아마존 1위 K-뷰티 셀리맥스, AI 상담 고도화를 AI와 함께한 후기

1. 고객사 소개

• 이름: 셀리맥스

• 업종: 뷰티

• 설립 연도: 2016년

• 매출: 1,988억 원 (2026년 상반기 기준)

• 설명: 셀리맥스는 한 번에 많이 사는 제품보다 다시 쓰는 제품을 만드는 데 집중하는 화장품 브랜드입니다. 2016년 설립 이후 고객 리뷰와 상담에 담긴 고객 목소리(VoC)를 제품 개발의 출발점으로 삼아 왔어요. 대표 제품인 '지우개 패드'와 '노니 앰플', '레티날 샷 부스터'도 사용감에 대한 의견이 쌓일 때마다 개선을 거쳤습니다. 이렇게 다듬은 핵심 제품은 국내 쿠팡 토너패드 1위, 해외 아마존 레티날 제품 1위, 일본 큐텐 메가와리 기획전 전체 1위라는 성적으로 이어졌습니다. 그 결과 2026년 상반기에만 매출 1,988억 원을 기록했습니다.

2. 도입 배경

매출이 오르면서 CX팀에 들어오는 문의도 함께 늘었습니다. 도입 전 셀리맥스 CX팀의 상황은 아래와 같았습니다.

• 판매처와 제품군이 늘어나 문의량 지속 증가

• 해외 판매를 확대하면서, 현지에서 문의처를 찾지 못한 고객이 한국 공식몰로 문의

• 배송 조회처럼 단순 반복 문의가 대부분을 차지해 상담 효율화 시급

• 프로모션 기간 및 성수기에는 업무 시간에 상담하고, 야근하며 후처리하는 악순환 반복

당시 CX팀은 팀장 1명, 운영 매니저 1명, 상담원 5명으로 모두 7명이었는데요. 문의가 늘어난 만큼 셀리맥스는 인원 충원을 먼저 검토했습니다. 하지만 충원만이 정답은 아니라는 결론에 다다랐죠. 상담원에게 여유가 있어야 좋은 고객 경험을 만들 수 있는데, 사람 한 명 추가한다고 본질적인 환경이 바뀌지 않는다는 사실을 잘 알고 있었습니다.

그래서 답이 정해진 문의는 AI가 처리하고, 상담원은 사람의 판단이 필요한 상담에 시간을 쓰는 업무 구조를 만들기로 했죠. 셀리맥스는 여러 툴을 비교한 뒤 채널톡을 선택했습니다. 도입 당시 ALF는 아직 출시 전이었는데요. 계속해서 고객 의견을 듣고 제품에 반영하는 팀이라면 AI 상담도 완성도 있게 만들 것이라고 판단하고 과감히 결정했습니다.

3. 활용 기능

셀리맥스는 채널톡의 AI 에이전트 ALF와 채널웍스의 AI 비서실장 CoS를 함께 사용합니다.

• ALF: 규칙과 지식을 참고해 고객 문의에 직접 답하고, 태스크 기능을 통해 실제 업무까지 처리하는 AI 에이전트입니다. 셀리맥스는 두 가지 목적으로 ALF를 활용합니다.

  • 상담 효율화: 배송 조회처럼 답이 정해진 문의를 ALF가 24시간 처리하고, 상담원은 사람의 판단이 필요한 상담에 집중합니다.

  • 기다림 없는 고객센터: ALF의 빠른 배포 기능으로 고객이 질문을 남기면 대기 없이 답변이 나갑니다. 셀리맥스는 고객 불만이 기다림과 상담원의 태도에서 생긴다고 봤고, 그중 기다림을 먼저 없앴어요.

• AI CoS: 흩어진 비즈니스 데이터를 한곳에 모아 자연어로 분석하고, 찾아낸 인사이트를 실행까지 연결하는 AI 비서실장입니다. 셀리맥스 CX팀은 상담 데이터를 읽어 ALF의 지식과 규칙을 점검하고, 게시판 문의 답변 초안을 만들고, 필요한 지표를 직접 정의해 위클리 리포트로 받는 데 CoS를 씁니다.

"셀리맥스처럼 빠르게 성장하는 기업, 글로벌 진출하는 브랜드라면 24시간 고객 상담을 위해 ALF가 꼭 필요합니다"

— 김정은 셀리맥스 CX팀장

두 기능을 어떤 순서로 세팅했고 무엇을 주의해야 하는지는 뒤의 '세팅 따라 하기'에서 다룹니다.

4. 성과

셀리맥스 CX팀이 ALF와 CoS로 만든 변화는 숫자로 먼저 드러났습니다.

• ALF 상담 해결률 30%대에서 65%까지 개선

• 프로모션 기간 문의량이 약 5배 늘었지만 인원 충원 없이 ALF로 완벽 대응

• ALF가 24시간 응대하면서 야간 문의와 해외 문의까지 처리

우선, 6월 말 프로모션으로 문의량이 5배 늘어났음에도 해결률 65%를 달성하는 성과를 거두었습니다. 숫자보다 팀이 먼저 체감한 변화는 시간이었는데요. 예전에는 성수기에 근무 시간 내내 상담만 하고, 재배송 접수 같은 후처리 업무는 야근으로 밀어냈죠. 지금은 ALF가 단순 반복 문의를 알아서 처리해 주는 덕분에 후처리 업무와 야근 모두 줄어들었습니다. 그렇게 생긴 여유 시간에 상담원은 불량이나 불만처럼 고객 감정이 얽힌 상담에 더 집중합니다.

가장 오래 근무한 상담원의 역할도 바뀌었습니다. 이전에는 숙련도가 높으니 성수기에 상담을 빠르게 많이 처리하는 데 집중했죠. 지금은 오히려 신입 상담원을 코칭할 여유가 생겼습니다. 신입은 바쁜 시기에도 물어볼 선배가 있고, 선배는 후배를 키우는 일에 시간을 쓰죠.

이런 변화를 몸소 체험하며 CX팀이 ALF를 보는 시선도 달라졌습니다. 오안내를 발견하면 예전에는 상담원이 곧바로 상담을 넘겨받았지만, 지금은 매니저에게 “이 문의에 이런 답을 못 하니 지식을 추가해 주세요”라고 요청합니다. ALF를 대신 일하는 존재가 아니라, 가르쳐야 할 후배로 여기게 된 거예요.

“팀원들이 스스로를 ALF가 처리하지 못한 상담을 대신 해결하는 사람이 아니라, ALF의 선임이라고 생각하는 듯해요.”

— 김정은 셀리맥스 CX팀장

가장 큰 변화는 팀의 정체성입니다. 이전에는 상담을 처리하는 팀이었다면 지금은 조직의 AI 전환을 주도하는 AI 네이티브 팀으로 성장했습니다. 예를 들어, 팀장과 매니저는 CoS를 활용해 데이터를 읽고 개선 방향을 설계합니다. 셀리맥스 CX팀에 맞는 통화 성공률을 새롭게 정의해 지표로 만들고, 위클리 리포트를 자동화해 매주 화요일 팀챗으로 공유하죠. 그 자료로 회의를 열어 담당하는 부서와 개선을 논의하고, 분기마다 VoC를 정리해 제품 개발 담당자들과 회의를 소집합니다.

이 변화를 만든 세팅 과정을 아래에서 순서대로 정리해 볼게요!

5. 세팅 따라 하기

1단계. ALF 세팅 고도화 노하우 3가지

처음에는 문의량이 많으니 최대한 AI로 자동화해야 한다고 생각해, 거의 모든 상담을 ALF가 하도록 세팅했습니다. ALF가 제대로 답변하지 못한 상담만 사람이 처리하는 방식이었어요. 그런데 ALF가 오안내한 상담을 사람이 모두 후처리하고, 다시 고객에게 안내하는 과정이 무척 번거로웠습니다. “AI가 있는데 오히려 더 불편하다”는 의견도 팀 내에서 나왔죠.

그래서 처음부터 다시 시작했습니다. ‘ALF 상담 해결률이 0이 돼도 괜찮다, 우리는 정확한 상담을 설계한다’는 목표로 ALF를 세팅했습니다. 재설계할 때 가장 중요하게 생각한 기준은 ‘AI가 할 수 있다’가 아니라 ‘고객 입장에서 이 문의를 AI가 처리해도 괜찮은가’였습니다.

• 사람: 불량, 불만처럼 클레임이 발생하거나 만족도가 크게 떨어질 수 있는 상담

• ALF: 단순한 문의, 고객센터가 운영되지 않는 저녁 시간에 들어오는 문의, 이벤트나 쿠폰 사용처럼 빠른 응대가 제품 구매로 이어지는 문의

이후 ALF를 세팅한 노하우는 크게 3가지입니다.

1. ALF를 신입처럼 대하기

참고 데이터를 한 번에 ‘지식’에 추가하는 대신, FAQ를 하나씩 추가해 가면서 다듬었습니다.

2. 톤앤매너는 촘촘한 규칙으로 세팅하기

단순히 “친절하게 응대해 줘”가 아니라, 어떤 단어가 친절한지, 어떤 단어는 쓰면 안 되고 어떻게 공감해야 하는지까지 규칙으로 만들었습니다.

3. ‘빠른 배포’ 기능 사용하기

가장 만족하는 기능이기도 한데요. 빠른 배포를 켜두고 ALF가 최대한 많은 상담을 직접 받게 했습니다. 신입 상담원이 상담을 많이 해봐야 실력이 늘듯이, ALF도 실제 문의를 많이 처리해봐야 한다고 생각했습니다. ALF가 어느 부분에서 잘못 안내하는지 알아야, 그 부분을 고쳐 고도화할 수 있기 때문이에요.

2단계. AI 비서실장 CoS로 ALF 고도화하기

1. 매일 충돌하는 지식을 찾아 정리한다

셀리맥스 CX팀이 거의 매일 쓰는 방법입니다. CoS에 충돌하는 지식을 찾아 달라고 요청하고, 찾아낸 항목을 고치며 ALF의 답변 정확도를 올립니다.

실제 사례를 볼게요. ALF가 품절 문의에 재입고 알림 버튼을 누르라고 안내하고 있었습니다. 셀리맥스는 그 기능을 쓰지 않는데도요. 원인을 알아내려 CoS에 물었더니, 카페24 기능에 숨어 있는 데이터를 ALF가 참고해 답한 것으로 확인됐습니다. 이어서 동일한 문제가 발생하지 않으려면 어떻게 해야 하는지 물었고, CoS가 규칙을 제안한 뒤 설정까지 마쳤어요.

2. 오류가 생기는 규칙을 태스크로 바꾼다

고객이 추천 질문 버튼을 누르면 관련 지식을 참고해서 답변하라는 규칙을 ALF에 설정해 뒀는데 종종 오류가 발생했습니다. 이 문제도 CoS와 논의하면서 규칙의 지시문이 모호하다는 원인을 발견했는데요. 더욱 정확한 안내를 위해 규칙을 태스크로 전환하는 작업을 진행했습니다.

• 기존: 추천 질문 버튼 클릭 → 모호한 규칙 지시문 때문에 ALF가 참고할 지식을 정확히 찾지 못함

• 개선: 추천 질문 버튼 클릭 → 해당 트리거 기반 태스크 작동 → ALF가 자동으로 상담 태그 붙이고, 맞춤 답변 제공

이 모든 과정을 자연어로 CoS와 대화하며 '승인' 버튼을 누르는 것만으로 끝냈습니다. 또한 셀리맥스는 CoS가 만든 태스크를 지금까지 잘 사용 중입니다.

3. 함께 답변을 검증해 퀄리티를 높인다

셀리맥스는 스마트스토어와 지그재그 게시판을 채널톡에 연동했습니다. 판매처마다 창을 열지 않고 한 화면에서 확인하기 위해서죠. 다만 게시판 답변은 한 번에 끝내야 해서 ALF가 곧바로 전송하도록 두지는 않았습니다. 대신 문의가 들어오면 CoS에 초안을 요청하고, 상담원이 세부 내용을 다듬어 답변합니다. 처리 시간이 줄었고, 지식을 더 폭넓게 활용하게 됐고, 오타와 맞춤법을 걱정할 일도 없어졌어요. 상담원들이 가장 많이 쓰는 방법입니다.

3단계. 데이터를 읽을 줄 아는 CX팀으로 성장하기

2단계까지가 ALF를 키우는 과정이었다면, 3단계는 CX팀을 성장시키는 과정인데요.

셀리맥스는 채널톡으로 전화 상담도 합니다. 채널톡에서 기본 데이터를 제공해 주지만, 셀리맥스 상황에 맞는 정확한 지표가 필요했습니다. 그래서 부재중 전화처럼 판단이 애매한 항목을 하나씩 뜯어보며 어디까지가 성공한 통화이고 어디부터가 실패인지 직접 정의했습니다. 그 기준으로 통화 성공률을 다시 계산하니, 기본 데이터로는 보이지 않던 흐름이 드러났어요. 위클리 리포트도 어떤 지표를 어떤 형태로 받을지 CoS와 정한 뒤 자동화했습니다.

6. 셀리맥스와 ALF, CoS의 다음 과제

셀리맥스 CX팀이 준비하는 다음 단계는 네 가지입니다.

• 전화 상담 자동화

• 해외 현지몰 확장

• CoS를 활용한 ALF 고도화 지속

• 게시판 문의 자동 초안 작성

전화 상담은 ALF를 한 번에 맡기기 어려운 영역입니다. 전화를 거는 고객은 상담원과 빨리 통화해 용건을 해결하고 싶어 하기 때문이에요. 그래서 셀리맥스는 홈페이지 주소 안내나 입점 제안 메일 문의처럼 문자 한 통으로 끝나는 단순 문의부터 ALF가 처리하도록 차근차근 세팅할 계획입니다.

해외 확장도 준비하고 있습니다. 지금은 현지에서 물어볼 곳을 찾지 못한 고객이 한국 공식몰까지 찾아와 문의해요. 셀리맥스는 직접 판매하는 해외 현지몰에 채널톡을 설치하고 ALF를 도입해, 해외 고객이 브랜드와 가까워질 수 있는 창구를 만들려 합니다.

또한 CoS 기능을 더욱 적극적으로 활용해 볼 계획인데요. 고객 상담 내용을 분석해 필요한 지식을 제안하는 기능을 활용해 ALF를 더욱 고도화하고자 합니다.

게시판 문의 자동 초안은 아직 성공하지 못한 과제입니다. 문의가 들어오면 ALF가 먼저 내용을 확인해 답변을 내부 대화로 작성하고 상담원을 호출하는 구조를 구상했는데, 계속 연구하고 있어요.

“오답을 두려워하지 않고 계속 질문하면서 수정하는 과정이 우리가 진짜 해야 하는 일이라고 생각해요. 그게 우리가 직접 해야 하는 일이고, AI를 도입한 CX팀이 할 수 있는 일이라는 말씀을 꼭 드리고 싶습니다.”

— 김정은 셀리맥스 CX팀장

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