팀스파르타, ALF가 고객에게 강의까지 추천해요

1. 기업 소개

• 이름: 팀스파르타

• 업종: 코딩 교육

• 매출: 606억 원 (2024년)

• 문제: 상담 리소스 효율화 필요, 24시간 안내 필요

• 설명: 팀스파르타는 국내의 대표적인 코딩 교육 기업으로, '스파르타코딩클럽', '항해99' 등 다양한 교육 프로그램을 운영하며 단단한 성장세를 이어 나가고 있습니다. 2024년 들어서는 코딩 교육에서 배출된 인재들의 시장 진출을 돕고, 우수한 인력들과 함께 시너지를 내기 위해서 외주, 게임, SaaS로 사업 분야를 확장하고 있죠.

2. 도입 배경

• 다양한 교육 프로그램, 효율적으로 소개하고 싶어요.

  스파르타코딩클럽에서는 내일배움캠프, 항해 등 다양한 교육 프로그램을 제공하고 있습니다. 또한 CX팀에서는 고객 소통뿐 아니라 VoC 분석, 세일즈 등 다양한 스펙트럼의 업무를 소화하고 있는데요. 이에 CX 매니저의 리소스를 최대한 효율적으로 사용하고, 24시간 내내 고객에게 정확하고 균일한 안내를 할 수 있도록 AI를 도입했습니다.

3. 사용 기능

• 팀스파르타는 도큐먼트 아티클과 RAG를 최대한 활용해 ALF를 세팅했습니다.

  아티클에 html 태그를 정확하게 입력해서 ALF가 데이터의 구조를 정확하게 읽을 수 있도록 했고요. 학습 커리큘럼을 주차별로 상세하게 표로 입력하는 식으로, 고객의 문의에 ALF가 섬세한 답변을 할 수 있도록 아티클 내용도 자세하게 작성했습니다.

4. 도입 효과

• ALF 상담 해결률 60%

스파르타코딩클럽에 한 달 동안 들어오는 문의는 약 2300건. 2025년 3월 기준으로 ALF는 전체 문의 중 76%의 문의에 응대했고, 그 중에서 60%를 상담사 연결 없이 혼자서 해결했습니다. 전체 문의 중에서 45%에 가까운 문의를 ALF가 처리해 주고 있다는 의미죠. 덕분에 기존에 상담을 담당하던 CX 매니저 세 명이 상담 스케줄제를 도입해서 상담 리소스를 절감할 수 있었습니다.

“부트캠프 커리큘럼이나 강의 시간처럼 상세 페이지에 구체적으로 나와 있지만 고객들이 잘 들여다보지 않는 단순 문의들을 ALF가 정말 많이 줄여줍니다. 심지어 고객에게 강의를 추천하는 세일즈의 가능성까지 엿보여서, 고객에게 강의를 추천할 때 링크까지 전달하도록 설정해 두고 있어요.”

5. 세팅 따라하기

팀스파르타는 FAQ보다는 아티클 참조를 통해 복잡한 문의에 대한 답변이 가능하도록 세팅했습니다. 대체 어떻게 아티클을 작성했기에 전체 문의의 절반을 ALF가 답변할 수 있었을까요? 하나씩 살펴보도록 하겠습니다 :)

(1) 도큐먼트 아티클에 정확한 html 태그 넣기

팀스파르타에서 아티클을 작성하면서 정확한 html 태그를 넣어서 글의 구조를 구분하는 데에 신경을 많이 썼습니다.

위의 이미지를 보면 '1) 개요' 글자는 큰 글씨로, '1-1) 구분' 글자는 보다 작은 글씨로 쓰여 있는 게 보이시죠? '제목1(Heading 1)', '제목2(Heading 2)' 등 위계별 소제목 html 태그를 활용한 모습입니다.

그 아래에는 까만 색 불렛과 흰색 불렛으로 또다시 내용 단계가 구분되어 있는 모습을 볼 수 있는데요. 이는 '구분점 목록(Bullet)' html 태그를 사용한 모습이죠.

도큐먼트 아티클 작성 화면에서 슬래시(/)를 누르면 여러 가지 html 태그 옵션을 선택할 수 있는 창이 뜹니다. 물론 일일이 슬래시를 눌러 지정하지 않고도, '#'을 입력하고 스페이스 바를 눌러 '제목1' 텍스트를 입력하는 식으로 단축키도 활용 가능해요.

ALF는 이렇게 입력된 html 태그를 통해 아티클의 구조를 파악하고 어떤 부분의 내용을 참조해 답변해야 할지 판단합니다. 따라서 html 태그가 잘 입력되어 있을수록 ALF가 아티클을 더 잘 활용해서 정확한 대답을 할 수 있어요.

(2) 주차별 커리큘럼 표로 입력하기

또한 팀스파르타는 다양한 교육 프로그램의 주차별 커리큘럼을 표로 정리해서 아티클에 넣어 두었습니다. 몇 주차에 어떤 실습을 하게 되는지, 무엇을 배우게 되는지 상세하게 적혀 있는 것을 볼 수 있는데요. 이렇게 해두면 커리큘럼에 대한 어떤 질문에도 ALF가 답변을 할 수 있겠죠?

이렇게 아티클의 표 기능을 활용해 매장별 운영 정보를 안내하거나 체형별 속옷 사이즈를 안내하는 경우도 있습니다. 이렇게 표로 체계화할 수 있는 정보가 있다면, ALF를 200% 활용할 수 있어요!

위와 같이 도큐먼트 아티클을 작성한 후, '도큐먼트 스페이스 설정'에서 '고객 ALF' 참조 설정을 켜면 ALF가 아티클을 참조해 답변을 할 수 있게 됩니다. 이렇게 고객 ALF가 아티클을 참조해 복잡한 답변을 생성하는 기능을 바로 RAG라고 해요.

아직도 단순 문의에 응대하느라 정말 중요한 CX 업무에 손을 대지 못하고 있다면, 팀스파르타의 도큐먼트 아티클과 ALF 세팅 방법을 참조해서 단순 문의 효율화에 도전해 보세요!