01
콘텐츠 제작에 너무 많은 시간이 들었습니다
블로그 글 한 건을 만들기 위해 자료 조사부터 채널별 재작성까지 모두 사람이 수행했습니다.
- 일반 글 작성에 2~4시간 소요
- 협력사 소개 글은 회사별로 직접 조사
- 블로그·인스타그램·트위터·네이버를 별도 운영
- 담당자 역량과 컨디션에 따라 품질 편차 발생
AI TRANSFORMATION CASE STUDY
체인로지스, 콘텐츠 제작과 고객 상담을 AI 에이전트로 자동화하다
월 40만 건의 배송을 처리하는 물류 기업 체인로지스는 반복적인 마케팅 업무와 정형화된 고객 문의를 두 개의 AI 에이전트로 전환했습니다. 사람이 직접 하던 자료 조사, 글 작성, 배송 조회, FAQ 응대를 자동화해 더 빠르고 일관된 운영 체계를 구축한 사례입니다.
40만 건월간 배송 처리 규모
95%FAQ 수준의 정형 문의 비중
2~4시간 → 1~3분일반 블로그 글 작성
24/7야간·휴일 포함 자동 응대
Demo
실제 동작 화면으로 보는 시연 영상
체인로지스에 도입된 AI 자동화 에이전트가 실제로 어떻게 동작하는지 화면으로 직접 확인해보세요.
The Challenge
성장의 발목을 잡는 반복 업무
체인로지스의 문제는 업무 난도가 아니라 반복성과 운영 공백이었습니다. 콘텐츠를 하나 만들 때마다 같은 조사와 편집을 반복했고, 고객 문의가 들어올 때마다 배송 데이터를 직접 조회해야 했습니다.
02
단순 문의에도 매번 데이터 조회가 필요했습니다
문의의 대부분은 정형화되어 있었지만, 답변하려면 관제 시스템을 직접 확인해야 했습니다.
- 주간 1명·야간 1명이 관제와 CS를 병행
- 23시 이후와 휴일에는 즉시 응대가 어려움
- 구매자 문의가 화주사 문의로 확대
- 상담 이력이 체계적으로 축적되지 않음
Solution 01
콘텐츠 자동화 에이전트
주제 또는 협력사 URL만 입력하면 AI가 자료를 조사하고 글을 작성한 뒤, 블로그 발행과 SNS 변환까지 한 흐름으로 처리합니다.
일반 글 작성
주제를 입력하면 자료 조사부터 초안까지 자동으로
사용자가 주제와 카테고리를 선택하면 AI가 최신 자료 조사의 필요성을 판단하고, 필요한 경우 웹 자료를 검증한 뒤 미리 설정된 스타일에 맞춰 글을 작성합니다.
주제·키워드 입력
글의 목적과 카테고리만 지정합니다.
자료 자동 조사
필요한 경우 관련 자료를 검색하고 적합성을 검증합니다.
스타일 기반 작성
사전에 정의된 톤, 필수 단어, 태그를 일관되게 반영합니다.
협력사 콘텐츠
홈페이지 URL 하나로 협력사 소개 글 완성
협력사 홈페이지를 직접 탐색할 필요가 없습니다. AI가 회사명, 주요 서비스, 특징을 분석하고 적절한 이미지까지 선별해 소개 글을 작성합니다.
BEFORE
3~5시간
- 홈페이지 직접 탐색
- 회사 정보 수기 정리
- 이미지 별도 수집
AFTER
2~5분
- URL 입력
- 핵심 정보 자동 추출
- 초안과 이미지 자동 구성
운영 자율화
개발자 없이도 프롬프트와 운영 규칙을 직접 관리
태그, 필수 단어, 카테고리, 채널별 프롬프트를 웹 화면에서 수정할 수 있어 운영 정책 변경을 위해 별도 개발 배포를 기다릴 필요가 없습니다.
- 자연어 피드백으로 글 수정
- 수정 전후 버전 자동 기록
- Ghost CMS 자동 발행
- 인스타그램·트위터·네이버 형식 자동 변환
한 번의 승인으로 블로그 발행과 채널별 변환을 동시에
콘텐츠를 플랫폼마다 다시 작성하는 대신, 하나의 원본을 채널별 문법과 톤에 맞게 자동 변환합니다.
Solution 02
카카오톡 CS 자동화 에이전트
고객 메시지를 이해하고 필요한 정보를 수집한 뒤, 관제 시스템 API와 Knowledge Base를 활용해 수 초 내에 답변합니다.
STEP 01
문의 이해
메시지에서 운송장 번호와 주문번호를 추출하고 문의 유형을 분류합니다.
STEP 02
실시간 조회
관제 시스템 API에서 배송 상태, 기사 위치, 예상 도착 시간을 조회합니다.
STEP 03
즉시 응답
카카오톡 카드형 메시지로 구체적이고 이해하기 쉬운 답변을 제공합니다.
STEP 04
상담원 연결
복잡하거나 강도가 높은 문의는 대화 요약과 긴급도를 함께 전달합니다.
BEFORE
상담원이 매번 관제 시스템을 확인
- 답변까지 수 분에서 수십 분
- 23시 이후·휴일 즉시 대응 불가
- 반복 문의로 인력 피로 누적
- 상담 데이터의 체계적 축적 부족
AFTER
AI가 1차 문의를 수 초 내 처리
- 24시간 365일 자동 응대
- 배송 데이터 API 자동 조회
- 80~90% 자동 처리 목표
- 전수 로깅과 문의 패턴 분석
사람이 필요한 순간에만 사람이 개입합니다
강성 민원, 분류 불가 문의, 정보 수집 실패, 고객의 상담원 요청 등 명확한 조건에서만 에스컬레이션하여 상담원이 복잡한 문제 해결에 집중하도록 설계했습니다.
완전 해소23시 이후 야간 CS 미대응 구간 (가장 강력한 도입 효과)
약 80%화주사로 확대되던 2차 문의 자동 해소
80~90%AI 자동 처리 목표 비율
수 초1차 응답까지 걸리는 시간
Business Impact
도입 이후 달라진 운영 방식
핵심 변화는 단순한 속도 향상이 아닙니다. 업무 표준화, 운영 공백 해소, 데이터 축적까지 하나의 시스템 안에서 가능해졌습니다.
콘텐츠 생산량 확대
월 20건+
월 2~3건 수준이던 블로그 발행을 월 20건 이상으로 확대하고, 별도 대체 채용 없이 멀티채널 운영을 지속할 수 있게 되었습니다.
운영 품질 표준화
- 필수 태그와 단어 누락 방지
- 모든 글에 동일한 스타일 가이드 적용
- 수정 이력과 상담 이력 자동 축적
- 비개발자도 설정을 즉시 변경
- 센터별·유형별 문의 패턴 분석
| 업무 항목 | 도입 전 | 도입 후 | 절감 효과 |
|---|---|---|---|
| 일반 블로그 글 작성 | 2~4시간 | 1~3분 | 약 97% |
| 협력사 소개 글 작성 | 3~5시간 | 2~5분 | 약 97% |
| 글 수정 | 30분~1시간 | 30초~1분 | 약 97% |
| SNS 변환 | 1~2시간 | 약 1분 | 약 98% |
| 네이버 블로그 변환 | 20~30분 | 약 10초 | 약 99% |
| 글쓰기 스타일 변경 | 1~2일 | 즉시 | 100% |
Rollout Strategy
리스크를 낮추는 단계적 도입
CS 자동화는 처음부터 모든 문의를 맡기지 않고, 야간의 단순 배송 조회부터 시작해 데이터와 운영 경험을 축적하며 확장합니다.
야간 B2C 문의 중 배송 조회와 FAQ부터 적용
24시간 운영과 클레임 접수까지 확대
화주사 B2B CS와 정산·SLA 조회 추가
로그 기반 최적화와 전화 CS 확장 검토
AI는 반복 업무를 없애고, 사람은 더 중요한 판단에 집중합니다
체인로지스의 AX는 단순히 챗봇이나 콘텐츠 생성기를 추가한 프로젝트가 아닙니다. 실제 업무 흐름과 내부 시스템을 연결해 운영 방식 자체를 재설계한 사례입니다.
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