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.
- 배송 조회, 배송 예정일 문의
- 교환/환불 접수 및 안내
- 주문 취소 요청
- 쿠폰·할인 적용 오류
- 상품 정보 및 재입고 문의
이 다섯 가지가 전체 CS 문의의 약 70~80%를 차지한다. 고객마다 표현은 다르지만, 결국 같은 질문이다.
나머지 20~30%는 진짜 판단이 필요한 문의다. 오배송 처리, 악성 클레임 대응, 통관 문제, 주문 이상 건 등 상담원이 실제로 맥락을 파악하고 결정을 내려야 하는 케이스들이다. 지금 CS팀이 지쳐있다면, 이유는 간단하다. 판단이 필요 없는 70~80%의 문의에 판단이 가능한 사람을 쓰고 있기 때문이다.
직접 계산해보자
아래 숫자를 채워보면 현재 CS 운영의 어느 부분이 비효율인지 바로 보인다.
월 총 CS 문의량: ______건 반복 문의 비율 (약 75%로 계산): ______건 건당 평균 처리 시간: ______분 상담원 시급 (월급 ÷ 근무시간): ______원
→ 반복 문의 처리에 쓰는 월 비용 = (반복 문의 건수 × 처리 시간) ÷ 60 × 시급 = ______원
월 문의량 500건, 반복 문의 75%, 건당 5분, 시급 15,000원으로 계산하면 약 234,375원이 반복 문의에만 쓰이는 셈이다. 규모가 커질수록 이 숫자는 빠르게 올라간다.
‘자동화’가 아니라 ‘구간 분리’다
AI 상담사 도입을 이야기하면 “그럼 상담원이 필요 없어지는 건가요?”라고 묻는 대표들이 많다. 그렇지 않다. 목적은 상담원을 없애는 것이 아니라, 상담원이 진짜 필요한 문의에만 집중할 수 있도록 구간을 나누는 것이다.
반복 문의는 AI가 처리한다. 24시간, 일관된 품질로. 판단이 필요한 문의는 상담원에게 넘어온다. 이미 AI가 고객 정보와 문의 맥락을 정리해둔 상태로. 결과적으로 같은 인원으로 더 많은 문의를 처리할 수 있고, 상담원의 피로도도 낮아진다. 비용은 줄고, 품질은 올라가는 구조다.
실제로 어떻게 작동하나
교환/환불 문의를 예로 들면 이렇다. 고객이 “환불해주세요”라고 입력하면, AI가 먼저 주문 내역을 불러와 배송 상태를 확인한다. 출고 전이면 바로 환불 접수를 안내하고, 출고 후라면 반품 절차를 안내한다. 이 과정에서 고객이 입력해야 할 정보(계좌번호, 입금자명 등)는 대화형 템플릿으로 받는다. 상담원은 이 과정을 건드릴 필요가 없다. 접수가 완료된 건에 대해서만 확인 후 처리하면 된다. 배송 문의도 마찬가지다. “언제 와요?”라는 질문에 AI가 송장번호를 조회해 현재 배송 상태를 안내한다. 고객이 페이지를 찾아다닐 필요도, 상담원이 답변을 입력할 필요도 없다.
어떤 팀에게 효과가 클까
모든 팀에 동일하게 효과적인 건 아니다. 아래 조건에 해당할수록 효과가 크다.
- 월 CS 문의량이 200건 이상인 팀 문의량이 적으면 자동화의 ROI가 낮다. 200건 이상부터 비용 절감 효과가 가시적으로 나타난다.
- 반복 문의 유형이 명확한 팀 배송/교환/환불 문의가 많은 이커머스, 해외 직구, D2C 브랜드에 특히 적합하다.
- 야간/주말 문의가 있는 팀 운영 시간 외 문의를 놓치고 있다면, 24시간 대응만으로도 고객 만족도가 달라진다.
- 핵심은 구조를 바꾸는 것 CS 비용을 줄이는 방법은 사람을 줄이는 것이 아니다. 사람이 해야 하는 일과, 시스템이 처리할 수 있는 일을 구분하는 것이다.
반복 문의를 자동화하면 상담원은 더 중요한 케이스에 집중할 수 있고, 고객은 더 빠르게 답변을 받는다. 비용 절감과 고객 경험 향상이 동시에 일어난다. 지금 팀의 CS 문의 유형을 한번 들여다보자. 줄일 수 있는 구간이 보일 것이다.
릴로는 이커머스 CS 자동화를 위한 AI 상담사 서비스입니다. 반복 문의의 80~90%를 자동으로 처리하고, 상담원은 핵심 VOC에만 집중할 수 있도록 설계 되어 있습니다.