SQL 대신 AI와 자연어로, '핸디즈'가 매출·VoC·NPS 데이터를 분석한 방법

1. 고객사 소개

• 이름: 핸디즈 (어반스테이)

• 업종: 프롭테크 (호텔 및 생활숙박시설 위탁 운영)

• 설립 연도: 2016년

• 매출: 770억 원 (2025년 기준)

• 설명: 핸디즈는 숙박 플랫폼 브랜드 플라트(PLOTT)와 레지던스 호텔 브랜드 어반스테이·르컬렉티브를 운영하는 프롭테크 기업입니다. 오피스텔과 주상복합의 개별 소유자에게 공간을 위탁받아 운영하는 방식으로 출발해, 2020년 8월 부산 광안리 1호점을 열었죠. 현재는 전국 30개 지점에서 약 4,000실을 직영 운영합니다. 사업 영역도 숙박 위탁운영에서 중장기 거주 자산 운영과 자산 전 생애주기 관리까지 넓어졌는데요. 브랜드 성장의 핵심 요인은 운영을 자동화하는 '플라트 OS'입니다. CMS, 다이렉트 체크인, 주차 정산, 하우스키핑, 스마트 프라이싱 등 다양한 업무를 자동화합니다. 2020년에는 국내 최초로 에어비앤비와 생활숙박시설 운영 파트너십을 맺었습니다.

2. 도입 배경

데이터는 있었지만, 하나로 모이지 않았습니다

핸디즈 CX팀은 전국 30개 지점에서 발생하는 VoC를 매주 정리해 리포트로 만들어 왔습니다. 문제는 VoC가 판매 데이터나 OTA(Online Travel Agency) 예약 데이터 등 다른 데이터와 이어지지 않았다는 점입니다. 이 때문에 발생하는 문제는 크게 두 가지였습니다.

• 어느 지점에 문의가 늘었다는 사실은 알 수 있지만, 그 영향으로 해당 지점의 예약 및 취소 비율이 달라졌는지까지는 파악하기 어려웠습니다.

• 기존 VoC 분석 툴은 지점별 리포트를 뽑아도 문의량 추이 정도만 확인 가능한 수준이었습니다.

"데이터가 아무리 많아도 하나로 모이지 않으면 데이터로서 의미가 없습니다. 그게 가장 큰 문제라고 생각했어요. CX팀의 가장 중요한 역할은 고객이 문의하지 않아도 되는 환경을 만드는 일인데요. 그러려면 지금 어떤 지점에 어떤 문의가 왜 많은지부터 알아야 하고, 그 인사이트를 뽑기 위해서는 데이터 통합이 꼭 필요했습니다."

— 김상훈 핸디즈 CX팀 책임매니저

이러한 문제를 해결하기 위해 핸디즈 CX팀은 흩어진 데이터를 한 화면에서 분석하고 시각화할 수 있는 BI 툴(데이터 분석·시각화 툴)을 바이브코딩으로 직접 만들기 시작했습니다. 기존 VoC 분석 툴을 대체할 정도까지는 만들어 보자는 목표였습니다. 그 작업을 진행하던 중 채널웍스 AI CoS 출시 소식을 접했습니다. 만들던 기능을 대신할 수 있다고 판단해 도입을 결정했고, 그동안 정의해둔 분류 기준과 프롬프트는 CoS의 분석 가이드로 옮겼습니다. 지금은 CX팀에서 만든 툴과 교차 검증하는 방식으로 함께 운영 중입니다.

"저는 개발자가 아니라서 접근이 단순했어요. 상담 데이터를 가져오고 싶은데 API 연동이 막혀서, 메시지 기록을 만 건씩 엑셀로 내려받아 직접 넣어보는 것부터 시작했습니다. 분석 비용(토큰)도 계속 신경 써야 했죠. 그런데 제가 만들려던 걸 대신할 수 있는 게 나온 거잖아요. 더 빠르게 실무에 적용할 수 있겠다 싶었고, 개인적으로는 굉장히 반가운 일이었습니다."

— 김상훈 핸디즈 CX팀 책임매니저

3. 활용 기능

핸디즈 CX팀이 사용하는 기능은 채널웍스의 AI 비서실장 ‘CoS’와 ‘노트북’입니다. 데이터를 모아 질문하는 역할은 CoS가, 그 결과를 리포트로 정리하는 역할은 노트북이 맡습니다.

분석에 활용하는 데이터 소스는 크게 △상담 △판매(매출) △OTA 리뷰 △고객 추천 지수(NPS) 설문 결과 네 가지입니다. 먼저 상담 데이터는 이미 채널톡을 쓰고 있어 CoS에서 바로 조회할 수 있었습니다. 나머지 세 가지, 즉 판매 데이터와 OTA 리뷰 데이터, 체크아웃 후 NPS 설문 결과는 데이터가 적재된 BigQuery를 CoS와 연동해 가져옵니다. 각 팀이 따로 관리하던 데이터가 하나의 창구로 모인 셈입니다.

AI CoS

활용 목적: 흩어진 데이터를 한곳에 모아 자연어로 질문하고 답을 받기 위해 사용합니다.

처음엔 "지난주 주간 리포트를 뽑아줘, 어떤 이슈가 있었는지 알려줘" 같은 쉬운 질문을 던지며 시작했습니다. 여기에 판매 데이터가 연동되면서 질문의 범위가 달라졌습니다. 특정 지점의 특정 주간 취소율이 높다는 사실을 발견하고, 왜 취소가 늘었는지 다시 물어보는 방식으로 파고들 수 있게 됐습니다.

팀원 누구나 같은 기준으로 데이터를 분석할 수 있도록 '분석 가이드'도 자세히 정리했습니다. 분석 가이드란, CoS가 데이터를 분석할 때 따라야 할 기준을 미리 적어두는 지시문을 말합니다. 핸디즈 CX팀은 여기에 문의를 어떤 태그로 분류할지에 대한 기준을 담고, 분석에서 제외할 데이터도 함께 지정했습니다. 덕분에 누가 질문하더라도 같은 기준으로 분류된 결과를 받습니다.

"처음엔 '우와, 이게 되네' 싶었어요. 취소가 왜 이렇게 많아졌을까, 이유가 뭘까 하고 계속 파고들며 물어봤죠. 심지어 제가 생각하지 못한 부분까지 CoS가 먼저 '이것도 해볼까요?' 하고 물어봐 주니까 자연스럽게 점점 더 많이 쓰게 됐어요."

— 김상훈 핸디즈 CX팀 책임매니저

도입 전후 변화: 문의량 추이만 보던 분석이 문의와 매출·평점·만족도를 함께 보는 분석으로 바뀌었습니다.

노트북

활용 목적: CoS의 분석 결과를 정기 리포트로 만들어 공유하기 위해 사용합니다.

핸디즈 CX팀은 크게 두 종류의 리포트를 운영합니다. 전사 리포트는 전체 지점의 흐름을 담아 경영진에게 공유하고, 지점별 주간 리포트는 각 지점의 상세 내용을 담습니다.

리포트에는 매출과 가동률(전체 객실 중 실제로 판매된 객실의 비율), 객단가, 체크인 건수 대비 문의율, 불만율, OTA 평점, NPS가 함께 들어갑니다. 지표를 조합해 어느 지점을 주의해서 봐야 하는지도 표시됩니다. 같은 객실에서 두 번 이상 나온 문의처럼, 개별 상담만 보면 놓치기 쉬운 패턴도 리포트에서 드러납니다.

도입 전후 변화: 지점별로 수동 정리하던 주간 리포트를 정해진 지표로 자동 생성합니다.

4. 성과

• 지점별 주간 리포트 작성에 매주 최대 15시간 소요 → 자동 생성

• 지점별·기간별 취소율과 문의량을 근거로 활용해 데이터 기반 의사결정 가속화

• 상담 가이드에 기반한 답변 초안 제공으로 응대 품질 상향 평준화

• 반복 문의의 발생 지점과 유형 파악으로 동일 문의 재발 차단

가장 큰 변화는 반복 문의를 잡아내는 방식입니다. 김상훈 책임매니저는 CX팀의 가장 중요한 역할로 고객이 문의하지 않아도 되게 만드는 일을 꼽았습니다. 그러려면 문의를 빠르게 처리하는 것만으로는 부족합니다. 어떤 문의가 어디서 왜 반복되는지 알아야 원인을 없앨 수 있습니다.

지금은 지점별 리포트에서 그 패턴이 드러납니다. 같은 객실에서 두 번 이상 나온 문의가 드러나고, 어떤 유형의 불만이 어느 지점에 몰려 있는지도 보입니다. 시설 문제라면 해당 지점이 바로 고치고, 정책이나 안내 문구의 문제라면 본사가 해결합니다. 문의를 하나씩 처리하는 대신 문의가 생기는 원인을 없애는 거죠.

"이 지점에 어떤 리뷰가 많다는 건 대략 알고 있었어요. 그런데 그게 얼마나 많은지, 리뷰 하나 때문에 그 OTA 채널 매출이 얼마나 떨어졌는지는 알 수 없었죠. 이제 CoS로 상담과 매출, 리뷰 데이터를 종합적으로 분석할 수 있으니 문제를 해결하면서 매출까지 견인하는 업무 환경을 만들 수 있게 됐습니다."

— 김상훈 핸디즈 CX팀 책임매니저

일하는 방식도 바뀌었습니다. 이전에는 상담 태그별 인입 건수를 기준으로 업무 우선 순위를 정했는데요. 지금은 채팅을 통해 인입되는 상담 중 고객이 가장 많이 묻는 질문이 무엇인지, 그중 빠르게 안내 한 줄로 종료할 수 있는 상담은 무엇인지 CoS를 통해 우선 순위를 정합니다. 또한, CoS의 분석을 기반으로 워크플로우를 개선해 자주 들어오는 문의를 챗봇으로 빠르게 안내함으로써 고객 경험을 높였습니다.

상담 현장에서는 CoS가 작성해 준 답변 초안을 활용하면서 전체적인 응대 품질도 높아졌습니다. 특히 게스트의 불만이 들어올 때는 상담사 개인의 역량에 따라 응대 품질 편차가 커 고민이었는데요. 지금은 CoS가 관련 상담 가이드와 지식을 찾아 초안을 제공합니다. 덕분에 전사적으로 응대 품질이 상향 평준화됐죠.

5. 세팅 따라 하기

핸디즈 CX팀이 지금의 구조를 만들기까지 거친 세팅은 크게 세 가지입니다.

• 분석에 쓸 데이터 소스 연동하기

• 분석 가이드 작성하기

• 상담하면서 답변 초안 받기

1) 분석에 쓸 데이터 소스를 연동합니다

상담 데이터와 같은 채널톡 내부 데이터는 별도 설정 없이 바로 쓸 수 있습니다. 외부 데이터는 [채널 설정] - [데이터 소스 및 분석] - [데이터소스]에서 최초 한 번만 연결 설정을 해두면 됩니다. 연결할 수 있는 데이터 소스는 네 가지로 나뉘는데요.

• Channel: 채널톡 상담 데이터. 기본 제공되어 바로 사용 가능합니다.

• Custom: 외부 데이터베이스 연동. PostgreSQL, MySQL, BigQuery, StarRocks, Snowflake를 지원합니다.

• App: 연동 앱의 상품·배송 데이터. 카페24는 앱 설치 시 자동 연동됩니다.

• Drive: 엑셀이나 CSV 파일 업로드.

핸디즈는 판매 데이터와 OTA 리뷰 데이터, NPS 설문 결과가 이미 BigQuery에 적재되어 있었기 때문에 Custom으로 BigQuery를 연결했습니다. 연결한 데이터는 미리보기로 어떤 테이블이 들어 있는지 확인할 수 있습니다.

2) 분석 가이드를 작성합니다

분석 가이드는 [채널 설정] - [데이터소스 및 분석] - [분석 가이드]에서 바로 작성하거나 파일을 업로드할 수 있습니다. 하나의 긴 문서로 몰아쓰지 않고 주제별로 파일을 쪼개 관리할 수도 있죠. 여러 파일 중 root.md가 가장 우선 적용되므로, 전체에 공통으로 쓰이는 비즈니스 맥락과 핵심 규칙, 용어 정의를 여기에 두고 세부 내용은 다른 파일로 나눕니다.

핸디즈 CX팀은 분석에서 제외할 데이터도 함께 지정했는데요. 제외 조건을 먼저 정의하면 결과 품질이 올라갑니다. 스팸 메일이나 내용이 없는 문의처럼 데이터로 볼 수 없는 상담이 섞여 있으면, 집계는 정확해도 그 안에 의미 없는 값이 남기 때문입니다.

3) 상담하면서 답변 초안을 받습니다

상담 화면에서 CoS를 부르는 방법은 두 가지입니다.

사이드 패널: 수신함 화면 오른쪽 위의 AI CoS 아이콘을 클릭하거나 Alt/Option(⌥)+L을 누르면 대화창이 열립니다. 업무 흐름을 끊지 않고 바로 질문할 수 있고, 여기서 검색한 내용은 AI CoS 탭에서도 다시 확인됩니다.

@CoS 멘션: 상담 중 도움이 필요할 때 유저챗 내부대화에서 @CoS를 호출합니다. 답변은 내부대화에 남으므로 고객에게는 보이지 않습니다. 받은 답변에 마우스를 올리면 나타나는 '고객 응대 입력창에 붙여 넣기'를 클릭해 그대로 가져올 수 있습니다.

6. 핸디즈가 준비 중인 다음 과제

지금까지 핸디즈의 CoS 활용은 어떤 문의가 많은지 찾아 조치를 취하는 업무 중심이었습니다. CoS의 분석 결과에 따라, 에어컨 고장처럼 현장에서 고칠 수 있는 문제는 지점이 바로 해결하고 정책·안내 문구 개선은 CX팀이 처리하는 방식이죠. 이제 핸디즈 CX팀은 한 걸음 더 나아간 다음 단계를 준비 중입니다.

바로 실제로 조치가 잘 이뤄졌는지 결과를 검증하는 일인데요. 지점에서 시설을 정비한 뒤 동일한 이슈가 재발하지 않았는지, 정책·안내 문구를 개선한 뒤 실제로 관련 문의가 감소했는지 CoS를 통해 확인하는 프로세스를 만들고자 합니다. VoC와 판매, 리뷰 데이터가 한곳에 모여 있어야 조치 전후를 같은 기준으로 비교할 수 있는데, 모든 조건이 CoS를 통해 갖춰진 만큼 빠르게 프로세스를 안정화할 수 있으리라 기대합니다.

"AI CoS는 24시간 일하는 팀원입니다. 저희 팀이 자리에 없어도 지점에서 요청한 가이드를 바로 전달할 수 있으니까요."

— 김상훈 핸디즈 CX팀 책임매니저