고객이 빠른 셀프서비스 리소스와 개인화된 경험을 기대하는 오늘날 전자상거래 환경 속에서, AI는 기업이 양질의 고객 서비스 경험을 제공하는 방식을 혁신하고 있습니다. 최신 AI 고객 상담 도구는 상담 업무를 효율화하고, 고객과의 상호작용을 개선하며, 기업의 고객 서비스 전략 전반에 새로운 혁신을 가져옵니다.
또한, 대화형 AI와 생성형 AI의 빠르고 끊임없는 발전은 고객 서비스 패러다임에 큰 변화를 일으키고 있습니다. AI가 고객 서비스 경험에 어떤 가치를 더하는지, 그리고 전자상거래 업체의 고객 지원을 혁신적으로 개선할 수 있는 AI 도입 전략을 함께 살펴보겠습니다.
AI 고객 서비스는 어떻게 작동하나요?
인공지능(AI)을 활용하여 고객 서비스 팀을 지원하고 고객 지원 경험을 개선하는 방법은 다양합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 사이트의 AI 챗봇은 고객 문의에 24시간 실시간으로 몇 초 만에 응답하여 응답 시간과 처리 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
다른 AI 도구들은 고객 서비스 상담원이 AI를 활용해 더욱 효율적이고 개인화된 고객 지원을 제공할 수 있도록 뒤에서 보조 역할을 합니다. 또한 고객의 니즈와 행동을 예측하여 사전 예방적 지원을 제공하고 고객 이탈을 방지할 수 있습니다.
AI 기술이 지속적으로 발전하고 개선됨에 따라 고객 서비스는 더욱 효율적이고 개인화되며 사전 예방적인 방식으로 변화할 것으로 예상됩니다. Boston Consulting Group은 AI 기술을 대규모로 도입하면 고객 서비스 팀의 생산성이 30%에서 50% 이상 향상할 수 있다고 추정합니다.
AI 고객 서비스를 구동하는 핵심 AI 기술
오늘날의 AI 기반 고객 서비스 솔루션은 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP), 자연어 이해(NLU), 머신러닝(ML) 등 강력하고 유기적으로 연결된 기술 스택 위에 구축되어 있습니다. 각 기술은 서로 다른 역할을 하지만, 이들이 유기적으로 결합되어 작동함으로써, 전자상거래 기업이 더욱 빠르고 개인화된, 그리고 확장 가능한 고객 지원을 제공할 수 있게 합니다.
이 변화를 주도하는 핵심 기술들과, 그것이 실제 이커머스 고객 지원 사례에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 응답할 수 있도록 하는 기술입니다. 지난 10년 동안 이 형태의 AI는 문맥, 뉘앙스, 감정적 톤을 인식하는 능력이 비약적으로 발전했습니다.
Zendesk의 CX 트렌드 보고서에 따르면, 현재 고객의 거의 절반 정도가 AI 상담원이 공감 능력을 보일 수 있다고 말하는 이유가 AI 정교함의 발전 때문이라고 합니다. 실제로 NLP는 고객 문의를 이해하고, 감정을 감지하며, 상황에 맞는 맞춤형 제안을 제공하는 도구의 기반이 됩니다.
대규모 언어 모델(LLM)
NLP 분야에서의 획기적인 발전인 대규모 언어 모델(LLM)은 오늘날 대부분의 생성형 AI 도구를 구동하는 핵심 기술입니다. LLM은 2019년 OpenAI의 GPT-2가 공개되면서 대중에게 본격적으로 알려졌으며, 딥러닝(ML의 하위 분야)을 활용해 사람처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다.
NLP가 소프트웨어가 언어를 이해하도록 돕는다면, LLM은 언어를 직접 생성할 수 있습니다. 답변을 작성하고, 대화를 요약하거나, 고객 지원 티켓을 자동으로 채우는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 전자상거래 분야에서 아주 유용하며, AI 챗봇을 운영하고 상담원의 응답 속도를 높이며, 지식 베이스 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데에도 활용됩니다.
머신러닝(ML)
모든 작업을 정해진 규칙이나 일일이 재프로그래밍된 명령에 의존하지 않고, 머신러닝(ML)은 소프트웨어가 데이터의 패턴을 스스로 학습해 시간이 지날수록 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다. ML은 NLP의 발전을 이끈 핵심 요인 중 하나이자, 생성형 AI 시스템의 근본이 되는 기술입니다.
데이터로부터 스스로 학습하는 이러한 능력 덕분에 AI 고객 상담 시스템은 더욱 능동적으로 대응할 수 있으며, 사람의 감독에 대한 의존도도 줄어듭니다. ML은 반복적으로 발생하는 문제나 이탈 위험이 높은 고객 등의 패턴을 효과적으로 파악하고, 상황에 맞게 티켓을 생성하여 전달하거나, 실시간으로 개인화된 지원을 제공하는 등 필요한 조치를 자동으로 수행하는 데 탁월합니다.
감정 분석
전자상거래 기업은 리뷰, 설문조사, 고객 지원 채팅 등 다양한 채널을 통해 꾸준히 고객 피드백을 수집하지만, 그 데이터를 일일이 처리하고 감정적으로 해석하는 일은 쉽지 않습니다. 그러나 NLP와 머신러닝의 발전으로, 텍스트 속 감정 톤을 정밀하게 파악하는 감정 분석(Sentiment Analysis) 기술이 눈에 띄게 발전했습니다.
감정 분석은 고객이 무엇을 말하는지뿐 아니라, 말하는 방식을 동시에 분석하여 AI 시스템이 실시간으로 고객 만족도를 추적하도록 돕습니다. 불만이 느껴지는 메시지를 자동으로 감지하거나, 구매 후 피드백의 패턴을 찾아내는 등, 감정 분석은 서비스 품질을 개선하고 고객 인사이트를 한층 더 깊이 이해하는 데 효과적인 강력한 도구입니다.
현대 전자상거래 고객 서비스에 AI가 필수적인 이유
온라인 스토어를 운영한다는 것은 빠르고 친절하며 개인화된 지원을 언제나 기대하는 고객들의 요구를 충족해야 한다는 뜻이며, 이러한 압박감은 사업이 성장할수록 더욱 커집니다.
Pissed Consumer의 2025년 고객 서비스 현황 조사에 따르면, 여전히 58.3%의 쇼핑객이 응답을 받지 못하고, 응답을 받는 경우에도 23.4%만이 받은 응답에 만족한다고 합니다. 또한, 기업이 개선해야 하는 가장 중요한 요소로 서비스를 꼽은 응답자는 40%에 달합니다.
이때 AI의 진가가 발휘됩니다. AI는 반복적인 문의를 처리하고, 실시간으로 언어를 전환하며, 고객의 어떤 메시지도 놓치지 않도록 합니다. 기본적인 업무가 자동화되면 상담원들은 더욱 복잡한 문제 해결에 집중하고, 고객의 기억에 오래 남을 수 있는 세심하고 개인적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
고객 서비스에 AI 활용 이점
이러한 AI 도구들이 고객과 고객 서비스 팀 모두에게 어떤 이점들을 가져다 주는지 살펴보겠습니다.
효율성과 생산성 향상
Deloitte의 2024년 생성형 AI 연말 보고서에 따르면, 기업 리더의 56%가 ‘효율성 개선’을 AI 기술에서 기대하는 최고의 이점으로 꼽았습니다. 그리고 그 효과가 가장 뚜렷하게 나타나는 분야 중 하나가 바로 고객 서비스입니다.
AI 도구는 팀의 업무 속도를 느리게 하는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 대신 처리하여 상담원의 생산성을 높입니다. 대량의 고객 문의를 동시에 관리할 수 있으며, 기업이 성장함에 따라 손쉽게 확장할 수 있습니다. AI는 상담원 뒤에서 조용히 지원 역할을 하며 대화를 요약하고, 티켓에 자동으로 태그를 추가하며, 문제를 적절한 고객 서비스 팀에 자동으로 전달합니다.
대표적인 사례로, Lush의 Marvin AI 어시스턴트는 간단한 고객 문의를 처리하여 상담원의 개별 티켓당 약 5분을 절약합니다. 이는 한 달 기준 360시간의 상담 시간 절약으로 이어집니다. 이를 통해, 상담원들은 고객 충성도를 구축하는 더 의미 있고 개인화된 지원에 업무 시간을 할애할 수 있습니다.
일반적으로 상담원의 시간을 소모하는 업무를 자동화함으로써 AI는 번아웃을 방지하고, 지원 비용을 절감하며, 상담원이 복잡한 문제 해결, 고객 관계 강화, 그리고 브랜드 평판을 높이는 우수한 서비스 제공에 집중할 수 있도록 지원합니다.
응답 시간과 처리 시간 단축
AI 기반 챗봇은 일반적인 고객 문의에 24시간 연중무휴로 몇 초 내에 응답할 수 있어 고객 이탈률과 장바구니 이탈율을 줄이는 데 도움이 됩니다. 주문 상태 확인, 할인 코드 적용, 반품 정책 안내 등 시간에 민감한 요청을 신속하게 처리해 고객 지원 팀의 업무 부담을 덜어줍니다.
인간 상담원이 필요한 더 복잡한 질문의 경우에도 AI 도구는 조력자 역할을 합니다. 기술은 관련 지식 베이스 문서를 자동으로 찾아주거나, 고객 이력을 요약해 보여주며, 실시간으로 다음에 취할 최적의 조치를 제안할 수도 있습니다. 이는 처리 시간을 크게 단축하고 상담원이 화면창이나 시스템을 전환하지 않고도 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있게 합니다.
예를 들어, AI 어시스턴트는 반품 관련 문의를 인식하면 고객의 과거 주문 및 반품 이력을 자동으로 불러와, 상담원이 답변하기 전에 미리 승인된 환불 옵션을 제시할 수 있습니다.
그 결과는? AI는 고객에게 더 빠르고 매끄러운 지원 경험을 제공하여 상담 효율과 전반적인 고객 만족도를 높입니다.
고객 데이터 분석 증대
AI는 단순히 고객 문의에 응답하는 데 그치지 않고, 고객으로부터 학습합니다. 모든 지원 티켓, 제품 리뷰, 페이지 조회, 구매 이력은 곧 고객 데이터가 됩니다. AI는 이러한 방대한 데이터를 분석해 원시 정보를 실행 가능한 인사이트로 바꾸고, 전자상거래 기업이 고객을 더 깊이 이해하도록 돕습니다.
고객 서비스 상호작용은 그 자체로 풍부한 피드백 자료입니다. 감정 분석과 NLP 같은 AI 도구는 고객의 주요 불만, 자주 묻는 질문, 혼란스러운 지점을 실시간으로 파악할 수 있습니다. 하지만 인사이트는 여기서 끝나지 않습니다.
지원 데이터를 고객의 구매 이력, 웹사이트 내 행동, 설문 응답 등과 연결하여 AI를 다음과 같은 방식으로 활용할 수 있습니다.
- 반복되는 제품 문제를 파악하고 제품 설명이나 사이즈 정보 업데이트
- 고객 이탈 위험을 조기에 감지하고 재구매 유도 오퍼나 맞춤형 고객 연락 실행
- 과거 행동이나 최근 고객 대화의 톤을 기반으로 마케팅 캠페인 개인화
- 고객이 자주 묻는 질문을 반영해 지식 베이스나 FAQ 페이지 개선
AI가 분석하는 데이터가 많아질수록 그 효용은 커집니다. 이를 통해, 기업은 고객이 무엇을 생각하고, 느끼며, 필요로 하는지를 고객 여정 전반에서 더욱 명확히 파악할 수 있습니다.
고객 만족도와 고객 유지 개선
AI는 단순히 지원 속도를 높이는 데 그치지 않고, 고객 충성도를 구축하고 재구매를 유도하는 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. Zendesk의 2024 CX 트렌드 보고서에 따르면, 소비자의 55% 이상이 AI가 제품을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다고 답했으며, 56%는 AI가 새로운 제품을 발견하는 데 도움을 준다고 말했습니다. 즉, AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 고객의 쇼핑 여정을 풍부하게 만드는 역할을 합니다.
또한, AI는 보다 미묘한 방식으로 고객 서비스 팀을 지원할 수도 있습니다. 제품 인사이트를 제공하거나, 관련 상품을 제안하고, 유용한 정보를 사전에 안내하여 고객 만족도를 높이고 이탈률을 낮출 수 있습니다. 특히, 고객이 복잡하거나 중요한 문제를 겪을 때, 자신이 진심으로 이해받고 지원받고 있다고 느끼면, 브랜드에 대한 신뢰가 깊어지고 오랜 시간 충성 고객이 될 수 있습니다.
고객 서비스에 AI를 활용하는 방법
독립형 챗봇부터 고도화된 고객 서비스 플랫폼까지, 새로운 기술은 기업이 고객 서비스와 고객 경험을 접근하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다.
고객 서비스에 AI 도구를 활용할 수 있는 8가지 방법을 소개합니다.
AI 챗봇
AI 고객 상담 챗봇은 생성형 및 대화형 AI 기술을 활용해 자연스럽고 인간적인 방식으로 고객과 소통하는 시스템입니다. 현재 이러한 봇은 반복적인 고객 문의에 자동으로 응답하는 등 일상적인 업무를 효율적으로 처리하여, 인간 상담원이 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다.
Shopify 앱 하이라이트: Shopify Inbox는 스토어의 채팅을 AI 지원 판매 채널로 전환합니다. 이 무료 앱은 Shopify 관리자 내에서 작동하며, 고객의 장바구니에 담긴 상품과 현재 보고 있는 페이지를 자동으로 표시해 고도로 개인화된 응답을 제공합니다.
또한, Shopify Magic을 통해 AI 기반 즉시 응답 기능으로 고객 서비스 효율성을 높일 수 있습니다. 이 도구는 스토어의 정책과 제품 데이터를 기반으로 일반적인 문의에 자동 응답하며, 예약 인사말과 AI 제안 답변 기능을 활용해 모든 대화를 빠르고 자연스럽게 생성합니다.
감정 분석 도구
감정 분석은 머신러닝과 자연어 처리 기술을 활용해 텍스트나 음성에 담긴 감정적 톤을 식별하는 기술입니다. 고객 서비스 분야에 이러한 AI 시스템을 활용하면 고객이 불만족 또는 만족했는지, 혹은 혼란스러워하는지 등을 파악하고, 그에 따라 대응하는 데 도움이 됩니다.
머신러닝의 발전 덕분에 감정 분석의 정확도는 크게 향상되었습니다. 2024년 한 연구에 따르면, 일부 감정 분석 AI 도구는 약 70%에서 80%의 정확도로 감정을 예측할 수 있어, 고객 의견을 면밀히 파악하려는 기업에게 실용적이고 확장 가능한 솔루션이 되고 있습니다.
이 기능은 실시간 고객 지원 상황에서 특히 유용합니다. AI 챗봇은 고객이 불만을 표하는 경우 톤을 조정하거나 즉시 상담원에게 연결할 수 있습니다. 또한, 후속 조치나 상담 품질 개선을 위해 검토가 필요한 대화를 자동으로 표시해, 부정적인 고객 경험이 발생하는 것을 방지합니다.
지원 채팅 외에도 감정 분석 도구는 제품 리뷰, 설문조사 응답, 소셜 미디어 언급 등을 분석해 고객 만족도 전반의 흐름을 파악할 수 있습니다. 이러한 피드백은 제품과 서비스 개선 및 브랜드 경험 향상을 위한 핵심 데이터로 활용됩니다.
자동 티켓 분류
고객 서비스 요청이 몰리면, 이를 수동으로 분류하고 우선순위를 지정하는 과정이 팀의 업무 속도를 늦추고 문제 해결까지의 시간을 지연시킬 수 있습니다. 이때 AI 기반 티켓 자동 분류가 효율적인 해결책이 됩니다.
AI는 키워드, 감정, 맥락을 분석해 들어오는 지원 티켓을 자동으로 분류하고, 가장 적합한 팀이나 상담원에게 전달합니다. 전자상거래 판매자의 경우, 긴급한 문제(예: 배송 실패, 결제 오류, 반품 분쟁 등)는 우선적으로 처리되고, 낮은 우선순위의 문의(예: 제품 재고나 사이즈 관련 질문 등)는 그에 따라 대기열에 배치됩니다.
이러한 스마트 라우팅(전달) 시스템은 가장 중요한 고객 요청이 신속하게 처리되도록 보장하면서 상담원의 업무 효율성도 높입니다. 또한 수동 분류 작업을 줄여 상담원이 행정보다는 문제 해결에 집중할 수 있게 하여, 고객 대기 시간을 단축하고 전체 지원 프로세스를 더욱 빠르고 매끄럽게 만듭니다.
Shopify 앱 하이라이트: eDesk는 AI를 사용하여 긴급성, 감정, 내용 등에 따라, 들어오는 티켓을 자동으로 태그하고 전달합니다. 예를 들어, 배송 실패에 관한 티켓이나 불만이 담긴 고객 메시지를 우선 처리 대상으로 신속하게 표시해 즉각 대응할 수 있도록 합니다. 플랫폼의 스마트 라우팅 기능은 각 문제를 가장 적합한 상담원에게 자동으로 연결해, 해결 시간을 단축하고 고객 만족도를 높입니다.
셀프서비스 옵션
셀프서비스는 고객 경험의 핵심 요소입니다. 실제로 많은 고객들이 고객센터에 연락하기 전에 스스로 해결할 수 있는 셀프서비스 자료를 먼저 찾아봅니다. AI는 이러한 셀프서비스 경험을 한층 강화할 수 있습니다.
예를 들어, AI 글쓰기 도구는 지식 베이스(knowledge base) 문서나 FAQ 페이지 콘텐츠를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI 챗봇은 고객이 셀프서비스 과정에서 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다.
Shopify 앱 하이라이트: Richpanel은 고객이 주문 추적, 반품 요청, 제품 정보 찾기 등의 문제를 지원팀에 연락하지 않고도 스스로 해결할 수 있도록 지원합니다. 브랜드에 따르면, 맞춤형 셀프서비스 포털은 평균적으로 지원 티켓의 40%에서 70%를 줄여줍니다. 고객이 스스로 문제를 해결할 수 있게 함으로써, Richpanel은 상담원이 더 복잡하거나 영향이 큰 요청에 집중할 수 있도록 돕습니다.
옴니채널 및 다국어 지원
오늘날 고객은 자신이 원하는 방식과 언어로 브랜드와 소통하기를 기대합니다. 즉, 다양한 플랫폼에서 접근 가능하고 선호하는 언어로 소통할 수 있어야 합니다.
AI 기반 고객 서비스 도구가 이를 가능하게 합니다. 웹사이트, 이메일, 소셜 미디어, 메시징 앱 등 다양한 채널에 챗봇과 가상 어시스턴트를 배치하면 고객이 어디서 연락하든, 일관되고 매끄러운 지원 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 다양한 채널에서 이루어지는 대화를 단일 스레드로 통합하여 팀이 전체 맥락을 파악하고 반복적인 커뮤니케이션을 줄일 수 있도록 돕습니다.
다국어 기능은 고객 경험을 개선합니다. 많은 AI 시스템은 고객의 언어를 자동으로 감지하고 그에 맞춰 응답할 수 있어, 인력을 추가하지 않고도 글로벌 고객을 지원할 수 있습니다.
Shopify 앱 하이라이트: VanChat은 Shopify 스토어와 고객 채널에 자동으로 연결되는 다국어, 옴니채널 AI 어시스턴트입니다. 30개 이상의 언어를 이해하고 응답할 수 있으며, 라이브 채팅, 이메일 및 소셜 통합을 통해 고객 위치와 문의 수단에 관계없이 빠르고 일관된 답변을 제공합니다.
예측 분석
예측 분석은 AI 알고리즘을 활용해 고객 데이터의 패턴을 식별하고, 전자상거래 업체가 고객의 향후 니즈나 행동, 또는 잠재적 문제를 미리 예측할 수 있도록 돕습니다.
고객 서비스 관점에서 이러한 도구는 고객의 웹사이트 탐색 기록, 구매 이력, 지원 이력 등을 분석해 어떤 고객에게 추가적인 지원을 제공해야하는지 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 반품 정책 페이지를 오래 보거나 같은 제품을 반복적으로 확인한다면, 예측 모델이 이를 감지해 사전 지원 메시지나 관련 도움말을 제시하도록 설정할 수 있습니다.
또한, 예측 분석은 팀이 향후 들어올 요청에 미리 대비하도록 돕습니다. 과거 데이터를 분석함으로써 전자상거래 판매자는 세일 이벤트, 신제품 출시, 계절 프로모션 시기에 고객 문의가 급증할 시점을 예측하고 그에 맞춰 인력을 조정할 수 있습니다. 이를 통해, 지원 팀은 더욱 유연하게 대응하고, 성수기에도 안정적인 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.
개인화된 지원 및 경험
AI 도구는 과거 구매 내역과 고객 지원 이력부터 브라우징 행동과 선호도에 이르기까지 다양한 고객 데이터를 활용해 실시간으로 서비스를 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, 결제 직후 고객에게 호환 가능한 액세서리를 추천하거나, 재방문 고객에게 이전에 봤지만 구매하지 않았던 상품을 다시 보여줄 수 있습니다.
AI 기반 고객 서비스는 고객이 문의하기도 전에 미리 니즈를 예측할 수도 있습니다. 예를 들어, 고객이 채팅 중 혼란스러움을 표현하면, AI가 먼저 반품 옵션이나 사이즈 교환 등을 제안할 수 있습니다. 이러한 작지만 의미 있는 행동은 고객이 “이해받고 있다”는 느끼는 긍정적인 경험을 제공하는 동시에 지원팀의 업무 부담을 줄여줍니다.
맞춤형 프로모션부터 구매 후 사전 대응 지원까지, AI를 활용한 개인화된 상호작용은 전자상거래 브랜드가 돋보이게 만듭니다. 고객이 자신이 관심받고 지원받고 있다고 느끼게 함으로써, 브랜드에 대한 신뢰와 재방문 의지를 높일 수 있습니다.
Shopify 앱 하이라이트: LimeSpot은 AI를 활용해 각 고객의 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 제품 추천과 동적 오퍼를 제공합니다. 웹사이트, 이메일, SMS, 배송 추적 페이지 등 전 채널에서 고객 경험을 개인화하며, 그 효과는 상당합니다. Shopify 판매자 Beekman 1802는 LimeSpot을 도입한 후 전환율이 14.5% 증가하였습니다.
대화형 커머스
AI 챗봇이 주문 추적이나 반품 정책 안내 같은 단순한 고객 문의에 신속히 대응하는 데는 뛰어나지만, 깊이 있는 고객 소통을 위해 설계된 것은 아닙니다. 바로 여기서 대화형 AI 커머스 도구가 빛을 발합니다.
더 복잡한 고객 여정을 위해 지능형 가상 어시스턴트(IVA)와 에이전트 AI 시스템 같은 도구들이 더욱 동적이고 선제적인 고객 경험을 제공합니다. 이들은 고급 NLP(자연어 처리), 머신러닝, 통합 데이터 분석을 기반으로 고객 의도를 보다 정확히 파악하고, 맥락에 맞는 응답을 제공하며, 여러 세션이나 채널에 걸쳐 일관된 대화를 이어갈 수 있습니다.
이러한 시스템은 과거 구매 데이터를 기반으로 제품을 추천하거나, 실시간으로 프로모션을 적용하고, 심지어 채팅 내에서 바로 결제를 완료할 수 있도록 안내하기도 합니다. 또한 백엔드 시스템과 연동되어 실시간 재고, 고객 이력, 배송 정보를 불러와 개인화된 원활한 쇼핑 경험을 제공합니다.
예를 들어, 고객이 “하이킹을 좋아하는 형에게 줄 10만 원 이하의 생일 선물을 추천해줄 수 있나요?”라고 메시지를 보내면, 대화형 커머스 어시스턴트는 가격, 인기도, 관련성을 기준으로 상품을 필터링하고, 후속 질문을 통해 선택지를 좁힌 뒤, 같은 채팅 내에서 결제까지 안내할 수 있습니다.
물론 이러한 기능에는 한계도 있습니다. 대화형 커머스 도구는 일반적인 챗봇보다 구축 비용이 높고 구현이 복잡하며, 더 깊은 시스템 통합과 지속적인 학습이 필요합니다. 그러나 고객 지원을 판매 채널로 전환하려는 전자상거래 기업에겐 전환율을 높이고 충성 고객을 확보하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.
Shopify 앱 하이라이트: Gorgias는 판매자가 고객 여정 전반에서 즉각적이고 개인화된 응답을 제공할 수 있도록 지원합니다. 제품 문의 응답부터 과거 구매 데이터를 기반으로 한 맞춤형 추천까지, 이메일, 채팅, 소셜, SMS 등 다양한 채널의 대화를 단일 플랫폼에서 관리하여 일관된 경험을 제공합니다. 또한, Shopify와의 자체 통합 및 100개 이상의 앱 지원을 통해 반복 작업을 자동화하고, 대규모 개인화 지원을 가능하게 하며, 대화를 구매 전환으로 유도하는 효율적인 워크플로를 제공합니다.
고객 서비스에 AI를 사용하는 팁
고객 서비스에서 AI를 활용할 때 마주하게 되는 도전과 한계를 극복하고 성공적으로 적용하기 위한 몇 가지 팁을 소개합니다.
AI가 가장 큰 가치를 더할 수 있는 영역 식별
우선 고객 서비스 데이터를 분석해 AI가 자동화, 효율성 개선, 또는 고객 지원 품질 향상에 도움이 될 수 있는 영역을 찾아보세요. 예를 들어, 자주 묻는 질문(FAQ)에 자동으로 응답하는 챗봇을 구축하거나, 고객 불만을 신속히 감지하고 대응할 수 있는 감정 분석 도구를 도입할 수 있습니다.
필요에 맞는 올바른 AI 솔루션 선택
현재 다양한 AI 도구가 출시되어 있으므로, 상황에 맞는 가장 적합한 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 예산, 고객 서비스 요구의 복잡도, 솔루션의 즉시 활용 가능성, 그리고 기존 핵심 운영 시스템과의 통합 여부 등을 함께 고려하세요.
작게 시작하고 점진적으로 확장
AI 고객 서비스 기술은 여전히 빠르게 발전 중이므로, 초기에는 소규모 프로젝트나 특정 사례에서 작게 시작하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면, AI 기반 도구의 작동 방식과 한계를 직접 파악할 수 있습니다. 이후 경험을 바탕으로 더 큰 가치를 창출할 수 있는 영역을 찾아 점차 확장해 나가세요.
데이터 프라이버시 및 소유권 정책 이해
제3자 AI 솔루션을 활용할 때는 해당 제공업체의 정책을 꼼꼼히 검토해야 합니다. 공급업체가 강력한 데이터 보안 조치를 시행하고 있는지, 데이터 소유권과 활용 방식에 대해 투명한지, 그리고 관련 데이터 보호 규정을 준수하는지를 반드시 확인하세요.
현재 한계와 위험 이해
신기술인 AI 고객 서비스는 여전히 발전 중인 기술로, 여러 한계와 잠재적 위험이 따릅니다. 생성형 AI가 제공하는 정보에는 사실 오류가 포함될 수 있으며, 학습에 사용된 데이터나 알고리즘의 편향이 결과에 영향을 줄 수도 있습니다. 또한 AI가 생성한 콘텐츠에는 표절이나 저작권 침해 위험이 잠재되어 있을 수 있으므로, 정확성과 독창성을 보장하려면, 사람이 직접 검토하고 관리하는 것이 좋습니다.
시스템 모니터링, 측정 및 유지보수
AI 시스템과 도구의 성능을 정기적으로 모니터링하고 평가하세요. 이를 통해, 투자 대비 효율을 극대화하고, 잠재적인 위험 요소를 조기에 발견하며, 최신 기술 발전에 발맞춰 시스템을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
전자상거래 스토어에 AI 고객 서비스 구현하기
AI 고객 서비스는 엄청난 잠재력을 지니고 있지만, 계획 없이 도입하면 진전보다는 혼란을 초래할 수 있습니다. AI의 잠재력을 제대로 발휘하려면, IT 리더들은 전략적이고 체계적인 접근이 필요합니다. 즉, AI가 기업의 목표에 맞게 전략적으로 통합되고, 효과적으로 활용되며, 실질적인 성과를 만들어내도록 해야 합니다. 아래 단계별 가이드를 참고하세요.
1. 문제점 식별
우선 현재 고객 지원 데이터를 면밀히 분석하세요. 병목 현상이 발생하는 지점이 어디인가요? 일반적인 문제로는 응답 지연, 과도한 반복 문의, 또는 시간대나 언어별로 일관성 있는 서비스를 제공하기 어려운 상황 등이 있습니다. 단순히 고객의 불만에만 집중하지 말고, 내부 효율성까지 함께 고려하세요. AI는 상담원이 더 효율적으로 일하도록 돕고, 제품 문제를 조기에 파악하며, 대규모로 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 기여할 수 있습니다.
2. 명확한 목표 설정
AI는 실제 문제를 해결할 때 진정한 가치를 발휘합니다. 새로운 도구를 선택하거나 워크플로를 구축하기 전에, 한 발짝 물러서서 “우리에게 사업 성공이란 무엇인가?”에 대한 답을 명확히 정의하세요.
AI를 새로운 팀원으로 생각해 보세요. 어떤 업무를 맡길지, 그리고 그 성과를 어떻게 측정할지를 구체적으로 정해야 합니다. 명확한 목표를 세우면 단순한 기술 도입이 아니라, 구체적인 문제 해결을 위한 전략적 실행을 구현할 수 있습니다.
문제를 정의했다면, 다음 단계는 진행 상황을 측정할 수 있는 KPI를 설정하는 것입니다. 예를 들어 다음과 같은 사항을 측정할 수 있습니다.
- 첫 응답 시간을 50% 단축
- 주문 상태 문의의 30% 자동화
- 고객 만족도 점수를 10점 향상
이처럼 측정 가능한 목표를 세우면 집중력을 유지하고, 고객 서비스 전략을 유연하게 조정하며, AI가 실질적인 가치를 창출하도록 확장할 수 있습니다.
3. 옵션 조사
AI 도구를 선택할 때는 이름이 잘 알려졌거나, 데모가 화려한 제품에 끌리기 쉽지만, 그러한 AI 도구가 반드시 여러분의 회사에 최선의 결과를 보장하지는 않습니다. 가장 적합한 도구는 ‘가장 고급’인 제품이 아니라, 여러분의 사업 규모와 시스템, 그리고 목표에 가장 잘 맞는 솔루션입니다.
소규모 혹은 초기 단계의 스토어라면 FAQ를 처리하고 Shopify Inbox와 통합되는 가벼운 챗봇만으로도 충분할 수 있습니다. 반면, 더 크거나 빠르게 성장 중인 업체라면 다수의 상담원 역할을 지원하고, 심층적인 분석 기능을 제공하며, 여러 채널에서 복잡한 워크플로를 자동화할 수 있는 강력한 솔루션이 필요할 수 있습니다. 핵심은 당장 사용하지 않을 기능에 과도하게 투자하지 않으면서도, 빠른 성장 속도를 따라갈 수 있는 확장성을 확보하는 것입니다. 여러분의 사업과 함께 성장할 수 있는 유연한 요금제를 제공하는 AI 솔루션을 찾아보세요.
많은 AI 앱은 전자상거래 플랫폼과 직접 연동되도록 설계되어 있습니다. 주문, 제품 페이지, 배송 정책, 과거 고객 상호작용 등의 데이터를 활용해 고객 지원을 개인화하고 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 도구는 Shopify Inbox와 연동되어 라이브 채팅, 이메일, 소셜 채널 전반에서 AI 기반 답변을 제공합니다. 또 어떤 도구들은 과거 데이터를 분석해 고객의 니즈를 예측하고, 고객 세그먼트를 세분화하거나, 실시간으로 제품을 추천하기도 합니다. 이러한 기능들은 대부분 수동 설정 없이 자동으로 작동합니다.
4. 팁 협업
AI를 도입할 때는 모든 팀원이 “왜 이 기술을 도입하는가”를 이해하는 것이 가장 중요합니다. 파트너나 팀 간의 방향성이 맞지 않으면 실행이 지연되고, 결과가 약화되며, 나아가 선택한 도구에 대한 신뢰가 떨어질 수 있습니다. 이를 방지하려면, 프로젝트 초기에 부서 간 이해관계자들이 함께 논의하세요. 공통의 사업 목표를 정의하고, 성공을 어떻게 측정할지 기준을 세우며, AI가 맡을 역할과 맡지 않을 역할을 명확히 구분해야 합니다. 팀이 KPI와 인센티브를 공동으로 설정하면 AI 도입 과정이 훨씬 원활해집니다.
또한 고객 서비스에 AI를 활용할 때 지켜야 할 가이드라인을 마련하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 다음을 고려하세요.
- 규정 준수 정책(특히 데이터 프라이버시와 소유권 관련)
- AI 도구가 고객 데이터에 액세스하고 저장하는 방법에 대한 보안 프로토콜
- 시간이 지남에 따라 AI 성능과 정확성을 모니터링하는 감독 프로세스
이러한 체계를 갖추면 AI가 팀과 동떨어진 존재가 아니라, 팀의 일원이 되어 협력 및 지원적인 방향으로 작동하게 됩니다. 동시에, 스토어와 기술이 함께 발전하더라도 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
5. 팀 교육
AI 고객 서비스는 지원 팀을 대체하는 것이 아니라 확장하는 것입니다. 가장 성공적인 전자상거래 기업들은 AI 도입을 팀을 축소하는 수단이 아니라, 팀의 역량을 강화하고 성장시키는 기회로 활용합니다.
AI가 반복적인 업무를 처리하면, 상담원들은 더 높은 부가가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 더욱 복잡한 문제 해결, 고객 관계 강화, 그리고 자동화가 놓치기 쉬운 ‘공감’이 필요한 고객 문제에 집중할 수 있습니다. 그러나 이러한 전환이 원활하게 이루어지려면 체계적인 교육이 핵심입니다.
먼저 팀이 AI의 작동 원리, 가능한 일과 불가능한 일, 그리고 여전히 사람이 개입이 필요한 영역을 명확히 이해하도록 도우세요. 고객 서비스 상담원들이 피드백을 주고받을 수 있는 환경을 조성하면, 시간이 지나면서 응답 품질과 워크플로를 지속적으로 개선할 수 있습니다.
또한 AI 도구는 팀의 성장과 학습을 지원하는 역할도 할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 시스템은 교육이 필요한 부분을 자동으로 표시하거나, 지원 문서의 부족한 부분을 찾아내고, 실시간 상호작용 데이터를 기반으로 맞춤형 교육 자료를 제시하기도 합니다. 이런 과정은 평균 처리 시간을 줄이고, 상담원의 성과와 고객 만족도를 동시에 높여줍니다.
마지막으로, AI 시스템도 팀의 일원처럼 관리해야 합니다. 성능을 정기적으로 점검하고, 오류를 추적하며, 결과를 기반으로 작동 방식을 지속적으로 조정하세요. 이렇게 하면, 고객 지원이 빠르고 정확할 뿐 아니라 브랜드 정체성과 목소리를 유지하면서 인간미가 느껴지는 서비스를 지속적으로 제공할 수 있습니다.
AI 고객 서비스의 최신 트렌드는 무엇인가요?
AI가 고객 서비스의 판도를 다시 한 번 바꾸고 있습니다. 최근 McKinsey Talks Operations 팟캐스트의 “고객 경험의 미래” 편에서 업계 리더들은 AI 기술이 고객 여정 전반의 서비스를 어떻게 혁신하고 있는지 논의했습니다.
이 변화는 단순히 더 스마트한 도구를 도입하는 수준을 넘어, 전자상거래 기업이 고객과 연결되는 방식을 근본적으로 다시 설계하는 과정입니다. 현재 주목받는 3가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다. 에이전트 AI의 부상, 대화형 CX의 등장, 그리고 고객 데이터를 기반으로 한 초개인화의 급부상입니다.
차세대 선두 주자 에이전트 AI
고객 서비스 분야에서 AI의 진화는 매우 빠르게 진행되고 있습니다. 단순한 규칙 기반 봇에서 벗어나, 이제는 더 복잡하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있는 생성형 도구로 발전했습니다. 그러나 다음 단계의 혁신은 이미 시작되었습니다. 바로 에이전트 AI입니다.
기존처럼 단순히 지시를 기다리는 시스템이 아니라, 에이전트 AI는 고객의 니즈를 미리 파악하고, 맥락을 이해하며, 스스로 의미 있는 행동을 취해 작업을 완수할 수 있습니다. 다시 말해, 수동적인 도구가 아닌 능동적으로 전략을 세우고 움직이는 팀원에 가까워지고 있는 것입니다.
전자상거래 브랜드에게 이는 AI가 단순히 질문에 답을 제공하는 도구, 그 이상이라는 것을 의미합니다. 에이전트 AI는 고객이 적합한 제품을 찾도록 돕고, 반품 과정을 지원하며, 개인화된 제안을 통해 고객과의 관계를 개선하는 등의 더욱 주도적인 역할을 수행합니다.
표준이 되어가는 대화형 고객 서비스
AI의 발전은 고객의 기대 수준에도 큰 변화를 가져오고 있습니다. 이제 쇼핑객들은 고객 경험이 하나의 ‘대화’처럼 자연스럽게 이어지길 기대하며, 그 안에는 고객 서비스 역시 포함됩니다.
McKinsey Talks Operations 팟캐스트에서 Parloa의 공동 창립자이자 CEO인 Malte Kosub은 다음과 같이 말합니다. “고객 경험은 지금까지와는 비교할 수 없을 정도로 급격하게 변화할 것입니다. 앞으로 3~5년 안에 모든 홈페이지, 모든 앱, 모든 고객 접점이 완전히 달라질 것이며, 모든 접점이 대화형으로 진화할 것입니다.”
대화형 CX는 고객 지원, 판매, 기업 커뮤니케이션을 하나의 자연스러운 대화로 통합해 전자상거래를 단순한 거래가 아닌 ‘개인적인 경험’으로 전환합니다. 즉, 고객은 언제 어디서나 연중무휴로 질문을 하고, 맞춤형 추천을 받고, 문제를 해결하며, 심지어 채팅 내에서 구매까지 완료할 수 있는 옴니채널 대화를 기대합니다.
기준을 높이는 초개인화
AI 고객 서비스에 대한 가장 큰 비판 중 하나는 차갑고 인간미가 부족하게 느껴질 수 있다는 점입니다. AI는 빠른 응답 속도와 가용성 면에서는 탁월하지만, 신뢰와 유대감을 형성하는 감정적 섬세함이 부족한 경우가 많습니다. 하지만, 고객은 단순히 답을 듣는 것이 아니라, ‘진심으로 이해받고 있다’고 느끼길 원합니다.
이 때문에 개인화된 서비스가 점점 더 중요한 우선순위로 떠오르고 있습니다. 고객 감정 분석, 예측 분석, 행동 모델링과 같은 도구들은 이제 전자상거래 판매자가 자동화된 환경에서도 인간적인 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원하고 있습니다.
AI 고객 상담 시스템 FAQ
AI 고객 서비스가 좋은가요?
전자상거래 기업이 AI 기반 고객 서비스 솔루션을 올바르게 활용하면, 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다. AI 도구는 고객 서비스 담당자의 생산성과 효율성을 높이고, AI 챗봇은 시간대나 언어에 상관없이 24시간 고객을 지원할 수 있습니다. 다만, AI 솔루션의 품질은 제공업체마다 차이가 크기 때문에, 도입하기 전에 AI 도구에 관한 충분한 사전 조사가 필요합니다.
AI 고객 서비스 비용은 얼마인가요?
AI 도구와 솔루션의 비용은 종류와 구현 범위에 따라 다양합니다. 예를 들어, AI 챗봇은 바로 사용할 수 있는 구독형 형태로 제공되며 월 10만 원대 미만부터 시작하기도 합니다. 반면, 완전히 맞춤형으로 처음부터 구축할 경우, 초기에 더 큰 비용이 들어갈 수도 있습니다.
고객 서비스에서 AI 사용의 과제는 무엇인가요?
AI 고객 서비스 챗봇은 여전히 복잡한 고객 문제를 완벽히 처리하기에는 한계가 있습니다. 따라서, 정확성과 품질을 유지하려면 사람의 감독이 필수적입니다. 또한 기존 내부 시스템과의 통합 과정은 기술적 복잡성과 비용 부담 문제를 수반할 수 있습니다.
전자상거래에 AI를 어떻게 사용할 수 있나요?
AI는 고객 지원을 자동화하고, 제품 추천을 개인화하며, 고객 피드백을 분석하고, 수요를 예측하며, 재고 관리를 개선하여 전자상거래 운영 전반의 효율을 높입니다. 이를 통해, 기업은 모든 고객 접점에서 더 빠르고, 스마트하며, 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
전자상거래 업체에 가장 적합한 AI 챗봇은 무엇인가요?
전자상거래에 가장 적합한 AI 챗봇은 업체 규모, 고객 니즈와 고객과의 상호작용 수준에 따라 다릅니다. 전자상거래 플랫폼과 원활하게 통합되고, 실시간 응답을 제공하며, 개인화, 자동화, 다국어 지원 같은 기능을 제공하는 도구를 찾으세요.
예를 들어, Chatty는 즉시 사용 가능한 솔루션을 원하는 판매자에게 이상적입니다. Shopify 스토어의 데이터(제품 정보, 배송 정책, FAQ 포함)와 자동으로 동기화되어 바로 고객 질문에 답변을 시작할 수 있습니다.
처리하는 고객 문의량이 많은 중대형 스토어의 경우, 더 고급 기능을 제공하는 Gorgias가 적합할 수 있습니다. 이 도구는 채팅·이메일, 소셜 미디어 등 다양한 채널의 고객 대화를 한곳에서 관리하고, 자동화와 상담원 보조 기능을 지원하며, 100개 이상의 Shopify 호환 앱과 연동됩니다.
이 외에도, Shopify 앱 스토어에서 여러분에게 적합한 다양한 AI 챗봇 솔루션을 탐색해볼 수 있습니다.
고객 서비스에 AI를 사용할 수 있나요?
네. AI는 반복적이고 일상적인 고객 문의를 처리하고, 상담원을 보조하며, 지원 요청 티켓을 자동 분류하고, 고객의 감정을 실시간으로 분석하는 데 활용할 수 있습니다. 이를 통해 응답 시간을 단축하고 서비스 품질을 높이며, 상담원이 더욱 깊은 공감과 판단력이 필요한 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다.
AI가 고객 서비스를 대체할까요?
완전히 그렇지는 않습니다. 또한, 그래서도 안 됩니다. AI의 이상적인 역할은 주문 추적이나 비밀번호 재설정처럼 단순하고 반복적인 업무를 자동화해 상담원의 업부 부담을 줄이는 것입니다. 이를 통해, 고객 서비스 담당자는 복잡한 문제 해결과 고객과의 진정성 있는 관계 구축에 더 집중할 수 있습니다.
AI는 인간의 공감 능력, 미묘한 뉘앙스 이해, 신뢰 형성과 같은 요소 등을 완벽히 대체할 수 없습니다. 그리고, 바로 이 요소들이야 말로 고객과의 장기적인 관계를 구축하고 충성도를 강화하는 핵심입니다.
