인더뉴스 김진희 기자ㅣ “AI 챗봇 등 4차 산업혁명의 혁신 기술을 유통 현장에 접목 시키기 위해 노력하고 있습니다.”
30일 신세계백화점은 내일(31일)부터 신세계백화점 챗봇인 ‘S봇’을 선보인다고 밝혔다. S봇은 24시간 365일 운영되는 1:1 고객 상담 서비스다.
신세계백화점은 지난해 신세계I&C·구글과 AI·머신러닝 기술 공동 연구를 위한 MOU를 체결한 바 있으며 인공지능을 활용한 다양한 쇼핑서비스를 개발 중이다.
이번에 선보이는 ‘S봇’은 신세계I&C가 개발한 구글 기술 기반의 쇼핑 전용 챗봇 플랫폼 ‘사이보그(Saibog, SHINSEGAE AI Bot on Google)’가 활용됐다.
이용 방법은 ▲신세계백화점 모바일 앱 ▲신세계백화점 홈페이지 ▲콜센터 상담 중 장문 메시지(LMS) 이용하는 경우 ▲향후 네이버 검색인 ‘네이버톡톡’ 통해 ▲AI 스피커인 ‘구글홈’을 통한 경우 등 총 5가지이다.
신세계백화점은 S봇 도입이 고객 편의 제공은 물론, 회사의 업무 효율성 강화에도 도움이 될 것으로 기대중이다. 시작은 가장 도입효과가 큰 CS부터 시작해, 백화점 전 서비스 영역으로 확대하고 S봇의 활용성을 지속적으로 높여나간다는 계획이다.
예를 들어, 기존에 전화로만 운영되던 신세계백화점 통합 콜센터의 경우 ▲매장연결 ▲브랜드 문의 ▲휴점일 ▲영업시간 등 단순 상담 문의가 70% 이상을 차지하고 있다.
신세계백화점측은 “이런 유형의 문의는 챗봇으로 시스템화 하기에도 좋아, 실제 이용자들이 편리하게 이용할 수 있을 것으로 예상된다”며 “이렇게 업무 효율성이 높아지면 직원들의 만족도도 높아질 것으로 기대하고 있다”고 말했다.
단순 상담 업무에 투입되는 시간이 사라지면서, 더욱 다양한 고객 응대를 할 수 있는 시간도 늘어날 것이란 설명이다.
특히, 챗봇 도입으로 보다 폭넓은 응대가 가능해질 것이란 분석이다. 기존 콜센터는 오전 10시 30분부터 저녁 8시30분까지 제한된 인력과 시간으로 운영됐었으나, 챗봇은 24시간/365일 운영이 가능하다.
지난해 챗봇을 시작한 신세계 온라인몰 ‘SSG닷컴’의 경우, 전체 CS 상담 문의 중 셀프 처리가 가능한 24% 유형에 인공지능 서비스가 자동 응대하는 방식으로 운영중이다. SSG닷컴은 고객 문의 유형을 8가지로 분류해 총 318개의 시나리오를 만들었다.
신세계백화점에 따르면 실제로 SSG닷컴 서비스 시행 후, 지난해 상반기 챗봇 이용이 하루 평균 3000건을 넘긴 반면, 전화 문의 건수는 월 평균 9% 감소했다. 이메일 상담은 32.4%나 줄어들었다.
신세계백화점은 “디지털과 인공지능이 우리 사회 화두로 떠오른 만큼 그간 다양한 혁신 기술을 유통 현장에 접목하기 위해 노력해왔다”고 강조했다.
지난달 공식 홈페이지인 ‘신세계닷컴’을 대대적으로 개편해 세분화 된 쇼핑 정보를 선보이는 것은 물론, SSG닷컴과 연동해 상품을 바로 구매할 수 있는 옴니채널 기능도 강화했다.
인공지능을 접목한 ‘퍼스널 쇼퍼(personal shopper)’ 서비스인 ‘S마인드’도 홈페이지에 적용했다. ‘S마인드’란 고객 개개인의 쇼핑 패턴을 분석해, 선호하는 브랜드와 쇼핑정보를 분석하고 맞춤형 쇼핑 정보를 제공하는 서비스다.
지난해 12월부터는 ‘종이 없는 백화점’을 내세우며 ‘전자가격표시기’를 도입하기도 했다. 전자가격표시기는 과거 종이에 표시했던 상품의 가격 등을 전자 종이와 같은 디지털 장치를 활용해 표시하는 방식이다.
기존 종이 가격표는 용지·코팅 등 소모품이 많이 필요했으나, 디저털로 전환하면서 불필요한 인쇄 작업을 줄였다는 설명이다. 또, 전자가격표시 도입 이후 관련 업무에 투입되는 시간은 일주일에 3.8시간으로, 기존 종이 가격표 사용 전보다 10분의 1 수준으로 단축됐다.
작년부터 신세계백화점 식당가에 도입된 ‘스마트 대기 시스템’도 고객들의 호응이 좋다는 설명이다. 식당 앞에서 기다릴 필요 없이 이름만 올려놓으면 모바일로 알려주는 서비스다.
조우성 신세계백화점 디지털이노베이션 담당 상무는 “AI 챗봇 등 4차 산업혁명의 혁신 기술을 유통 현장에 접목 시키기 위해 노력하고 있다”며 “고객 편의와 직원들의 업무 효율을 높이는 다양한 디지털 시스템을 개발해나갈 것”이라고 말했다.
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