상담 해결률 70% 달성, 버그 문의 61% 감소한 티로의 AI 상담원 활용법

1. 고객사 소개

• 이름: 티로(더플레이토)

• 업종: B2B SaaS(AI 기반 실시간 대화 기록 및 요약 노트)

• 설립 연도: 2024년 출시

• 설명: 티로는 사용자가 대화의 본질에만 집중할 수 있게 돕는 AI 회의 서비스입니다. 실시간 회의록 작성 및 번역 등, ‘기록 정리 노동’으로부터 사용자를 해방시키는 기능을 제공합니다. 단순한 받아쓰기를 넘어, AI가 대화 맥락을 이해하고 문단별로 구조화해 정리하죠. 이러한 고품질 요약 기능이 입소문을 타며 앱 출시 1년 만에 누적 가입자 13만 명을 돌파하고, 구독 갱신율 90%를 기록했습니다.

2. 도입 배경: 10배 성장을 위해 AI 상담원이 꼭 필요했어요

티로는 개발자, 디자이너, 세일즈, 비즈옵스(BizOps) 등 프로덕트 개발과 비즈니스에 꼭 필요한 정예 인원 15명으로 구성돼 있습니다. 각자 맡은 업무를 주도적으로 밀도 높게 이끄는 팀인데요, 고객 문의는 박지윤 비즈옵스 매니저님이 모두 담당합니다. 다만, 소수 정예로 팀을 운영하며 드는 고민이 하나 있었죠.

‘티로가 10배 성장하게 된다면 문의량도 10배 많아질 텐데

지금의 팀 구조로 압도적인 문의량을 감당할 수 있을까?’

티로팀은 10배 성장을 지향한다면 그에 맞는 효율적인 솔루션이 필요하다는 결론을 내렸습니다. 실제로 사용자가 많아지며 신속한 고객 응대가 어려워지기도 했죠. 이에 사용자가 자주 묻는 질문이나 단순 사용법에 대한 문의, 구독 플랜이나 환불 문의 등은 AI를 통해 자동화하고 싶었습니다.

신속한 응대는 고객 만족을 높이는 주요 요인인데, 제가 24시간 대기하며 답변해 드릴 수 없어서 상담 자동화가 꼭 필요했습니다.

- 박지윤 더플레이토 비즈옵스 매니저

또한 티로는 10배 성장을 위해 사용자의 피드백을 바로 적용해 서비스를 빠르게 개선하고자 했는데요, 전문적인 개발 지식이 필요한 버그 문의는 개발자가 상담에 직접 참여할 정도였죠. 그런데 오류가 있다는 단편적인 내용만으로는 어디서 어떤 문제가 발생했는지 정확히 파악할 수 없어 빠른 해결이 어려웠습니다. 따라서 사용자가 버그 문의를 남길 때, 자세한 상황 설명과 화면 캡처 이미지를 첨부하도록 유도하는 자동 응대도 필요했습니다.

3. 활용 기능

티로팀은 크게 세 가지 문의를 AI로 자동화해야 하는 유형이라고 생각했습니다.

1) 사용 방법 문의는 ALF가 지식을 참조해 답변

사용자가 자주 묻는 질문이나 단순 사용 방법, 플랜 정보 문의는 ALF가 ‘지식’을 참조해, 티로에 딱 맞는 답변을 제공합니다.

지식은 ALF가 답변에 참조할 수 있는 문서, 파일, 웹사이트, 도큐먼트 등 다양한 자료를 모아 관리하는 공간입니다. 고객이 티로 사용 방법에 대해서 질문하면, ALF는 지식에서 그에 맞는 정보를 찾아 답변을 생성하죠. 지식이 구체적으로 구조화돼 있으면 ALF가 더욱 정확한 답변을 안내할 수 있습니다.

티로팀은 ALF를 본격적으로 사용하기 전부터 채널톡의 도큐먼트를 활용해 사용자 가이드를 운영해 왔습니다. 게다가 도큐먼트를 △시작하기 △주요 기능 △계정 관리 △FAQs 등으로 구조화해 둔 덕분에, 그대로 ALF 지식으로 적용해도 문제가 없었죠. 잘 정리된 도큐먼트를 활용해 큰 어려움 없이 ALF가 빠르고 정확한 답변을 생성하도록 지식을 세팅할 수 있었습니다.

또한 같은 유형의 문의를 두 번 받지 않는다는 신념으로 티로팀은 매주 월요일마다 고객 문의를 공유하는 시간을 가집니다. 이번 주에 들어온 문의를 통해 프로덕트가 개선된 측면은 무엇인지 공유하고, 업데이트에 따라 도큐먼트 추가가 필요하다면 함께 수정합니다. 수정된 도큐먼트를 기반으로 ALF는 더욱 정확한 정보를 사용자에게 제공할 수 있죠.

ALF는 우리가 일하는 방식을 스스로 배우고, 더 나은 답을 찾아옵니다. 피드백을 즉시 반영하고, 매일 성장하는 똑똑한 신입이에요. 성과도, 속도도, 이해력도 모두 기대 이상이었습니다.

- 임은성 더플레이토 CEO

2) 빠른 버그 해결을 위한 세부 정보, ALF가 먼저 확인

서비스 이용 중 발생한 버그 문의 시, ALF는 바로 상담원을 연결하지 않습니다. 먼저 사용자에게 메시지를 보내 정확한 오류 내용 작성을 요청하죠.

ALF가 미리 오류 정보를 받아둔 덕분에, 개발팀은 버그 상황을 재현하기 위해 여러 번 테스트하는 과정을 거치지 않아도 쉽게 원인을 파악할 수 있습니다. 다른 사용자는 동일한 버그를 겪지 않도록 빠르게 문제를 해결하고 서비스를 개선할 수 있죠. 개선에 따라 가이드 업데이트가 필요하다면 도큐먼트도 바로 보완합니다. 신속한 버그 해결, 가이드 업데이트는 제품에 대한 높은 고객 만족으로 돌아옵니다.

ALF 도입 전에는 내부에서 버그 재현이 안 돼서 여러 번 되묻다 보니 해결이 지연되기도 했어요. 그래서 실제 해결까지 하루를 넘기는 경우가 많았죠. 도입 후에는 버그 처리까지 하루를 넘기는 일이 거의 없어요. 문의한 사용자분께도 “언제까지 해결하겠다”고 정확한 안내를 해줄 수 있게 됐고요.

- 박지윤 더플레이토 비즈옵스 매니저

3) 단순 결제, 환불 문의는 ALF가 처리까지 완료

마지막으로, 티로팀은 정해진 프로세스에 따라 처리하는 결제 및 환불 문의도 AI로 자동화할 수 있다고 판단했습니다. 이에 ‘태스크’ 기능을 활용해 ALF가 사용자의 결제 정보를 확인하고 구독 플랜을 적용해 주거나 환불해 주도록 세팅했습니다.

태스크 기능을 적용하면 단순 응대를 넘어 ALF가 실제 업무 처리까지 완료해 주는데요, API를 통해 ALF와 어드민을 연동해서 가능한 일이죠.

태스크를 적용하기 전에는 환불 문의가 들어오면 무조건 박지윤 매니저님이 일일이 확인하고 처리해야 했습니다. 이제는 환불 문의 시, ALF가 사용자의 플랜 정보나 결제 시기, 결제 방법 등을 체크하고 사용자에게 해당 정보가 맞는지 확인합니다. 이어서 한 번 더 사용자의 환불 의사를 확인한 후, 해당 사용자가 티로의 환불 정책에 해당한다면 환불까지 처리해 주죠. ALF가 최종 처리까지 완료해 주니 지윤 매니저님은 전체 문의를 분석하고 프로덕트를 개선하는 업무에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 됐습니다.

ALF가 없다면 제가 다른 업무는 못 하고 하루 종일 고객 문의만 붙잡고 있어야 했을 거예요. 이제는 ALF가 업무 처리까지 다 해주니까 든든한 방패막이 생긴 느낌이에요.

- 박지윤 더플레이토 비즈옵스 매니저

4. 성과

• ALF 상담 해결률 70.2% (2025년 12월 기준)

• 버그 문의량 61.6% 감소 (도입 전 86건 → 도입 후 33건)

• 버그 해결 시간 50% 단축

2025년 12월 기준으로 티로의 ALF는 70.2%에 달하는 상담 해결률을 기록했습니다. 11월보다 약 5%p 상승한 수치로, ALF의 해결률은 지속적으로 상승하고 있죠. ALF 도입 후 박지윤 매니저님이 직접 처리하는 문의도 하루 20건에서 10건 정도로 줄어들었는데요, 매니저님은 사람의 개입이 꼭 필요한 제품 피드백 문의에만 집중할 수 있게 됐습니다. 이를 통해 서비스 퀄리티를 더 높일 수 있었죠.

특히 버그 문의를 ALF가 초기에 응대하면서 빠른 해결이 가능해져 서비스 안정성도 크게 개선했습니다. 실제로 도입 전후 버그 문의량이 86건에서 33건으로 61.6% 감소했죠. 하루를 넘기던 버그 처리 시간도 당일 업무 시간 안에 처리할 수 있게 되면서 절반가량 줄어들었습니다.

결과적으로 티로팀은 AI 에이전트 ALF 도입을 통해, 고객 문의를 비즈옵스 매니저 혼자서도 충분히 커버할 수 있는 효율성을 확보했습니다.

5. 티로와 ALF의 다음 과제

• 2026년은 ALF와 함께 10배 성장을 증명할 수 있는 해가 되지 않을까 기대합니다.

티로팀은 앞으로 10배 성장 과정에서 점점 늘어나는 문의량을 ALF가 잘 처리해 준다면, 지금처럼 소수정예로 운영하는 팀 구조를 유지할 수 있다고 생각합니다. ALF를 활용해 업무 효율을 높임으로써 10배 성장을 달성하기를 기대하고 있죠.

채널톡은 업데이트가 정말 빨라요. ‘이런 기능도 될까?’라고 생각했던 기능이 어느 날 생겨 있어요. 저희가 채널톡을 사용하는 패턴을 보고 ‘어떤 기능을 제공해 줘야겠다’는 고민을 계속하는 게 느껴져요. 정말 빠르게 업데이트되기에 앞으로 ALF를 활용할 수 있는 업무가 더 많아질 듯해요.

- 박지윤 더플레이토 비즈옵스 매니저