AI 에이전트를 통한 고객 서비스 전략 4단계

AI 에이전트는 고객 서비스를 자동화할 뿐 아니라, 반복 업무를 줄이고 상담사가 고객과 관련한 더욱 중요한 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 올바른 전략과 데이터 기반이 갖춰지면, 고객 서비스는 효율성과 만족도 모두를 높이며 ‘좋음’을 넘어 ‘탁월함’으로 도약할 수 있습니다. 조직의 서비스 전략 파악부터 채널 선정, 실행 단계 계획, 데이터 전략 수립까지 AI 에이전트를 성공적으로 도입하는 방법을 알아보세요.

고객 서비스의 기준은 끊임없이 변화하고 있습니다. 기술이 발전하면서, 어제까지는 ‘훌륭하다’고 여겨졌던 서비스가 오늘은 그저 ‘괜찮은 수준’으로 여겨지게 되었죠. 이런 변화 속에서 앞서 나가기 위해서는, 서비스 전략도 함께 진화해야 합니다. 바로 이 지점에서 ‘에이전트형 AI’, 그중에서도 특히 세일즈포스의 에이전트포스가 중요한 역할을 합니다. 에이전트포스는 고객 가치 실현까지 걸리는 시간을 줄이고, 셀프 서비스의 성과를 높이는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

기존 챗봇은 유지 관리가 복잡하다는 이유로 기대만큼 활용되지 못했습니다. 반면, 최신 서비스 AI 에이전트는 구현과 유지가 훨씬 간단해졌습니다. 뿐만 아니라, 고객의 문제를 실시간으로 처리하고 해결할 수 있는 역량까지 갖추고 있죠. 이러한 에이전트형 경험의 핵심은 바로 실행력입니다. 즉, AI 에이전트가 문제를 이해하고, 스스로 해결책을 도출하는 능력이 핵심이라는 뜻이죠.

이 글에서는 AI 에이전트의 잠재력을 최대한 이끌어내고, 고객과 상담 직원 모두의 경험을 근본적으로 변화시킬 수 있는 네 가지 핵심 단계를 소개하겠습니다.

1단계: 조직의 서비스 전략 파악하기

AI 에이전트를 활용할 수 있는 방법은 점점 다양해지고 있습니다. 하지만 선택지가 많을수록, 어디서부터 시작해야 할지 고민도 깊어지죠. 할 수 있는 일은 많지만, 지금 해야 할 일은 무엇일까요? 첫 번째 단계는, AI의 어떤 기능이 우리 비즈니스의 니즈와 가장 잘 맞는지를 아는 것입니다. AI 전략을 수립하기 전에, 먼저 조직의 서비스 전략을 명확히 이해해야 합니다.

서비스 전략은 보통 세 가지 모델 중 하나에 속하며, 조직이 다루는 고객 문의의 복잡도와 세일즈 및 커머스와의 연계 여부에 따라 달라집니다. 우리 조직이 어느 모델에해당하는지를 파악하면, AI가 가장 효과적으로 기여할 수 있는 지점을 명확히 찾을 수 있습니다.

1. 행동 기반: 서비스 조직은 반복적이고 단순하지만, 대량의 문의를 빠르게 처리해야 하는 조직에 해당합니다. 운영 효율성을 유지하려면 자동화가 핵심입니다. 이 경우 조직의 목표는 가능한 많은 문의를 자동으로 처리하는 ‘디플렉션(Deflection) 비율’ 향상일 수 있습니다. 자율형 AI 에이전트는 고객 데이터를 실시간으로 불러오고, 지식 기반 문서나 FAQ를 바탕으로 판단하여 예약 변경, 주문 수정 및 취소 등을 스스로 처리할 수 있습니다. 이런 프로세스가 가능하려면 백엔드 ERP 시스템과의 연동이 핵심 역할을 하죠.
2. 주문 기반: 이 조직은 서비스와 세일즈가 밀접하게 연결된 구조입니다. 고객 응대 자체가 브랜드 호감도, 재구매율, 수익 향상으로 이어질 수 있기 때문에, 단순히 효율만 따질 수는 없습니다. 예를 들어, 사우스웨스트 항공(Southwest Airlines)이 대표적인 예죠. 이 모델에서는 상향 판매/교차 판매 가능성을 제공하기 때문에 효율성과 고객 만족도의 균형을 맞추는 것이 매우 중요합니다. 여기서, AI는 추천 콘텐츠나 맞춤형 혜택을 제공함으로써 사람 중심의 고객 응대를 지원할 수 있습니다. 또한, 조직 내 정책이 일관되고 정확하게 실행되는 데도 도움이 됩니다.
3. 지식 중심: 복잡하고 해결까지 시간이 오래 걸리는 케이스를 다루는 조직에 적합합니다. Salesforce Help 사이트의 고객 응대를 예로 들 수 있죠. 이런 조직은 전문적인 지식을 바탕으로 고객 문제를 해결해야 하며, AI는 정형화된 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지 활용해 고객 문의에 대응할 수 있어야 합니다. AI 에이전트는 복잡한 기술 질문에 답변하고, 필요할 경우 사람 상담사에게 자동으로 이관합니다. 또한 여러 번의 상호작용이 오간 케이스를 요약하고, 응답 초안 작성, 새로운 지식 문서 제안, 다음 단계 추천까지 수행할 수 있습니다. 물론 이 모든 과정은 조직이 정한 기준과 가이드라인 내에서 이루어집니다.

2단계: AI 에이전트를 위한 채널 전략 수립하기

조직의 서비스 전략을 명확히 파악했다면, 이제는 AI 에이전트를 도입하는 데 가장 효과적인 채널이 어디인지 결정할 차례입니다. 고객 문의 유형마다 최적의 채널이 다르기 때문에, 이를 정확히 설정하는 것이 AI 기반 고객 서비스의 효과를 좌우하게 됩니다. 예를 들어, 주소 변경과 같은 단순 요청은 별도의 접촉 없이 처리하는 ‘노터치(no-touch)’ 방식이 적합합니다. 반면, 주문 취소나 제품 관련 문의처럼 고객의 만족도와 직접 연결된 항목은 상담사와의 밀접한 상호작용이 필요한 ‘하이터치(high-touch)’ 방식이 더 효과적일 수 있습니다.

채널 전략을 구체화하려면, 팀을 한자리에 모아 주요 문의 유형을 하나씩 점검하고, 그에 가장 적합한 채널이 무엇인지 함께 논의해보는 것이 좋습니다. 이런 접근 방식은 고객 응대 담당자가 더 가치 있는 상호작용에 집중할 수 있는 여유를 만들어주며, 반복적이고 단순한 업무는 Agentforce가 자연스럽게 맡아서 처리하게 되죠.

3단계: AI 에이전트의 발전 단계 계획 세우기

여러분의 조직은 지금 AI 도입 여정에서 어느 단계에 와 있나요? AI 에이전트가 지금 할 수 있는 일과, 앞으로 얼마나 더 발전할 수 있는지를 이해하는 것이 장기적인 성공을 위한중요한 시작점입니다. 이 발전 단계를 미리 계획해두면, 에이전트포스를 단순한 응답 도구에서 점점 더 고도화된 서비스 해결사로 키워갈 수 있는 길이 열립니다.

이 여정은 세 가지 단계로 구성되며, “3A”라고 부릅니다. 각 단계가 올라갈수록 AI가 스스로 고객 문의를 해결할 수 있는 능력이 커지게 되는 것이죠.

• 레벨 1 – 질문에 답변하기: 이러한 고객 서비스 경험 단계에서는 AI가 지식 문서나 비정형 정보를 기반으로 고객 질문에 응답합니다. 예를 들어, “주문 상태는 여기를 클릭해 확인하세요” 같은 방식이죠. 하지만 문제를 직접 해결하지는 못합니다. 인증, 시스템 연결, 자동 실행을 위한 기준이 부족하기 때문입니다. 시작점으로는 충분하지만, 이 단계를 최종 목표로 삼아서는 안 됩니다.
• 레벨 2 – 고객 정보를 활용한 응답: 이 단계에서는 AI 에이전트가 본격적으로 업무를 수행합니다. 실시간 고객 데이터를 확인할 수 있게 되면서, “고객님의 주문은 이미 발송되었습니다. 여기가 배송 추적 번호입니다”와 같이 상황에 맞는 맞춤형 응답이 가능해집니다.
• 레벨 3 – 문제를 스스로 해결하기: 가장 높은 수준에서는 AI가 고객의 문제를 직접 해결하는 완전한 자율 실행 단계에 도달합니다. 예를 들어, 환불을 처리하거나, 배송 일정을 변경하거나, 복잡한 요청을 AI가 알아서 처리하죠. 이 수준까지 올라가려면 정확한 데이터 연결, 실행 기준, 신뢰할 수 있는 시스템 통합이 필수입니다. Agentforce는 바로 이 단계에서 진가를 발휘하며, 고객이 스스로 문제를 해결할 수 있는 비율이 가장 높아지게 됩니다.

지금 여러분의 조직이 어디쯤 와 있는지, 그리고 다음 단계로 가기 위해 어떤 준비가 필요한지를 분명히 이해하는 것이 중요합니다. 그래야 사람과 AI가 협력해 한층 더 효과적인 고객 서비스를 만들어갈 수 있습니다.

핵심 팁

가장 처음에는 1단계부터 시작해 보세요. 빠르게 결과를 내면서 새로운 기술에 익숙해지고, 자연스럽게 2단계와 3단계를 위한 기반을 다질 수 있습니다.

4단계: 데이터 전략을 함께 설계하기

단순한 대화형 경험을 넘어서, 완전한 자율형 AI 에이전트로 발전하기 위해서는 견고한 데이터 기반이 필요합니다. 데이터를 얼마나 잘 정리하고 쉽게 접근할 수 있도록 하느냐에 따라, AI가 더 높은 수준의 가치를 제공할 수 있게 됩니다. 특히 2단계와 3단계에 도달하려면, AI 에이전트가 고객은 물론 직원과 조직 전체에 의미 있는 결과를 제공하기 위한 데이터 준비가 필수입니다.

• 레벨 2에서는 실시간으로 거래 데이터를 확인할 수 있는 환경이 필요합니다. 이때는 다양한 구조화된 데이터와 비정형 데이터를 하나로 통합해주는 데이터 클라우드가 큰 역할을 하게 됩니다. 이러한 통합 덕분에 AI는 고객에 대해 전체적인 시각을 갖게 되고, 단순한 안내를 넘어 실제 문제 해결로 나아갈 수 있는 것이죠.
• 레벨 3에서는 모든 시스템과 프로세스 전반에 걸친 통합이 필요한데, 바로 이 단계에서 MuleSoft가 필요합니다. MuleSoft는 모든 시스템과 워크플로우를 연결하여 에이전트가 기업 전반에서 조치를 취할 수 있도록 합니다. AI 에이전트가고객과 직원을 대신해 문의를 해결하고 실질적인 업무까지 처리하게 되면, 고객센터에 들어오는 문의량도 눈에 띄게 줄어들게 됩니다.

고객 서비스를 ‘좋은’ 수준에서 ‘최고’의 수준으로 끌어올리기

직원과 AI 에이전트가 함께 협력하면, 고객 서비스의 수준은 한층 더 높아집니다. 하지만 본격적으로 도입하기 전에, AI 전략이 비즈니스 목표와 잘 맞는지 확인하고, 어떤 채널에 도입할지와 향후 발전 계획을 명확히 그려야 합니다. 또한, AI 에이전트를 제대로 지원할 수 있는 데이터 기반도 마련되어야 하죠.

이 모든 준비가 갖춰지면, 고객 서비스는 단순히 ‘잘하는 수준’을 넘어 ‘탁월한 성과’를 만들어내게 됩니다. 운영 비용은 줄고, 생산성은 높아지며, 고객에게 전달하는 가치도 함께 커지게 됩니다.