이번 연재에서 이야기한 문제는 AI가 등장하기 전부터 있었습니다. 한국 고객센터만 겪는 문제도 아닙니다.
Gartner는 제품 문제에서 발생하는 불필요한 문의를 줄이기 위해 제품 조직과 협력해야 한다는 연구를 발표했습니다. Medallia의 2026년 글로벌 CX 조사에서는 고객 인사이트를 전달받은 부서의 30~40%가 후속 조치를 하지 않는 것으로 나타났습니다. CX 실무자의 66%는 고객경험이 개선됐다고 생각했지만, 개선을 체감했다는 소비자는 17%였습니다. Medallia 조사 발표
고객의 불편을 알아내고도 실제로 고치지 못하는 일은 해외에서도 벌어지고 있습니다.
1. AI로 문제를 볼 수 있는 범위가 달라졌습니다.
과거에는 수천, 수만 건의 상담 대화에서 반복되는 문제를 찾기 어려웠습니다. 이제는 LLM을 활용해 상담 내용과 고객의 이용 여정, 서비스 데이터를 함께 분석하는 시도를 할 수 있습니다.
하지만 어떤 문제를 먼저 풀지, 누가 고칠지, 다른 부서와 어떻게 일할지는 AI가 정해주지 않습니다.
2. 고객의 문제를 사업적 과제로 바꾼 사례
그래서 유나이티드항공의 Insights to Action 사례가 인상적이었습니다.
이 팀은 반복되는 문제를 해결했을 때의 사업적 가치를 산정하고, 제품과 업무를 바꿀 수 있는 부서와 협의한 뒤 실제 효과까지 확인합니다.
한 사례에서 고객은 원하는 항공편으로 변경할 수 있는지 확인하기도 전에 운임 업그레이드 비용을 결제해야 했습니다. 셀프서비스 기능이 있어도 상담센터로 연락했던 이유입니다. 유나이티드항공은 변경 가능 여부를 먼저 확인하고 마지막에 결제하도록 순서를 바꿨습니다.
Cresta에 따르면 해당 문제의 상담 연결은 50% 감소했고, 연간 수백만 달러의 비용 절감으로 이어졌습니다. Cresta 사례
제가 주목한 건 숫자 자체보다 그 과정이었습니다. 고객의 불편을 해결하면 기업에 어떤 이익이 생기는지 계산했고, 그 근거로 다른 부서와 실행을 협의했습니다.
3. 고객센터로 들어오는 전화를 당연하게 여기지 않는다면
고객은 제품과 서비스를 이용하다가 문제가 생겨 고객센터에 연락합니다. 기업에는 응대 비용이 발생하고, 고객은 해결 방법을 찾고 재시도하며 기다리고 다시 설명하는 비용을 치릅니다. 한 번의 문의에 양쪽의 비용이 함께 발생하는 셈입니다.
각 부서는 자신이 맡은 범위 안에서 문제를 봅니다. 기능은 정상 작동하고, 정책은 규정대로 적용되고, 채널 지표도 좋아질 수 있습니다. 그런데 고객은 그 사이에서 막힐 수 있습니다. 어느 부서의 화면에서도 문제가 드러나지 않는 겁니다.
그렇다면 각 부서가 개선한 결과가 같은 원인으로 반복되는 고객 문의를 실제로 줄였는지도 함께 봐야 하지 않을까요? 모든 문의를 없앨 수는 없지만, 같은 문제가 반복되는 것을 당연한 운영 조건으로 받아들일 이유도 없습니다.
저도 이런 문제를 하나씩 해결해 왔습니다. 원인을 찾고, 다른 부서와 이야기하고, 우선순위를 맞추고, 결과를 확인했습니다. 새로운 문제가 생기면 비슷한 과정을 다시 거쳐야 했습니다.
그래서 이런 일이 특정 부서의 노력에만 의존하지 않았으면 합니다. 고객의 문제를 사업적으로 평가하고, 각 부서가 할 일을 나누고, 원래 문제가 해결됐는지 끝까지 확인하는 방식을 조직 차원에서 갖출 필요가 있습니다.
특별한 일을 새로 하자는 것도 아닙니다. 우리가 늘 해온 문제 해결을 문의 처리에서 그치지 않고 원인까지 이어가자는 이야기입니다. AI는 그 근거를 모으는 데 도움을 줄 수 있지만, 실제로 바꾸는 일은 조직의 몫입니다.
고객센터는 이미 발생한 문의를 처리하는 곳이지만, 동시에 제품과 서비스에서 무엇이 잘못됐는지 가장 먼저 알아차리는 곳일 수도 있습니다. 고객 문제의 끝이 아니라 해결의 시작이 될 수 있습니다.
비슷한 고민을 해보셨다면 이야기를 나눠보고 싶습니다.
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