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[카테고리:] 추천아티클

  • CS 인건비, 줄일 수 있는 구간이 따로 있다

    CS 인건비, 줄일 수 있는 구간이 따로 있다

    CS 비용을 줄이고 싶다는 대표들의 이야기를 들어보면, 대부분 비슷한 접근을 한다. “상담원 한 명 줄이면 되지 않을까?” 그런데 막상 줄이면 응대가 밀리고, 고객 불만이 쌓이고, 결국 다시 채용하게 된다. 인건비 문제는 사람 수의 문제가 아니기 때문이다. 문제는 ‘누가 하느냐’가 아니라 ‘무엇을 하느냐’다 상담원이 하루에 처리하는 문의를 유형별로 나눠보면 대략 이런 구조다. 이 다섯 가지가 전체…

  • 악성 고객 대응 전략: CS 담당자가 반드시 알아야 할 5가지 원칙

    악성 고객 대응 전략: CS 담당자가 반드시 알아야 할 5가지 원칙

    “이 고객, 대응해야 할까? 아니면 블랙리스트에 올려야 할까?” 과도한 보상 요구, 협박성 발언, 반복되는 악성 클레임. CS 담당자라면 누구나 겪는 가장 큰 스트레스입니다. 문제는 한 명의 악성 고객이 팀 전체의 에너지를 소진시킨다는 것입니다. 오늘은 법적 리스크 없이, 악성 고객 대응 방법을 공유합니다. 1. 악성 고객을 빠르게 식별하는 3가지 신호 다음 기준 중 2개 이상에 해당하면…

  • AI 챗봇 도입을 성공한 팀들의 공통점

    AI 챗봇 도입을 성공한 팀들의 공통점

    지난 아티클에서 AI 챗봇 도입 후 실패하는 팀들의 공통점을 다뤘습니다. 그렇다면 반대로, 성공한 팀들은 무엇이 달랐을까요? AI 챗봇 도입을 실패한 팀들의 공통점 보러가기 1. 도입 전: “AI로 뭘 해결할 건지” 명확했다 실패한 팀들은 이렇게 시작합니다. “경쟁사도 AI 도입했대. 우리도 해야 하지 않을까?” “AI 챗봇 붙이면 CS 문제 다 해결되겠지?” 반면, 성공한 팀들의 시작은 달랐습니다. 성공…

  • AI 챗봇 도입을 실패한 팀들의 공통점

    AI 챗봇 도입을 실패한 팀들의 공통점

    지난 아티클에서 AI 챗봇 도입 전 점검해야 할 4가지 체크리스트를 공유했습니다. 이 항목들을 다 준비한 팀이라면 성공할 거라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 현실은 다릅니다. 체크리스트를 성실히 따랐는데도 AI 챗봇 도입 3개월 만에 “역시 AI는 아직 멀었다”며 포기하는 팀이 적지 않습니다. 문제는 체크리스트 자체가 아니라, 도입 과정과 운영 방식에 숨어 있는 함정입니다. 이번 글에서는 실제로 AI 챗봇을…

  • 우리 팀, AI 챗봇 도입할 준비가 됐을까? 이커머스 CS 실전 체크리스트

    우리 팀, AI 챗봇 도입할 준비가 됐을까? 이커머스 CS 실전 체크리스트

    “AI 챗봇 도입하면 CS 문의 줄어들까요?” 이커머스 CS 운영진이라면 한 번쯤 고민해봤을 질문입니다. 실제로 많은 팀이 AI 챗봇을 도입했지만, 기대만큼 문의가 줄지 않거나 오히려 고객 불만이 늘어나는 경우가 적지 않습니다. 문제는 AI 챗봇 자체가 아니라, 준비 없이 도입했기 때문입니다. 이 글에서는 AI 챗봇을 도입하기 전 반드시 점검해야 할 체크리스트를 실무 관점에서 정리했습니다. 릴로그의 이전 아티클에서…

  • AI 상담사, 어디까지 맡길 수 있을까?

    AI 상담사, 어디까지 맡길 수 있을까?

    최근 챗봇과 음성 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 많은 기업들이 고객센터 업무에 AI를 도입해 운영 효율을 높이고자 합니다. 하지만 실제 상담 현장은 생각보다 복잡합니다. 고객 응대는 단순 정보 전달을 넘어 고객의 감정과 상황을 읽고 공감해야 하는 까다로운 작업입니다. McKinsey 조사에서도 Z세대의 71%, 베이비붐 세대의 94%가 고객센터 상담은 “사람과의 전화 연결이 가장 쉽고 빠르다”고 답하는 등, 고객들은…

  • 2026년 AI 에이전트 동향 분석: 글로벌 인사이트와 국내 활용 전략

    2026년 AI 에이전트 동향 분석: 글로벌 인사이트와 국내 활용 전략

    AI 에이전트의 부상: 실험 기술에서 필수 인프라로 불과 몇 년 전만 해도 AI 에이전트는 일부 선도 기업의 실험적 기술로 여겨졌습니다. 하지만 2025년을 기점으로 AI 에이전트는 기업의 핵심 인프라로 급부상하고 있습니다. 전통적인 소프트웨어가 인간의 명령을 수동적으로 기다리는 것과 달리, AI 에이전트는 스스로 문제를 파악하고 의사결정을 내린 뒤 자동으로 실행할 수 있는 자율형 시스템을 의미합니다. 이러한 능동적…

  • 불량 컴플레인, 이렇게 해결하세요: 이커머스 CS 담당자를 위한 대응 매뉴얼

    불량 컴플레인, 이렇게 해결하세요: 이커머스 CS 담당자를 위한 대응 매뉴얼

    인력도, 시간도, 매뉴얼도 충분 하지 않은 상태에서 이커머스를 운영 하다 보면 불량 컴플레인은 언제나 가장 큰 에너지 소모 구간으로 등장합니다. 특히 문제는 단순한 불만이 아니라 무리한 요구, 반복적인 항의, 리뷰 신고를 앞세운 압박 처럼 대응 자체가 어려운 컴플레인’일 때입니다. 불량 컴플레인은 ‘문제 고객’이 아니라 ‘구조 신호’입니다 CS 현장에서 흔히 말하는 불량 컴플레인은 보통 이런 상황을…

  • 2026년 이커머스 CS 혁신 동향: AI로 바뀌는 고객응대 전략

    2026년 이커머스 CS 혁신 동향: AI로 바뀌는 고객응대 전략

    이커머스 고객서비스는 2026년을 맞아 빠르게 혁신하고 있습니다. 더 이상 CS를 비용으로만 보지 않고, 고객 충성도와 매출을 견인하는 전략적 기능으로 재평가하는 분위기입니다. 실제로 “고객 지원 경험이 좋다면 더 비용을 지불할 의향이 있다”는 소비자가 80%에 달한다는 조사도 있습니다. AI 기술의 급격한 발전과 함께 챗봇, 자동화, 옴니채널 통합 등이 보편화되며 고객응대의 패러다임 전환이 일어나고 있는데요. 이번 글에서는 2026년…

  • FAQ를 만들어도 CS 문의는 왜 줄지 않을까

    FAQ를 만들어도 CS 문의는 왜 줄지 않을까

    CS가 늦어지는 이유가 단순히 사람이 부족해서가 아니라 구조의 문제라는 건 이제 어느 정도 공감이 됩니다. 그렇다면 다음 질문은 이거죠. “그래서 우리는 FAQ를 만들었는데요?” “챗봇도 붙였고, 안내 페이지도 정리했는데요?” 그런데 이상하게도 CS 문의는 줄지 않습니다. 어떤 팀은 오히려 이렇게 말합니다. “FAQ 만든 이후로 문의가 더 늘어난 것 같아요.” 도대체 왜 이런 일이 반복될까요? FAQ는 ‘정답’이지, ‘상황’을…