30분 대기를 즉시 처리로, AI 상담으로 물류 관제 혁신한 딜리버스

1. 고객사 소개: 고객의 문 앞까지 닿는 즐거움, '딜리버스'

• 이름: 딜리버스(딜리래빗)

• 업종: 당일배송 물류테크

• 설명: 딜리버스는 AI 기술 기반의 당일 배송 및 당일 반품 서비스 '딜리래빗'을 운영하는 물류테크 기업입니다. 99%의 정시 도착율을 유지하며, 지그재그, 브랜든 등 유수의 고객사에 최적화된 물류 환경을 제공합니다. "서비스는 상품을 고객에게 전달하는 것까지가 완성"이라는 철학 아래, 단순한 배송이 아닌 브랜드를 전달하는 서비스를 만들어 나가고 있습니다.

2. 도입 배경: 20개 카톡방에서 쏟아지는 문의, 사람으로는 한계

딜리버스는 당일배송이라는 특성상 피크타임이 명확합니다. 오후 5시부터 7시 사이, 배송 기사가 거점(유닛)에 도착해 물건을 스캔하고 출발하는 단 2시간. 이 시간에 몇백 명의 기사에게서 문의가 쏟아집니다.

그런데 동시간대 근무하는 상담원 수는 제한적이지만, 실시간으로 들어오는 20여 개 카톡방에서의 문의에 답변하면서 동시에 전화까지 받아야 했죠.

1) 최대 30분 대기 → 배송 출발 지연 → 클레임

배송 기사들이 가장 많이 하는 요청은 '스캔이 안 돼요', '박스 할당해 주세요', '신규 인원 등록해 주세요' 같은 업무 처리입니다. 하지만 한정된 인원이 카톡 문의와 전화를 동시에 응대하다 보니, 처리까지 최대 30분이 걸리는 경우가 허다했습니다. 카톡 메시지를 놓쳐 응대 누락이 발생하거나 휴먼 에러 발생 가능성이 높았습니다.

기사님들이 원하는 것은 친절한 상담보다는 빠르고 정확한 처리였으나 다수의 채널을 운영하는 구조로 인해 빠른 처리에 어려움이 있었습니다.

- 정민강 딜리버스 Partner Operation팀 팀장

2) 단순 CS가 아닌 '물류 오퍼레이션', 교육 비용도 만만찮았다

딜리버스의 상담은 일반적인 CS와 다릅니다. 물류 미들마일부터 라스트마일까지의 오퍼레이션 업무를 다루죠. 물류테크 기업 특성상 기능 배포가 잦아서 상담사 교육 비용도 높고, 난도도 높습니다. 근로 연장이 잦아, 팀원들의 피로가 누적되는 상황이었습니다.

3. 활용 기능

딜리버스팀은 채널톡을 리서치하던 중 ALF를 알게 되었습니다. 단순 상담이 아니라 반복적인 '액션'을 직접 처리할 수 있다는 점이 결정적이었죠. 딜리버스는 자체 시스템과 ALF를 API로 연동해, 배송 기사들의 요청을 ALF가 직접 수행하도록 구현했습니다.

1) '태스크'로 AI가 물류 관제 업무까지 직접 처리

딜리버스의 ALF는 단순 Q&A를 넘어 실제 시스템에서 업무를 수행합니다. 대표적인 태스크가 '배송 권한 부여'와 '아이템 할당'입니다.

(1) 배송 권한 부여

배송 기사는 배송 권한이 부여되어야 스캔을 시작할 수 있습니다. 기존에는 상담원이 직접 시스템에서 부여해 줬지만, 이제는 ALF가 자동으로 처리합니다.

(2) 배송 아이템 할당 + 송장 이미지 자동 인식

바코드가 훼손되어 스캔이 안 되는 경우, 기사님이 송장 번호를 알려주면 ALF가 해당 아이템을 직접 할당해 줍니다. 이 과정에서 과거 건인지, 다른 지역 건은 아닌지까지 검증 로직이 들어갑니다.

여기서 한 단계 더 나아간 기능이 송장 이미지 자동 인식입니다. 기사님이 운송장 이미지만 올리면 ALF가 텍스트를 자동으로 인식합니다. 정보를 불완전하게 전달해도 ALF가 추가로 정보를 수집해서 처리까지 완료하죠.

유효하지 않은 송장은 아닌지, 다른 유닛 건은 아닌지, 검증 로직을 다 넣어야 했어요. 잘못 배차하면 배송이 며칠씩 지연되거든요.

- 허성중 딜리버스 라스트마일 인텔리전스팀 팀장

2) Two-Side 고객 대응: 배송 기사용 & 고객용

딜리버스는 배송 기사용과 일반 고객용, 두 가지 버전의 ALF를 운영합니다. 각각에 맞는 지식과 태스크를 세팅해 최적화된 응대가 가능합니다. 알프의 첫 인사말 역시 다르게 세팅돼 있습니다.

3) 피크타임에도 동시 응대 가능

ALF의 가장 큰 장점은 동시 응대입니다. 몇백 명이 동시에 문의해도 동시에 답변할 수 있죠. 사람이라면 불가능한 일입니다.

ALF는 기다리지 않아도 돼요. 100명이 물어봐도 100명한테 동시에 답변해 줄 수 있으니까요.

- 정민강 딜리버스 Partner Operation팀 팀장

4. 성과

• ALF 해결률 약 50% (목표 80%)

• 인바운드 문의 100% ALF가 1차 응대

• 주간 티켓 수 약 1/3 감소

딜리버스는 원래 외부 도급업체를 대폭 확대할 계획이었습니다. 그러나 ALF 도입 후 조직 운영 계획이 전면 수정되었습니다.

ALF 도입하면서 현재는 단순한 인력 충원 방식이 아닌 내부 리소스 객관화 및 도급업체를 포함한 인력의 효율적인 관리가 가능해졌습니다.

- 정민강 딜리버스 Partner Operation팀 팀장

CS팀의 온보딩 기간도 대폭 단축되었습니다. 기능 배포가 잦은 물류테크 특성상, 상담사들이 새 기능을 익히는 데 시간이 오래 걸렸는데요. 이제는 ALF에게 먼저 학습시키면 되니까, 제품 기획 사이클 자체를 효율화할 수 있었습니다.

무엇보다, 상담원들이 단순 반복 업무에서 벗어나 핵심 관제 업무에 집중할 수 있게 됐습니다. 당일배송 성공률 100%라는 목표에 한 발 더 가까워진 것이죠.

AI는 4년 차 선임 수준, 교육비는 제로

딜리버스팀은 ALF를 '4년 차 직원' 수준으로 평가합니다. 단순 지식으로 따지면 신입 직원들과는 비교가 안 된다고요.

신입 직원들은 새 기능이 연달아 배포되면 그걸 이해하는 데만 시간이 오래 걸리거든요. 근데 ALF는 바로 완벽하게 이해하고 시작합니다. 오히려 ALF가 선임이 돼서 다른 직원들에게 알려줄 수 있는 구조도 가능하다고 생각했어요.

- 허성중 딜리버스 라스트마일 인텔리전스팀 팀장

딜리버스는 ALF를 단순 CS 도구가 아닌, 물류 현장과 기술 사이의 간극을 좁히는 수단으로 보고 있습니다. 배송 기사가 복잡한 앱 기능을 배우지 않아도, 편하게 말로 요청하면 시스템이 알아서 처리해 주는 것. 택배를 받는 사람과 보내는 사람뿐 아니라 배송하는 사람 모두 편리한 세상. 딜리버스가 그리는 CX의 미래입니다.