CS 문의 분류와 주간 리포트 자동화

배경

고객사는 패션·생활용품을 파는 온라인 커머스로, 자사몰과 네이버 스마트스토어, 쿠팡, 카카오톡 채널, 이메일까지 다섯 채널로 문의를 받습니다. 월 6,000건, 세일 기간에는 9,000건이 들어오고 CS 담당자는 4명입니다.

문의는 채널마다 따로 쌓였습니다. 담당자들은 매일 아침 채널을 하나씩 열어 새 문의를 스프레드시트에 옮기고, 유형과 담당자를 손으로 적었습니다. 이 일에만 하루 6시간(4명 × 1.5시간)이 들었습니다. 배송 사고나 결제 오류처럼 급한 건이 일반 문의 사이에 섞여 주말을 넘기는 일이 있었고, 팀장은 매주 금요일 오후를 채널별 숫자를 모아 보고서를 만드는 데 썼습니다. 어떤 문의가 왜 늘었는지는 “요즘 교환 문의가 많은 것 같다”는 체감으로만 알 수 있었습니다.

무엇을 만들었나

프로젝트의 목표는 “챗봇을 붙이는 것”이 아니라, 담당자가 문의를 찾고 옮기고 분류하는 시간을 없애고 답변하고 판단하는 시간만 남기는 것이었습니다. 다섯 가지를 만들었습니다.

1. 한 큐로 모으기

다섯 채널의 문의를 5분 간격으로 가져와 하나의 큐에 쌓습니다. 스마트스토어와 쿠팡은 판매자 API, 카카오톡 채널은 상담 API, 이메일은 수신함 파싱으로 연결했습니다. 같은 고객이 두 채널로 보낸 문의는 주문번호와 연락처로 묶어 하나로 보여 줍니다. 헬프데스크는 새로 도입하지 않고 이미 쓰던 도구를 그대로 두었습니다.

2. 분류 에이전트

들어온 문의마다 세 가지를 붙입니다.

• 유형 12개: 배송 조회, 배송 지연·사고, 교환·반품, 결제 오류, 상품 문의, 재입고, 쿠폰·적립금, 계정·로그인, 리뷰·평점, 대량 구매, 파트너 제안, 기타
• 긴급도 3단계: 배송 사고·결제 오류·개인정보 관련은 즉시 “긴급”
• 담당 팀: CS, 물류, 결제·정산, MD 중 하나

문의 본문에서 주문번호를 찾아 주문 시스템을 조회하고, 주문·배송 상태를 문의에 함께 붙여 둡니다. 담당자가 따로 검색할 필요가 없습니다. 확신이 낮은 문의는 억지로 분류하지 않고 “확인 필요”로 표시해 사람이 지정하게 했습니다.

3. 정형 문의 답변 초안

배송 조회, 재입고 안내, 쿠폰·적립금, 교환·반품 절차, 계정, 영수증 발급 여섯 유형은 답변 초안을 미리 써 둡니다. 주문 정보와 배송 상태가 들어간 문장이라 담당자는 읽고 고쳐서 보내기만 하면 됩니다. 초안은 사람이 확인하기 전에는 절대 발송되지 않습니다.

4. 에스컬레이션

긴급 건은 30분, 일반 건은 영업시간 기준 4시간 안에 응답이 없으면 팀장 메신저로 알림이 갑니다. 알림에는 문의 요약과 바로 열 수 있는 링크가 담깁니다.

5. 주간 리포트

매주 월요일 08:30, 지난주 문의를 정리한 리포트가 팀장과 MD팀에 발송됩니다. 유형별 건수와 추이, 채널별 응답 시간, 반복 이슈 상위 5개, 그리고 각 이슈의 추정 원인(어떤 상품 페이지, 어떤 프로모션에서 문의가 몰렸는지)과 관련 문의 링크가 들어 있습니다.

도입 과정

기간	한 일
1~2주	지난 3개월 문의 2만 건을 분석해 유형 12개와 긴급 기준을 정의. 담당자 4명과 함께 기준을 맞춤
3~6주	채널 연결과 분류 에이전트 구축. 사람이 분류한 결과와 나란히 비교하는 섀도 모드로 2주 운영
7~10주	답변 초안, 에스컬레이션, 주간 리포트 추가. 담당자 피드백으로 유형 기준 3회 수정
11~12주	운영 이관. 담당자 교육, 모니터링 대시보드, 분류 기준 수정 가이드 전달

섀도 모드 2주 동안 사람의 분류와 비교한 정확도는 처음 87%에서 기준을 다듬은 뒤 94%로 올라갔습니다. 나머지 6%는 “확인 필요”로 표시되어 사람이 지정합니다. 도입 뒤에도 월 1회 유형 기준과 규칙을 함께 점검합니다.

담당자의 하루가 어떻게 달라졌나

도입 전 담당자의 아침은 채널 다섯 개를 돌며 문의를 옮기는 1시간 반으로 시작했습니다. 지금은 큐를 열면 이미 유형과 긴급도가 붙고 주문 정보가 달린 문의가 우선순위대로 정렬되어 있습니다. 정형 문의는 초안을 확인해 보내고, 남는 시간은 교환·반품 분쟁이나 대량 구매 상담처럼 사람이 판단해야 하는 일에 씁니다.

팀장은 금요일 오후를 되찾았고, 월요일 리포트에서 “지난주 교환 문의 40건 중 31건이 특정 상품의 사이즈표 오류 때문”이라는 식의 원인을 바로 봅니다. 그 상품 페이지를 고친 뒤 해당 교환 문의는 주 5건으로 줄었습니다.

아래 표는 작업별로 도입 전과 후를 비교한 것입니다.