Customer Success 업무에도 좋은 도구가 필요하다!

Customer Success의 핵심은 고객이 우리 제품을 이용해 자신들의 업무 목표를 달성하도록 돕고, 이를 통해 고객 이탈(Churn)을 막는 것이죠. 하지만 할 일 많은 CS 인력이 고객 데이터를 일일이 분석하고, 적절한 시점에 고객과 소통하는 것은 여간 힘든게 아니죠. 그래서 좋은 CS 도구가 필요하죠.

시장에는 Customer Success 도구가 여러 개 나와 있죠. Gainsight, ChurnZero등이 유명합니다. 하지만 도입에 많은 준비와 비용이 필요하고, 도입 후에도 업무 환경과 달라서 활용이 어려운 경우가 많습니다. 회사 내부 개발팀에도 요청해 보지만 우선순위에 밀려 언제 될지 장담할 수 없을 때가 많죠. AI is everything 시대를 맞아 CS매니저가 직접 Customer Success 앱을 만들어 써 보는 것은 어떨까요? 그래서 Lovable이란 바이브 코딩 플랫폼을 이용해 직접 만들어 보았습니다.

바이브 코딩이란?

바이브 코딩은 개발자가 직접 코드를 한 줄씩 입력하는 대신, 자연어(일상 언어)로 의도(Vibe)를 전달하면 AI가 코드를 생성, 수정, 배포까지 도맡아 하는 방식을 의미합니다.

• 핵심 철학: "코드를 어떻게(How) 개발할 것인가"보다 "무엇을(What) 만들 것인가"에 집중.
• 앤드류 카파시(전 테슬라 AI 책임자) 등 엔지니어들이 "코딩은 이제 기술이 아니라 기분(Vibe)과 대화의 영역이다"라고 주장하면서 대중화.

'바이브 코딩'으로 직접 만드는 Customer Success 앱

이번에 만든 고객 이탈 관리 앱은 기술에 대한 이해없이 그리고 복잡한 코딩도 없이, 고객 이탈 관리에 필요한 구성, 업무 프로세스 그리고 필요 기능을 자세하게 설명하는 것만으로 충분했습니다. 몇 줄의 설명만으로 고객 이탈 관리 앱의 화면이 만들어지고, 몇 마디 설명을 덧불이니까 업무 프로세스가 생성되고 그 다음에는 업무 현황을 보여주는 대시보드가 완성되는 놀라운 경험을 했습니다. 

회사 생활 초기에 잠깐 코딩을 한 적은 있지만, 너무 오래된 일이고 코딩은 다른 세계라고 믿어 왔기에 상당히 충격이 컸습니다.  물론 서비스 구독료가 몇 만원 들었지만, 전문 개발자를 쓸 때의 비용과 비교하면 말이 안되죠. 고객 이탈 관리 앱에 포함된 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 고객 데이터 수집과 정리: 고객 DB에서 고객 데이터를 가져와서 대시보드에 표시
• 클라우드 LLM 서비스 연동: 클라우드 기반의 LLM 서비스를 연동해 다양한 AI 기능 및 메뉴 제공
• 고객 건강 점수 모니터링: 고객의 활동 데이터를 이용해 이탈 위험이 있는 고객을 사전에 식별.
• 맞춤형 온보딩 트래킹: 신규 고객이 핵심 가치를 경험하고 있는지 단계를 추적.
• AI 기반 커뮤니케이션 제안: 각 고객 상황에 맞는 메세지 템플릿을 AI가 추천해 개인화 경험을 제공.
• 온-프레미스 RDBMS: 데이터베이스는 무료 버전이지만 다양한 기능과 성능이 좋다고 평가받는 PostgreSQL을 사용했습니다. 향후 데이터 분석과 리포팅 기능도 고려한 선택입니다.

CS - 고객이탈 관리 앱 (링크: Lovable App) - 이 앱은 고객 정보 페이지까지만 개발된 버전입니다. 

CS 업무에서 AI가 CS업무를 혁신하는 방법 

이번에 바이브 코딩으로 앱을 만들면서 느낀 AI의 CS 업무 활용 가능성은 아주 많습니다. 앞선 블로그에서 언급한 영역들에 손쉽게 적용할 수 있네요. 직접 해보면서 저도 확신이 생겼습니다. 

• 반복 업무 자동화: 고객 데이터 확인, 정기적 고객 이벤트 점검 같이 단순 반복적 업무들은 상당한 의지를 필요로 합니다. CS에 아주 중요한 사안이지만 조금만 바쁘거나 다른 일이 생기면 자주 잊혀집니다. AI기반의 바이브 코딩을 통해 이런 업무들을 자동화할 수 있고, 절약된 시간은 고객 상담, QBR 및 고객 비즈니스 분석 등 더 중요한 업무로 돌릴 수 있지요. 
• 데이터 기반 상황 파악: 제가 공유한 샘플 앱에서 볼 수 있듯 직관적으로 고객 상황이나 주요 이슈를 파악할 수 있습니다. 이것이 데이터가 주는 힘이죠. 단순 숫자를 넘어 "이 고객은 최근 접속 빈도가 낮아졌으니 이런 가이드를 보내야 합니다"라는 실행 가능한 인사이트를 제공해 주네요. 
• 데이터 분석과 활용: 시간이 지나면서 고객 데이터가 축적되면 우리는 더 많은 일을 할 수 있죠. 바로 데이터 분석과 활용입니다. AI가 가장 잘 하는 일이죠. 여러분 고객들의 고유한 데이터가 축적되면 “"이 고객은 이런 A라는 특성을 갖고 있는데 최근 접속 빈도가 낮아졌으니 이런 가이드를 보내야 합니다"라는 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 개인화된 고객 경험 제공: 샘플 앱은 간단한 고객 현황 정보와 이벤트 정도만 보여주죠. 하지만, 이런 앱에 CS 매니저들의 경험과 인사이트를 추가 기능이나 자동 프로세스로 추가하면 모든 고객들에게 1:1 전담 매니저가 있는 듯한 맞춤형 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 
• 전지적 관점의 업무 관리: CS업무의 주요 영역인 데이터 분석, 이벤트 관리와 규칙적/예외적 활동 등을 체계적으로 관리할 수 있고, 이를 통해 CS 인력의 업무 부담을 크게 줄일 수 있을 것 같습니다. 이는 회사 입장에서도 상당한 매력일 것 같네요.
• 그리고 CS인력의 워라밸 보호

CS매니저가 자신만의 도구를 만들고 쓰는 시대

이제 더 이상 개발자가 만들어 주기만을 기다리거나 전용 솔루션을 부러워할 필요가 없습니다. Lovable과 같은 도구를 활용해 현업 담당자가 자신의 '바이브'대로 필요한 기능을 구현하는 시대가 왔습니다.

제가 만든 고객 이탈 관리 앱은 아주 작은 시작입니다. 지금 일어나고 있는 AI의 진화 속도를 생각해 볼 때 AI기반의 바이브 코딩은 더 쉽고 편리해질 겁니다. 반면에 기술의 활용 범위, 정확성과 성능은 더욱 좋아지겠죠. 따라서 CS 매니저가 직접 업무용 툴을 만들고, 단순 반복적인 업무를 자동화하는 것이 기본이 되는 시대가 곧 올 것 같습니다.   

이제 AI 코딩으로 여러분 만의 CS 도구를 직접 만들어 보는 건 어떨까요?