중장년 고객이 원하던 전화 상담, 슬룸은 AI 에이전트 '보이스 알프'로 답했다

[사례 요약]

• 이름: 슬룸(올릿)

• 업종: 이커머스(홈케어 마사지 디바이스)

• 고민:

  • 구매 대비 문의 비율 26%, 고객 100명 중 26명이 문의하는 많은 문의량

  • 전화 상담을 선호하는 중장년 중심의 고객층

• 활용 기능: 보이스 알프(규칙, 지식, 태스크)

• 성과:

  • 보이스 알프 관여율 95%, 해결률 97.5% (2026년 9월 기준)

  • 목표 대비 관여율 3배 이상, 해결률 12.5%p 초과 (2026년 9월 기준)

  • CES 3.9점·CSAT 4.1점, 채팅 개선과 함께 목표 초과 (2026년 9월 기준)

  • 팀장 포함 4명이 1~2주 만에 태스크 6개 직접 제작

1. 슬룸은 어떤 브랜드인가요?

• 이름: 슬룸(올릿)

• 업종: 이커머스(홈케어 마사지 디바이스)

• 설립 연도: 2020년

• 매출: 500억 원(2025년 기준)

• 설명: 슬룸은 '회복이 일상이 되는 순간'을 만드는 바디 케어 디바이스 브랜드입니다. 누구나 집에서 자신의 속도로, 조금 더 편안하게 회복할 수 있도록 돕는 것을 지향해요. 목·어깨, 허리·골반, 발·종아리, 팔꿈치·손까지 부위별 마사지기 라인업을 갖추고 있으며, 대표 제품은 허리편한케어 V2와 목 마사지 베개 V2입니다. EMS 저주파 마사지로 속근육까지 케어하는 기술을 적용하고, 정형외과 전문의 공동 개발 등 의료 전문가와 함께 제품을 설계합니다. 이러한 기술력을 바탕으로 슬룸은 누적 판매 100만을 돌파했어요.

2. 채팅 알프 다음은 왜 전화였을까?

• 채팅 알프(ALF)의 성과를 전화 상담까지 넓히고 싶어요.

• 전화를 선호하는 중장년 고객에게도 더 빠른 응대를 드리고 싶어요.

• 구매 대비 문의 비율 26%, 많은 문의를 더 효율적으로 처리하고 싶어요.

• 상담 품질과 별개로, 전화 연결을 원하는 고객의 만족도까지 챙기고 싶어요.

슬룸은 문의가 많은 브랜드입니다. 제품을 산 고객 100명 중 26명이 문의할 만큼 구매 대비 문의 비율이 높아요. 30일 동안 써 보고 반품할 수 있는 '30일 무료 체험' 프로그램을 운영하고, 마사지기를 처음 써 보는 고객도 많아 사용법 문의가 자주 들어오기 때문입니다. 슬룸은 이미 채팅 알프로 AI 고객 상담의 가능성을 확인했고, AI 전화까지 확대하고 싶었죠.

슬룸의 채팅 알프 성과는 아래 아티클에서 자세히 확인할 수 있어요.

“고장인가요?” 소형 가전 단골 문의, ‘슬룸’은 어떻게 AI 상담으로 91% 해결했을까

[채널톡 성공 사례] 슬룸(올릿)

Channel.io

전화 상담까지 AI를 도입하고 싶었던 이유는 '고객'입니다. 슬룸의 주 고객층은 중장년층인데요. 전화 상담을 선호하는 중장년층 고객의 특성은 만족도 지표에서 드러났습니다. 상담을 잘 마쳐 문제를 모두 해결해도 "전화로 하고 싶다"며 CSAT(고객 만족도)과 CES(고객 노력 점수)를 모두 낮게 주는 고객들이 종종 있었어요.

두 점수를 따로 주시는 분도 있지만, 둘 다 1점을 주시면서 "전화 좀 하게 해 달라"고 하시는 분들도 있었어요. 반품까지 다 처리해 드리고, 감사 인사로 끝난 상담인데도요.

— 김현지 슬룸 CX팀장

사실 슬룸은 약 1년 전에도 보이스 알프(Voice ALF)를 검토했습니다. 당시에는 전화용 지식을 따로 만들어야 한다고 생각해 도입을 미뤘어요. 채팅 알프가 자리를 잡자 슬룸은 2026년 6월 다시 내부 테스트에 나섰습니다. 채팅에서 쌓은 성공 경험이 다시 도전할 힘이 됐죠.

다만 첫 테스트의 태스크 성공률이 기대에 못 미쳐 팀 안에 우려가 생겼어요. 김현지 팀장은 채팅 알프를 세팅할 때와 같은 방식으로 팀을 독려했습니다. 처음부터 많이 맡기지 않고, 될 것 같은 문의부터 하나씩 넓혀 가자는 것이었어요.

6월에 테스트했을 때 태스크가 잘 안 돌아가다 보니, 팀 안에 '보이스 알프가 잘 될까' 하는 불신이 조금 있었어요. 그래서 처음부터 너무 많이 맡기지 말자고 했죠. 될 것 같은 곳부터 붙여 보고, 전화로는 불안정하다 싶으면 빼고, 될 것 같으면 다시 붙이자고요. 그러자 팀원들의 반응이 바로 긍정적으로 바뀌었어요.

— 김현지 슬룸 CX팀장

3. 보이스 알프의 규칙·지식·태스크는 어떻게 쓰였을까?

• 지식: 채팅 알프와 같은 지식을 전화에서도 공유

• 규칙: 전화 응대에 맞게 짧게 다듬은 규칙

• 태스크: 조회를 넘어 처리까지 끝내는 7개의 태스크

보이스 알프는 채팅 알프와 같은 규칙·지식·태스크 구조로 움직입니다. 슬룸은 이 구조를 그대로 살려 세 가지 기능을 전화에 맞게 활용했어요.

1) 지식

• 활용 목적: 제품·배송·교환 정책 등 고객 질문에 정확히 답하기 위해 사용

• 구체적 사용 방법: 슬룸은 채팅 알프에 쌓아 온 지식을 보이스 알프에 그대로 연결했습니다. 1년 전 걱정했던 '전화용 지식'은 따로 만들지 않았어요. 6월 테스트에서 지식을 나눌 필요가 없다는 점을 먼저 확인했기 때문입니다.

• 도입 전후 변화: 지식을 한 번 고치면 채팅과 전화에 함께 반영됩니다.

보이스 알프를 위해 지식을 따로 세팅하지 않고, 전 채널에 똑같은 지식을 쓸 수 있지 않을까 생각했어요. 테스트해 보니 태스크가 뜻대로 실행되지 않는 문제는 있었지만, 굳이 지식을 분리할 필요는 없다는 걸 그때 확인했어요.

— 슬룸 CX팀장 김현지

2) 규칙

• 활용 목적: 전화 채널에 맞는 응대 방식을 정하기 위해 사용

• 구체적 사용 방법: 규칙이 길면 전화에서는 잘 작동하지 않을 수 있어, 슬룸은 채팅용 규칙을 짧게 줄였습니다. 지금은 상담 내용을 모니터링하며 필요한 부분만 한두 줄씩 고쳐 가요.

규칙이 채팅에 비해 길면 전화에서는 잘 안 돌아갈 수 있다고 해서 짧게 줄였어요. 지금은 그 규칙을 쓰면서, 필요할 때 한두 줄씩 고쳐 가며 운영하고 있습니다.

— 슬룸 CX팀장 김현지

3) 태스크

• 활용 목적: 고객 요청을 안내에서 끝내지 않고 통화 안에서 처리하기 위해 사용

• 구체적 사용 방법: 슬룸은 교환·반품 신청, 주문 취소, 배송 정보 변경, 회수 재접수 등 커머스 태스크 7개를 운영합니다. 취소가 어려운 주문은 그 사유까지 안내하고, 회수가 누락된 건은 통화 중에 바로 재접수해요. 교환·반품이 반려된 경우에는 스프레드시트에 연동한 데이터에서 반려 사유를 찾아 알려 줍니다.

• 도입 전후 변화: 채팅으로 안내하던 구매 후 문의를 이제 전화 한 통으로 끝낼 수 있어요.

4. 실제 보이스 알프 성과는 어땠을까?

• 보이스 알프 관여율 약 95%, 해결률 97.5% 달성 (2026년 9월 기준)

• 팀장 포함 4명이 1~2주 만에 태스크 6개 직접 제작

• 주차별 CES 3.9점, CSAT 4.1점 기록 (2026년 9월 기준)

관여율이란 전체 상담 중 알프가 응대에 참여한 비율을, 해결률은 알프가 참여한 상담 중 상담사 연결 없이 해결된 비율을 말합니다. 슬룸은 보이스 알프 목표를 관여율 30%, 해결률 85%로 세웠는데요. 도입 한 달여 만에 두 지표 모두 목표를 크게 넘어섰어요. 관여율은 목표의 3배를 넘었고, 해결률도 목표보다 12.5%p 높습니다.

눈에 띄는 점은 세팅 속도입니다. 슬룸은 채널팀에 문의해 도움을 받아 샘플 태스크 1개를 먼저 만들었어요. 이를 참고해 팀원 4명이 1~2주 만에 나머지 6개를 직접 만들었습니다. 채팅 알프에서 쌓은 지식과 문의 설계 노하우를 그대로 쓸 수 있었기 때문입니다.

고객 만족도 역시 목표를 넘었습니다. CES는 3.7점, CSAT은 4.1점을 목표로 했는데요. 각각 3.9점, 4.1점을 기록했습니다. 채팅 상담 개선과 함께 나온 결과지만, 전화를 원하던 고객의 바람에 응답했다는 점에서 의미가 있어요.

막아 두었던 전화를 다시 연 만큼 전체 상담량은 줄지 않았습니다. 대신 늘어난 전화 문의 대부분을 보이스 알프가 먼저 받아 응대해 업무 효율은 오히려 개선됐습니다. 무엇보다 '보이스 알프를 잘 세팅할 수 있을까' 하던 팀의 우려가 자신감으로 바뀌었습니다.

채팅은 태스크를 이미 많이 만들어서 익숙한데, 보이스 알프는 뭔가 다르지 않을까 다들 걱정했거든요. 게다가 테스트할 때는 잘 작동하지 않았으니까요. 그런데 참고할 샘플을 하나 만들어 두니, 처음엔 막막했던 태스크도 금방 방식을 익혀서 나머지를 만들기 한결 쉬웠어요.

— 슬룸 CX팀장 김현지

5. 채팅을 먼저 고도화하면 전화는 어렵지 않습니다

• 채팅 알프에서 나눈 문의 구조를 전화 자동 응답 시스템(IVR) 메뉴로 옮기기

• 샘플 태스크 하나를 먼저 완성하고, 그 노하우로 나머지 태스크 만들기

• 쉬운 문의부터 맡기고, 매일 통화 기록을 보며 다듬기

1) 채팅 알프의 문의 구조를 IVR에 그대로 이식해요

슬룸은 채팅 알프를 만들 때 고객 문의를 구매 전·후로 나누고 다시 잘게 쪼갰습니다. 문의 유형을 △ 알프 단독 해결, △ 알프 응대 후 상담사 연결, △ 처음부터 상담사로 나누고 각각 처리 방식도 정해 두었어요. 보이스 알프를 세팅할 때도 'IVR 안내로 끝내는 문의' 유형을 하나 더해 채팅 알프의 구조를 IVR 메뉴로 그대로 옮겼습니다. 고객이 전화를 걸어 구매 전·후와 세부 메뉴를 고르면, 보이스 알프가 이어받아 응대해요.

※ 전화 자동 응답 시스템(IVR): 안내 음성과 번호 메뉴로 고객 문의를 분류하는 시스템.

2) 쉬운 문의부터 맡기고, 매일 통화 기록을 보며 다듬어요

처음부터 모든 문의를 맡기지 말고, 답이 분명한 쉬운 문의부터 보이스 알프에 맡겨 보세요. 슬룸도 제품 문의로 시작해 구매 후 문의까지 범위를 넓혔어요. 범위를 넓히는 동안에는 매일 통화 기록을 확인합니다. 지식이 부족하면 지식을, 응대가 어색하면 규칙을 고치는 방식은 채팅 알프와 같아요. 고객 말을 한 번 잘못 알아듣더라도 상담이 잘 끝났다면 괜찮다는 기준으로 기대치를 관리합니다.

채팅을 잘 쓰고 계신 분들이라면 세팅 공수가 더 줄어요. 이미 어느 정도 세팅이 돼 있으니 전화용으로 조금만 다듬으면 되거든요. 처음부터 완벽히 다 세팅해야 한다고 생각하지 마시고, 신입 상담사에게 맡긴다는 생각으로 쉬운 상담 유형부터 하나씩 넓혀 가시기를 추천합니다.

— 슬룸 CX팀장 김현지

3) 샘플 태스크 하나를 먼저 완성하고, 노하우를 넓혀요

마찬가지로 처음부터 모든 태스크를 완벽하게 세팅하려 하기보다, 샘플 태스크 1개를 먼저 만들어 보세요. 슬룸도 샘플 1개를 만든 뒤 테스트하며 고도화했어요. 샘플이 완성되자 팀원들이 그 노하우를 참고해 1~2개씩 나눠 맡았고, 나머지 태스크는 1~2주 만에 갖출 수 있었습니다.

6. 슬룸 CX팀이 준비하는 다음 단계

• "제품이 작동하지 않아요" 같은 사용법 문의도 보이스 알프가 전화로 안내

• 운영 시간이 끝난 뒤에도 보이스 알프가 전화를 받는 24시간 운영 검토

• CSAT·CES 조사에서 낮은 점수를 준 고객에게 설문을 보내, 전화를 원하는 이유 파악

슬룸의 다음 목표는 사용법 문의입니다. 지금 보이스 알프는 주문 취소나 교환·반품처럼 정해진 절차가 있는 문의를 주로 맡고 있어요. 반면 "제품이 작동하지 않아요" 같은 문의는 단계별 사용법 안내가 필요합니다. 채팅에서는 사진과 영상으로 쉽게 보여 줄 수 있지만, 전화로는 말로만 설명해야 해서 아직 어려워요. 그래서 지금은 이런 문의가 들어오면 채팅 링크를 문자로 보내 채팅으로 안내하고 있습니다. 전화에서도 사용법 문의를 더 매끄럽게 응대할 수 있도록 방법을 고민하고 있어요.

보이스 알프가 사용법까지 전화로 안내하게 되면, 슬룸은 운영 시간 이후에도 보이스 알프가 전화를 받는 24시간 운영을 검토할 계획이에요. 이후에는 제품 리뷰가 좋아지는지, 고장이 아닌데 고장으로 착각해 교환·반품을 신청하는 경우가 줄어드는지 성과로 살펴볼 예정입니다.

고객 목소리도 직접 들어 볼 계획입니다. 구체적으로는 CSAT·CES 조사에서 낮은 점수를 준 고객에게 설문을 보내려고 하는데요. 왜 전화 상담을 원하는지, AI 상담의 어떤 점이 불편했는지를 확인해 보이스 알프를 더 다듬어 가고자 합니다.

일반적으로 신입 상담사가 들어오면 채팅부터 시키고, 전화는 뒤에 서서 직접 들으면서 가르치잖아요. AI도 똑같아요. 어쩌면 보이스 알프 세팅이 채팅보다 어려운 건 당연해요. 아무 것도 하지 않고 '알아서 잘하겠지' 생각하면 안 됩니다. 알프를 잘 쓰려면 먼저 AI에 대한 기대치를 정확하게 맞춰야 해요.

— 슬룸 CX팀장 김현지