“고장인가요?” 소형 가전 단골 문의, ‘슬룸’은 어떻게 AI 상담으로 91% 해결했을까

1. 고객사 소개

• 이름: 슬룸(올릿)

• 업종: 이커머스(홈케어 마사지 디바이스)

• 설립 연도: 2020년

• 매출: 500억 원(2025년 기준)

• 설명: 슬룸은 마사지 디바이스를 중심으로 고객의 일상 속 피로 해소 경험을 제공하는 홈케어 마사지기 전문 브랜드입니다. 넥숄더 힐링 케어, 허리 편한 케어 v2 등 목·어깨·허리 등 부위별 마사지기 라인업을 갖추고 있으며, 독보적인 기술력과 고객 신뢰를 기반으로 빠르게 성장 중입니다. 중장년층을 중심으로 폭넓은 고객층을 보유 중이며 프리미엄 마사지기로 사랑받고 있습니다.

2. 도입 배경: 비용은 줄이고, 상담 품질은 높일 수 있을까?

• 월 최대 9천 건에 달하는 상담을 효율화하고 싶어요.

• CS 외주 인력의 브랜드 이해도 부족으로 많은 비용을 쓰면서도 한계를 느꼈어요.

• 홈 디바이스 특성상 제품 사용법·불량·A/S 등 전문성이 필요한 문의가 많아 상담 난도가 높아요.

2025년, 슬룸 CX팀은 세 가지 구조적 문제에 직면했습니다. 가장 큰 문제는 외주 운영 구조에서 오는 한계였습니다. 슬룸은 월평균 4,500건에서 최대 9천 건에 달하는 막대한 상담량을 방어하기 위해 CS 일부를 외주사에 위탁해 왔는데요. 월 최대 3,500만 원이라는 높은 비용을 투입하고도, 외주 인력의 낮은 브랜드 이해도와 상담사마다 들쑥날쑥한 응대 품질 문제는 해결되지 않았습니다.

여기에 홈 디바이스라는 업종 특성이 더해졌습니다. 홈 디바이스 CS는 높은 전문성이 요구됩니다. "작동이 안 돼요"라는 한마디에도 수십 가지 원인이 숨어 있기에 상담 난도가 매우 높습니다. 꼼꼼한 확인을 통해 정확한 원인을 찾아내고 문제 해결까지 이어가는 고도화된 CS 스킬이 필수입니다.

마지막으로, 주요 고객인 중장년층 상담의 일반적인 특징에서 오는 어려움도 있었습니다. 중장년층은 제품명을 정확히 기억하기보다 두루뭉술한 표현을 쓰는 경우가 많았는데요. 기존 대응 방식으로는 맞춤형 상담을 제공할 수 없었습니다.

슬룸 CX팀 김현지 팀장님은 이 상황에서 하나의 질문을 던졌습니다.

상담 품질을 높이면서도 비용을 줄일 수 있을까?

고민 끝에 슬룸이 선택한 전략은 ‘100% 인하우스 전환 + 채널톡 기반 AI 도입’이었습니다. 그렇게 단 4명의 내부 인력으로 슬룸을 포함한 9개 브랜드 전체에 채널톡 도입을 결정했습니다.

3. 활용 기능

• 버튼형 챗봇을 걷어내고 ALF를 전면에 배치하는 '빠른 배포'로 전환했어요.

• 규칙과 지식을 정교하게 설계해, 제품 추천부터 사용법 문의까지 ALF가 스스로 해결해요.

• 태스크로 배송 조회, 반품 처리, 제품 이상 문의까지 자동화했어요.

1) 버튼형 챗봇에서 '빠른 배포'로

슬룸의 ALF는 도입 초기부터 64%라는 높은 상담 해결률을 보였습니다. 버튼형 챗봇 방식으로 운영해 고객의 문제 상황에 맞는 상담을 진행한 덕분인데요. 하지만 슬룸 CX팀은 과감히 실패로 규정했습니다. 숫자와 실제 고객 경험 사이에 괴리가 있었기 때문입니다.

주 고객층인 중장년층은 원하는 버튼을 찾지 못해 이탈하거나, 상담 도중 다른 말을 꺼내 흐름을 끊는 경우가 빈번했습니다. 고객들의 상담 패턴을 직접 분석하면서 ALF를 전면에 배치하는 '빠른 배포'를 적용했습니다. 버튼 선택 없이 고객이 채팅창에 자유롭게 문의를 입력하면 ALF '슬루미'가 먼저 응대하는 방식으로 바꾼 것입니다.

2) 9가지 규칙으로 완성한 ‘슬루미’의 페르소나

슬룸은 ALF에 '슬루미'라는 이름과 역할을 부여했습니다.

‘ALF를 AI가 아니라 같이 일하는 CX 매니저로 생각한다’는 관점에서 출발했습니다.

- 김현지 슬룸 CX팀장님

슬루미에게는 총 9개의 규칙이 적용됐습니다. 마치 신입 상담사를 교육하듯 기본 톤앤매너부터 공감 표현 방식, 제품 추천 기준, 쿠폰 안내 방법까지 세밀하게 나누어 설정했습니다. 또한, 지식은 제품·교환·반품 등 카테고리별로 세분화한 아티클 형태로 관리 중인데요. 그 결과, 슬루미는 지식과 규칙을 결합해 수준 높은 답변을 제공합니다. 예를 들어 제품 추천 문의가 들어오면 고객의 니즈에 맞는 제품 목록을 핵심 위주로 정리해 안내하고, 제품 간 차이와 선택 기준까지 제시하죠.

3) 태스크: 자동화가 어렵다고 여겼던 문의를 해결하다

배송 현황 조회, 30일 무료 체험 반품 가능 여부 판별, 제품 이상 문의 응대까지, 슬룸은 현재 19개의 태스크를 운영 중입니다. 이전에는 상담사가 수동으로 처리하던 업무들인데요. 슬룸 CX팀은 개발자 없이 모든 태스크를 직접 세팅했습니다.

태스크 기획의 핵심은 코딩 가능 여부가 아니에요. 어떤 로직으로 고객 문제를 어디까지 해결할지를 정의하는 데 집중해야 합니다.

- 김현지 슬룸 CX팀장님

4. 성과

• ALF 상담 해결률 91.4% (2025. 12. 31~2026. 2. 9)

• 상담사가 직접 응대해야 하는 상담량 65% 감소

• 365일 24시간 운영, 비용 감소, 상담 품질 향상 모두 달성

빠른 배포 적용과 ALF 세팅 고도화 이후, 슬룸의 ALF 상담 해결률은 91.4%까지 치솟았습니다. 덕분에 상담사가 직접 응대해야 하는 절대적인 업무량은 이전보다 65%나 감소했습니다. 슬루미는 이제 CX팀의 핵심 멤버가 되었습니다. ALF 도입 전 던졌던 질문, "상담 품질을 높이면서도 비용을 줄일 수 있을까?"에 대한 답은 명확합니다. 슬룸은 365일 24시간 운영, 비용 감소, 품질 향상 세 마리 토끼를 모두 잡았습니다.

가장 큰 성과는 숫자가 아닌 ‘사람’에게서 나타났습니다. 단순 반복 문의와 배송 확인 업무를 ALF가 전담하면서, CX 매니저들은 고객의 복잡한 문제를 해결하는 본질적인 업무에 집중하게 됐습니다. 이는 상담사의 감정 노동을 획기적으로 줄이고 업무 만족도를 높이는 결과로 이어졌습니다.

5. 슬룸 CX팀이 ALF와 협업하는 3가지 방식

슬룸은 아래와 같은 과정을 통해 AI 상담 환경을 구축하고 고도화해 나가고 있습니다.

1단계: ALF가 참고할 규칙과 지식을 정교하게 설정

ALF가 브랜드의 얼굴로서 일관된 답변을 하려면 정교한 '규칙'이 필요합니다.

규칙을 작성할 때 알아두면 좋은 슬룸 CX팀의 두 가지 TIP이 있는데요.

• ALF의 답변을 제한하기보다 ‘권장’해 주세요. ”하지 마세요”보다 “~~로 안내해 주세요” 표현을 사용하면 좋습니다.

• 특정 문의 유형에만 작동해야 하는 상세 규칙을 구분해 세팅함으로써 충돌을 방지하세요.

제품 정보나 교환/반품 정책을 카테고리별 아티클로 세분화해 관리하면, ALF가 여러 지식을 결합해 수준 높은 맞춤형 답변을 내놓을 수 있습니다.

2단계: 세분화한 문의 유형에 따라 태스크 세팅으로 업무 자동화

더욱 매끄러운 상담 경험을 제공하기 위해 슬룸은 고객 문의 유형을 구매 전후로 세분화하고, 유형별 처리 방식을 다시 설계했습니다.

• ALF가 단독으로 해결할 수 있는 문의

• ALF가 전처리 후 사람 상담사를 연결해야 하는 문의

• 반드시 사람이 처리해야 하는 문의

이러한 분석을 기반으로 ALF로 완전 자동화할 수 있는 문의 유형과 조건부로 상담사를 연결해야 하는 문의 유형을 ‘태스크’ 기능으로 자동화했습니다.

배송 문의 태스크

고객이 "배송 언제 와요?"라고 문의하면, 배송 전용 워크플로우가 먼저 출고 일정을 안내합니다. 담당자 연결을 원할 경우에만 주문 번호를 입력받고, API 태스크를 실행해 송장 번호와 배송 흐름을 자동 조회합니다. 배송 중이면 상태를 안내하고, 배송 완료 후 수령 문제가 있다면 정보를 수집해 상담사에게 연결합니다. 상담사는 원인 파악과 후처리에만 집중하면 됩니다.

30일 무료 체험 반품 태스크

슬룸의 '30일 무료 체험' 프로그램은 30일 동안 체험한 뒤 제품이 마음에 들지 않으면 반품 가능한 서비스입니다. 반드시 배송 완료 후 30~40일 사이에만 반품을 신청할 수 있는데요. 이전에는 상담사가 주문을 수동으로 조회하고 날짜를 일일이 계산해 안내해야 했습니다. 지금은 고객이 주문 번호를 입력하면 API 태스크가 배송 완료일 기준으로 반품 가능 여부를 자동 판별하고, 가능한 경우에만 상담을 연결합니다. 무료 체험 반품 신청 과정에서 사람이 일절 개입하지 않습니다.

구매 후 제품 이상

슬룸에서 가장 많이 인입되는 문의 유형입니다. 중장년층 고객 특성상 제품명을 정확히 말씀하지 않는 경우가 많아, 슬루미가 먼저 제품명을 확인하고 고객이 서술한 증상에 맞는 해결책을 안내합니다. 해결됐다면 상담 종료, 해결되지 않았다면 A/S 접수로 연결됩니다. 별도 API나 코딩 없이, RAG 기반만으로 구현했습니다.

3단계: 데일리 디벨롭 보드로 ALF 성장시키기

슬룸 CX팀은 ‘방치하지 않는 관리’를 성과의 핵심으로 꼽습니다. ‘데일리 디벨롭 보드’를 운영하며 팀원들이 매일 ALF가 처리한 상담을 모니터링하는데요. 답변의 정확도뿐 아니라 톤앤매너까지 점검하고 지식과 규칙을 계속해서 업데이트합니다. 이 과정에서 발견한 고객의 숨은 니즈와 예상치 못한 질문 패턴은 비즈니스 전략에도 즉시 반영합니다.

알프를 믿고 내보내되, 매일 모니터링하세요. 처리 완료가 아니라 '진짜 고객의 문제를 해결했는지'를 봐야 합니다.

- 김현지 슬룸 CX팀장

슬룸 CX팀의 성장은 앞으로도 계속될 예정입니다. 2026년 상반기 내 ‘보이스 ALF’를 도입해 전화 상담까지 AI응대를 확대하고자 합니다. 이를 통해 모든 고객 상담의 1차 응대를 ALF가 맡고, 사람은 데이터 기반의 VOC 분석, CX 전략 수립 등 브랜드 신뢰를 쌓는 전략적 업무에 리소스를 집중하는 ‘AI 네이티브 CX팀’으로 진화하고 있습니다.

이제는 AI를 사용하느냐가 아니라, ‘어떻게 사용하느냐’가 비즈니스의 중요한 화두입니다. AI를 잘 다루는 CX 매니저만이 살아남고, 다음 스텝으로 나아갈 수 있다고 믿습니다.

- 김현지 슬룸 CX팀장님