[Tech blog] 🚨난이도 상 주의🚨 국내 1위 자동차 금융사의 해외지사에 Amazon Connect기반 통합 컨택센터 구축하기

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.