고객은 어떤 상황이었나요?
수강 신청, 환불 기준, 강의 이용 방법처럼 답변이 정해진 문의가 전체 상담의 상당 부분을 차지했습니다. 운영팀은 같은 답변을 반복해서 전달했고, 야간이나 주말에는 문의가 다음 영업일까지 누적되었습니다.
기존에는 무엇이 문제였나요?
- 반복 질문 대응에 상담 인력 소모
- 야간·주말 즉시 응답 불가
- 최신 정책 반영 여부를 상담원이 개별 확인
- 복잡한 문의와 단순 문의가 같은 대기열에 쌓임
데벨은 AI 챗봇 구축을 어떻게 구축했나요?
FAQ와 운영 정책을 기반으로 질문에 답변하는 챗봇을 구성하고, 답변 근거가 부족하거나 환불·분쟁처럼 사람이 확인해야 하는 질문은 상담원에게 넘기도록 설계했습니다. 정책 문서를 수정하면 챗봇의 참고 자료도 함께 갱신할 수 있도록 관리 구조를 분리했습니다.
자동화 흐름
AI 챗봇 구축 도입 전후 비교
| 구분 | Before | After |
|---|---|---|
| 반복 문의 대응 | 전건 수동 응답 | 약 70% 1차 자동 처리 |
| 야간·주말 응답 | 다음 영업일 | 기본 안내 즉시 |
| 문의 분류 | 상담원이 직접 | 유형 자동 분류 |
자동화 후 무엇이 달라졌나요?
- 단순 문의 대기시간 감소
- 상담원이 복잡 문의에 집중
- 야간·주말 기본 안내 가능
- 미답변 질문을 축적해 FAQ 개선 가능
AI 챗봇 구축, 우리 회사에도 적용할 수 있을까요?
지금 하시는 업무를 알려주시면 자동화 가능 여부와 적용 방식을 무료로 확인해 드립니다.
운영하면서 무엇을 개선했나요?
운영팀은 챗봇이 처리하지 못한 질문 유형을 주기적으로 확인하면서 지식 문서와 응답 범위를 개선하는 방식으로 운영하게 되었습니다.
AI 챗봇 구축에 대해 자주 묻는 질문
AI 챗봇 구축은 어떤 업무에 적용할 수 있나요?
온라인 교육 서비스 / 고객문의 월 2,000건 내외 환경에 적용한 사례입니다. 기존에는 운영팀이 채팅으로 반복 질문에 직접 답변하는 방식이었고, 자동화한 범위는 FAQ 기반 자동 응답, 정책 문서 기반 답변, 상담원 전환 조건 설정, 문의 유형 자동 분류, 대화 로그 저장 및 미답변 질문 수집입니다.
AI 챗봇 구축 적용 전에는 어떤 문제가 있었나요?
반복 질문 대응에 상담 인력 소모 / 야간·주말 즉시 응답 불가 / 최신 정책 반영 여부를 상담원이 개별 확인 / 복잡한 문의와 단순 문의가 같은 대기열에 쌓임 등의 문제가 반복되고 있었습니다.
AI 챗봇 구축 적용 후 무엇이 달라졌나요?
단순 문의 대기시간 감소 / 상담원이 복잡 문의에 집중 / 야간·주말 기본 안내 가능 / 미답변 질문을 축적해 FAQ 개선 가능 등의 변화가 있었습니다. 반복 문의 대응 항목은 전건 수동 응답에서 약 70% 1차 자동 처리로 바뀌었습니다.
우리 회사 업무도 비슷하게 자동화할 수 있나요?
업무 순서가 정해져 있고 반복되는 일이라면 대부분 자동화할 수 있습니다. 데벨은 정해진 솔루션을 그대로 적용하지 않고, 회사가 실제로 일하는 방식을 먼저 확인한 뒤 자동화할 범위를 설계합니다. 업무 범위가 분명하면 24시간 안에 첫 프로토타입으로 결과를 확인할 수 있습니다.
AI 챗봇 구축 상담 요청하기함께 보면 좋은 서비스와 사례
관련 서비스
관련 사례