상담 서비스에 ‘고객케어플러스’ 솔루션 도입해 고객 불만 50% 이하로 낮춰

LG유플러스의 고객센터가 빅데이터 기술로 진화했다. 빅데이터를 활용해 고객 불만을 분석하고 잠재 불만까지 예측할 수 있는 솔루션 개발로 고객 상담 서비스의 개선을 이끌고 있다. 최근 몇 년간 통신업계가 고객센터 서비스 고도화를 추진하며 주로 인공지능(AI) 기술을 도입해온 가운데 LG유플러스는 차별화된 기술을 도입한 것이어서 주목된다.

LG유플러스는 빅데이터를 활용해 고객 불만을 분석하고 잠재불만까지 예측할 수 있는 솔루션 ‘고객케어플러스’를 고객센터 업무에 적용했다. 사진은 상담사가 고객케어플러스를 통해 고객 응대 내역을 확인하는 모습. (사진 = LG유플러스)

LG유플러스는 지난달 중순부터 일부 고객센터에, 이달부터 전국 모든 고객센터에 ‘고객케어플러스’ 라는 새로운 솔루션을 적용하기 시작했다.

고객케어플러스는 고객 경험이 누적된 빅데이터를 LG유플러스 자체 개발 알고리즘 및 플랫폼으로 분석해서 고객의 불만을 미리 예측하고 개선하는 솔루션이다. 최소한의 상담시간동안 최상의 맞춤 서비스를 제공해 고객 응대 만족도를 높이고자 하는 것이 솔루션 개발 목적이다.

고객마다 다른 불만에 일일이 대응?
283개 유형으로 자동 분류

이 솔루션에는 LG유플러스가 개발한 VOC(Voice of Customer, 고객 목소리) 분석엔진이 탑재되어 다양하고 방대한 고객의 불만을 283개 유형으로 자동 분류한다. 고객이 목소리로 불만을 얘기하면 이 목소리가 즉시 텍스트로 자동 변환되어 저장되고, 빅데이터로 처리될 수 있는 것이다.

이를 통해 매일같이 발생하는 고객 상담 내용들은 인터넷 데이터 초과 사용, 서비스 품질, 요금, 회사 정책 등등 고객이 경험하는 다양한 불만 종류, 불만 원인, 만족하는 점, 싫어하는 점 등으로 세세하게 분석되고, 이를 통해 고객 상담 내용이 체계화된다.

실제 고객 상담 사례를 예로 들면 좀 더 쉬운 설명이 가능하다. 경기도 모처에 거주하는 A씨는 LG유플러스의 U+TV 가입자다. A씨는 IPTV로 지상파 정규방송을 시청하는데, 화면이 번지는 현상이 생겨 고객센터에 전화를 걸었다. 그런데 고객센터의 상담사는 김 씨가 불만의 내용을 얘기하지도 않았는데도 IPTV 서비스 품질에 관한 것인지 먼저 진단하고 인터넷 해당 지역의 인터넷 연결 오류가 있는 것 같다며 조치를 취하겠다고 얘기했다.

LG유플러스 고객케어플러스 개념도. (사진 = LG유플러스)

김 씨가 고객센터에 연결됐을 때 상담사는 김 씨가 가입한 서비스와 해당 지역에서 최근 자주 제기된 고객 불만 유형 등에 관해 고객케어플러스 솔루션이 정리한 데이터를 함께 제공 받았다.

이를 통해 상담사는 해당 지역이 특히 인터넷 연결 오류에 관한 불만 접수가 많았던 곳이라는 점을 파악하고, 김 씨의 불만도 이것이 원인이 된 서비스 품질 문제일 것으로 예상할 수 있었기에 쓸데없는 여러 가지 질문, 대답과 확인 과정을 생략하고 실제 문제에 곧장 접근, 고객 상담을 빨리 진행할 수 있었던 것이다.

고객 불만 데이터는 불만의 유형뿐 아니라 불만의 강도나 빈도 등도 고려되어 정량화된 ‘잠재불만지수’로 표시된다. 예컨대, 고객 불만은 가장 관대한 수준을 초기 5등급으로 정하고, 상담사 연결 대기시간이 길어지면 4등급, 같은 불만 사항이 반복해서 발생하면 3등급, 또 다른 불편사항이 발생하면 2등급으로 자동으로 상향된다.

불만 유형과 등급이 분류되면 상담사가 고객 불만을 파악하는 시간이 단축되고, 이후 신속한 대응이 가능하다. 해당 불만에 맞는 맞춤형 고객 응대 매뉴얼이 자동으로 도출되기 때문이다. 예컨대 높은 등급의 잠재불만, 서비스 변경시 요금 관련 문의, 모바일∙홈 서비스 품질, 긴급응대 등등 총 300여 개의 맞춤 케어 시나리오가 마련되어 있다.
 

SK텔레콤 콜센터. (사진 = SK텔레콤)

AI‧빅데이터 등 활용한 통신업계 고객상담 고도화

통신업계는 그동안 발달한 ICT 기술을 적용하여 고도화된 고객 서비스 체계를 구축해 왔다. 인터넷 연결과 메신저 서비스를 접목해 ARS 음성안내 메뉴를 스마트폰 화면으로 보고 선택할 수 있게 한 ‘보이는 ARS’가 대표적이다.

아울러 음성인식 기술과 AI 기술이 접목된 AI 보이스봇 상담이 적극적으로 도입되어 잘 활용되고 있다. SK텔레콤은 2018년에 AI 기술 기반으로 문자 채팅 상담을 하는 챗봇(Chatbot) 서비스를 선보인 데 이어 2020년에는 고객과 말로 하는 AI 상담 ‘보이스봇’(Voicebot)을 도입했다.

지난해 9월 SK텔레콤은 보이스봇과 챗봇 상담 이용량이 월 150만 건 이상으로 증가했다고 밝히고, 60여 개의 ARS 안내 항목에 AI 스피커 ‘누구’(NUGU)의 음성합성 기술(TTS: Text To Speech) 기술을 적용해 이동전화 상담 및 인터넷/IPTV 상담에 보이스봇과 동일한 음성 안내를 제공하기 시작했다.

SK텔레콤의 고객센터 전체 상담 건수 중 AI 상담이 차지하는 비중은 지난해 9월 기준 38%에 달했다.

KT도 지난해 AI 보이스봇 지니를 고객센터 상담에 적극적으로 도입했다. 먼저 지난해 4월, 20대~40대 고객에게 평일 9시~18시 사이에만 제한적으로 AI 보이스봇 상담 서비스를 운영한 뒤 8월에 전면 도입했다. KT에 따르면 제한적 서비스 기간에 고객은 AI 상담 서비스와 기존 ARS 서비스 중 원하는 서비스를 선택하게 했는데, AI 상담 서비스를 선택한 고객이 70만 명 이상이었다.

KT에 따르면 AI 보이스봇 도입 이전에는 불만 고객이 고객센터의 상담사와 연결하기까지 평균 67초의 대기시간을 거쳐야했지만 도입 후에는 대기 시간이나 ARS를 거칠 필요가 없어졌다.

KT는 AI 기술을 통해 목소리 대화를 문자로 띄워주기만 할 뿐 아니라 고객의 말 속에서 핵심 키워드를 뽑아내기도 한다. 또 나아가 고객의 목소리를 정밀 분석, 기억해 ‘블랙 컨슈머’ 여부를 파악하고, 대략적인 감정 상태도 파악하는 데다 목소리 인증을 통해 고객의 신원 확인 및 과거 상담 이력 호출 등에도 활용한다. KT에 따르면 목소리 인증은 15초 정도 걸리던 것이 5초 안팎으로 단축됐으며, 지금까지 축적한 고객 음성 데이터는 약 940만 개에 달한다.

이처럼 통신업계의 주도하에 기술 발달은 물론 AI 상담 솔루션 시장도 빠르게 성장하고 있다. 다국적 시장조사업체 얼라이드마켓리서치에 따르면 국내 콜센터 AI 시장은 지난 2020년 약 4214만 달러(한화 약 517억 원) 규모에서 2030년 약 3억 5008만 달러(약 4297억 원) 규모로 성장할 전망이다.
 

LG유플러스 황현식 사장. (사진 = LG유플러스)

‘빅데이터’ 내세운 LG유플러스,
“서비스불만 절반으로 감소”

LG유플러스는역시 AI 챗봇 상담을 운영하고 있으며, 이미 전체 상담 대부분이 상담사 연결 없이 AI 챗봇 상담사 ‘U봇’과 ARS 등 디지털 상담으로 이루어지고 있다. 지난해 공식 온라인몰 유샵에 선보인 비대면 고객 상담 시스템 ‘유샵 AI챗봇’은 최신 딥러닝 ‘버트(BERT)’ 기반 언어모델을 적용해 기능을 고도화했다. LG유플러스에 따르면 유샵 AI챗봇 상담 정확도는 90%에 달해 국내 최고 수준이다.

또 LG그룹 최고 AI전문가 그룹인 ‘LG AI 연구원’과 협업을 통해 기술 수준을 진화해 나가고 있으며, LG CNS와 함께 AI콜센터 솔루션 사업에 나서는 등 그룹 차원에서 ICT 역량을 모아 진화시키고 있다는 점에서 AI의 비중은 더 커질 전망이다.

VOC 분석엔진 기술과 빅데이터를 적극적으로 활용한 고객케어플러스는 지난해부터 시범운영해 왔다. LG유플러스에 따르면 시범운영 결과 전년 대비 서비스 불만이 50% 이상 대폭 감소하는 성과를 이뤄냈다. 또한 고객센터 상담에 대한 칭찬과 감사지표도 20% 늘었다.

LG유플러스는 네트워크 품질, 법인고객 대상 상담 업무에도 잠재불만지수를 적용해 고객의 불만에 선제대응하는 활동을 확대해 나간다는 계획이다.

이대식 LG유플러스 VOC분석스쿼드 전문위원은 “상담센터 등을 통해 표출한 불만뿐 아니라, 표현하지 않은 잠재불만과 칭찬감사를 받은 내용까지 파악해 고객별로 지수화하고 있다”면서 “잠재불만을 잘 파악하면 불만을 사후 처리하는 데에 그치지 않고 사전 예방하고 만족도를 높일 수 있다”고 말했다.

< 문화경제 윤지원 기자 >