카페24, 세일즈포스
에이전트포스와 함께
CS 서비스 혁신을 이루다

2023년 5월, 업계 전반에 CS센터에 AI 도입이 필수적이라는 흐름이 가속화되면서, 카페24는 사람 중심의 CS 대행 서비스를 플랫폼 기반 비즈니스로 확장하기 위한 'AI 도입 전략'을 수립했습니다.

처음에는 타사의 챗봇 플랫폼을 활용하여 자체적으로 AI 기반 CS 챗봇을 개발했고, 7개월 만에 서비스를 론칭하는 성과를 이루었습니다. 그러나 새로운 시행착오가 시작되었습니다. 시나리오별 UI 작성 및 관리의 어려움, AI 모델 구성 및 최적화 문제, CS 프로세스 연동의 복잡성, AI 모델 업데이트에 필요한 유지 보수 리소스 부담 등 여러 문제에 직면했습니다. 무엇보다 엔드유저(소비자) 중심의 CS 챗봇만으로는 상담사의 업무를 충분히 지원하는 데 한계가 있다는 점을 깨달았습니다. 

카페24는 AI 도입에 있어서 독특한 장점을 가지고 있었습니다. 조혜정 그룹장은 "거의 전 직원이 AI로 업무 자동화를 진행하고 있어 데이터베이스, LLM에 대한 이해, 워크플로우 구성에 대한 업무 표준화가 이미 숙달되어 있는 상태"였다고 설명합니다. 이미 AI 자동화 경험이 풍부했던 카페24는 워크플로우 기반의 자동화가 필요하고 해당 워크플로우에 AI를 적용해야 실질적인 성과를 얻을 수 있다는 것을 체득하고 있었습니다.

2024년 세일즈포스의 드림포스(Dreamforce) 행사에 참석했을 때, 카페24는 에이전트포스를 접하게 되었고 이것이 그동안 찾던 솔루션과 완벽히 일치하는 플랫폼이라는 것을 발견했습니다.

카페24가 에이전트포스를 선택한 주요 이유는 LLM을 활용하면서도 정해진 워크플로우 내에서 정확한 업무 수행이 가능하고, 별도의 UI 개발 없이도 쉽게 커스터마이징이 가능하며, 감사 및 모니터링 기능까지 기본 제공하는 통합 AI 플랫폼이기 때문입니다.

특히 AI는 단순한 기능 추가가 아니라, 업무 프로세스 전반과 유기적으로 연결될 때 실질적인 효과를 발휘한다는 점에 주목했습니다. AI는 주어진 데이터를 기반으로 인간의 사고와 판단을 보조하는 역할을 하지만, 명확한 규칙 안에서 운영될 때만 AI의 오류(할루시네이션)를 최소화할 수 있습니다. 에이전트포스는 시스템 안에서 AI가 작동하기 때문에 오류 가능성이 크게 줄어들 수 있어 실제 비즈니스에 적용할 때 특히 중요한 안정성을 제공합니다.

카페24는 세일즈포스 팀의 적극적인 지원을 받아 데이터 클라우드 세팅, PoC에 필요한 프론트 구성, 테스트 환경 구축 등을 단 2주 만에 완료했습니다. 

PoC는 두 가지 접근법으로 진행되었습니다.

첫 번째는 User-Initiated 방식으로, 상담사의 업무를 지원하기 위한 AI 배치에 초점을 맞췄습니다. 이 방식에서는 동일 상담사 자동 재할당, 고객 문의 감정 평가, 빠른 텍스트 추천, 답변 초안 작성 및 적절성 평가 등의 기능을 검증했습니다. 상담사가 AI 에이전트를 옆에 두고 일하는 것과 비슷한 이 방식은 상담사가 AI가 제공하는 피드백을 반영하여 답변을 보완하고, 고객 만족도를 향상시킬 수 있게 했습니다.

두 번째는 System-Initiated 방식으로, 상담사 개입 없이 AI가 상담 프로세스를 자동으로 처리하는 방식입니다. 주로 배송 관련 문의에 대한 자동화를 검증했는데, 고객이 로그인 없이 이메일 정보만 제공하면 AI가 고객을 식별하고 주문 목록을 제공하며, 고객이 특정 주문을 선택하면 해당 주문의 정확한 배송 정보를 자동으로 제공했습니다. 이는 반복적인 배송 문의를 AI가 자동으로 처리할 수 있어 CS 대행 서비스의 운영 효율성을 크게 높일 수 있음을 보여주었습니다.

"AI가 상담을 도와준다고요? 과연 얼마나 도움이 될까요?" 테스트 초기에는 상담사들이 AI 도입에 대해 회의적인 시선을 가지고 있었습니다. 하지만 시범 적용 과정에서 AI가 상담사의 역할을 보조하고 업무 효율성을 높일 수 있다는 가능성에 대한 기대감이 커졌습니다. 특히 두 가지 기능에 대한 기대감이 컸습니다.

첫 번째는 "감정 분석" 기능으로, AI가 고객의 감정을 분석해 상담 방향을 제시하면서 상담 흐름을 더욱 자연스럽게 만들 수 있었습니다. 특히 상담사가 미처 인지하지 못하는 미묘한 감정을 AI가 분석해주는 부분이 인상적이었습니다.

두 번째는 "빠른 텍스트 추천" 기능으로, AI가 유사한 사례를 분석해 적절한 답변을 추천하여 상담사가 직접 답변을 찾는 번거로움을 줄일 수 있었습니다. 이를 통해 상담사들은 신속한 응대와 함께 상담 품질을 유지할 수 있었습니다.

이번 시범 적용 기간 동안 카페24가 오랫동안 갖고 있던 고민도 해결될 수 있음을 확인했습니다. CS 센터에서 갖고 있던 문제 중 하나는 동일 고객의 문의가 여러 상담사에게 분산되어 답변의 일관성이 떨어지는 현상이었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 이전에는 고객이 기존에 받은 답변과 동일한 상담사에게 수동으로 문의를 전달하는 방식을 사용했으나, 에이전트포스의 '상담사 라우팅 최적화' 기능이 이 문제를 해결했습니다. 

이 기능은 고객의 이메일 정보나 아이디, 상담 카테고리 정보를 추출하고 질문의 문맥을 분석해 유사도를 측정합니다. 유사도 점수가 높은 이전 질문을 찾아 자동으로 해당 담당자에게 문의를 전달함으로써, 일관된 고객 응대가 가능해지고, 상담 배정 과정이 자동화되면서 많은 시간을 절약할 수 있게 됐습니다.

이번의 테스트 과정에서 AI가 상담 흐름 속에서 유기적으로 작동할 때, 상담 품질 개선과 고객 경험 향상에 실질적으로 기여할 수 있다는 점을 확인했습니다.

카페24는 에이전트포스를 중심으로 상담 흐름에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 지속적인 개선을 진행하고, CS뿐만 아니라 영업, 협업 등 다양한 비즈니스 영역으로 AI 활용을 확장할 계획입니다.

PoC에서 검증한 에이전트포스 기능을 5월 중에 도입하여 CS 대행 방식을 개선할 예정이며, 에이전트포스의 활용 범위를 넓히기 위해 데이터 클라우드에 더 많은 데이터를 연결할 계획입니다. 또한 카페24 전사에서 활용하는 슬랙에서도 에이전트포스를 사용할 수 있도록 확장을 검토 중입니다.

ROI 측면에서는 이제 도입 단계이기 때문에 구체적인 금액 산출은 되지 않았지만, 카페24는 이번 에이전트포스 도입이 단순한 도구 도입이 아닌 비즈니스 패러다임의 전환이라고 평가하고 있습니다. 조혜정 그룹장은 "사람 기반의 CS 센터에서 플랫폼 기반의 서비스로 전환하는 기초를 마련했다"고 설명합니다. 투자 비용 측면에서는 세일즈포스 라이센스 비용 외에 추가 개발 비용이 거의 없었고, 자체 개발 시 겪었던 시행착오 없이 PoC까지 빠르게 진행했다는 점에서 개발 비용과 시간을 포함해 이미 억 단위의 비용을 절약한 것으로 평가하고 있습니다.

앞으로 AI 확대 도입에 있어 비용 대비 효과를 극대화하기 위해 세일즈포스와 지속적으로 협력할 계획이며, 비즈니스 효율성을 유지하면서도 AI가 가져올 수 있는 최적의 가치를 실현하는 방향으로 접근할 예정입니다. 카페24 MI인프라그룹 조혜정 그룹장은 AI 도입에 대한 비전을 밝히며, 업계에서 AI 에이전트를 도입하고자 할 때 카페24의 경험담이 도움이 되길 바란다고 밝혔습니다.