명절 상담량 10배 증가, 설로인은 왜 인력 확대 대신 AI 상담 자동화를 택했을까?

1. 고객사 소개

• 이름: 설로인

• 업종: F&B (정육)

• 설립 연도: 2017년

• 매출: 682억 원 (2025년 기준)

• 설명: 설로인(SIR.LOIN)은 '누구나 믿을 수 있는 고기를 쉽게'라는 비전으로 정육 시장의 기준을 새로 만들어 온 미트테크(Meat Tech) 기업입니다. 2017년 출범 이래 농가 직접 선별부터 자체 숙성·가공, 새벽 배송으로 이어지는 일체형 D2C 모델을 구축했어요. 마블링과 숙성도 등을 데이터화해 '품질 표준화'를 이뤄냈으며 독자적 숙성 기술과 특수 진공 포장 기술로 신선도를 유지합니다. 이 기술이 집약된 명절 숙성한우 선물세트는 설로인의 대표 상품으로, 누적 판매량 55만 세트를 달성했습니다. (2020~2025년 기준) 또한, B2C '설로인'과 B2B '본대로'를 아우르며 개인 식탁부터 전문 식당까지 밸류체인을 통합했습니다.

2. 도입 배경

명절마다 상담량 10배 증가, 사람은 그대로

• 일평균 40~50건이던 문의가 명절 피크에는 최대 550건까지 증가

• 명절마다 새로 채용하는 단기 인력 관리 어려움

• 상담 대부분을 차지하는 배송 관련 문의는 상담사가 출고 상태, 배송 현황 확인 후 안내해야 해 업무 효율 저해

설로인 고객경험관리팀은 2명이 고객 상담과 VoC 관리, 유관 부서 협업까지 소화하는 구조입니다. 문제는 명절이었습니다. 선물세트 수요가 설과 추석에 집중되면서 판매량과 상담량이 함께 급증했는데요. 이를 감당하기 위해 명절 때마다 단기 인력을 추가 고용했고, 사람을 늘릴수록 관리할 일도 함께 늘어나 어려움이 따랐습니다. 이런 어려움이 연 2회 반복되기 때문에 관리자 입장에서는 기존 직원의 소진이나 이탈을 걱정할 수밖에 없었죠. 더 본질적으로 문제를 해결할 수 있는 방법이 필요했습니다.

우선 설로인은 반복 문의 자체를 줄이는 쪽을 택했습니다. 여러 상담 솔루션을 비교하며 가장 중요하게 본 기준은 지금 쓸 수 있는 챗봇 기능이 아니라, 앞으로 상담 자동화를 얼마나 발전시켜 나갈 수 있는가였어요. 채널톡이 이 분야에서 더 큰 비전과 확장 가능성을 가졌다고 판단했고, 비용도 기존에 쓰던 솔루션보다 합리적인 범위였습니다. 설로인은 그렇게 2024년 추석부터 채널톡을 본격적으로 활용하기 시작했습니다.

"저희는 단순하고 반복적인 문의는 AI가 빠르게 해결하고, 세심한 확인과 꼼꼼한 응대가 필요한 상담은 사람이 충분한 시간을 들여 처리해야 한다고 생각해요. 명절에도 이 기준을 유지하려면 인력을 계속 늘리기보다 반복 문의 자체를 줄이는 것이 중요합니다. 그래야 기존 직원의 부담을 낮추면서도, 고객에게 꼭 필요한 세심한 응대와 고객 경험을 안정적으로 제공할 수 있죠."

— 이소민 설로인 고객경험관리팀 매니저

3. 활용 기능

설로인은 가장 먼저 ALF가 답변할 문의, 워크플로우로 처리할 문의, 상담사에게 바로 연결할 문의를 나누는 데 초기 시간을 많이 썼습니다. 자동화율을 먼저 끌어올리기보다 각자 잘하는 일을 맡겨야 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있다고 판단했기 때문입니다.

1) 워크플로우: 고객이 원하는 상담을 직접 고르게 하기

설로인은 상담 진입 버튼을 7개로 설계했습니다. 24시간 AI 상담, 이용 가이드 & 꿀팁, 보낸 사람 확인, 주문 취소, 주문 정보 변경, 단순 문의·요청, 불편·사고 접수·제언입니다. 고객이 자기 상황에 맞는 문의를 처음부터 고를 수 있어 불필요한 대화 단계가 줄어듭니다. 예를 들어 '이용 가이드 & 꿀팁'을 누르면 별도 상담 없이도 혜택을 한눈에 정리한 웰컴 가이드를 바로 확인할 수 있습니다.

2) 규칙: ALF가 설로인의 목소리로 답하게 만들기

초기 세팅했을 때 ALF가 설로인 자료를 보고 답하면서도 제3자의 말을 전하듯 안내하곤 했습니다. 내용이 틀린 건 아니지만, 고객 입장에서는 브랜드가 직접 책임지고 답한다는 느낌을 받기 어려웠어요. 그래서 답변의 화자와 표현 방식을 구체적으로 정리해 ALF가 일관된 말투로 답하도록 규칙을 수정했습니다. 또한 확인되지 않은 내용을 추측해 답하지 않고 근거 있는 정보만 안내하도록 하는 규칙도 함께 넣었습니다.

3) 지식: 정보를 늘리는 대신 구조를 바꾸기

명절에는 주말과 공휴일, 택배 휴무일에 따라 주문일별 출고일과 예상 배송일이 모두 달라집니다. 처음에는 일반적인 배송 기준을 아티클로 정리했지만, ALF가 고객 일정에 맞는 답을 내놓기 위해 참고해야 하는 조건이 너무 많았습니다. 그래서 명절을 기준으로 약 1개월 치 휴무일과 주문일별 예상 출고 일정을 표로 정리해 지식을 세팅했습니다. 그러자 ALF가 이 표를 참고해 고객이 원하는 날짜에 맞는 배송 일정을 구체적으로 안내하기 시작했습니다.

4) 태스크: 배송 조회는 ALF가 알아서 처리

배송 조회 문의가 들어오면 ALF가 상담창 안에서 바로 안내하도록 태스크를 세팅했습니다. 고객이 별도 페이지를 찾아갈 필요 없이 대화 흐름에서 배송 현황을 확인할 수 있어, 상담사가 개별 주문을 일일이 조회하던 시간이 줄었습니다. 반대로 실제 재고나 개별 주문 상태, 품질 판단, 보상처럼 확인과 판단이 필요한 문의는 ALF가 임의로 확답하지 않고 상담사에게 연결되도록 촘촘하게 설계했습니다.

4. 성과

• ALF 상담 관여율 41.4%, 해결률 61.27% 달성 (2026년 7월 기준)

• 배송 조회를 ALF가 맡으면서 상담사가 개별 주문을 확인하고 안내하던 시간 단축

• 상담 운영시간과 관계없이 24시간 응대 가능

설로인은 ALF 도입 성과를 숫자 하나로만 보지 않습니다. 해결률과 함께 CX Score를 살펴보며 고객이 실제로 만족했는지까지 확인하고 있어요. 그 결과 ALF 상담 해결률은 61.27%, CX Score는 5점 만점에 4.2점을 기록했습니다. (2026년 7월 기준)

효과는 고객 반응에서도 나타났습니다. 배송 일정이나 보관 방법처럼 바로 확인하고 싶은 내용을 ALF가 빠르게 안내하면서 고객의 불안이 줄었고, 문의가 클레임으로 번질 가능성도 낮아졌습니다.

설로인 고객경험관리팀은 그렇게 확보한 시간을 다른 업무를 효율화하거나 퀄리티를 높이는 데 활용했습니다. 우선 고객 리뷰에 답글을 남기는 작업을 AI로 자동화했고요. 주간 보고서도 더 많은 근거와 인사이트를 담을 수 있도록 손보고 있습니다. ALF 참고용으로 정리해 둔 도큐먼트를 활용해 상담 시뮬레이션도 만들었는데요. 명절마다 새로 합류하는 단기 인력이 실무 투입 전에 실제 문의와 비슷한 상황으로 연습하고 피드백까지 받을 수 있어, 온보딩 운영에 대한 부담이 한결 가벼워졌습니다.

"설로인에게 AI 자동화의 목적은 단순 인건비 절감, 인원 축소가 아닙니다. 사람이 반복 작업에서 벗어나 고객 경험을 개선하는 데 더 많은 시간을 사용하고 업무 결과의 질을 높이는 것이 진짜 목적이에요."

— 이소민 설로인 고객경험관리팀 매니저

AI 상담을 통해 확보한 시간을 다시 고객 경험에 쓰며, 설로인이 ALF를 운영하는 방식은 지금도 계속 다듬어지고 있습니다.

5. 설로인과 ALF의 다음 과제

• 반복 문의를 유형별로 묶어 자동화하도록 워크플로우 구조 개선

• ALF가 맡을 문의와 사람이 맡아야 할 문의의 경계를 계속 정교화

• AI CoS로 자사몰과 외부 판매 채널에 흩어진 데이터를 한곳에서 분석

설로인의 목표는 ALF가 설로인의 브랜드와 고객을 충분히 이해하고, 명절이라는 특수한 운영 환경까지 안정적으로 지원하는 한 명의 직원이 되도록 성장시키는 것입니다. 그래서 지금도 ALF가 맡아도 되는 문의와 사람이 맡아야 하는 문의를 계속 구분해 고도화하고, 반복 문의는 유형별로 묶어 더 자동화할 수 있도록 워크플로우를 다듬는 중입니다.

또한 앞으로는 채널웍스의 AI CoS(비서실장)를 더 적극적으로 활용해 보고자 합니다. 설로인은 자사몰 외에도 카카오 선물하기와 같은 여러 외부 판매 채널을 운영해, 지금까지 채널별 문의 건수와 유형 등을 별도로 취합해 왔습니다. 이제 AI CoS를 통해 흩어진 데이터를 한곳에서 관리하며 문의량 변화와 채널별 추이를 추적하고, 주간 보고서에서 원인과 시사점을 도출하는 부분까지 보완할 계획입니다. ALF로 상담 품질을 높이고 AI CoS로 개선 방향을 찾는다면, 두 기능 사이에서 시너지가 날 수 있다고 기대합니다.

"저는 ALF를 한 단어로 표현한다면 '원석'이라고 생각합니다. 운영자가 어떤 정보를 주고 어떻게 설정하느냐에 따라 결과가 크게 달라지기 때문입니다. 처음부터 완성된 존재라기보다는 운영자가 계속 관심을 가지고 다듬을수록 가치가 커지고, 잘 활용하면 팀에 큰 도움이 될 수 있는 무궁무진한 가능성을 가진 원석이라고 표현하고 싶습니다."

— 이소민 설로인 고객경험관리팀 매니저