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by 채널톡 May 28. 2024

이커머스 문의 30% 이상 줄여주는 AI에이전트 ALF

AI 상담, 진짜 효과 있을까요?.. 라룸, 유어메모 대표 후기

채널톡은 지난 4월 상담원처럼 고객을 응대할 수 있는 AI 에이전트 ALF를 출시했습니다! ALF는 상황에 따라 필요한 기능을 스스로 제안하고 답변해 상담원 연결없이 문의를 해결할 수 있어요. 덕분에 상담원은 단순/반복 문의에 쏟는 시간을 아끼고, 더 중요한 상담에 집중할 수 있게 됐는데요.


[ALF가 궁금하다면?] 대충 이야기해도 찰떡같이 알아서 하는 ALF


잠깐! 과연 말처럼 상담원 없이도 AI가 고객 응대를 잘할 수 있을까요? AI 챗봇이 거짓말을 하지는 않는지, 오히려 더 고객을 불편하게 만드는 것은 아닐지 우려되시는 분들 많을 텐데요. 채널톡은 올해 초 AI 기능 출시를 준비하며 여성 의류 브랜드 라룸과 유어메모에게 ALF CBT(클로즈 베타 서비스)를 제안했어요. 채널톡으로 이미 단순/반복 문의 효율화 효과를 보신 대표님들은 흔쾌히 베타 서비스에 참여해 주셨는데요. 결론부터 이야기하면 CBT 기간에 라룸은 전체 문의 30%, 유어메모는 44%가 감소했어요. ALF CBT 성과는 이뿐만이 아닌데요. 한 달 동안 ALF를 사용해 본 라룸, 유어메모 대표님들을 만나 직접 후기를 들어봤습니다. 두 대표님이 말씀해 주시는 채널톡 도입기부터 ALF 후기까지 자세히 살펴보시죠.



> ALF 도입문의 <



라룸 "이커머스에서 AI는 이제 필수가 된 거 같아요."



여성 의류 브랜드 라룸은 채널톡의 단골 고객 중 한 곳이에요. 창업 이후 10년 동안 매년 성장을 거듭하며 지난해 약 250억 매출을 달성했어요. 라룸 고우라 대표님은 성장 비결 키워드로 크게 두 가지를 꼽았는데요. ‘자사몰’ 그리고 ‘단골’입니다. 라룸의 자사몰 매출 비중은 무려 60% 이상이고요. 그중에서도 단골 고객이 차지하는 매출이 전체 매출의 50%를 차지해요.


"플랫폼 같은 경우는 다양하게 노출될 수 있다는 강점이 있는 반면에 고객 관리를 하는데 되게 힘들다고 느꼈어요. 우리가 고객 데이터베이스를 가지고 있는 게 아니잖아요."


"충격받았던 건 플랫폼에서 구매를 했을 때는 라룸 제품이라는 걸 잘 모르시는 분들이 있더라고요. ‘지그재그에서 샀어’가 아니고 ‘라룸에서 샀어’라고 확실하게 인식 시켜드리기 위해서는 플랫폼보다는 자사몰에서 조금 더 많은 활발한 활동들을 해야겠구나 생각했어요."


라룸 고우라 대표는 자사몰 고객들에게 차별화된 경험을 전하기 위해 고민하던 중 채널톡을 도입했습니다. 게시판 상담을 처리하는 데 드는 시간과 노력을 줄이고, 고객 한 분 한 분한테 집중할 수 있는 시간을 늘리는 게 목표였어요. 라룸의 문의량은 최대 일 300건~500건. 먼저 게시판 상담을 채팅 상담으로 바꾸고 서포트봇으로 단순/반복 문의를 해결했습니다. 그 결과 전체 문의를 30% 이상 줄일 수 있었고요. 1시간 만에 답변을 받던 단골 고객들을 5분 안에 응대할 수 있게 됐어요. 덕분에 프로모션 기간에 한 건의 컴플레인도 없었고요. 오히려 고객들은 빠르게 답변해 줘서 감사하다는 인사를 전했죠.



“단순하게 빠르게 해결할 수 있는 건 빠르게 처리해 문의를 줄이자. ‘Ctrl+C’, ‘Ctrl+V’ 답변이 아니라 정말 고객이 원하는 문제를 해결하자.”


채널톡의 기능으로 단순 문의를 많이 줄였지만 라룸은 인력과 시간을 더 아껴서 중요한 문제에 집중하고 싶었어요. 문의 유형을 분석한 결과 배송 문의를 줄이는 것이 가장 급선무였는데요. 채널톡과 ALF CBT를 통해 이 문제를 해결해 보고자 했습니다. 서포트봇 내 배송문의 → 자사몰 버튼으로 인입될 경우, ALF가 실행되도록 설정하고요. 고객 문의에 맞게 ALF가 필요한 액션을 수행할 수 있는 커맨드(Command)를 추천하도록 했어요. ALF가 추천해 줄 수 있는 커맨드(Command)는 크게 3가지로 발송 예정일, 주문 목록, 주문 취소였습니다.


실제로 효과는 어땠을까요? 라룸은 AI 상담의 효과를 온몸으로 체감했습니다. 라룸은 ALF 도입 이후 전체 문의 중 30%가 감소했고요. 특히 그중에서도 ALF를 통한 배송 문의가 55% 해결됐어요. 고객 만족도는 무려 80%! ALF가 진짜 상담원처럼 고객이 원하는 답변을 처리해 준 덕분이죠. 고우라 대표가 더 놀랐던 건 CBT 기간에 주문 취소 건이 없었다는 거예요. 기존에는 ‘배송 언제 돼요?’, ‘언제 받을 수 있어요?’ 같은 문의가 되게 많았는데요. ALF가 ‘예상되는 출고일이 언제다’라는 것까지 정확하게 알려주니까 고객 입장에서는 궁금증이 해결됐던 것이죠.



라룸은 ALF 도입 이후 사람이 직접 상담해야 하는 문의가 줄었고 팀원들의 만족도도 높아졌어요. 고우라 대표는 앞으로 ALF를 고도화해 단순/반복 문의를 해결하고 단골 고객과 리텐션에 더 집중하고 싶다고 전했습니다.


“(제가) 물어봤어요. 이거(주문 취소) 잘못된 거 아니냐고. 이거 안 찍힌 거 아니냐고. 근데 고객님들은 언제 배송되는지 그 날짜가 궁금하셨던 거 같아요. 답변을 받으니 취소도 자연스럽게 줄더라고요.”


”아무래도 한번 좋은 경험을 얻었던 고객님들은 다시 방문해 주시기 좋다고 생각을 하거든요. 그렇게 해서 재구매율이 높아질 수도 있는 거고요. 단순 /반복 문의가 많은 이커머스에서 AI는 이제 필수가 된 거 같아요.”



라룸의 단골 만들 결심, 시작은 CS부터 줄였습니다.

라룸, 9년 차 쇼핑몰이 CS 퇴사율을 낮춘 비법은?



유어메모 "ALF 쓰기 이전으로 돌아갈 수는 없을 것 같아요."



유어메모는 세련된 여성 의류 출근룩을 판매하는 쇼핑몰이에요. 첫 시작은 김민지 대표의 부업이었어요. 인스타그램에 게시물을 올리고 블로그에서 판매하는 마켓 형태였는데요. 그때부터 CS의 중요성을 깨달은 김민지 대표는 쏟아지는 문의에 1:1로 고객과 실시간으로 대화하며 관계를 쌓아나갔어요. 팬이 된 고객들과 함께 성장하며 지금은 재방문율 60%를 기록하고 있습니다.


유어메모는 팬 기반으로 성장한 만큼 고객과 소통하는 게 매우 중요했습니다. 하지만 쇼핑몰 규모가 커지면서 CS 인입 채널(게시판, 문자, 전화, 카카오톡, 플랫폼 등)이 다양해지고 문의량도 늘어나 리소스가 부족했어요. 김민지 대표는 채널톡을 도입해 CS를 통합하고, 단순/반복 문의를 줄이기로 합니다. 고객들이 자주 묻는 질문들 위주로 서포트봇을 세팅한 결과 40%의 문의가 서포트봇 내에서 해결됐고요. 재입고 알림 기능과 마케팅 메시지를 활용해 매출의 30%가 상승했어요. 채널톡으로 직원 1명만큼의 리소스를 절약하고, 더 중요한 일에 집중할 수 있는 효과를 경험한 것이죠.



서포트봇으로 단순/반복문의를 많이 줄였지만 그럼에도 CS에 쏟는 리소스는 여전히 존재했어요. 채널톡은 라룸과 같이 유어메모에게 ALF&커맨드(Command) CBT를 제안합니다. 유어메모의 고객 문의 60% 이상은 배송 관련 문의였어요. 고객의 질문에 답변하기 위해서는 상담원이 주문/재고/배송 등 여러 어드민을 확인해야 했고, 하루에도 ‘Alt+Tab’을 수백 번 누르는 노가다를 하고 있었죠. 유어메모는 CBT 제안을 받고 ‘이게 과연 될까?’라는 의심이 들었지만 반신반의하는 마음으로 도입을 결정했습니다.


”처음에는 뭔가 이거 잘못됐나? 주문이 안 들어오나? 주문이 안 들어오나? 그런데 주문은 그대로예요. 근데 없는 거야 상담이.”


유어메모의 CBT는 아주 성공적이었어요. 전체 자사몰 문의가 44% 감소했고, ALF를 통한 배송 문의의 83%가 해결됐습니다. 상담원 연결 없이 ALF가 단순문의를 해결해 주니 CS 직원들은 다른 업무에 집중할 수 있게 됐고요. ALF가 즉각 빠르게 답변해 주니 고객들의 만족도 또한 높아졌어요. 김민지 대표는 ALF와 커맨드 덕분에 더 생산적인 일에 기여하고, 성장할 수 있는 시간이 확보됐다고 이야기합니다. 앞으로 유어메모는 브랜드 팬을 단단히 구축하기 위해 VIP 경험을 고도화하고, VoC 분석을 통해 더 좋은 경험을 제공한다고 해요!


“의심이 안심이 되고 안심이 감동이 됐어요. 와 이게 되는구나. 커맨드&ALF 쓰기 이전으로 돌아갈 수는 없을 것 같아요.”



유어메모 재방문율 60% 만든 질문 3가지



> ALF 도입문의 <




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*이 글은 채널톡 블로그 성공사례 콘텐츠입니다. 원문 보러 가기


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