[Tech blog] 🚨난이도 상 주의🚨 국내 1위 자동차 금융사의 해외지사에 Amazon Connect기반 통합 컨택센터 구축하기
해당 글은 컨택 센터 운영에 대한 기본적인 이해가 있으며,
Amazon Connect 서비스에 관심이 있는 분들을 대상으로 작성되었습니다.
Amazon Connect 서비스에 관심이 있는 분들을 대상으로 작성되었습니다.
AWS Amazon Connect SDP(Service Delivery Partner)
Amazon Connect는 클라우드 기반의 컨택센터 솔루션으로, 고객 서비스 품질과 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 메가존클라우드는 2023년 AWS Amazon Connect SDP(Service Delivery Partner)로 지정되어, 고객사의 비즈니스 요구에 최적화된 클라우드 기반 컨택센터 구축 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 통해 고객사가 복잡한 온프레미스 시스템 운영 부담을 줄이고, 비용 절감 효과를 얻을 수 있도록 지원해왔습니다.
2024년에는 메가존클라우드 Cloud Technology Center와 메가존 캐나다 법인이 함께 국내 1위 자동차 금융사의 캐나다 법인을 대상으로 약 8개월간 Amazon Connect 전환 프로젝트를 진행했습니다. 기존에 해당 고객사는 금융 고객과 딜러를 각각의 컨택센터에서 응대하며, 언어, 브랜드, 지역별로 업무 시간과 상담사의 스킬셋을 세분화해 운영하고 있었습니다. 또한, C사의 IVR(Interactive Voice Response) 서비스, A사의 PDS(Predictive Dialing System), N사의 WFM(Workforce Management) 등 글로벌 주요 벤더의 다양한 시스템을 활용해 복잡한 서비스 환경을 유지해왔습니다. 메가존클라우드는 이러한 시스템을 Amazon Connect와 Salesforce를 연동한 통합 솔루션으로 전환하며, 운영의 단순화와 효율성 증대를 구현할 수 있었습니다.
이번 글에서는 Amazon Connect를 활용해 고객사의 컨택센터를 통합 구축한 사례를 소개하며, 프로젝트를 진행하며 마주한 주요 과제와 이를 해결해나간 과정을 함께 공유하려고 합니다.
2024년에는 메가존클라우드 Cloud Technology Center와 메가존 캐나다 법인이 함께 국내 1위 자동차 금융사의 캐나다 법인을 대상으로 약 8개월간 Amazon Connect 전환 프로젝트를 진행했습니다. 기존에 해당 고객사는 금융 고객과 딜러를 각각의 컨택센터에서 응대하며, 언어, 브랜드, 지역별로 업무 시간과 상담사의 스킬셋을 세분화해 운영하고 있었습니다. 또한, C사의 IVR(Interactive Voice Response) 서비스, A사의 PDS(Predictive Dialing System), N사의 WFM(Workforce Management) 등 글로벌 주요 벤더의 다양한 시스템을 활용해 복잡한 서비스 환경을 유지해왔습니다. 메가존클라우드는 이러한 시스템을 Amazon Connect와 Salesforce를 연동한 통합 솔루션으로 전환하며, 운영의 단순화와 효율성 증대를 구현할 수 있었습니다.
이번 글에서는 Amazon Connect를 활용해 고객사의 컨택센터를 통합 구축한 사례를 소개하며, 프로젝트를 진행하며 마주한 주요 과제와 이를 해결해나간 과정을 함께 공유하려고 합니다.
Mission 1. 고객용과 딜러용 컨택센터를 각각 구축하고 업무적으로 연동하기
고객사의 비즈니스 요건을 충족하기 위해 ①고객용 컨택센터와 ②딜러용 컨택센터를 별도로 구성해야 했습니다. 이를 위해 Amazon Connect의 인스턴스를 각각 설치하고, 논리적으로 두 개의 독립적인 컨택센터를 구축했습니다. Amazon Connect 로 인바운드 콜이 연결될 때마다 IVR (Call flow)에서 인증 절차를 거쳐 상담이 이루어졌으며, 대부분의 경우 고객용과 딜러용 상담이 별도로 진행되었습니다.
하지만 딜러가 관리 중인 고객의 금융 계약 정보를 수정해야 하는 등의 경우에는 딜러 컨택센터에서 고객 컨택센터로 전화 연결이 필요했습니다. 반대의 경우도 있었습니다. 이러한 인스턴스 간 전화 연결은 큐 타입 빠른 연결(Quick Connect)을 활용하여 구성하였습니다. 고객의 인바운드 콜이 딜러 컨택센터에 연결된 후, 빠른 연결을 통해 Transfer 큐로 라우팅 되었으며, 고객 컨택센터로 전달되었습니다. 이 방식을 통해 고객의 발신 번호를 함께 전달할 수 있었습니다.
다만, 발신 번호 외에도 딜러 코드와 같은 추가 정보를 전달하는 과제가 남아 있었습니다. AWS 리소스를 추가로 이용하기 어려운 여건이었기에 Amazon Connect 내부 기능을 통해 구현해야만 했습니다. 메가존클라우드 CTC는 자체 PoC를 통해 AWS Connect에서 제공되는 Telephony Call Metadata 속성을 활용해 데이터를 전송하는 방식을 택하였고, 성공적으로 해결했습니다.
하지만 딜러가 관리 중인 고객의 금융 계약 정보를 수정해야 하는 등의 경우에는 딜러 컨택센터에서 고객 컨택센터로 전화 연결이 필요했습니다. 반대의 경우도 있었습니다. 이러한 인스턴스 간 전화 연결은 큐 타입 빠른 연결(Quick Connect)을 활용하여 구성하였습니다. 고객의 인바운드 콜이 딜러 컨택센터에 연결된 후, 빠른 연결을 통해 Transfer 큐로 라우팅 되었으며, 고객 컨택센터로 전달되었습니다. 이 방식을 통해 고객의 발신 번호를 함께 전달할 수 있었습니다.
다만, 발신 번호 외에도 딜러 코드와 같은 추가 정보를 전달하는 과제가 남아 있었습니다. AWS 리소스를 추가로 이용하기 어려운 여건이었기에 Amazon Connect 내부 기능을 통해 구현해야만 했습니다. 메가존클라우드 CTC는 자체 PoC를 통해 AWS Connect에서 제공되는 Telephony Call Metadata 속성을 활용해 데이터를 전송하는 방식을 택하였고, 성공적으로 해결했습니다.
Mission 2. 고객용 컨택센터를 Salesforce(CRM)과 연동하기
고객용 컨택센터는 Amazon Connect와 대표적인 CRM 솔루션인 Salesforce를 연동했습니다. Amazon Connect IVR에서 고객 인증을 수행하고, Salesforce 상담사 화면에 실시간으로 고객 정보를 보여주는 시스템을 구현했습니다. 우선 SCV(Salesforce Service Cloud Voice)*를 Amazon Connect를 통합하였습니다. 이후 SCV에서 제공하는 AWS Lambda를 사용하여 IVR에 적용하였습니다. 고객 정보는 고객사에서 Salesforce로 직접 이관하였습니다.
Salesforce와 연동된 IVR 시스템에서는 다음 시나리오를 구성하였습니다. 먼저 전화를 건 고객이 생일, 월 지불 금액 등 인증 정보를 입력합니다. 입력된 고객 정보는 IVR 시스템의 Contact Flow에 구성된 Salesforce 패키지 Lambda 호출 블록으로 전달했습니다. 이후 입력된 데이터를 기반으로 Salesforce 연동 패키지에서 제공되는 REST API 호출 함수를 트리거 하고 SOQL(Salesforce Object Query Language)쿼리를 사용하여 Salesforce에 저장된 고객 데이터를 조회하였습니다. 이후 Lambda에 구성된 인증 토큰을 활용하여 인증이 성공 하면 인증 결과와 고객 정보를 받아 왔습니다. 마지막으로 Salesforce 용 Amazon Connect CTI(Computer Telephony Integration) Adapter로 연동된 Salesforce 상담사 화면에서 고객 데이터를 실시간으로 내보냈습니다.
*SCV(Salesforce Service Cloud Voice)는 음성 통화 데이터를 CRM을 실시간으로 연결하는 기능을 제공하며. Salesforce 플랫폼에서 상담원이 통화 내역, 고객 데이터 등을 실시간으로 조회 및 업데이트할 수 있습니다.
Salesforce와 연동된 IVR 시스템에서는 다음 시나리오를 구성하였습니다. 먼저 전화를 건 고객이 생일, 월 지불 금액 등 인증 정보를 입력합니다. 입력된 고객 정보는 IVR 시스템의 Contact Flow에 구성된 Salesforce 패키지 Lambda 호출 블록으로 전달했습니다. 이후 입력된 데이터를 기반으로 Salesforce 연동 패키지에서 제공되는 REST API 호출 함수를 트리거 하고 SOQL(Salesforce Object Query Language)쿼리를 사용하여 Salesforce에 저장된 고객 데이터를 조회하였습니다. 이후 Lambda에 구성된 인증 토큰을 활용하여 인증이 성공 하면 인증 결과와 고객 정보를 받아 왔습니다. 마지막으로 Salesforce 용 Amazon Connect CTI(Computer Telephony Integration) Adapter로 연동된 Salesforce 상담사 화면에서 고객 데이터를 실시간으로 내보냈습니다.
*SCV(Salesforce Service Cloud Voice)는 음성 통화 데이터를 CRM을 실시간으로 연결하는 기능을 제공하며. Salesforce 플랫폼에서 상담원이 통화 내역, 고객 데이터 등을 실시간으로 조회 및 업데이트할 수 있습니다.
Mission 3. Lambda 호출 시 멀티리전 통신의 안전을 확보하고 레이턴시 이슈 최소화하기
고객사는 AWS Control Tower를 도입해 내부 운영 정책 및 데이터 거버넌스 요건에 따라 대부분의 인프라를 A리전에 구축해 운영하고 있었습니다. 하지만, 비즈니스 요건에 따라 Amazon Connect 서비스를 B리전에 별도로 구성해야 했고, 이에 따라 리전 간 통신 설정이 필수적으로 요구되었습니다. 예를 들어, B리전의 Amazon Connect에서 A리전에 위치한 Redshift(딜러 정보 데이터 저장소)를 조회하는 Lambda 구성이 필요했습니다. 또한, 고객사가 운영 중인 대출 결제 정보와 같은 특정 데이터를 외부에서 조회하는 로직도 구현해야 했습니다.
프로젝트 분석 설계 과정에서 고객사는 데이터 보안과 리전 간 통신 시 레이턴시 문제에 대해 우려를 표했습니다. 이에 대해 AWS의 공식 문서를 바탕으로, 글로벌 백본 네트워크를 기반으로 한 AWS 리전 간 통신이 내부망과 동일한 수준의 안정성을 제공하며, 데이터 전송 시 암호화가 지원된다는 점을 안내하였고, 이를 기반으로 고객사의 요건에 맞춘 서비스 구성을 진행했습니다.
구체적인 해결책으로 Lambda 함수에 Resource-based policy를 적용해 리전 간 리소스 접근을 안전하게 관리했습니다. 또한, 외부 데이터 조회 로직을 구현할 때 Lambda의 8초 타임아웃 문제를 해결하기 위해 로직 최적화 및 Warm State 설정을 적용해 처리 시간을 단축했습니다. 만약 처리 시간이 8초를 초과할 경우 비동기 통신 방식을 도입해 고객의 대기 시간을 최소화하도록 구성했습니다. 이와 같은 방법을 통해 리전 간 통신 환경에서도 고객사의 인프라 요건을 충족하며 안정적인 서비스를 구현할 수 있었습니다.
프로젝트 분석 설계 과정에서 고객사는 데이터 보안과 리전 간 통신 시 레이턴시 문제에 대해 우려를 표했습니다. 이에 대해 AWS의 공식 문서를 바탕으로, 글로벌 백본 네트워크를 기반으로 한 AWS 리전 간 통신이 내부망과 동일한 수준의 안정성을 제공하며, 데이터 전송 시 암호화가 지원된다는 점을 안내하였고, 이를 기반으로 고객사의 요건에 맞춘 서비스 구성을 진행했습니다.
구체적인 해결책으로 Lambda 함수에 Resource-based policy를 적용해 리전 간 리소스 접근을 안전하게 관리했습니다. 또한, 외부 데이터 조회 로직을 구현할 때 Lambda의 8초 타임아웃 문제를 해결하기 위해 로직 최적화 및 Warm State 설정을 적용해 처리 시간을 단축했습니다. 만약 처리 시간이 8초를 초과할 경우 비동기 통신 방식을 도입해 고객의 대기 시간을 최소화하도록 구성했습니다. 이와 같은 방법을 통해 리전 간 통신 환경에서도 고객사의 인프라 요건을 충족하며 안정적인 서비스를 구현할 수 있었습니다.
Mission 4. 아웃바운드 캠페인 및 WFM 구현 – 국내 첫 구축 사례로 시스템 한계 극복하기
Amazon Connect는 IVR서비스 외에도 PDS와 WFM 기능을 제공합니다. 기본적인 기능은 충분히 제공되지만, 프로젝트 진행 당시에는 타사 솔루션이 지원하는 세부적인 옵션까지는 아직 완전히 구현되지 않은 부분이 있었습니다.
PDS 서비스인 Outbound Campaign의 경우, 고객사는 지역, 대출 상황, 언어 등 다양한 조건을 반영해 타겟 고객을 구분하고 있었습니다. 또한, 캠페인은 타임존과 지방 휴일을 고려해 운영되어야 했고, 상담사의 근무 시간 내에서만 진행되어야 하는 조건이 있었습니다. 캠페인 진행 중에 멈추거나 조정할 수 있는 로직도 필요했습니다. 그러나 프로젝트 초기에 이러한 요구사항을 구현하기에는 시스템적인 제약이 있었습니다.
이 문제를 해결하기 위해 AWS Pinpoint와 연동하여, 고객 맞춤형 마케팅 자동화 서비스를 활용했습니다. AWS Pinpoint는 Journey라는 워크플로우 시스템을 통해 작동합니다. 이를 Lambda와 AWS SDK for Python을 이용해 프로그래밍하여 고객 데이터를 세분화하고 지역별 필터링 및 업무 시간 내 캠페인 운영을 자동화했습니다.
고객 데이터를 필터링하고 통합하기 위해, Salesforce와 Redshift에서 데이터를 쿼리하여 매핑한 후, CSV 파일 형식으로 변환해 Amazon S3에 업로드했습니다. 이 CSV 파일은 Amazon Pinpoint의 Base Segment 데이터로 활용되었습니다. 이후, SDK를 이용해 Base Segment를 주기적으로 업데이트하여 Journey가 최신 데이터로 동작하도록 자동화했습니다. 마지막으로, 캠페인이 고객의 타임존과 상담사의 근무 시간에 맞게 실행되도록 AWS Lambda를 사용해 프로그래밍하여 시스템적 제약을 크게 개선할 수 있었습니다.
WFM(Workforce Management)은 과거 데이터를 바탕으로 머신러닝을 활용해 상담사 인력 관리, 예측 및 스케줄링을 지원하는 서비스로, AWS의 지속적인 업데이트를 통해 기능이 개선되고 있습니다. WFM 시스템을 처음 구성할 때 가장 큰 초기 과제는 AWS가 요구하는 형식에 맞춰 데이터를 준비하고 업로드하는 것이었습니다.
Amazon Connect에서 생성된 컨택 데이터는 별도로 가져오는(Import) 과정 없이 자동으로 시스템에 적용됩니다. 그러나 이번 프로젝트는 컨택센터 운영을 하면서 동시에, WFM 기능을 이용하기 위한 과거데이터를 가져와야 했습니다. 기존에 독립적으로 운영되던 IVR과 PDS 시스템에서 데이터를 추출하고, 이를 WFM 시스템에 맞는 형식으로 정제하는 과정이 어려웠습니다. 이 과정에서 AWS에서 임시로 제공하는 데이터 생성기의 도움을 받았습니다.(참고-공식 서비스는 아닙니다.) 이를 통해 고객사의 비즈니스 상황과 기존 데이터를 분석하여 조건에 맞는 데이터를 생성하여 초기 시스템 구축할 수 있었습니다. 이후 실제 데이터가 유입되면서, 스케줄 생성 및 예측 기능을 이용할 수 있었습니다.
Amazon Connect Outbound Campaign과 WFM 서비스는 국내 최초 구축 사례로, 다양한 기술적 도전과 트러블슈팅이 있었습니다. AWS는 고객 피드백을 적극 반영하며 시스템을 지속적으로 개선하고 있으며 메가존클라우드의 기술력을 바탕으로 이러한 한계를 극복할 수 있었습니다.
PDS 서비스인 Outbound Campaign의 경우, 고객사는 지역, 대출 상황, 언어 등 다양한 조건을 반영해 타겟 고객을 구분하고 있었습니다. 또한, 캠페인은 타임존과 지방 휴일을 고려해 운영되어야 했고, 상담사의 근무 시간 내에서만 진행되어야 하는 조건이 있었습니다. 캠페인 진행 중에 멈추거나 조정할 수 있는 로직도 필요했습니다. 그러나 프로젝트 초기에 이러한 요구사항을 구현하기에는 시스템적인 제약이 있었습니다.
이 문제를 해결하기 위해 AWS Pinpoint와 연동하여, 고객 맞춤형 마케팅 자동화 서비스를 활용했습니다. AWS Pinpoint는 Journey라는 워크플로우 시스템을 통해 작동합니다. 이를 Lambda와 AWS SDK for Python을 이용해 프로그래밍하여 고객 데이터를 세분화하고 지역별 필터링 및 업무 시간 내 캠페인 운영을 자동화했습니다.
고객 데이터를 필터링하고 통합하기 위해, Salesforce와 Redshift에서 데이터를 쿼리하여 매핑한 후, CSV 파일 형식으로 변환해 Amazon S3에 업로드했습니다. 이 CSV 파일은 Amazon Pinpoint의 Base Segment 데이터로 활용되었습니다. 이후, SDK를 이용해 Base Segment를 주기적으로 업데이트하여 Journey가 최신 데이터로 동작하도록 자동화했습니다. 마지막으로, 캠페인이 고객의 타임존과 상담사의 근무 시간에 맞게 실행되도록 AWS Lambda를 사용해 프로그래밍하여 시스템적 제약을 크게 개선할 수 있었습니다.
WFM(Workforce Management)은 과거 데이터를 바탕으로 머신러닝을 활용해 상담사 인력 관리, 예측 및 스케줄링을 지원하는 서비스로, AWS의 지속적인 업데이트를 통해 기능이 개선되고 있습니다. WFM 시스템을 처음 구성할 때 가장 큰 초기 과제는 AWS가 요구하는 형식에 맞춰 데이터를 준비하고 업로드하는 것이었습니다.
Amazon Connect에서 생성된 컨택 데이터는 별도로 가져오는(Import) 과정 없이 자동으로 시스템에 적용됩니다. 그러나 이번 프로젝트는 컨택센터 운영을 하면서 동시에, WFM 기능을 이용하기 위한 과거데이터를 가져와야 했습니다. 기존에 독립적으로 운영되던 IVR과 PDS 시스템에서 데이터를 추출하고, 이를 WFM 시스템에 맞는 형식으로 정제하는 과정이 어려웠습니다. 이 과정에서 AWS에서 임시로 제공하는 데이터 생성기의 도움을 받았습니다.(참고-공식 서비스는 아닙니다.) 이를 통해 고객사의 비즈니스 상황과 기존 데이터를 분석하여 조건에 맞는 데이터를 생성하여 초기 시스템 구축할 수 있었습니다. 이후 실제 데이터가 유입되면서, 스케줄 생성 및 예측 기능을 이용할 수 있었습니다.
Amazon Connect Outbound Campaign과 WFM 서비스는 국내 최초 구축 사례로, 다양한 기술적 도전과 트러블슈팅이 있었습니다. AWS는 고객 피드백을 적극 반영하며 시스템을 지속적으로 개선하고 있으며 메가존클라우드의 기술력을 바탕으로 이러한 한계를 극복할 수 있었습니다.
마무리하며
메가존클라우드가 국내 1위 자동차 금융사의 해외 지사에 Amazon Connect를 기반으로 통합 컨택센터를 구축한 사례를 살펴보았습니다.
메가존클라우드는 AWS Premier Consulting Partner로 2,000+개 고객의 클라우드 도입, 최적화 등에 이르는 클라우드 여정을 지원해왔습니다. 또한 앞서 언급하였듯이 AWS의 Amazon Connect SDP(Service Delivery Partner)로서 고객사의 비즈니스 요구에 최적화된 클라우드 기반 컨택센터 도입을 위한 컨설팅 및 구축 서비스를 제공하고 있습니다. 국내뿐만 아니라 해외 기반 서비스도 제공 가능하며, 특히 국내 최초로 Outbound Campaign과 WFM 서비스에 대한 실 구축 경험을 바탕으로 한 전문 컨설팅과 구현 서비스를 제공합니다.
Amazon Connect 기반 컨택센터 도입을 위한 컨설팅 및 구축 서비스가 필요하시거나 간단한 데모를 보고 싶으신 경우, 아래 이메일로 언제든지 문의해 주세요.
👉🏻 온라인 상담 문의
📬 메일 문의: mzc_tm_cloudcc@megazone.com
메가존클라우드는 AWS Premier Consulting Partner로 2,000+개 고객의 클라우드 도입, 최적화 등에 이르는 클라우드 여정을 지원해왔습니다. 또한 앞서 언급하였듯이 AWS의 Amazon Connect SDP(Service Delivery Partner)로서 고객사의 비즈니스 요구에 최적화된 클라우드 기반 컨택센터 도입을 위한 컨설팅 및 구축 서비스를 제공하고 있습니다. 국내뿐만 아니라 해외 기반 서비스도 제공 가능하며, 특히 국내 최초로 Outbound Campaign과 WFM 서비스에 대한 실 구축 경험을 바탕으로 한 전문 컨설팅과 구현 서비스를 제공합니다.
Amazon Connect 기반 컨택센터 도입을 위한 컨설팅 및 구축 서비스가 필요하시거나 간단한 데모를 보고 싶으신 경우, 아래 이메일로 언제든지 문의해 주세요.
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Writer |
– MegazoneCloud, Cloud Technology Center, Global PreSales Team, 정은영 매니저
Technical Review |
– MegazoneCloud, Cloud Technology Center, Specialty PreSales Team, 최진문 매니저
– MegazoneCloud, Cloud Technology Center, Cloud Solutions Architect Team 1, 김현진 팀장
– MegazoneCloud, Cloud Technology Center, Cloud Solutions Architect Team 1, 김지희 매니저
– MegazoneCloud, Cloud Technology Center, Cloud Solutions Architect Tema 2, 박영춘 팀장
– MegazoneCloud Canada, Team Lead Eric Yoon
– MegazoneCloud, Cloud Technology Center, Global PreSales Team, 정은영 매니저
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– MegazoneCloud Canada, Team Lead Eric Yoon
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