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컨택센터 AI 도입 3개월 후 — 실제 운영 데이터로 본 변화
AI 기반 컨택센터 솔루션 도입 후 3개월간의 성과 데이터를 분석합니다.
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RIFT Team도입 배경
2024년 12월, 국내 중견 유통 기업 A사는 고객 상담 품질 저하와 상담원 이직률 증가라는 이중 과제에 직면해 있었습니다. 일 평균 상담 건수 2,400건, 평균 대기 시간 4분 32초, 상담원 1인당 월평균 처리 건수 1,800건이라는 숫자가 한계를 보여주고 있었습니다.
RIFT는 A사와 함께 AI 기반 컨택센터 솔루션을 설계하고, 2025년 1월부터 운영을 시작했습니다.
3개월 성과 데이터
| 지표 | 도입 전 | 3개월 후 | 변화율 |
|---|---|---|---|
| 평균 대기 시간 | 4분 32초 | 1분 48초 | -60% |
| 1차 해결률 | 54% | 78% | +44% |
| 고객 만족도(CSAT) | 3.2/5.0 | 4.1/5.0 | +28% |
| 상담원 1인당 처리 건수 | 1,800건/월 | 2,350건/월 | +31% |
| 상담원 이직률 | 월 8.2% | 월 3.1% | -62% |
예상과 달랐던 점
가장 큰 성과는 예상과 다른 곳에서 나왔습니다. 당초 비용 절감을 주요 목표로 설정했으나, 실제로 가장 큰 변화는 상담원 만족도였습니다.
AI가 반복적인 문의를 사전 분류하고 답변 초안을 생성함으로써, 상담원은 복잡한 케이스에 집중할 수 있게 되었습니다. 이는 업무 만족도 향상으로 이어져 이직률이 62% 감소하는 결과를 만들었습니다.
반면, 초기 2주간은 AI 답변 품질이 기대에 미치지 못해 수동 개입 비율이 40%에 달했습니다. 데이터 튜닝과 프롬프트 최적화를 거쳐 4주차부터 안정화되었으며, 현재 수동 개입 비율은 12%입니다.
핵심 교훈
향후 계획
A사는 2분기 중 음성 상담 채널로 AI 적용 범위를 확대할 예정입니다. RIFT는 음성 인식 정확도 95% 이상을 목표로 파일럿을 준비하고 있습니다.