‘루솔’은 왜 1:1 문의 게시판 닫고 채널톡 ALF를 선택했을까?

1. 고객사 소개

• 기업명: 루솔(에르코스 농업회사법인)

• 업종: F&B (영유아 식품)

• 설립 연도: 2015년

• 매출: 331억 원 (2025년 기준)

• 설명: 루솔은 ㈜에르코스 농업회사법인이 2015년부터 운영해 온 프리미엄 이유식 브랜드입니다. 월령별 맞춤 이유식 160여 종을 비롯해 영양죽, 유기농 떡뻥 등 영유아부터 온 가족이 함께 즐기는 푸드 솔루션을 선보입니다. 루솔의 가장 큰 강점은 '수제 손맛'인데요. 공장형 대량 생산이 아닌 핸드메이드 방식으로 정성껏 만들어, 까다로운 아기 입맛도 단번에 사로잡는다는 평을 듣습니다. HACCP, ISO22000, FSSC22000, HALAL, Vegan 등 다양한 식품 인증으로 안전성에 대한 신뢰도 함께 갖춘 브랜드입니다.

2. 도입 배경

F&B와 영유아 브랜드, 두 업계의 페인포인트를 동시에

• 자사몰과 65개 외부몰 동시 운영으로 CS팀 업무 과부하 누적

• 알레르기, 성분, 섭취 기준 등 민감한 문의가 대부분

• 영유아 브랜드 특성상 5~10%에 달하는 클레임 비중

다채널·다품목으로 응대 복잡도가 높은 식음료(F&B) 브랜드의 특성과, 작은 정보 하나도 신중히 다뤄야 하는 영유아 브랜드의 민감성. 루솔은 두 업계의 페인포인트를 동시에 가지고 있었습니다.

우선, 루솔이 입점한 플랫폼은 65개에 달하는데요. 자사몰뿐 아니라 여러 채널에서 들어오는 문의 전화까지 CS팀이 처리하다 보니 업무량이 많을 수밖에 없었습니다. 또한 단계별 이유식부터 반찬, 간식, 건강기능식품까지 상품 종류도 많아 상담 난도도 높았죠.

영유아 카테고리 특성상 응대 한 건 한 건의 무게도 가벼울 수 없었습니다. 알레르기, 영양 성분, 위생, 배송 퀄리티(냉동 상태, 파손) 등에 관한 민감 문의도 많아 기계적인 AI 자동화를 도입하기는 어려웠고요. 상담사의 업무 피로도 역시 높은 편이었습니다.

이런 영향으로 인력 관리 측면에서도 어려움이 따르곤 했는데요. 루솔 CS팀 남윤희 팀장님은 복합적인 문제를 계속 안고 있는 한, 사람을 더 뽑아도 본질적인 문제는 해결되지 않는다고 생각했습니다. 인력을 늘리기보다 운영 구조를 바꿔야 한다는 결론에 다다른 이유입니다.

루솔은 고객 상담 AI 솔루션을 3개 정도 비교 검토한 끝에 채널톡 ALF를 선택했습니다. 일단 초기 구축 비용이 따로 들지 않아, 사용 요금이 합리적이라고 판단했고요. ‘AI가 어느 수준까지 고객 상담을 진행할 수 있는지 1년 동안 확인해 보겠다’는 도전적인 마음으로 도입했습니다. 도입 당시 세운 목표는 단순하고 명확했습니다.

사람 한 명 몫은 ALF가 하게 하자는 목표로 시작했어요.

— 남윤희 루솔 CS팀장

3. 활용 기능

채널톡 도입 후 루솔은 자사몰에서 10년간 운영해 온 1:1 문의 게시판을 닫고, 모든 고객 문의를 채널톡으로 일원화했습니다. 자사몰이 전체 매출의 60% 비중을 차지하는 메인 채널이었던 만큼 쉽지 않은 결정이었는데요. 빠르고 정확한 응대 구조를 만들기 위해서는 필요한 변화였습니다.

1) 지식 & 규칙: 단순 문의 응대 자동화의 핵심

루솔은 ALF가 참고할 '지식’에 상세 페이지 수준의 제품 정보, 섭취 기준, 알레르기 관련 안내를 등록했습니다. 제품에 관한 단순 문의는 ALF가 알아서 응대할 수 있도록 만든 건데요. 동시에 '규칙'으로 민감한 클레임이나 정확한 사실 확인이 필요한 문의는 ALF가 답변하지 않도록 차단했습니다.

ALF를 도입하고 1년 동안 CS팀은 ALF의 상담을 실시간 모니터링하면서 잘못 안내된 답변을 발견하면 곧바로 지식을 보완했어요. 그러니까 ALF가 무서울 정도로 빠르게 진화하는 거예요. 정교하게 답변한 상담 내역을 보고 너무 놀랐어요.

— 남윤희 루솔 CS팀장

2) 워크플로우: 1차 정보 자동 수집

‘워크플로우’를 이용하면 정해진 순서에 따라 고객으로부터 필요한 정보를 자동으로 받을 수 있는데요. 루솔은 채팅 화면에서 [배송 상품 파손] 버튼을 클릭하면 주문자 정보와 운송장 번호, 파손 사진 등을 첨부할 수 있도록 워크플로우를 설정했습니다. 문의 해결에 필요한 1차 정보를 미리 수집하면서 상담 업무 효율이 좋아졌을 뿐 아니라 고객 경험도 개선됐습니다.

3) 상담 자동 배정: 팀 운영 효율화

상담 자동 배정은 인입된 문의를 미리 설정한 규칙에 따라 적절한 상담사에게 자동으로 분배하는 기능입니다. 루솔은 특히 파손이나 클레임처럼 휴먼 터치가 중요한 문의는 팀원 5명 모두에게 골고루 배분되도록 세팅했는데요. 한 사람에게 난도 높은 상담이 몰리지 않도록 업무 강도를 조절한 겁니다.

또한 누가 어떤 문의를 받고 있는지 모두 실시간으로 확인할 수 있어, 바쁜 동료가 보이면 다른 팀원이 즉시 분담하는 협업 문화도 자연스럽게 조성됐습니다.

이유식 브랜드 특성상 전화 응대 시간이 길어질 때가 있어요. 누가 어떤 상담을 진행 중인지 실시간 확인이 어려웠던 기존 시스템이었다면 상담이 밀릴 수밖에 없는데요. 채널톡에서는 한눈에 팀 상황을 파악할 수 있어서, 누군가 상담이 밀리면 빠르게 재분배할 수 있습니다. 덕분에 고객분들은 기다릴 필요가 없고요. CS팀의 실시간 응답률이 높아졌다는 점에서 가장 만족스러운 기능이에요.

— 남윤희 루솔 CS팀장

4. 성과

AI 상담사 ALF가 '한 명 몫'을 해내기까지

• ALF 상담 해결률 80.6% (2026년 4월 기준)

• 상담사 한 명 몫의 업무를 ALF가 담당, CS팀 5명이 6명처럼 운영

• 1:1 게시판 문의 채널 종료

• 배송 상품 파손 문의 처리 프로세스 단축

• 상담사 업무 집중도 향상 및 피로도 감소

루솔의 ALF 상담 해결률은 80.6%를 달성했습니다. 하지만 정량적 수치보다 중요한 성과는 CS팀이 일하는 방식이 달라졌다는 점입니다. 단순 문의를 ALF가 알아서 해결하면서, 상담사는 인입된 콜 한 건 한 건에 집중할 수 있게 됐습니다.

사실 ALF를 직접 써보기 전에는 AI에 대한 물음표가 있었어요. 딱 1년 써보니까 ‘사람 한 명 몫을 하는구나’ 인정하게 됐어요.

— 남윤희 루솔 CS팀장

또한 채널톡 자동 상담 배정 기능도 팀 업무 효율을 개선하는 데 큰 도움이 됐는데요. 팀원별 업무량을 조정하고 팀 전체 리소스를 관리하기 쉬워졌습니다. 덕분에 응대 대기 시간이 짧아졌고, 대기 중 화가 쌓이는 강성 고객 응대도 줄어들었죠. 결과적으로 고객 경험 전반이 개선되는 효과를 거두었습니다.

5. 루솔과 ALF의 다음 과제

루솔은 배송 상품 파손 문의를 워크플로우로 자동화한 것처럼, 클레임 1차 응대를 ALF가 맡도록 세팅을 고도화하는 방향을 고민 중입니다. 문제를 해결하는 데 필요한 자료를 ALF가 먼저 받으면 업무 효율과 고객 만족도를 동시에 잡을 수 있기 때문인데요. 감정적인 해소가 필요하거나 보상 협의가 동반되는 영역은 결국 사람이 직접 응대해야 해, 어떤 문의를 자동화할 수 있을지 중간 점을 모색하고 있습니다.

우리가 일상에서 챗GPT한테 위로받는 것과 AI 고객 상담은 다른 이야기잖아요. 감정적 해소와 문제 해결이 동시에 이뤄져야 하는데, 이건 AI가 영원히 해결하지 못한다고 믿어요. 그래서 사람 상담사가 존재해야 한다고 생각해요.

— 남윤희 루솔 CS팀장