고객의 고민

“비슷한 고장인데도 고객들이 매번 전화로 문의하니까 상담 인력 부담이 너무 커요. 간단한 문제는 스스로 해결할 수 있게 하고 싶어요.”

• 반복되는 고장 유형에 대해 매번 상담사 응대 소모
• 상담 내용이 데이터화되지 않아 문제 유형 분석 어려움
• 자가 조치 안내가 수작업으로 이루어져 비효율
• 상담 대기 시간 증가로 고객 불만 유입

 구축 솔루션

“고객 문의 데이터와 AS 이력을 분석해, 주요 고장 유형을 파악하고 자가 해결 가이드를 자동 제공하는 시스템을 구축했습니다.”

 도입 기술 요약

• 텍스트 분석: 고객 문의 텍스트를 NLP 기반 분류
• 클러스터링: 유사 고장 유형 자동 그룹화
• LLM 챗봇 연동: OpenAI 기반 자가 해결형 응답 생성
• 시각화: Power BI 기반 고장 빈도 대시보드 제공

 도입 효과

 고객 피드백

“단순 고장은 고객이 스스로 해결하면서 상담센터는 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 됐습니다.”
고객지원실 장○○ 팀장

 요약 카드

•  고객사: 가전제품 제조사
•  문제: 반복 문의로 인한 상담 리소스 과부하
•  도입 기술: 고장 분석 + 자가 가이드 자동화 + 챗봇 응답
•  성과: 처리량 3배 증가, 대기시간 감소, 상담 품질 향상