로밍 플랫폼 1위 유심사, "AI가 이미지까지 분석해서 고객 문의를 해결해요"
[채널톡 성공 사례] 유심사
Lena • Content Marketer
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[사례 요약]
이름: 유심사(가제트코리아)
업종: 트래블 테크
고민:
연평균 매출 100% 성장에 따른 문의량 증가
전체 문의의 약 80%를 차지하는 단순 반복 문의
문의량 급증으로 인한 체계적인 VOC 관리 어려움
활용 기능: ALF, 상담 태그, 커스텀 리포트, 워크플로우
성과:
ALF 상담 해결률 55% (2026년 6월 기준)
월 15,000건 수준의 상담을 ALF가 담당
AI가 복잡한 기술적 상담을 OCR 기술을 활용해 응대
데이터 기반 VOC 분석 프로세스 수립
AI는 단순 반복 문의를, 사람은 고도화된 기술적 해결을 담당
1. 고객사 소개
이름: 유심사(가제트코리아)
업종: 트래블 테크
설립 연도: 2021년
매출: 310억 원(2025년 기준)
설명: 유심사는 국내 1위 데이터 로밍 플랫폼입니다. 편리하고 저렴한 eSIM 서비스를 기반으로 기존의 USIM을 대체해 해외여행을 더욱 가볍게 만들고 있습니다. 현재 누적 800만 명 이상의 이용자를 확보했으며, 전 세계 230여 국가에서 서비스를 제공 중입니다. 최근에는 글로벌 사용자를 타깃으로 한 로밍 플랫폼 ‘슈페라링크’를 론칭하며 해외 시장 진출에도 적극적입니다. 또한, 2024년에는 한국 스타트업 최초로 세계이동통신사업자연합회(GSMA) 정회원으로 가입하며 글로벌 기술 경쟁력을 입증했습니다. 2026년 7월에는 신규 통신사 사업 출범과 함께 플랫폼 브랜드로 전환을 앞두고 있습니다.
2. 도입 배경
연평균 100%를 상회하는 매출 성장에 따라 문의량이 급증했어요.
“일본 상품을 오사카에서 쓸 수 있어요?” 같은 단순 문의가 전체의 약 80%를 차지해요.
문의량 급증으로 인해 체계적으로 VOC 관리하기 어려워요.
편리한 eSIM 서비스를 기반으로 유심사는 매년 폭발적으로 성장 중입니다. 고객이 늘어나며 상담량도 급증하고 있는데요. 올해 1월 기준 문의량 45,000건을 기록하며 1년 만에 약 36% 증가했습니다. 전례 없는 성장 속에서 유심사 고객혁신팀이 마주한 핵심 과제는 크게 세 가지였습니다.
1) CS 업계 평균 대비 4배 많은 상담량
상담사 1명이 처리하는 하루 문의량은 평균 50~100건으로 알려져 있습니다. 반면 유심사는 상담사 1명당 평균 270건, 숙련된 선임급의 경우 최대 400건을 해결합니다. 상담량이 많다 보니 상담 데이터를 분석해 제품 개선에 반영하거나 VOC 분석에 어려움이 따랐습니다.
2) 반복되는 단순 문의
유심사 고객 상담의 약 80%는 제품 문의와 eSIM 사용 방법에 관한 단순 문의였습니다. 이러한 반복 단순 문의 응대는 상담사의 에너지를 소진시켰고, 정작 고도의 기술적 대응이 필요한 상담에 집중할 시간을 빼앗기는 악순환이 반복됐습니다.
3) 연중무휴 24시간 고객센터
해외여행 중 인터넷 연결이 안 되는 상황은 고객에게 매우 치명적일 수밖에 없는데요. 유심사는 창업 초기부터 고객 경험(CX) 극대화를 위해 야간과 주말을 포함한 24시간 상담 시스템을 고집해 왔습니다. 경쟁사 대부분이 고객센터 운영 시간에 제약을 두어 리스크를 피할 때, 유심사는 고객 경험을 선택한 것입니다. 다만, 높은 업무 강도에 따른 리스크는 유심사도 큰 고민이었죠.
이런 배경에서 유심사는 서비스 품질을 유지하면서 고객 만족과 조직 운영 효율을 동시에 확보하고자 AI를 통한 상담 자동화를 결정했습니다.
ALF 도입 전에는 신입을 채용해도 교육 기간과 실무 투입 후 이탈에 대한 고민이 컸습니다. 단순 반복 상담은 AI가 처리하고, 상담원들은 고난도 기술 상담과 제품 피드백 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 만드는 것이 가장 큰 목표였습니다.- 이주형 유심사 고객혁신팀 팀장
3. 활용 기능
워크플로우 기능으로 원하는 상담을 고객이 직접 선택할 수 있게 버튼형으로 구현했어요.
고객이 보낸 이미지를 ALF가 인식하고, 고객의 상황에 맞는 해결 방법을 안내해요.
ALF가 상담 내역을 스스로 요약하고, 설정된 규칙에 따라 상담 태그를 알아서 부착해요.
커스텀 리포트를 통해 데이터 기반으로 CX 전략을 수립해요.
1) 워크플로우를 통한 빠른 문의 해결
고객들이 빠르게 문제를 해결할 수 있도록 유심사는 버튼형 채팅을 선택했습니다. 제품 구매부터 해외에서 데이터 이용이 불가능할 시 해결 방안까지, 고객이 꼭 필요한 기능만 버튼으로 추가했습니다. 문의 해결이 어려운 경우 [상담원 연결] 버튼을 통해 언제든지 ALF와 상담사의 도움을 받을 수 있도록 설계했습니다.
2) ALF의 눈이 된 ‘OCR’ 기술
eSIM 서비스 상담의 가장 큰 난제는 사용자 기기, 운영체제(OS), 상품 유형에 따라 설치 방법이 제각각이라는 점입니다. 기존에는 고객이 보낸 설정 화면 이미지를 상담사가 직접 확인하고 가이드를 제공했죠. ALF는 OCR(광학 문자 판독) 기술을 통해 이를 어렵지 않게 해결했습니다.
ALF의 OCR 기술은 다른 AI 상담툴 대비 인식률이 높았습니다. 고객이 보낸 이미지 내용을 이해하고, 설정 오류 원인을 정확히 찾아냈죠. 또한 단순히 매뉴얼 링크를 전달하는 데 그치지 않고, 고객과 대화하며 디테일한 가이드를 제공했습니다.
3) VOC 분석 관리 기반을 마련한 ‘상담 태그 자동 부착’
유심사는 ALF가 상담 내역을 스스로 요약하고, 사전에 설정한 규칙에 따라 상담 태그를 자동으로 부착하도록 세팅했습니다. ALF는 사전에 등록된 부연 설명을 참조해서 각 상담에 알맞은 태그를 자동으로 붙입니다.
예를 들어, 상품 문의가 들어오면 ALF가 일본, 미국 등 국가별 카테고리를 판단해 해당 태그를 부착합니다. 고객혁신팀은 여기서 인사이트를 얻어 상세 페이지를 업데이트하는 등 본질적인 문제 해결에 집중할 수 있게 됐습니다.
4) 감이 아닌 데이터로 CX의 가치를 증명하는 ‘커스텀 리포트’
유심사는 채널톡의 ‘커스텀 리포트’ 기능을 활용해 맞춤형 대시보드를 구축했습니다. 기간별 데이터 분석을 통해 팀 생산성을 관리하며 전략적인 CX 설계에 몰입할 수 있게 됐습니다.
커스텀 리포트의 세부 기능에는 유심사의 제안도 많이 반영돼 있는데요. 채널톡은 유심사를 비롯한 상담 현장의 니즈를 빠르게 반영하며 기능을 고도화했습니다.
제가 채널톡에 정말 많은 피드백을 드렸어요. 어떻게 보면 개인의 의견일 수 있는데 채널톡은 세심하게 들어주고, 꼭 필요한 기능은 빠르게 업데이트해 줬어요. 이런 경험을 통해 ALF가 상담에 가장 최적화된 AI 서비스로 발전하겠다는 확신이 생겼습니다. 다른 AI 상담툴도 비교해 봤지만 ALF를 선택하지 않을 이유가 없었죠.
- 이주형 유심사 고객혁신팀 팀장
4. 성과
ALF 상담 해결률 55% (2026년 6월 기준)
월 15,000건 수준의 상담을 ALF가 담당
AI가 복잡한 기술적 상담을 OCR 기술을 활용해 응대
데이터 기반 VOC 분석 프로세스 수립
AI는 단순 반복 문의를, 사람은 고도화된 기술적 해결을 담당
고객 경험에 진심인 유심사 고객지원팀은 ALF가 응대하는 모든 상담을 직접 확인하고 마무리 인사를 남깁니다. 이를 통해 고객들이 마음 편히 사람과 대화한다고 느끼도록 ALF를 고도화하고 있습니다. 앞으로는 ALF의 상담에 사람이 개입하는 비중을 줄여갈 계획입니다.
고객혁신팀의 업무 영역도 변화했는데요. 업무 과부하를 유발했던 단순 문의 응대를 ALF에게 맡기고, 사람은 eSIM 서비스 기술에 관한 심화 상담에 집중할 수 있는 업무 환경을 만들었습니다. 더 나아가, 상담 데이터를 제품 개선으로 연결하는 사이클도 구상 중입니다. 상담 태그 데이터를 분석해 상세 페이지를 개선하고, 마케팅 최적화로 이어지는 CS 데이터 기반 피드백 루프입니다. 이제 상담은 단순한 응대가 아니라, 서비스 전반을 개선하는 데이터 소스로 진화하고 있습니다.
무엇보다 가장 의미 있는 성과는 고객 반응에서 찾을 수 있습니다. ALF가 마치 사람처럼 이미지를 인식해서 설치 방법을 디테일하게 안내해 주자, “설명이 자세해서 이해하기 쉽다”는 고객 피드백도 들어왔습니다. 고객혁신팀은 ALF에 대한 고객 반응과 상담 태그 데이터를 통해 새로운 인사이트를 얻기도 했습니다.
그동안 길게 풀어서 설명하면 고객들이 불편해한다고 생각해 왔습니다. 그런데 ALF의 상담을 분석해 보니 ‘상세 페이지는 간략하게, 상담에서는 세밀하게’ 안내했을 때 고객 만족도가 더 높다는 의외의 인사이트를 얻었습니다.
- 이주형 유심사 고객혁신팀 팀장님
5. 유심사와 ALF의 다음 과제
유심사는 ‘AI가 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람이 더 가치 있는 일을 하게 돕는다’는 믿음 아래 ALF를 키워가고자 합니다.
ALF 초기 설정과 고도화에 많은 정성이 필요하다는 점은 부정할 수 없는 사실입니다. 하지만 일단 업무를 익히면 경력직 시니어 수준의 성과를 높은 성과를 보여줍니다. ALF가 더 유려하게 상담할 수 있도록 유심사도 더 정성을 쏟을 예정이에요.
- 이주형 유심사 고객혁신팀 팀장님
ALF와 함께 폭발적인 상담을 효율화하고 나면, 고객 상담으로 풀 수 있는 새로운 사업도 구상 중인데요. 지금까지 보여준 성장세 그 이상으로 성장해 나갈 유심사의 내일이 더 기대됩니다.