코딩 1도 모르는 당신도 할 수 있다: AI 챗봇 에이전시 시작하기

"AI 챗봇이 제 인생을 바꿨어요. 첫 달에 2만 달러를 벌었고, 지금도 계속 성장 중입니다. 기술로 세상을 바꾸는 게 이렇게 가능하다니 놀라울 따름이죠."

이스라엘 출신 Eugene Kadzin은 전문 아이스 하키 선수로 활약했습니다. 그리고 미국으로 이주 후 아마존 에이전시FBA 운영을 거쳐 현재는 2년 차 AI 기반 에이전시 Quimple을 성공적으로 이끌고 있습니다. 6개월 만에 그의 고객사는 100개를 넘어섰고, 연간 매출은 100만 달러를 돌파했습니다.

Eugene의 이커머스 배경 지식은 도매업체, 유통업체, 제조업체에 이르기까지 다양한 산업군에 AI ChatBot 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 되었습니다. 그는 현재 유튜브를 통해 AAA(AI Automated Agency) 운용에 관한 노하우와 판매 전략을 공유하고 있죠.

"예전엔 챗봇 만들기가 정말 어려웠어요. 전문 개발자들이 몇 달씩 매달려야 겨우 기본적인 기능을 구현할 수 있었죠. 하지만 ChatGPT 같은 생성형 AI의 등장으로 모든 게 바뀌었습니다. 이제는 코딩을 잘 모르는 사람도 며칠 만에 꽤 쓸만한 챗봇을 만들 수 있게 됐어요."

Eugene은 많은 기업이 고객 문의에 빠르게 대응하지 못해 기회를 놓치고 있다는 점에 주목했습니다. 특히 중소기업들의 24시간 고객 응대 어려움을 해결하고자 했죠. 그의 목표는 기술과 비즈니스를 접목해 실제 가치를 창출하는 것이었습니다.

💪 성공적인 AI 챗봇을 위한 3가지 핵심 요소

1. 🎯 명확한 문제 해결 

-. 고객의 실제 pain point 파악

-. 구체적 솔루션 제시

2. 🤖 최적화된 기술 스택

-. Voiceflow: 챗봇 플로우 설계

-. Airtable: 데이터 관리

-. Make(Integromat): 자동화 워크플로우

-. ChatGPT API: 자연어 처리

3. 📈 지속적인 개선

-. 실시간 데이터 모니터링

-. 고객 피드백 반영

-. A/B 테스트 진행

1. Eugene의 AI 에이전시, Quimple의 AI 솔루션

Eugene이 운영하는 Quimple은 AI 리드 생성, AI 챗봇, AI 세일즈 어시스턴트 3가지 솔루션을 제공합니다. 각 솔루션들은 다음과 같은 다양한 기능을 제공하죠.

특히 AI 세일즈 어시스턴트는 QR 코드를 통한 참여, 브랜드 엠버서더 프로그램, 콘텐츠 생성 및 관리, 비즈니스 인사이트 제공, 보고서 작성 등 독특한 기능을 갖추고 있습니다.

이러한 종합적인 솔루션을 통해 Quimple은 다양한 산업 분야의 기업들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

2. Quimple의 성공 사례: AI로 비즈니스 혁신을 이끈 기업들

사례 1: Vush의 고객 경험 혁신

성인용품 브랜드 Vush는 첫 방문자들에게 자기애 제품에 대한 교육과 안심을 제공하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 민감한 주제로 인해 고객들은 전통적인 고객 지원 채널을 통해 문의하기를 꺼려했고, 이는 전환율 저하로 이어졌습니다.

Quimple의 AI Shop Butler 솔루션은 이 문제를 해결했습니다:

이러한 접근 방식은 고객들에게 정보를 제공하고 자신감을 불어넣어 더 나은 구매 결정을 내릴 수 있도록 도왔습니다.

결과:

Vush의 마케팅 디렉터 Fiona Scrymgeour는 "Quimple의 AI 솔루션이 고객들의 자기애 여정에서 중요한 순간마다 개입하여 맞춤형 옵션을 제공함으로써 우리의 미션 달성에 크게 기여했다"고 평가했습니다.

사례 2: NET LED의 리드 생성 혁신

영국의 상업 및 산업용 조명 공급업체 NET LED는 콜드 이메일 마케팅의 효과성 저하로 어려움을 겪고 있었습니다. 광범위한 SKU를 보유한 NET LED는 각 잠재 고객의 특정 요구사항과 제품을 매칭하는 데 어려움을 겪었고, 이는 낮은 참여율과 전환율로 이어졌습니다.

Quimple의 AI 솔루션은 이를 다음과 같이 해결했습니다:

이 접근 방식은 콜드 이메일을 스팸이 아닌 관심을 끄는 개인화된 메시지로 전환시켰습니다.

결과 (30일 만에):

이 캠페인은 NET LED의 브랜드 인지도를 높이고, 잠재 고객과의 의미 있는 대화를 시작하는 데 큰 역할을 했습니다.

사례 3: Aquiform의 운영 효율성 개선

캐나다 최대의 수영장, 온수 욕조, 파티오 가구 제품 도매 유통업체 Aquiform은 복잡한 구매 프로세스로 인해 어려움을 겪고 있었습니다. 다수의 공급업체와 상호작용하고 다양한 제품을 관리해야 하는 수동 프로세스는 시간 소모적이고 오류가 발생하기 쉬웠습니다.

Quimple의 AI 솔루션이 이를 다음과 같이 해결했습니다:

추가로 직원 온보딩 자동화와 AI 기반 CRM 시스템도 구현했습니다:

결과:

이러한 AI 기반 자동화 솔루션 구현을 통해 Aquiform은 운영 효율성을 크게 향상시켰고, 도매 유통 산업에서 선도적인 위치를 확보했습니다.

3. Eugene의 성공 전략 : “제품 중심이 아닌, 고객 중심으로 접근해야 한다.”

1. 고객의 문제에 맞는 챗봇을 개발하다

"우리의 첫 AI 챗봇은 정말 별 것 없었어요. 그저 FAQ를 답변하는 수준이었죠. 하지만 고객들의 반응을 보면서 큰 깨달음을 얻었습니다. 각 기업에겐 고유한 문제가 있고, 그에 맞는 해결책이 필요하다는 거죠."

이 깨달음은 Quimple의 전환점이 되었습니다. "한 달 동안 거의 잠을 못 잤어요. 각 고객사의 니즈를 정확히 파악하기 위해 밤낮없이 일했죠. 힘들었지만, 그 노력이 결실을 맺었습니다."

Eugene과 그의 팀은 이 경험을 바탕으로 고객 응대, 예약 관리, 내부 업무 지원, e커머스 지원 등 다양한 맞춤형 챗봇을 개발했습니다.

2. 수치가 아닌 스토리텔링으로 설득하기

"숫자와 기능만으로는 사람의 마음을 움직일 수 없어요. 이 깨달음이 우리의 마케팅 전략을 완전히 바꿔놓았죠. 어느날, 작은 꽃집 주인분이 연락해오셨어요. 우리 챗봇을 도입한 후 주문량이 30% 늘었다고요. 저는 즉시 이 이야기를 블로그에 올렸죠. 그런데 이게 바이럴이 되면서 우리 고객이 급증했어요. 그때 깨달았죠. 사람들은 숫자보다 이야기에 더 반응한다는 걸요."

이후 Quimple은 고객 성공 사례, AI 개발 비하인드 스토리, 직원 인터뷰 등 다양한 콘텐츠를 제작하기 시작했습니다.

3. 고객의 언어로 말하기

"처음에는 정말 바보 같았어요. 모든 고객에게 똑같은 메시지를 전달했거든요. 하지만 점점 깨달았죠. 소매업체와 B2B 기업, 스타트업이 원하는 건 모두 다르다는 걸요. 이를 바탕으로 비즈니스 전략을 수정했습니다. 소매업체에는 '고객 경험 향상'을, B2B 기업에는 '영업 프로세스 자동화'를, 스타트업에는 '비용 효율성'을 강조하기 시작했어요. 고객의 언어로 말하기 시작하자, 반응이 확 달라졌습니다."

4. 네트워크의 힘을 믿다

"사실 저는 원래 내성적인 성격이에요. 처음에는 네트워킹을 정말 싫어했죠. 하지만 첫 번째 컨퍼런스에서 연설을 하고 나니, 많은 사람들이 관심을 보이더라고요. 그때 깨달았어요. 아, 이게 바로 네트워크의 힘이구나."

이 경험 이후 Eugene은 다양한 AI 및 비즈니스 컨퍼런스에 적극적으로 참여하기 시작했습니다. "이제는 네트워킹이 제 일과의 중요한 부분이에요. 여기서 새로운 아이디어와 기회를 얻거든요. 심지어 Quimple 자체 고객 행사도 개최하게 되었어요. 누가 제가 이렇게 될 줄 알았겠어요?

기술은 중요해요. 하지만 그 기술을 사람들과 어떻게 연결하느냐가 더 중요하죠. 결국 비즈니스는 사람과 사람 사이의 관계니까요."

4. AI 챗봇 개발 과정 요약: 스마트 자동화 시스템 구축

다음은 Eugene의 실제 프로젝트 사례입니다. AI 챗봇 실제 작업과정과 워크플로우는 복잡하기 때문에 작업의뢰서 형태로 작성해봤습니다.

프로젝트 개요

미국의 히터 제조업체는 고객 서비스 프로세스의 효율화를 위해 AI 챗봇과 CRM 통합 솔루션을 요청했습니다. 이에 따라 제작자는 복잡한 고객 요청 처리를 단순화하고 자동화하는 시스템을 개발했습니다.

핵심 개발 과정

1) 프로토타입 개발

* Voiceflow 플랫폼을 사용하여 챗봇의 초기 버전을 개발

* 고객의 요구에 맞춰 챗봇과 CRM 시스템을 연동

2) 의도 분류 및 처리

* AI 에이전트를 활용하여 사용자 발언의 의도를 분류 (일반 문의, 기술 지원 등)

* 지식 기반(Knowledge Base)에 연결하여 정확한 답변 제공

3) 지식 기반 구축

* 웹사이트 콘텐츠 수집: FireCrawl을 사용해 필요한 정보를 수집하고 Markdown 형식으로 변환

* PDF 문서 처리: ChatGPT를 활용해 매뉴얼 등 PDF 문서를 분석하고 구조화

* 문서 관리 및 태그: 문서에 태그를 추가해 검색과 관리 용이성 향상

4) 메모리 기능 구현

* 장기 대화를 위한 별도의 메모리 변수를 생성해 대화의 일관성 유지

5) 사용자 질문 처리 프로세스

* 대화 이력 분석: 과거 발언을 토대로 현재 요청과 연결

* API 호출: 지식 기반에 요청을 보내 정확한 답변 획득

* 응답 생성: 대화 이력과 지식 기반 정보를 종합해 사용자에게 전달

6) 자동화 및 최적화

* Voiceflow의 KB Search 기능과 태그 시스템을 활용해 지식 기반 검색 최적화

* 프로세스 자동화를 통해 반복 작업 최소화 및 응답 시간 단축

개발 결과 및 효과

비용 및 일정

이번 프로젝트는 AI와 자동화 기술을 활용하여 기업의 고객 서비스 수준을 높인 성공 사례입니다. 효율적인 지식 기반 구축과 프로세스 자동화를 통해 복잡한 고객 요청을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여줍니다.

5. 국내 AI 챗봇 서비스 : “채널톡 ALF”

고객 상담으로 유명한 채널톡 화면

Eugene의 AI 챗봇 접근 방식과 유사하게, 국내에서도 비슷한 제품이 있습니다. 특히 고객 상담 플랫폼으로 유명한 채널톡이 최근 출시한 'ALF'는 주목할 만한 사례입니다.

챗봇 서비스를 서드파티(=외부 서비스)로 제공하는 업체는 네이버 톡톡, 카카오톡, 채널톡 등이 있습니다. 가장 높은 점유율을 차지하는 건 국민앱인 카카오톡입니다. 그리고 최근에 가장 빠른 성장세를 보이는 회사는 채널톡입니다.

채널톡은 채팅상담, 전화, 챗봇, 통계, CRM 마케팅, 팀 메신저가 결합된 고객관리 서비스를 지원하는 B2B SaaS(Software-as-a-Service, 인터넷 연결을 기반으로 사용되는 애플리케이션 소프트웨어) 회사입니다.

고객 응대를 전화통화가 아닌, 채팅 서비스로 하는 추세가 이어짐에 따라 채널톡의 가치는 지속적으로 상승하고 있습니다. 하지만 결국은 구매자(Customer) ↔ 판매자(Seller, Provider)를 연결하는 매개체 역할을 할 뿐이었죠.

AI가 지금처럼 핫하기전 채널톡과 같은 툴을 업무에 도입했었습니다. 간편하게 고객과 응대할 수 있고 대화가 기록 되니 편했습니다. 하지만 휴먼터치가 반드시 필요했었죠.

그래서일까요, 채널톡에서도 ALF라는 AI 에이전트 챗봇 서비스를 출시 했습니다. 사용자가 내용을 디테일하게 입력한 기본 지식(Knowledge)를 기반으로 대답하는 Eugene Kadzin의 AI Chatbot 서비스와 동일합니다.

해외에서 AI 자동화 에이전시를 운영하는 회사의 워크플로우 대부분이,

기본 배경지식, 챗봇 서비스를 도입한 회사의 제품 정보와 서비스 정책 등을 사전에 입력 한 후 고객이 질문하는 답변을 ChatGPT API를 활용해 출력하게 만드는 것이죠.

ChatBot에게 역할 설정, 거짓 답변 방지를 위한 팩트 체크, 답변 플로우 차트 등 Voiceflow라는 서비스 또한 해당 프로세스를 기반으로 두고 있습니다. Eugene Kadzin이 사용하는 서비스와 동일하죠. 이는 AI ChatBot 서비스를 도입하고자 하는 Agency, 혹은 기업체가 접목할 수 있는 부분입니다.

즉, 국내 유수 기업조차 AI를 활용한 챗봇 서비스에 심혈을 기울이고 있다는 것을 알 수 있습니다. 왜냐하면, 기존 카카오톡과 네이버 톡톡, 그리고 채널톡 서비스는 단순 연결고리 혹은 단순화된 답변을 주는 역할 밖에 못했기 때문이죠.

6. 채널톡과 같은 챗봇 서비스 도입 vs 맞춤형 AI 챗봇 서비스 도입 비교

1. 채널톡과 같은 챗봇 서비스 도입

(기성 SaaS 솔루션 사용)

장점

1) 빠른 도입

- 별도의 개발 없이 즉시 사용 가능.

- 설정이 쉬워서 비전문가도 관리 가능.

2) 비용 효율성

- 초기 개발 비용이 없고 구독 기반 요금제로 운영.

- 고객 지원, 마케팅, FAQ 챗봇 등 여러 기능을 한 번에 활용.

3) 업데이트 및 유지보수

- 서비스 제공자가 주기적으로 업데이트 및 기능 개선 제공.

- 보안과 안정성 문제를 직접 해결할 필요 없음.

4) 다양한 통합

- 여러 SaaS 도구(Google Analytics, CRM 시스템 등)와 쉽게 연동 가능.

- 고객 데이터와 실시간 상담 관리 기능 제공.

단점

1) 맞춤화 한계

- 기업 고유의 복잡한 요구사항이나 워크플로우 반영에 제약이 있을 수 있음.

- 기성 기능에 한정되므로 독창적인 고객 경험 제공에 제약.

2) 데이터 소유 및 통제 부족

- 고객 대화 데이터가 플랫폼 제공사에 의존될 가능성이 있음.

- 민감한 데이터의 관리와 통제에서 리스크가 발생할 수 있음.

3) 장기 비용 증가 가능성

- 구독 요금이 사용자나 기능 증가에 따라 계속 늘어날 수 있음.

2. 맞춤형 AI 챗봇 서비스 도입

(자체 개발 혹은 외주 개발)

장점

1) 완벽한 맞춤화 가능

- 기업의 니즈에 맞게 워크플로우와 기능을 세밀하게 조정 가능.

- 브랜드 아이덴티티에 맞춘 사용자 경험 제공.

2) 데이터 소유 및 관리

- 고객 대화 데이터의 완전한 통제 가능.

- 내부 시스템과 데이터베이스와의 긴밀한 통합 가능.

3) 유연한 기능 확장

- 새로운 비즈니스 요구에 맞춰 AI 모델 개선 및 기능 확장 가능.

- 최신 AI 기술과 GPT 모델을 활용해 혁신적인 기능 도입 가능.

4) 비용 절감의 가능성

- 장기적으로 구독형 서비스 대비 더 저렴해질 수 있음.

단점

1) 초기 개발 비용 및 시간 소요

- 맞춤형 챗봇을 구축하려면 높은 개발 비용과 긴 도입 기간이 필요함.

- 전문 인력 확보 및 유지에 따른 리소스 부담이 있을 수 있음.

2) 유지보수 부담

- 시스템 업데이트, 버그 수정, 보안 관리 등의 책임을 내부에서 해결해야 함.

- AI 모델의 학습 및 유지보수를 위한 인프라가 필요함.

3) 기술 리스크

- AI 기술의 발전 속도를 따라가기 위한 지속적인 투자 필요.

- 초기 설정 후 원하는 성능을 발휘하기까지 예기치 않은 문제 발생 가능성.

비교 정리

7. 예비 창업자들을 위한 조언

Eugene은 자신의 경험을 바탕으로 다음과 같은 조언을 전합니다:

8. 결론: AI 시대의 새로운 기회

Eugene Kadzin의 이야기는 AI 기술이 가져온 새로운 기회의 한 예시입니다. 그의 성공은 단순히 운이 좋았거나 뛰어난 기술력만으로 이루어진 것이 아닙니다. 그것은 시장의 니즈를 정확히 파악하고, 그에 맞는 솔루션을 개발하며, 끊임없이 혁신을 추구한 결과입니다.

AI 기술은 계속해서 발전하고 있고, 이는 우리에게 무한한 가능성을 제시합니다. 하지만 동시에 이 기술을 어떻게 활용할 것인가에 대한 책임도 따릅니다. Eugene의 말처럼, AI는 단순한 도구일 뿐입니다. 중요한 것은 이 도구로 어떤 가치를 창출할 수 있느냐 하는 것입니다.

"AI는 우리의 경쟁자가 아니라 동반자예요. 우리가 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 세상은 더 나은 곳이 될 수 있습니다. 여러분이 바로 그 변화의 주역이 되길 바랍니다."

Eugene Kadzin의 이 말로 우리의 이야기를 마무리하고자 합니다. AI의 시대, 여러분은 어떤 이야기를 써내려가고 싶으신가요? 그 여정이 시작되기를 기대합니다.

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