 이 문구는 앱 언어 설정과 일관되게 사용자의 모국어로 표시됩니다.

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

개발자는 백엔드팀의 도움 없이 기능을 빌드하고 제공할 수 있어 개발 시간과 복잡성을 크게 줄일 수 있는 Firebase AI Logic을 선택했습니다. Abhi는 'Firebase AI SDK는 프런트엔드팀이 기능을 독립적으로 빌드하고 제공할 수 있는 유일한 솔루션이었기 때문에 중요한 차별화 요소였습니다'라고 설명했습니다. 이 접근방식을 통해 팀은 개념에서 출시까지 단 30일 만에 진행할 수 있었습니다.

구현 중에 엔지니어는 구조화된 출력을 사용하여 Gemini Flash 모델이 트랜스크립션, 번역, 감정 분석, 별점을 포함한 올바른 형식의 JSON 응답을 반환할 수 있도록 하여 UI를 쉽게 채울 수 있었습니다. 이를 통해 원활한 사용자 환경이 보장되었습니다. 그런 다음 사용자에게 모국어로 트랜스크립션된 원본 텍스트와 영어로 번역 및 요약된 버전이 모두 표시됩니다. 가장 중요한 점은 사용자가 리뷰를 제출하기 전에 AI 생성 텍스트를 모두 검토하고 수정하며 별점을 변경할 수 있는 완전한 제어 권한을 갖는다는 것입니다. 다시 말하여 콘텐츠를 더 추가할 수도 있습니다. 

참여도 높이고 더 심층적인 사용자 통계 수집
AI 기반 음성 리뷰 기능은 사용자 참여도에 상당한 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 사용자가 모국어로 말할 수 있도록 지원함으로써 redBus는 리뷰 길이가 57% 증가하고 전체 리뷰 양이 크게 증가했습니다.

이 새로운 기능은 이전에 리뷰를 입력하는 것을 주저했던 사용자층을 성공적으로 참여시켰습니다. 구현 이후 사용자 의견은 압도적으로 긍정적이었습니다. 고객은 트랜스크립션 및 번역의 정확성에 만족하며 AI 생성 요약이 더 길고 자세한 리뷰의 간결한 개요라고 생각합니다.

Gemini Flash는 클라우드에서 호스팅되지만 응답성이 뛰어난 사용자 환경을 제공했습니다. Abhi는 '파트너와 이해관계자로부터 받은 일반적인 의견은 새로운 AI 기능의 응답성이 매우 빠르고 원활하여 AI가 기기에서 직접 실행되는 것처럼 느껴진다는 것입니다'라고 말했습니다. '이는 Gemini Flash 모델의 짧은 지연 시간을 입증하는 것으로, 성공의 핵심 요소였습니다'라고 덧붙였습니다.

AI로 더 쉽게 빌드

redBus팀의 경우 이 프로젝트는 Firebase AI Logic과 Gemini Flash가 모바일 개발자가 백엔드 구현이 필요한 기능을 빌드할 수 있도록 지원하는 방법을 보여주었습니다. 이를 통해 서버 측 변경사항에 대한 종속성이 줄어들고 개발자가 빠르고 독립적으로 반복할 수 있습니다.

음성 리뷰 기능의 성공에 따라 redBus팀은 기기 내 생성형 AI의 다른 사용 사례를 탐색하여 앱을 더욱 개선하고 있습니다. 또한 Google AI Studio를 사용하여 프롬프트를 테스트하고 반복할 계획입니다. Abhi는 '더 이상 복잡한 백엔드 설정이 아닙니다'라고 말했습니다. '사용자 환경을 직접 개선하는 혁신적인 차세대 기능을 빌드하기 위한 올바른 프롬프트를 만드는 것입니다'라고 덧붙였습니다.

시작하기

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