[AWS SUMMIT 2025] 24시간이 모자라던 고객센터, Amazon Connect로 시간을 되찾다!

들어가며

24시간이 모자라던 고객센터, Amazon Connect로 시간을 되찾다!

🎙️고정현 CXE 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS

🎙️배경완 CXE 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS

🗂️ 세션 토픽: 애플리케이션 및 비즈니스 현대화

최근 리서치 보고서에 따르면, 기업들은 고객 이니셔티브를 위해 다음 사항들을 주요 전략으로 삼고 있습니다.

• 고객 서비스 채널의 통합: 전화, 채팅, 이메일 등 어떤 채널을 통해 문의하더라도 고객에게 일관되고 높은 수준의 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
• 자동화된 고객 서비스 및 셀프 서비스 강화: 셀프 서비스와 자동화된 처리를 통해 컨택트 센터의 생산성을 높이고 비용을 절감하는 방향으로 나아가고 있습니다. 최근 리서치에 따르면 전체 고객 문의의 49%가 셀프 서비스로 시작되며, 이 중 41%는 AI 기술을 통해 해결되고 있다고 합니다.
• 머신 러닝 기반 고객 피드백 감정 분석 및 AI 및 생성형 AI 기술의 활용: AI 기술과 생성형 AI(Generative AI)를 활용하면 복잡한 대화 처리, 상담 요약, 지식 기반 FAQ, 챗봇 구현 등을 간편하게 수행할 수 있게 되었습니다. 특히 생성형 AI는 상담사의 많은 업무를 보조 또는 대체하여, 보다 복잡하고 의미 있는 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

이번 ‘24시간이 모자라던 고객센터, Amazon Connect로 시간을 되찾다!’세션에서는 AWS의 클라우드 컨택센터 서비스인 Amazon Connect의 최신 기능과 활용 사례를 소개했습니다. AWS CXE 전문 솔루션즈 아키텍트가 가상의 리테일 기업 고객 시나리오를 바탕으로 다양한 데모를 시연했습니다.

통합된 멀티 채널 지원 및 개인화된 경험 제공

Amazon Connect는 전화, 채팅, 이메일 채널을 네이티브하게 지원합니다. 하나의 Contact Flow만 개발하면 여러 채널에 통합 적용할 수 있어, 시스템 별로  각기 다른 인터페이스를 개발해야 하는 번거로움을 줄여줍니다. 효율적인 멀티 채널 사용을 위해서는 고객 데이터의 통합이 중요합니다. Customer Profiles(고객 프로필) 기능을 통해 분산된 고객 데이터를 통합 가능하고, 어떤 채널로 문의가 들어오든 동일한 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다

Demo 1 생성형 AI 기반 이메일 자동 답변

이 데모 시나리오는, 고객이 모바일 앱을 통해 관심 상품에 대해 문의를 보내면 Amazon Connect를 통해 문의가 접수되고, Amazon Bedrock을 활용해 자동으로 답변을 생성한 후 Amazon SES를 통해 이메일로 회신하는 구조입니다. 상담사의 개입 없이 빠르고 개인화된 고객 응대 가능함을 보여주었습니다.

다음 아키텍처를 기반으로 구현 가능합니다.① 고객이 이메일로 문의를 보내면, ② Amazon SES를 통해 해당 이메일이 Amazon Connect 플로우로 전달됩니다. ③ 이후 플로우 내에서 Amazon Bedrock과 연동된 AWS Lambda가 트리거되며, AI 기반 자동 응답 생성 프로세스가 시작됩니다. ④ Amazon Bedrock은 고객의 문의 내용을 이해한 후 적절한 응답을 생성하고, ⑤ 필요 시 Amazon OpenSearch에서 관련 정보를 조회하여 더 정확한 답변을 구성합니다. ⑥ 구성된 답변은 AWS Lambda로 전달됩니다. ⑦ 응답 내용은 Amazon S3에 저장된 후,  ⑧ Lambda를 통해 Amazon SES로 다시 전송되어 ⑨ 최종적으로 고객에게 이메일이 발송됩니다.

자동 이메일은 단순히 문의에 대한 응답에 그치지 않고 고객의 구매 이력을 바탕으로 관련 상품을 개인 맞춤형으로 추천하여 추가 구매를 유도하는 역할도 합니다. 이 모든 과정은 상담사의 개입 없이 실시간으로 처리되므로,

컨택센터 운영 효율성을 획기적으로 높이는 동시에, 부가적인 매출 창출 효과도 기대할 수 있습니다.

자동화 및 AI 기반 셀프 서비스 강화

다음으로 Amazon Connect 가 제공하는 AI 기반 셀프 서비스 기능시연이 이어졌습니다.

Demo 2 셀프서비스 제품 구매

고객이 자동 발송된 이메일을 통해 관심 상품을 확인하고, 구매 문의를 남기면 Amazon Connect 채팅을 통해 VIP 전용 상담을 진행하는 시나리오였습니다. AI 챗봇을 통해 상품의 기능, 구매 후기 등 상세 정보를 대화 형식으로 문의할 수 있습니다.

이 챗봇은 Amazon Q in Connect 를 이용하여 별도의 시나리오 개발 없이, 기업이 보유한 상품 정보, 후기 등의 학습 데이터만으로 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한, Step-by-Step Guides기능을 통해 상품 주문이나 결제 등의 정형화된 셀프 서비스도 쉽게 구현가능했습니다. 고객 응대 시나리오는 Flow 기능을 통해개발 지식 없이도 쉽게 구성할 수 있으며, AWS Lambda를 사용하여 타 시스템과의 연동도 가능합니다.

Amazon Q in Connect 는 AI 에이전트 및 프롬프트 커스터마이징을 통해, 환불/교환 등 시나리오에 맞게 설정 가능합니다. 대시보드에서 문의 수, 상담사 라우팅 수, 처리 완료 건수 등의 메트릭 데이터를 제공하여

셀프 서비스 운영의 효율성도 확인이 가능합니다.

상담원 효율성 및 고객 경험 향상

경우에 따라 복잡한 문제를 직면했을 경우 등에는 상담원 연결이 필요합니다. Amazon Connect 는 AI 지원 기능을 통해  상담원이 고객 문의를 보다 쉽게응대하고 고객 만족도 향상과 후처리 시간을 단축하도록 도움을 줍니다.

Demo 3 상담지원

다음으로  하자가 생긴 상품에 대한 교환 과정을 시연했습니다. 고객은 배송받은 티셔츠에 이물질이 있어 고객센터에 전화를 걸고, 상담원은 Amazon Connect의 다양한 상담원 지원 기능을 통해  빠르고 효율적으로 고객 응대를 완료하였습니다.

통합 상담원 워크스페이스: 상담원이 고객 전화를 받으면 고객의 기본적인 정보, 과거 문의 이력, 구매 내역 등 종합적인 정보를 한곳에서 바로 확인할 수 있기때문에 신속하게 상담을 시작할 수 있습니다. 외부 앱도 쉽게 내장하여 하나의 애플리케이션에서 필요한 업무를 모두 처리할 수 있습니다.

실시간 대화 분석 및 스크립트 변환: 고객과 상담원 간의 대화 내용이 실시간으로 텍스트로 변환되어 화면에 표시됩니다. 상담원이 대화를 놓치더라도 텍스트를 보고 이어갈 수 있으며, 특정 키워드 감지 시 관리자에게 알림을 보내는 등의 지원도 실시간으로 제공가능합니다.

상담 지원: 고객 질문에 대해 관련된 답변이나 가이드를 실시간으로 자동으로 추천해 줍니다. 추천된 정보를 통해 효율적인 응대가 가능하며, 필요한 경우 원본 문서를 함께 확인할 수도 있습니다. 상담원은 해당 기능을 통해 제품 교환에 대한 가이드를 자동으로 추천받았습니다. 상담원은 해당 가이드를 참고해 고객에게 사진 업로드가 필요함을 안내하고, 카카오톡 등으로 업로드 링크를 전송합니다. 고객이 사진을 업로드하면, 해당 파일은 자동으로 상담원 워크스페이스의 케이스 페이지에 연동되어 나타납니다.

AI 기반 기능: Amazon Bedrock 과 연동하여 상담원이 지켜야 할 준수 사항을 스스로 체크하거나, 제품 교환과 같은 특정 업무 프로세스를 처리할 수 있는 버튼을 제공하여 가이드에 따라 쉽게 업무를 진행할 수 있도록 돕습니다. 상담원은 업로드된 파일을 확인한 뒤, AI 추천 버튼을 활용해 제품 교환 프로세스를 진행합니다. 고객이 다른 주문 건의 배송 상태도 함께 문의하자, 상담원은 워크스페이스에 연동된 외부 앱을 통해 실시간 정보를 확인하고 안내합니다. 통화가 종료되면 대화 내용이 자동으로 요약되어, 상담원의 후처리 작업도 간편하게 완료됩니다.

관리자 운영 효율화

Amazon Connect는 AI 기능을 활용해 고객센터 운영 효율을 높이고, 고객 만족도 향상을 위한 다양한 업무를 지원합니다.

Demo 4 지속적인 고객 서비스 개선

고객 응대 후, 고객은 설문조사에 응답하여 만족도, 추천 의사, 추가 의견 등을 제공합니다. 이 데이터를 AI 기술과 함께 통합 분석함으로써, 서비스 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

통합 데이터 활용: 설문조사 등으로 수집된 고객 피드백과 운영 데이터를 통합해 Amazon QuickSight나 Tableau 등 BI 툴에서 시각화 및 분석할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 개선에 필요한 인사이트를 확보할 수 있으며, 기본 제공 통계 외에도 커스터마이징이 용이합니다.

실시간 모니터링 및 자동 알람: 콜 인입량, 대기 시간, 상담원 상태 등의 운영 현황을 실시간 대시보드로 확인할 수 있으며, 대화 중 부적절한 표현 감지 또는 후속 조치 필요 시 관리자에게 자동 알림을 보내거나, 관련 부서로 정보를 전달하는 자동화된 대응도 가능합니다.

AI 기반 상담 품질 평가: 생성형 AI를 활용하여 전체 콜에 대한 자동화된 상담 평가가 가능합니다. 물리적인 한계로 일부만 평가하던 것에서 벗어나 데이터 왜곡 없이 전체적인 상담 품질을 파악할 수 있습니다. 평가 요약, 고객 감정 변화, AI 추천 평가 및 근거 등을 제공하여 평가 효율성이 향상되며 이를 백엔드에서 자동으로 처리되도록 구성할 수도 있습니다.

마무리하며

Amazon Connect는 클라우드 기반 컨택센터 솔루션으로, 채널 통합, 셀프 서비스 자동화, AI 및 생성형 AI 활용 등 최근 고객센터 트렌드에 부합하는 다양한 기능을 제공합니다. 일부 기능은 아직 서울 리전에서 지원되지 않지만, 본 세션을 통해 Amazon Connect가 개인화된 서비스 제공, 고품질 셀프 서비스 지원, 상담 업무 효율성 향상, 관리자 운영 개선 지원 등 여러 측면에서 컨택 센터가 변화하는 고객 기대에 효과적으로 대응할 수 있음을 알 수 있었습니다.

글 │ │메가존클라우드, Cloud Tech Unit (CTU), AWS Account SA, 정은영 매니저