온누리스토어, 네고왕 대란에도 든든한 AI 상담사를 만나다

갑작스런 이벤트, 외주 인력으로 충분할까?

갑자기 고객이 몰려들고 판매량이 급증하는 대형 이벤트.

어느 회사나 꿈꿀 법한 ‘대박’이지만, 쏟아지는 고객을 어떻게 응대해야 할까 고민이 될 수밖에 없습니다. 갑자기 늘어난 고객들에게 좋은 고객경험을 선사하지 못하면 기회는 반대로 위기가 될 수도 있죠. 단기 인력들이 업무에 익숙해지는 데에도 시간이 걸립니다.

2024년 7월 말, ‘네고왕’ 행사를 일주일 앞둔 온누리스토어 유은아 CS 파트장의 고민이 딱 이랬습니다. 커머스 업계에서 ‘네고왕’ 콜라보는 흥행 보증수표와도 같은 이벤트입니다. 온누리스토어 역시 헬스케어 이커머스 업계의 떠오르는 루키였으니, 누가 봐도 대박이 예상된 행사였죠. 매출이 3배는 늘어날 것으로 예상되었으나, 문제는 CS팀 인력은 4명 그대로였으며 대응할 시간조차 별로 없다는 점이었습니다.

“네고왕과 콜라보한다는 사실을 안 게 열흘 전, 내용을 정확히 전달받은 게 일주일 전이었어요. 예상 매출이 최소 평소의 3배 이상. 단순하게 계산하면 상담량도 3배 이상으로 늘어나겠죠. 그래서 저희도 아웃소싱으로 3명을 추가로 충원했습니다."

"다만 정말 효과가 있을까 의문이 있었어요. 단기 인력은 내부 상황을 정확히 알 수 없다 보니 실수가 잦아요. 이들에게 업무 내용을 숙지시킬 시간도 짧았고요.” (유은아 파트장)

과연 무엇을 더 해볼 수 있을까요?

이때 온누리스토어가 찾은 대안이 바로 AI였습니다.

버튼식 챗봇과 AI 챗봇의 차이

유은아 파트장은 채널톡에 AI 챗봇 ‘알프(ALF)’가 있다는 걸 알고 있었습니다. 하지만 알프 베타 출시 직후에는 쓰지 않았죠. 겉보기에는 기존의 버튼식 챗봇(구 ‘서포트봇’)과 AI 챗봇(알프)가 크게 달라 보이지 않았기 때문입니다. 하지만 실제로 들여다본 알프는 버튼식 챗봇과는 많이 달랐습니다.

“버튼식 챗봇은 정해진 버튼 선택지 내에서 고객이 한정된 액션을 취할 수밖에 없었어요. 그런데 알프를 세팅하니까 고객의 액션에 제한이 없어지고, 상담사 연결까지 가지 않고 알프 선에서 끝나더라고요.” (유은아 파트장)

버튼식 챗봇의 경우 고객에게 여러 개의 버튼을 제공해 원하는 선택지를 고를 수 있게 합니다. 고객의 경로를 정확하게 상담사가 원하는 대로 설계할 수 있다는 장점이 있죠. 하지만 고객의 입장에서는 원하는 선택지가 없으면 답답할 수 있고, 어떤 버튼을 누를지 고민스러울 수도 있습니다.

“예를 들어 고객들이 ‘누락 문의’를 하고 싶어도 해당 버튼을 누르지 않는 경우가 많아요. 빨리 진행하고 싶으니까 ‘배송 문의’, 아니면 ‘상담사 연결’을 누르기도 하거든요. 그냥 카테고리를 잘못 파악하시는 경우도 있고요.” (유은아 파트장)

하지만 AI 챗봇에서 고객은 ‘버튼을 고르는’ 것이 아니라 ‘하고 싶은 말을 쓰는’ 경험을 하게 됩니다. 상담사 입장에서는 어차피 정해진 질문과 답변 세트를 입력하는 것이라 크게 다르지 않지만, 고객 입장에서는 큰 차이가 있는 셈입니다. 물론 어느 쪽이 더 좋다고 말할 수는 없고, 상담사의 의도에 부합하는 쪽을 선택해 고객 경험을 설계하면 되겠죠!

“제가 처음 채널톡을 설정할 때는 챗봇에 많은 버튼을 넣었어요. 그런데 초반 이탈이 많더라고요. 고객들이 너무 복잡하다고 느끼고 나간 거죠. 그 뒤로 고객 경험을 위해 간소화를 중요하게 생각하고 있습니다. 알프를 활용하면 더 간소한 화면을 보여드릴 수 있을 것 같아요.” (유은아 파트장)

온누리스토어는 어떻게 알프를 세팅했을까

그렇다면 온누리스토어가 네고왕 기간 어떻게 알프를 세팅했는지 구체적으로 들여다볼까요.

(1) AI 상담사에게 맡기기 좋은 질문이란

온누리스토어는 알프의 여러 가지 기능 중 ‘FAQ’라는 기능을 사용했습니다.

FAQ는 자주 들어오는 질문과 그에 대한 답변을 입력하면, 알프가 질문의 '의도'를 인식해 이에 대한 답변을 제공하는 기능입니다. 의도를 인식한다는 게 무슨 뜻인지 조금 더 설명해볼까요.

주문을 취소하고 싶은데 가능할까요?
주문 취소 요청합니다.
어제 샀던 거 취소하려고요.

위의 세 질문은 모두 표현은 다르지만 의도가 같습니다. 그리고 알프는 바로 이 ‘의도’를 읽어서 세 질문이 모두 같은 질문이라는 것을 인식하고, ‘[마이페이지 > 주문목록]에서 취소 접수 가능합니다.’라는 답변을 제공하죠.

그렇다면 FAQ 기능을 활용하기 좋은 질문에는 뭐가 있을까요? 매번 똑같은 답변을 반복해야 했던 답변, 매크로 기능이나 별도 가이드 복사 붙여넣기를 통해 답변하고 있던 답변이 있다면 FAQ 기능을 활용하기 딱인데요. 유은아 파트장은 온누리스토어 홈페이지에서 관리하던 ‘자주 묻는 질문’ 데이터를 활용했습니다.

유은아 파트장은 여기서 더 나아가 세 가지 기준으로 질문을 구분했습니다.

알프가 직접 끝낼 수 있는 문의:

어떤 경우에도 똑같은 답이 나가는 질문들이 있습니다. 예를 들어 온누리스토어는 주문 정보 변경 문의에 대해서는 항상 ‘기존 주문을 취소하고 재주문해 주세요.’라고 응대합니다. 이런 문의는 AI 챗봇만으로 충분히 끝낼 수 있습니다.

알프가 전처리를 해줄 수 있는 문의:

알프가 혼자 끝낼 수는 없지만, ‘1차 응대’를 해줄 수 있는 질문들이 있습니다. 고객으로부터 제품 사진, 배송 정보 등을 받아두어야 처리가 가능한 질문들이 그렇습니다.

알프 응대가 부족할 경우 상담사 연결이 가능한 문의:

알프가 혼자 응대할 수 없는 문의입니다. 하지만 이런 경우에도 알프가 이미 한 번 ‘터치’해 주는 것만으로도 고객들은 소통이 되고 있다는 느낌을 받습니다.

기본적으로는 1번, 그리고 2번 유형의 질문에서 알프가 큰 효과를 발휘합니다. 하지만 온누리스토어에서는 3번 유형의 질문에서도 고객 불만이 줄어드는 효과를 보았다고 하네요.

(2) 버튼식 챗봇과 사람 상담사 사이에 AI 챗봇 배치하기

이렇게 질문을 세팅한 알프. 어느 지점에 배치하면 좋을까요? 유은아 파트장은 버튼식 챗봇이 제공하는 여러 선택지 중 '그 외 문의(다른 궁금한 점이 있어요)' 항목이 AI 챗봇으로 연결되도록 설정했습니다.

가장 먼저 버튼식 챗봇이 고객을 맞이하고, 버튼식 챗봇이 제공한 선택지로도 소화되지 않는 질문은 AI 챗봇이 응대하도록 설정한 셈입니다. 그래도 안 되는 질문은 사람 상담사가 응대합니다.

“1차로 버튼식 챗봇을 통해 단순문의를, ‘그 외 문의’로는 알프를 통해 상담사 연결 전에 꼭 하는 질문을 받고, 마지막 3차로 상담사 연결이 되도록 했어요. 말로 설명하면 복잡하지만 실제로는 모든 절차가 1분 이내로 끝납니다.” (유은아 파트장)

(3) 생각보다 간단한 알프 개선 작업

사실 AI 챗봇은 조금만 수정해 줘도 결과물이 깜짝 놀랄 만큼 좋아집니다. 예를 들어 유은아 파트장은 실제로 인입되는 질문 중에서 미처 생각하지 못한 질문을 그때그때 추가로 등록하는 것만으로도 알프의 답변이 훨씬 나아지는 걸 느꼈죠.

예를 들어 '상품을 받지 못했어요.'라는 문의는 '다른 곳으로 배송됐어요.', '못받았는데 배송 완료라고 해요.'라는 문장으로도 표현될 수 있죠. 이렇게 표현은 다르지만 의도가 같은 추가질문들을 추가하는 것만으로도 알프의 정확도가 올라갑니다.

채널톡의 웬디 매니저로부터 받은 팁도 도움이 되었습니다. 웬디의 팁은 알프가 전처리를 해줄 수 있는 문의의 경우 답변에 ‘상담사를 연결해 드릴 테니 정보를 남겨 달라’는 멘트를 추가하라는 것, 그리고 FAQ에 입력하는 ‘추가 질문’의 경우 단어가 아닌 문장형으로 입력하라는 것이었죠.

한 명 덜 계약해도 될 것 같아요

처음에는 고객들로부터 답답하다는 피드백도 있었습니다. 하지만 개선 작업을 할수록 그런 피드백은 눈에 띄게 줄었습니다.

네고왕 직후, 온누리스토어 알프의 상담 절감률은 무려 46.9%에 달했습니다. 실제로 많은 CS를 빠르게 처리할 수 있어서 전체적인 상담 퀄리티는 더 좋아졌다고 하네요.

예를 들어서 네고왕 기간 동안 가장 많이 들어온 ‘누락 문의’의 경우, 알프의 도움으로 미리 상품 사진과 상세 설명, 원하는 처리 방식(반품 혹은 재출고) 정보를 받았습니다. 그러자 상담사 혼자서 오전 시간에 누락 이슈 80~100건을 쳐낼 수 있을 정도로 시간이 줄었습니다.

보통 상담사 한 명이 하루에 최대 80건을(정말 최대한 밀어넣어서 아주 힘들게) 처리할 수 있다고 보는데요. 이를 감안할 때 한 명이 오전 시간에만 80~100건을 처리한다는 건 정말 놀라운 일이죠. 이는 알프가 이미 받아 놓은 정보로 상담사가 물류창고에 요청만 하면 되었기 때문입니다. 알프가 상담 과정의 절반을 이미 끝내 놓았다고 볼 수 있겠죠.

유은아 파트장은 다음에 또 네고왕을 하면 더 적은 외주 인원을 고용해도 될 것 같다면서, 도큐먼트와 RAG까지 활용해 보고 싶다고 말했습니다. 알프가 정말 든든한 AI 상담사 역할을 해냈다는 뜻이겠죠.

“저희가 외주 계약 3명을 했는데 뒷주차에 한 명 손이 많이 비더라고요. 다음에 네고왕 같은 이벤트를 또 하면 3명이 아니라 2명만 계약해도 될 것 같아요. 도큐먼트 기능까지 사용한다면 효과를 극대화할 것 같고요.” (유은아 파트장)

행사가 끝나고 평상시로 돌아간 뒤에도 온누리스토어 알프는 25%의 상담 절감률을 보여주고 있습니다. 특정 단순 문의만 크게 늘어나는 행사 때가 아닌 평상시에도 준수한 효율을 보여주고 있는 거죠. 이뿐만이 아닙니다.

“사실 저희 인하우스 인원이 최근 4명에서 3명으로 줄었어요. 알프 때문은 아니고 다른 요인 때문인데요. 충원을 하지 않아도 3명이서 충분히 업무를 해내고 있습니다.” (유은아 파트장)

AI 챗봇의 효율을 체감한 것은 물론 실제로 일손을 덜 수 있었다는 이야기를 들으니 저희 채널팀도 무척 뿌듯했습니다. 알프가 궁금하시다면, 데모 페이지에서 알프와 이야기를 나누어 보세요!

→ ALF 데모 체험하기