AI 콜센터에 고관여 제품 상담 맡겨도 될까? '린클'의 보이스 AI 도입 후기

1. 미생물 음식물 처리기 브랜드 ‘린클’은?

• 이름: 린클 (비앤테크)

• 업종: 커머스 (소형가전)

• 설립 연도: 2018년

• 매출: 314억 원 (2025년 기준)

• 설명: 린클은 자연에서 온 것을 자연으로 돌려주자는 생각에서 출발한 친환경 브랜드입니다. 음식물 쓰레기를 밖으로 내보내지 않고 가정 안에서 바로 처리하고 줄이도록 설계한 가전을 만듭니다. 2026년 5월 기준, 린클의 누적 판매량은 30만 대를 넘었는데요. 많은 사랑을 받는 이유는 기술력에 있습니다. 핵심은 미생물 발효·분해 방식입니다. 기기에 음식물 쓰레기를 넣으면 24시간 안에 98% 이상이 분해돼 사라지죠. 운영사인 비앤테크는 이러한 분해 방식에 자체 특허 기술을 적용했고 관련 인증도 확보했습니다. 최근에는 해외 유통 파트너를 늘리고 수출국을 확대하며 글로벌 시장으로 나아가고 있습니다.

2. 채용으로 해결되지 않던 전화 상담

제품이 많이 팔릴수록 문의량도 함께 늘었습니다. 2023년부터 매출이 뛰면서 문의량은 40% 이상 증가했는데요. CX팀 인원을 계속 충원했지만 브랜드 성장과 문의량 증가 속도를 따라잡지 못했습니다.

• 여러 채널에서 고객 문의가 들어와 상담 이력을 한곳에서 보기 어려웠습니다.

• 전체 문의의 60~70%가 A/S 문의였습니다.

• 제품 사용법과 미생물 상태에 대해 자세히 안내해야 해, 전화 상담 1건당 평균 7~10분, 최대 20분까지 걸렸습니다.

• 전화 상담을 도맡던 외주 컨택센터와의 계약이 끝나면서 인하우스 8명이 전화까지 받아야 했습니다.

• 통화하면서 상담 내용을 받아 적고 정리하는 후처리 업무까지 증가했습니다.

• 상담사가 전화를 받는 동안 채팅이 밀려, 어느 쪽에도 집중하기 어려웠습니다.

린클은 우선 흩어진 문의를 한곳에 모으기 위해 상담 통합에 관련된 여러 솔루션을 비교했습니다. 그중 채널톡을 선택한 이유는 '상담 화면' 때문이었는데요. 상담사가 실제로 다루는 화면이 편해야 응대 품질도 올라간다고 생각했습니다. 이후 먼저 카카오톡과 네이버 톡톡을 연동해 채팅 상담부터 통합했습니다. 단계적으로 전화까지 연동하면서 AI 콜센터 운영 체계를 갖췄습니다.

"단순히 인원을 늘린다고 증가하는 상담량을 방어할 수 없었습니다. 근본적인 문제를 해결하려면 상담 통합이 필요했고, 채널톡을 도입했습니다."

— 이다소미 린클 CX팀 팀장

다만 AI 콜센터를 운영하는 결정은 쉽지 않았습니다. 린클은 크게는 100만 원에 이르는 제품을 파는 고관여 브랜드입니다. 그만큼 고객 경험을 중요하게 생각했는데요. 고객에게 친절하고 정확하게 안내해야 한다는 기준이 뚜렷했던 만큼, 보이스 AI 에이전트 도입에 대한 조직 내 반대 의견도 있었습니다. CX팀은 조직 내 우려를 해소하기 위해 '고객이 사람을 원하면 곧바로 상담사에게 연결한다'는 원칙을 세우고 ‘보이스 ALF’를 도입했습니다.

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3. 린클이 집중한 기능 3가지

보이스 ALF는 전화 상담을 AI로 자동화해 주는 에이전트입니다. 고객 전화를 AI가 받아 문의 내용을 파악하고, 안내부터 업무 처리까지 한 번의 통화 안에서 끝낼 수 있습니다. 린클은 고객 경험을 위해 모든 전화를 보이스 ALF가 응대하고 사람이 처리할 업무만 상담사에게 연결되도록 규칙, 지식, 태스크를 꼼꼼하게 설계했습니다.

1) 규칙

활용 목적: 복잡한 모델명을 정확히 확인하고 상담을 이어가기 위해 사용합니다.

린클의 제품명은 영문과 숫자가 섞여 있습니다. 린클은 고객이 전화로 말한 모델명을 보이스 ALF가 제대로 알아들을 수 있게 규칙을 꼼꼼하게 정리했는데요. 모델 목록과 각 모델을 한글로 읽었을 때의 발음 정보를 정리해 인식률을 끌어올렸습니다. 또한 고객이 비슷한 모델명을 말했을 때, 제품을 정확히 구분해서 확인하도록 규칙을 넣었습니다.

도입 전후 변화: 고객이 "프라임"이라고만 말해도 보이스 ALF는 임의로 모델을 정하지 않습니다. 프라임과 프라임S 중 정확히 어떤 제품인지 고객이 직접 확인하고 답변할 동안 기다렸다가 그에 맞는 안내를 이어갑니다.

"고객은 ‘프라임’이라고만 말했는데, 보이스 ALF가 마음대로 모델명을 정하지 않고 세부 모델을 다시 물어봐서 신기했어요. 그 과정을 지켜보면서 ‘오, 잘하는데?’ 하고 놀랐던 경험이 있어요."

— 이다소미 린클 CX팀 팀장

2) 지식

활용 목적: 미생물 관련 문의처럼 설명이 까다로운 영역에 대한 답변 근거를 마련합니다.

린클은 채팅 상담에 AI를 도입할 때 신입 상담사를 교육한다는 마음으로 ALF가 참조할 지식을 만들었는데요. 보이스 ALF를 도입하면서 당시 만들어둔 지식을 그대로 활용했습니다. 이를 바탕으로 제품 추천이나 모델 비교, 인증서 안내 같은 단순 문의는 보이스 ALF가 직접 처리합니다.

도입 전후 변화: 미생물 문의는 신입을 교육할 때도 가장 오래 걸릴 만큼 까다로운 문의입니다. 지식을 촘촘하게 세팅한 결과, 고객이 보낸 사진을 ALF가 읽고 미생물 상태를 판단할 수 있는 수준까지 이르렀죠. 미생물 상태에 따라 ALF가 물을 더 넣어야 할지 회복 시간을 둬야 할지 해결 방법까지 안내합니다.

3) 태스크

활용 목적: A/S 접수 과정을 개선해 고객 경험을 높이기 위해 사용합니다.

린클에 들어오는 전체 상담의 60~70%는 A/S 문의입니다. A/S 문의는 증상을 확인할 사진이나 영상이 있어야 정확히 안내할 수 있습니다. 다만 전화로는 이미지를 받을 수 없으니, 반드시 다른 채널에서 사진·영상을 첨부하도록 유도해야 하는데요. 그 과정에서 고객이 다른 채널로도 중복 문의를 남기거나 채팅으로 같은 말을 반복하게 되면서 고객 경험을 해치곤 했습니다.

린클은 고객이 제품 불량, A/S 접수 등을 언급했을 때 먼저 보이스 ALF가 모델명과 증상을 확인하도록 태스크를 설계했습니다. 그다음 증상에 맞는 자가진단 테스트 방법과 관련 가이드 문서를 문자로 안내하게 했죠. 안내 문자에는 A/S 접수가 필요할 경우 사진·영상을 첨부할 수 있는 채팅 상담 링크까지 포함돼 있습니다.

통화 종료후 고객은 직접 테스트해 보며 빠르게 문제 원인을 해결하기도 하고요. 수리가 필요하면 채팅 상담을 통해 사진·영상을 보내고 A/S를 신청합니다.

또한, 전화로만 길게 설명하면 고객 입장에서는 한 번에 이해하기 어렵죠. 린클은 더 적극적으로 고객의 문제를 해결하고자 통화 종료 후 문자 메시지를 발송하도록 태스크를 세팅했습니다. 메시지 내용은 지식을 기반으로 작성되는데요. 고객에게 꼭 필요한 아티클과 이미지를 전달해 이해를 돕습니다.

도입 전후 변화: 보이스 ALF를 통해 A/S 접수 관련 고객 경험을 매끄럽게 개선했습니다. 덕분에 고객은 문제를 빠르고 쉽게 해결하고, 상담사는 동일한 문의를 여러번 처리하지 않아도 됩니다.

4. 전화는 줄었고, 고객 경험은 지켰습니다

• 보이스 ALF 관여율 100%, 상담 해결률 60% 달성 (2026년 9월 기준)

• 상담사가 직접 응답한 전화 39% 감소

• 상담 후처리 시간 20~30% 감소

린클이 가장 걱정했던 고객 반응은 의외의 결과로 나타났습니다. 보이스 ALF 운영을 안정화한 이후 데이터를 정리해 보니, 전체 전화 상담 중 상담사 연결을 요청한 고객은 11%에 그쳤는데요. 그중 AI 전화에 불편이나 거부감을 느낀 경우는 단 0.7%뿐이었습니다.

업무량 변화는 더 뚜렷합니다. 보이스 ALF가 전화를 먼저 받으면서 상담사가 직접 받은 전화는 39% 줄었고, 실제 통화 시간은 42% 줄었습니다. 사실 린클 CX팀은 전화 상담을 줄이면 오히려 채팅 상담이 폭발적으로 늘어나지 않을까 걱정하기도 했습니다. 우려와 달리 채팅 상담 증가폭은 크지 않았죠. 문의가 여러 채널로 중복 유입되는 일도 줄어, CX팀은 전체 상담량이 가벼워졌다고 체감합니다.

수치로 남지 않은 변화도 있습니다. 예전에는 상담사가 통화를 종료할 때까지 기다리거나 뒤에서 직접 들어야 잘못된 안내를 잡아낼 수 있었는데요. 보이스 ALF의 대화는 STT(Speech-to-Text)로 실시간 기록되는 덕분에 더 쉬운 확인 및 교정이 가능합니다.

"무엇보다 변화를 가장 크게 느꼈던 건 불과 몇 주 전 월요일이었어요. 상담사 1명이 연차로 자리를 비웠는데도, 다들 허덕이지 않고 일했습니다. 보이스 ALF 도입 전후 상담량은 비슷한데 상담사 통화 시간이 줄어드니 확실히 효율적으로 일할 수 있어요."

— 이다소미 린클 CX팀 팀장

같은 인원으로도 고객이 더 필요로 하는 곳에 상담 리소스를 쓸 수 있게 된 셈입니다. 린클 CX팀은 여기서 만족하지 않고 다음 과제를 준비하고 있습니다.

5. 린클 CX팀이 준비하는 다음 단계

린클은 AI 상담 해결률을 목표로 삼지 않습니다. 대신 고객이 얼마나 적은 노력으로 문제를 해결했는지 봅니다. 따라서 앞으로도 보이스 ALF 세팅을 더욱 고도화할 계획입니다.

• 상담 데이터를 채널웍스 AI CoS로 분석해 반복 문의와 오안내 원인 찾기

• 린클 기준에 맞는 보이스 ALF 대시보드 만들기

우선, 매끄러운 고객 경험을 위해 상담 데이터도 더 꼼꼼하게 살펴보려 하는데요. 어떤 문의가 반복되는지, 고객이 어떤 단계에서 막히는지, 잘못된 안내가 발생하는 문의는 무엇인지 확인해 보려고 해요. 특히 반복 문의는 원인을 찾아내는 게 중요합니다. 원인을 알고 조치하면 반복 문의를 원천 차단할 수 있죠. 린클은 채널웍스 AI CoS를 통해 반복 문의의 원인을 찾고, 이를 기반으로 안내 문구부터 제품 설명, ALF 지식 및 태스크까지 수정·개선할 예정입니다.

대시보드도 린클 기준에 맞게 다시 만들고자 합니다. 보이스 ALF가 어떤 문의를 어떻게 처리했고 그 결과가 팀 업무로 어떻게 이어졌는지, 린클이 중요하게 보는 방식으로 추적하고 싶기 때문입니다. 이러한 대시보드 커스터마이징은 채널웍스 AI CoS와 노트북으로 가능합니다. 데이터를 직접 가공하지 않아도, 보고 싶은 지표를 자연어로 요청해 확인할 수 있습니다.

"AI 상담 해결률을 높이는 것보다 고객 경험을 더 중요하게 생각해요. 보이스 ALF를 통해 고객분들이 이전보다 더 적은 노력으로 문제를 해결할 수 있느냐가 저희의 성과이자 목표라고 할 수 있습니다."

— 이다소미 린클 CX팀 팀장