AI가 고객상담을 다 하게 될까? | AI 답변율을 3배까지 끌어올린 크몽 CX 리드의 대답

〈고객 성공을 돕는 사람들〉은 AI로 일하는 방식을 바꿔 고객의 성공을 돕는 데 집중하는 크몽 팀원들의 이야기를 담는 시리즈입니다.AI를 어디에 쓰고 어디까지는 쓰지 않는지, 한 사람의 실제 업무를 따라가며 기록합니다. 첫번째로 AI에게 반복 문의 응대는 맡기되, 고객의 진짜 마음을 읽는 일만큼은 끝까지 직접 쥐고 있는 제나의 이야기를 들어보세요.

크몽에서 무언가를 의뢰하고, 마음에 드는 결과물을 받아 드는 그 매끄러운 경험. 고객의 만족을 한 번 얻어내기 위한 이 과정이 자동으로 돌아가지는 않습니다. 어려움을 겪는 고객의 막막함을 가장 먼저 받아주고 해결하려고 노력하는 사람이 어딘가에 있어야 하죠. 그런 일을 하는 팀이 CX팀입니다.

제나(Jenna)는 크몽 CX팀을 이끕니다. 요즘 그가 가장 오래 들여다보는 동료는 사람이 아니라, 아침 9시부터 고객을 응대하는 AI 상담사 '비저니'입니다. AI 상담 해결률을 12%에서 40%까지 끌어올린, 크몽 안에서 누구보다 AI를 깊이 쓰는 사람.

그런 그에게 "그럼 이 일은 결국 AI가 다 하게 될까요"라고 물었습니다. 돌아온 답은 의외였습니다. "단순한 건 AI가 다 해요. 그런데 사람이 끝까지 남아야 하는 자리는 따로 있어요."

🟢 내가 아니라, 그 회사 잘하더라는 말이 짜릿하고 좋더라고요.

💬 먼저 자기소개 부탁드려요. 'CX'라는 일을 본인의 언어로 다시 설명해주신다면요?

저는 CX팀 팀장(리드)이고요. 기본적으로는 다들 아시는 고객 응대 업무를 하지만, 고객과 회사의 언어가 다르기 때문에 통역사 역할을 한다고 말씀드리면 이해가 쉬우실 것 같아요. 저뿐 아니라 CX 팀원들이 아마 전사에서 회사 매뉴얼이나 시스템을 제일 잘 알 거예요. 답변을 드려야 하니까 잘 알 수밖에 없거든요. 고객이 모르는 부분을, 회사의 입장을 대변해서 가장 잘 해석해 주는 일이라고 보시면 됩니다.

💬 어떤 길을 거쳐 크몽에 오셨나요? 

제가 오지랖이 넓어요. 처음 보는 사람한테 친절한 걸 좋아하는데, 정작 그 사람이 저를 잊어주길 바라요. (웃음) 돼지 껍데기를 옆에서 잘못 굽고 있으면 "그렇게 먹는 거 아니에요, 제가 구워드릴게요" 하고 구워서 드리고는, 언젠가 그 사람한테 돼지 껍데기에 대한 좋은 이미지만 남으면 좋겠다, 그런 거예요. 어딘가 뒤에 숨어서 돕는 걸 좋아하지 '봐, 내가 해줬어'는 아니거든요.

CX도 어릴 때부터 꿈이었다기보다 이런 제 장점을 살려서 여러 일을 하다 파도처럼 이 업으로 흘러왔어요. 처음엔 힘들었죠. 민원 상대하는 것도, 최선을 다했는데 마음을 못 알아주면 억울하고. 그런데 하다 보니, "너 잘한다"보다 "그 회사 잘하더라"는 말을 들었을 때가 훨씬 짜릿한 거예요. 내가 개인으로 인정받는 것보다, 내가 열심히 해서 누군가의 이미지가 좋아지는 게 재밌더라고요. 그 떄 부터 진심으로 이 일을 좋아하며 하고 있습니다. 

제나는 회사에 지원할 때 마다 그 회사의 '사내 메시지'부터 봤다고 합니다. 일의 의미를 자기 말로 옮길 수 있는 곳인지, 그렇게 먼저 가늠해 보는 게 중요하다는 생각에서였죠. 

어떤 회사 사내 메시지는 "이게 무슨 말이지, 뭘 하고 싶다는 거지" 싶어서 고민이 됐어요. 그런데 크몽의 '고객의 성공을 돕는다'는 인상 깊었어요. 직접적이잖아요. 보통 고객 지원이라고 하면 한 사람의 문제 해결로만 보는데, '돕는다'는 건 이 사람의 성장을 같이 한다고 이해했거든요. 해결하고 끝이 아니라 "우리 같이 가는 파트너야"라는 의미요. 애초에 고객 이름도 회원이 아니라 의뢰인, 전문가잖아요. 일회성이라는 생각이 안 들더라고요.

🟢 AI활용도를 12%에서 40%까지 올릴 때, 진짜 어렵더라고요.

제나의 하루는 사람보다 AI가 먼저 연다고 합니다. 

💬 하루를 떠올려보면, 어디까지가 AI의 영역이고 어디서부터가 본인의 영역인가요? 쓰는 도구 이름과 함께 구체적으로 알려주실 수 있어요? 

고객센터가 10시 반부터 6시까지 일하는데, AI가 답변할 수 있는 세팅은 오전 9시부터 시작하도록 해놨어요. 그래서 9시부터는 AI가 상담합니다. AI가 처리 못한 게 넘어오면 10시 반부터 팀원들이 응대를 시작하고요. 제가 10시에 출근하면, 9시부터 진행된 상담을 다시 검토해요. 많지는 않아서 충분히 볼 수 있을 정도예요.

저희가 안내할 수 있는데 AI가 못 한 경우엔 제가 그 친구(AI를 친구라고 부른다.)를 교육합니다. AI가 제 새 신입사원이었거든요. AI 이름이 ‘비저니'에요. 목표라는 의미의 비전을 주고 싶어서 지었는데, 지금은 그 비저니가 교육을 호되게 받고 있어서 재밌습니다. (참고. 제나의 직속 리더의 이름이 비전이다.) 저희가 쓰는 툴은 채널톡인데, 거기 AI 서비스 이름이 '알프(ALF)'예요. 이제 알프한테 매뉴얼을 직접 교육시켜요. 새 서비스가 생기거나 기존 서비스가 바뀌면, 응대 안을 AI로 한 번에 수정하기도 하고요.

💬 AI를 쓰거나 일을 하면서 "이건 진짜 고객의 성공을 도운 것 같다.” 싶은 사례 하나만요.

역시 가장 큰 건 AI 상담이에요. 처음 시작할 때 다들 반대했어요. 우려가 많았죠. 안그래도 크몽의 비즈니스 구조는 복잡한데 그걸 AI가 할 수 있을까? 저 스스로도 의심했거든요. 그래도 2년 전에 "일단 전체적으로 늘려보자" 결정하고 시작했어요. 그때 다른 업체와 손잡고 크몽만을 위한 AI를 만들었는데, 처음은 12% 정도만 대응하는 수준으로 시작했어요. 

그마저도 이 친구가 같은 말을 반복하더라고요. "거래 취소할 수 있어요?" 라는 질문을 들었을 때 처음에는 "취소할 수 없어요" 라고 답을 하더니 대화가 길어지면 “취소 할 수 있어요" 라고 했다가 다시 “가능하지 않아요” 라고 대답하는 거예요. 이전 대화를 못 읽고 매번 새 창처럼 행동하는 게 제일 컸어요. 그러니 고객은 "이거 정상이 아닌데" 하고 상담원 연결을 다 시도해버리죠. 그때 만족도 조사를 했는데, 상담원이 4.2로 꽤 높았던 데 비해 AI는 3.5였어요. 문제는 만족도가 낮은게 아니었어요. 왜 만족도가 낮은지를 알 수 없었다는 점이었습니다.

이게 AI 기술의 한계인지, 우리 운영 방식이나 매뉴얼이 어려워서인지, 아니면 로봇을 만들어준 업체가 문제인지를 알 수가 없는 거예요. 제가 CX를 8, 9년 했는데 AI는 도입된 지 2년밖에 안되었다 보니 이 문제를 물어볼 사람이 없더라고요. AI한테 물어볼 수도 없죠. AI도 답이 없으니까. 비슷한 일 하는 다른 회사도 다 같은 처지였어요.

그래서 초반엔 직접 감시를 많이 했어요. 그 친구가 상담하는 걸 전부 하나하나 원고 편집하듯 고쳐서 업체에 넘겼어요. 6개월 했어요. 그렇게 대응률이 21%까지 올라갔고, AI 모델이 업데이트되면서 25%까지 올렸었습니다.  

△ "1%라도 성공하면, 그걸 어떻게 더 확대해서 쓸 수 있을지만 고민할 수밖에 없는 거예요."

중간에 업체도 변경하고 작업을 이어가던 중 마침 채널톡이 버전 2로 업데이트됐어요. 규칙과 자연어로 제가 직접 이 친구를 교육시킬 수 있게 된 거예요. 이전 AI의 가장 큰 문제는 불확실성이었어요. 어제는 '분쟁'이라고 하면 접수 방법을 안내하다가, 오늘은 같은 말에 갑자기 "많이 힘드셨겠군요" 하고 위로만 하는 거예요. 우리는 현실적으로 분쟁 접수를 안내해야 하는데요. 어제와 오늘이 다른 게 제일 큰 허들이었어요. 새 버전에서는 '분쟁'이라는 단어가 나오면 무조건 접수 방법을 안내하게 설정했어요. 그렇게 해서 40%까지 올라갔어요.

12%에서 40%까지 올린 경험. 제나는 이 숫자를 두고 같은 업계에서는 최고 수준이라고 평가했습니다. 단순히 으스대는 말이 아니라, 크몽이 하고 있는 비즈니스가 고객을 대응하기 얼마나 까다로운지를 알기에 말할 수 있는 자신감입니다. CX 관점에서는 전문가와 의뢰인의 양방향의 목소리를 모두 듣고 수용하며 대응해야 하기 때문이죠. 

AI 회사들과 미팅하면 다들 저희 (크몽) 해결률을 낮게 봤어요. 난이도가 진~짜 높거든요. 보통 이커머스는 80, 90%까지도 AI가 대응할 수 있어요. 거긴 문의가 환불, 배송 조회, 회원 가입, 쿠폰 이 정도거든요. 그런데 저희는 의뢰인과 전문가 양쪽을 소통시켜야 하고, 발행 시간도 넓고, 수수료도 다르고, 변수가 너무 심해요. 그런 걸로 치면 비슷한 업계에서는 최고라고 생각해요.

🟢 세차하러 가는데 차를 두고 가라는 AI

💬 반대로 "이건 AI가 아니라 사람이 봐야 한다"고 느낀 순간이 있었나요?

예전에 인터넷에서 봤는데, AI한테 "나 세차하러 갈 건데 차 가지고 갈까 두고 갈까, 10분 거리야" 하면 차를 두고 가라고 한대요. 너무 놀라서 제미나이, 챗GPT, 클로드 다 해봤거든요. 진짜 다 똑같이 두고 가라고 하더라고요. (웃음)

AI는 제안을 해줄 수 있어요. 그런데 그 선택은 우리 몫이에요. 우리는 세차가 뭔지, 10분이 어떤 의미인지 알잖아요. 만약 이걸 업무에 그대로 접목해서 개발이나 마케팅을 했는데, 결국 AI가 한 말이 그런 (엉뚱한) 의미였다는 걸 나중에 알면, 회사에서는 그게 다 비용이고 시간이거든요. 그게 지금 AI가 못 하는 부분이라고 생각해요.

그리고 또 하나, 사람만이 받아낼 수 있는 이야기가 있다고 했습니다. 민원의 두 얼굴 때문이죠. 

민원에는 두 종류가 있어요. 빠르게 해결하고 싶은 사람이 있고, "내가 너무 억울하고 속상한데 내 얘기 좀 들어줘"가 있어요. 두 번째는 AI로 절대 안 돼요. 회원이 'AI'라고 인지하는 순간, 이 말을 회사에 전달 안 해줄 거라고 생각하거든요. 진심으로 내 속상함을 몰라준다고 느끼는 거죠. 만약 어디 가게에 가서 "사람 나오라"는데 "사장님 지금 없고요" 라고 대답하면 서운할 수 있잖아요. 누군가는 그 얘기를 들어달라고 하는거니까요. 

흥미로운 건, 정작 고객들은 AI를 생각보다 잘 받아들인다는 점입니다.

의외로 고객님들이 AI를 처음부터 인지하시고, 막 싫어하기보다 "잘 됐다"고 생각해요. (신기하죠?) 민원을 넣으시는 분들도 사람을 상대하면 자신의 이야기를 들어주는 그 사람을 방해한다고 느끼는 분도 꽤 많거든요. 

그래서 오히려 깊게 물어보고 싶은 사람들은 크몽 매뉴얼을 다 학습한 AI한테 편하게 물어보는 걸 더 좋아하세요. 그리고 20% 정도 되시는 분들이 그냥 하소연을 하고 싶은 분들이에요. 그건 분명히 사람만 할 수 있는 일이라고 아직은 생각해요.

🟢 "마음으로 공감한다는 믿음을 주는 것, 그건 AI가 못 해요"

💬 크몽이 말하는 '고객의 성공을 돕는다' — 본인 업무에서는 어떻게 적용하세요?

크몽 CX가 제일 어려운 건, 크몽이 직접 뭘 판매하는 게 아니라는 거예요. 만약 고객이 "전문가가 명함 배송비를 따로 받아서 불편해요" 라고 불만을 표현하셔도 저희(크몽)가 당장 보상으로 계산할 수가 없어요. 배송비는 전문가가 받는 거고, 저희가 지원해 드릴 수도 없거든요. 그래서 할 수 있는 건, 그 마음을 충분히 공감하고 "그 부분 적극적으로 개선해 보겠다"라고 보듬어주는 것 말고는 없더라고요. 

결과적으로 "이번 전문가는 별로였는데 크몽은 적극적이고 내 편 같으니, 다음에 다른 전문가 찾을 때 크몽 써야지" 하며 대화가 마무리 되면, 그 정도가 저희가 할 수 있는 '고객의 성공을 돕는 일'이라고 생각해요.

이 공감의 방식도 처음부터 정답이었던 건 아닙니다. 제나는 한 번 크게 부딪힌 뒤에 답을 바꿨다고 했습니다.

중고거래앱에서 사기당하면 "이 플랫폼 다신 안 써"라고 하진 않잖아요. 그냥 온도 평가하고 끝나는데, 왜 우리 고객님들은 크몽을 탓할까 생각해 봤어요. 하나는 우리한테 신뢰가 있어서 우리 걸 구매했다는 좋은 신호고, 다른 하나는 크몽이랑 전문가의 역할을 잘 분리를 못하시나 싶기도 했죠. 그래서 처음엔 약간 'T 남자친구'처럼 "우리는 우리 역할 하는 거예요, 역할이 분리되어 있거든요" 와 같은 식으로 했는데, 고객님들이 상처를 받으시는지 다시는 안 쓰시는 거예요.

그래서 바꿨어요. "그러셨군요. 하지만 저희는 플랫폼이라 어떻게 할 수 있는 방법은 없습니다. 그런데 고객님의 마음은 충분히 이해가 되어요. 같은 일이 안 벌어지게 전문가 잘 관리하겠습니다." 라고 말하는거죠. 똑같은 결과인데 고객 입장에선 다른 말이잖아요. 그 이후로 고객들의 마음이 조금 더 편안해 지는 걸 느껴요. 

💬 동료들이 본인을 'AI 잘 쓰는 사람'으로 보던가요? 'AI를 잘 쓴다'는 게 결국 뭐라고 생각하세요?

저는 잘 쓰는 편인 것 같아요. 집에서 냉장고에 식재료 뭐 남았는지도 AI로 체크하거든요. AI를 잘 쓰기 위해서 중요한 건 "그래도 해보는 것"인 것 같아요. 회사의 한계든 툴의 한계든 개인 정보의 한계든 있으면, 한계는 있을 수 밖에 없거든요. 그 한계를 마주하더라도 "그럼 못 써"가 아니라 "한계가 있는 선까지는 해보자"라는 마음가짐을 가져야 한다고 생각해요. 

저 뜨개질 좋아하는데, 뜨개질 하는 사람들 공통점이 "뜨개질 잘하시네요!" 라고 말하면 다 못한다고 그래요. 심지어 옷까지 뜨는 사람들이 말이죠. (웃음) 작은 소품 하나 뜨는 것도 훌륭한데 누군가 스스로 못한다고 하고, 누군가는 큰 블랭킷을 떠야, 옷을 떠야 잘하는 거라고 하잖아요. 하지만 내 상황에 맞춰서 최선을 다해 결과를 냈으면 그게 잘 쓴 거예요. "저 사람은 저걸로 옷도 만드네" 하면 내가 만든 게 초라해지는 거죠. 

AI도 똑같아요. 우리 회사, 우리 팀, 내 상황에 맞춰 최대한 쓰는 게 잘 쓰는 거지, "성능이 별로여서", "요금제 단계가 낮아서", "회사가 지원 안 해줘서"라고 하면 안된다고 생각해요. 할 수 있는 것에서 최선을 다해 쓰는 것이 지금은 가장 잘하는 것 같아요. 

그렇게까지 끝을 보려는 이유를 물었습니다. 답은 의외로 담백했습니다.

새로운 게 있으면 끝을 한번 가보는 성격이에요. 크게 비용·시간·정신 안 쓰는 선에서요. 그리고 제가 빨리 실패해야 팀원들한테 알려줄 수 있거든요. 토익이면 문제집도 많고 실패·성공한 사람도 많은데, AI는 답이 없잖아요. 처음부터 성공하면 그건 운이고, 나중에 "이거 어떻게 했어요" 물으면 보여줄 수가 없어요. 그래서 제가 많이 실패해 봐야 해요.

💬 AI를 이렇게까지 열심히 쓰고 있는 제나가 생각하기에 ‘그럼에도 사람이 끝까지 남아야 하는 이유’가 있다면요?

이 질문이 대답이 제일 어려워요. 여느 회사 대표님들이 "인간은 뭐가 가능하고 AI는 뭐가 불가능하다, 저는 이렇게 봅니다" 하고 멋있게 말하잖아요. (웃음) 저는 아직 모르겠어요. 그래서 사람이 끝까지 남아야 하는 이유가 있다면, 정서적 교감 말고는 아직 모르겠어요.

"나 불편해" 했을 때 "불편하니까 이렇게 해결해" 하는 것보다 "너 불편하겠구나, 어떡하냐" 해주는 걸 아직 원하는 사람이 많아요. 그게 고객이 아니어도 동료끼리도, 상사와 직원 사이도 똑같다고 생각하고요. 누구나 일할 때 공감이 필요한데, AI도 물론 공감은 해주지만,,,뭐랄까 그냥 계속 맞는 말만 해 주잖아요. (웃음)

이런 제나가 요즘 가장 공들이는 건, 역설적이게도 AI가 사람의 손을 덜 타게 만드는 일입니다. 그리고 그 끝에 사람의 역할이 무엇이어야 하는지도 정해놨습니다. 

지금은 AI 상담을 점검하는 게 사람, 즉 저에요. 그런데 좀 이상하잖아요. AI가 잘하는지 하나하나 뜯어보는 게 사람인 게. (웃음) 그래서 요즘 하는 게, 상담이 잘 안 끝나 상담원 연결로 넘어간 걸 다른 AI가 다시 분석하게 해요. "오늘 실패한 상담 중에 몇 프로는 네가 교육시킬 수 있어, 확인해 볼래?" 하면 그 목록부터 가르치는 거죠.

그럼 사람은 뭘 하냐고요? 단순한 건 AI가 다 해결하고, 사람은 감정적인 데 집중하고 싶어요. 분쟁이 가장 감정적인 부분이잖아요. 서로 기분 상하고 결과물에 불만 있고. 그 왔다 갔다 하는 걸 사람이 도와서 고객 만족을 끌어내는 거요.

AI가 빨라질수록 사람의 자리는 좁아진다고들 합니다. 그런데 제나의 이야기를 듣고 나면 도리어 반대입니다. 막막한 고객의 마음을 받아내는 일, 숫자 너머의 맥락을 판단하는 일, 끝까지 책임지는 일. 사람만이 할 수 있는 일이 오히려 더 선명해지고 있는 것 같습니다.

인터뷰 말미에 제나는 이렇게 덧붙였습니다. "인터뷰를 준비한 게 고작 일주일이었는데, '내가 하는 일이 정말 고객의 성공을 돕고 있나'를 자주 생각하니까 일을 조금 더 열심히 하게 되더라고요." 일하는 방식을 혁신하는 일은, 어쩌면 그 질문을 자주 꺼내는 것에서 시작되는지도 모릅니다.

크몽은 AI를 사람을 대신하는 도구가 아니라, 한 사람이 고객을 위해 더 깊이 일하게 하는 도구로 봅니다. 〈고객 성공을 돕는 사람들〉은 그 방식을 한 명씩 기록해 나갑니다. 다음 이야기에서 또 다른 크몽 팀원을 만나보세요.

이런 동료와 함께 일하고 싶으시다면, 혹은 이런 동료가 되고 싶으시다면 

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