AI 자동화 · 고객 문의 운영

고객 문의 통합과 AI 답변 초안 도구 개발 ✅

Overview

고객 문의 처리에 드는 시간을 줄이기 위해, 과거 답변을 바탕으로 답변 초안을 만들어 주는 AI 도구를 기획하고 개발했습니다. 1주간 개발과 테스트를 거쳐 실무에 적용했고, 건당 처리 시간을 10~20분에서 3분으로 줄이고 당일 답변률을 70%에서 100%로 높였습니다.

Company

오픈패스 · 재직

Role

PM · 기획 및 개발

Scope

요구사항 정의 · 어투 가이드 · 도구 구현 · 과거 문답 이관 · 배포

Team

1인 (기획, Claude Code로 개발) · 운영 담당자 2명 사용

Period

2026-07 ~ 2026-08 (약 1개월)

문제

같은 회원의 이전 문의를 시트와 메일함에서 일일이 탐색
반복 문의도 매번 정책 확인 후 새로 작성, 건당 10~20분
담당자마다 어투와 답변 형식 제각각
기록 부담으로 실제 문의의 약 30% 누락, 당일 답변률 70%

가설

이전 대화와 비슷한 답변을 찾아 초안까지 만들면 처리 시간이 줄어든다
어투 가이드를 초안에 항상 넣으면 누가 답해도 같은 형식으로 나간다
저장을 처리 흐름에 넣으면 기록이 빠지지 않는다

솔루션

문의 붙여넣기 → 같은 회원의 이전 대화 자동 조회
과거 문답 550건 중 유사 답변 4건 + 어투 가이드와 채널 규칙으로 초안 생성
담당자 검수 후 저장, 확정 답변은 히스토리로 축적
Gemini, Render, Sheets 무료 조합으로 팀 공용 운영

검증

건당 처리 시간 10~20분 → 3분, 당일 답변률 70% → 100%
검수에서 어투를 고치는 일이 거의 없어짐
기록률 70% → 100%, 참고 문답 320건 → 550건

Background

배경

1. 서비스 맥락 및 프로젝트 배경

오픈패스는 디자이너 대상 교육 플랫폼으로, 고객 문의가 플랫폼 1:1 문의, Gmail, 카카오톡 채널, 인스타그램 DM, 텀블벅 메시지, 클래스 QnA, 전화까지 7개 채널로 월 20~30건 들어옵니다. 전담 CS 인력 없이 운영 담당자 2명이 다른 업무와 함께 응대를 맡고 있었습니다.
CS 관리 정책으로 채널별 담당자와 당일 답변 원칙을 정하고 관리 시트에 문의와 답변을 기록해 왔지만, 기록이 쌓일수록 이전 문의를 찾고 기록하는 시간도 함께 늘었습니다.

2. 기존 업무 흐름 (As-Is)

도구를 만들기 전, 문의 한 건은 다음 순서로 처리됐습니다. 담당자 자가 측정 기준 건당 10~20분이 걸렸습니다.

문의 확인 (1~2분): 채널별 앱과 메일함을 각각 열어 확인
이전 문의와 정책 확인 (3~5분): 같은 회원이 전에 뭘 물었는지 시트와 메일함을 뒤져 찾고, 환불, 연장 같은 정책은 문서를 다시 확인
답변 작성 (5~10분): 비슷한 문의에 뭐라고 답했는지 시트에서 찾거나 기억에 의존해 새로 작성하고, 필요하면 Gemini로 문장을 다듬어 발송. 채널별 형식(1:1 문의는 한 번에, 카카오는 짧게, 메일은 격식)도 담당자가 그때그때 판단
기록 (2~3분): 채널, 문의자, 연락처, 유형, 요약, 처리 상태 등을 시트에 직접 입력

단계마다 사람이 찾고, 쓰고, 옮겨 적어야 하는 구조라 문의가 몰리는 날에는 답변이 늦어지거나 기록이 빠졌습니다.

2024년 10월부터 운영한 고객문의 관리 시트 — 문의마다 직접 입력 (문의자 정보와 문의 내역은 블러 처리)

Problem

문제

이전 문의를 찾는 데 시간이 오래 걸림

같은 회원이 다시 문의하면 이전에 무엇을 물었고 어떻게 처리했는지 시트와 메일함에서 일일이 찾아야 했습니다. 채널이 다르면 찾지 못하는 경우가 많았고, 환불, 연장처럼 이전 처리 내역이 중요한 문의에서 특히 문제가 됐습니다.

비슷한 문의에도 매번 처음부터 답변 작성

상위 3유형이 전체의 72%를 차지할 만큼 비슷한 문의가 반복됐지만, 과거 답변을 바로 꺼내 쓸 방법이 없어 매번 정책을 확인하고 처음부터 작성했습니다. 건당 10~20분이 걸리는 가장 큰 원인이었고, 답변이 다음 날로 밀려 당일 답변률은 70%에 머물렀습니다.

담당자에 따라 답변 어투와 대응이 달라짐

담당자가 바뀌면 인사말, 문단 구조, 안내 범위가 달라졌습니다. 같은 질문에 다른 어투로 답이 나가는 경우가 있었고, 이는 결국 문의한 사용자마다 다른 경험으로 이어졌습니다.

수동 기록으로 인한 기록 누락 발생

여러 채널로 들어온 문의와 답변을 시트에서 관리했지만, 문의마다 여러 항목을 손으로 입력해야 해서 기록이 빠지는 경우가 잦았습니다. 실제 문의 대비 약 30%가 시트에 남지 않았습니다.

Hypothesis

가설과 목표

가설 1 · 같은 회원의 이전 대화와 비슷한 과거 답변으로 초안까지 만들면, 담당자는 찾고 쓰는 대신 검수만 해 처리 시간과 답변 지연이 줄어든다

검증 지표 건당 처리 시간, 당일 답변률
목표 10~20분 → 5분 이내, 당일 답변률 70% → 90% 이상

가설 2 · 어투 가이드와 채널별 규칙을 초안마다 넣으면, 담당자가 바뀌어도 같은 어투와 채널에 맞는 형식으로 답변이 나간다

검증 지표 검수 단계에서 어투와 형식을 고치는 빈도
목표 담당자별 제각각 → 공통 어투 가이드

가설 3 · 답변을 확정하는 단계에서 저장하고 유형과 날짜를 자동으로 채우면, 따로 기록하지 않아도 모든 문의가 남는다

검증 지표 실제 문의 대비 히스토리 저장 비율
목표 기록률 70% → 100%

Solution

솔루션 작동 방식

접수된 문의를 붙여넣으면 아래 순서에 따라 초안이 생성되고, 담당자는 초안을 기반으로 빠르게 답변할 수 있습니다. 답변한 내용은 히스토리에 기록되어 다음 초안의 참고 답변으로 쓰입니다.

입력: 채널(7개 중 선택), 문의자 정보, 문의 원문을 도구에 붙여넣습니다.
회원 이전 대화 조회: 이메일, 전화, 이름으로 히스토리를 찾아 같은 회원의 이전 문의와 답변을 함께 보여줍니다.
유형 분류와 유사 문답 검색: 문의 유형 6종(결제·환불, 강의·세미나, 기능 오류, 계정, 증빙, 기타)을 자동 분류하고, 과거 문답 550건 중 가장 비슷한 4건을 고릅니다.
초안 생성: 어투 가이드, 유사 답변 4건, 채널별 규칙, 회원 이전 대화를 함께 넣어 오픈패스 어투의 초안을 만듭니다. 문의에 없는 정책, 수치, 처리 결과는 단정하지 않고 [확인 필요]로 표시합니다.
검수·저장: 담당자가 고칠 부분만 고쳐 발송하고 저장합니다. "더 짧게", "환불 여부는 확인 필요로" 같은 의견을 적으면 그 방향으로 다시 씁니다. 확정 답변은 히스토리에 쌓입니다.

답변 초안이 만들어지는 순서와, 초안이 참고하는 세 가지 규칙(어투 가이드, 채널 규칙, 사실 관계 규칙)

사용 도구

용도	도구
구현	Claude Code
답변 초안 생성	Gemini 2.5 Flash (무료 등급)
히스토리 저장소	Google Sheets
서버	Render 무료 등급
서버 잠들기 방지	GitHub Actions 주기 호출

답변 초안 화면 — 이메일로 같은 회원의 이전 대화 2건을 찾고, 참고 답변 4건과 함께 이어지는 초안을 생성 (익명화 데이터, 예시 문의)

히스토리 — 채널과 유형 필터, 검색, CSV 내보내기. 확정 답변이 쌓여 다음 초안의 참고 답변으로 쓰임 (이름 익명화)

How

실행 과정

1. 기존 시트 진단과 요구사항 정리

기존 시트와 처리 과정을 다시 보며 병목을 찾았고, 매번 새로 쓰는 답변과 손으로 하는 기록 입력을 핵심 문제로 판단했습니다. 이를 요구사항 문서로 정리하고, "붙여넣기부터 저장까지 한 화면에서 끝낸다"를 설계 기준으로 정했습니다.

2. 어투 가이드와 채널 규칙 문서화

기존 답변에서 여는 인사("안녕하세요, 오픈패스입니다."), 맺음말, 그리고 사과 → 원인 안내 → 조치 방법 → 추가 문의 안내로 이어지는 구조를 뽑아 어투 가이드로 만들었습니다. 또한 채널마다 답변 방식이 달라 채널별 규칙도 문서화했습니다. 두 문서는 초안을 만들 때마다 AI에 함께 전달되어, 공통된 형식을 지키면서 채널에 맞는 답변이 만들어지도록 설계했습니다.

3. Claude Code로 MVP 구현 (1일)

요구사항 문서를 기준으로 코드는 Claude Code가 짜고, 화면 흐름과 초안 규칙을 정하고 결과를 검수하는 일은 직접 맡았습니다. 첫 버전에는 문의를 붙여넣으면 초안이 나오고 저장까지 되는 화면과 함께, 초안이 없는 정책을 지어내지 않도록 막는 규칙, 같은 회원의 이전 문의를 함께 보여주는 기능을 담아 팀이 바로 쓸 수 있게 배포했습니다.

4. 과거 문답 이관 (320건 → 550건)

시트에 정리된 문답은 320건뿐이었고, 나머지 상담 이력은 카카오톡 대화, Gmail, 스크린샷에 흩어져 있었습니다. 카카오톡은 대화 내보내기 기능으로, Gmail은 별도 스크립트로 추출해 도구에 올릴 수 있는 형식으로 한데 모았습니다. 이렇게 모은 문답 약 550건은 히스토리에 쌓여, 초안을 만들 때마다 비슷한 답변과 같은 회원의 이전 대화를 찾는 데 쓰입니다.

5. 테스트와 보완 후 실무 적용

약 1주간 실제 문의로 테스트하며 불편한 점을 보완했습니다. 초안 화면을 다시 설계해 히스토리와 과거 문답 등록을 별도 페이지로 나누고, 회원을 이메일로 찾을 수 있게 입력란을 추가했으며, 문의 유형 자동 분류와 담당자 선택 기능을 붙인 뒤 실무에 적용했습니다. 서버는 Render 무료 등급, 저장소는 Google Sheets로 두어 비용 없이 운영하고 있고, 적용 후에도 초안 시간 초과를 막고 담당자 의견을 반영해 초안을 다시 쓰는 기능을 더했습니다.

Decisions

주요 결정

1. 상용 상담 도구 대신 내부 자동화 도구 제작

채널톡 같은 상용 상담 도구를 쓰면 여러 채널 문의를 한곳에서 받고 AI 상담도 붙일 수 있었지만, 월 구독료에 AI 응답 건당 요금이 더해지는 구조였고 텀블벅이나 클래스 QnA 문의는 연동되지 않았습니다. 월 20~30건 규모에서는 구독 비용보다 문의를 붙여넣는 수고가 작다고 보고, 개발 인력 없이 필요한 기능만 골라 Claude Code로 직접 만들어 무료로 운영하기로 했습니다.

2. 문의를 건별이 아닌 회원 단위 대화로 처리

같은 회원이 다시 문의하면 담당자는 이전에 무엇을 안내했는지 찾아보지 못한 채 답하는 경우가 많았습니다. 문의를 한 건씩 따로 처리하는 대신, 같은 회원의 이전 문답을 찾아 초안에 함께 넘기고 이번 문의를 이전 대화에 이어 쓰도록 규칙을 정했습니다. 이미 안내한 내용은 반복하지 않고, 회원이 이전 요청에 대한 답(원하는 날짜 등)을 보내면 그 내용을 답변에 반영합니다.

3. 히스토리 저장소를 Google Sheets로 전환

처음에는 서버 안의 파일에 히스토리를 저장했는데, Render에서 이 파일을 유지하려면 월 7달러 이상의 유료 디스크가 필요했습니다. 월 20~30건 규모에 고정 비용을 들이는 대신 저장소를 Google Sheets로 옮겨 무료 서버로 운영하고, 팀원이 시트를 열어 기록을 바로 확인할 수 있게 했습니다. 초안 모델도 하루 1,500건까지 무료인 Gemini 무료 등급을 쓰고, 필요하면 설정만 바꿔 Claude로 전환할 수 있게 두었습니다.

Result

검증과 이후 변화

정량적 변화

도구 도입 후 4주간의 고객 문의 처리 결과입니다.

건당 처리 시간

3분

10~20분에서 단축 (초안 생성 20초 + 검수)

당일 답변률

100%

70%에서 개선

기록률

100%

약 70%에서 개선, 저장이 처리의 마지막 단계

가설 검증

가설 1 · 초안 생성: 담당자는 이전 대화와 참고 답변 4건이 붙은 초안을 검수만 하게 되어 건당 처리 시간이 3분으로 줄었고, 다음 날로 밀리는 문의 없이 당일 답변률 100%를 유지
가설 2 · 어투 통일: 두 담당자의 답변이 같은 인사말과 맺음말, 사과 → 원인 안내 → 조치 → 추가 문의 안내 구조로 나가게 되었고, 검수에서 고치는 부분은 어투보다 처리 내용 확인이 대부분
가설 3 · 저장 흐름: 저장이 답변 처리의 마지막 단계가 되면서 짧은 카카오와 DM 문의까지 모두 히스토리에 남아 기록률 100%

구축 전후

항목	이전	이후
참고할 수 있는 과거 문답	시트 320건	약 550건 (카카오 대화, 메일, 스크린샷 문답 추가)
이전 문의 확인	시트와 메일함을 직접 검색	이메일, 전화, 이름으로 자동 조회
답변 작성	비슷한 답변을 찾아 새로 작성	유사 답변 4건을 참고한 초안을 검수
기록	시트에 직접 입력	저장하면 히스토리에 기록
유형별 추이	시트를 직접 집계	히스토리 필터와 CSV로 확인
운영 비용	-	월 0원 (무료 등급 서버와 모델)

Retrospective

배운 점과 아쉬운 점

참고 데이터 활용 규칙 수립의 필요성

AI에게 과거 답변을 참고 자료로 넣자, 초안이 "수강 기간 1주 연장해드렸습니다" 같은 처리 결과까지 그대로 가져왔습니다. 이를 막기 위해 기존 답변의 정책이나 수치, 처리 결과는 그대로 인용하지 않도록 초안 규칙을 따로 만들었습니다. AI에 과거 데이터를 줄 때는 무엇을 따라 쓰고 무엇을 따라 쓰지 말아야 하는지까지 정해 줘야 한다는 것을 배웠습니다.

개인별 AI 활용을 팀 공용 기준으로

도구를 만들기 전에도 담당자마다 Gemini로 문장을 다듬고 있었지만, 무엇을 넣고 어떻게 다듬는지가 사람마다 달라 답변 품질이 제각각이었습니다. 어투 가이드와 채널 규칙을 도구 안에 넣어 누가 초안을 만들어도 같은 기준이 적용되게 했습니다. AI를 각자 잘 쓰는 것보다 같은 규칙으로 쓰게 만드는 것이 팀에서는 더 중요하다는 것을 배웠습니다.

고객 데이터 보호 규칙을 먼저 세워야 하는 이유

과거 카카오 대화 파일을 옮기는 과정에서 개인정보가 담긴 파일이 코드 저장소에 함께 올라갔습니다. 바로 추적 대상에서 빼고 데이터 폴더를 저장소 제외 대상으로 지정했습니다. 고객 데이터를 다루는 도구는 데이터 파일을 저장소에서 빼는 규칙부터 세우고 시작해야 한다는 것을 배웠습니다.

효과 측정 장치와 새 문의 알림을 넣지 못한 점

초안을 그대로 보낸 비율과 수정량을 기록하는 장치를 처음부터 넣지 않아, 처리 시간은 담당자 자가 측정에 의존했습니다. 요구사항에 넣었던 새 문의 알림도 다음 단계로 남아 있어 문의 확인은 여전히 채널별로 합니다. 다음에는 저장 시점에 초안과 확정 답변의 차이를 남겨 채택률을 자동으로 계산하고, 알림을 먼저 붙일 계획입니다.

다른 프로젝트

안재찬 · asa0677@naver.com