Clay, 2만 명 Slack 문의를 10초 만에

요약

• 소수 지원팀이 2만 명 커뮤니티 지원을 인공지능으로 확장했습니다.
• 전체 고객 대화의 90%에 인공지능이 관여해 절반 가까이를 스스로 해결했습니다.
• 통제 가능한 채널에서 검증한 뒤 공개 커뮤니티로 넓혀야 위험을 줄입니다.

2만 명의 커뮤니티와 3명의 지원팀이 마주한 한계

고객 지원 솔루션 기업 Intercom이 공개한 고객 사례에 따르면, 기업의 시장 진출(GTM, Go-To-Market)을 돕는 소프트웨어 기업 Clay는 커뮤니티를 중심으로 빠르게 성장했습니다. Clay는 기업이 이상적인 고객 프로필(ICP, Ideal Customer Profile)을 찾고 데이터를 보강해 마케팅 캠페인을 실행하도록 지원하는 서비스형 소프트웨어(B2B SaaS)를 제공합니다. 제품 특성상 데이터 기반 영업 전략을 고객이 직접 구현하도록 돕는 지원 업무는 고객 유지와 성장의 핵심 동력이었습니다.

초기 Clay는 회원 2만 명 규모의 Slack 커뮤니티를 주된 고객 지원 창구로 활용했습니다. 활발한 커뮤니티는 브랜드의 소중한 자산이었지만, 자동화 장치 없이 수작업으로 문의를 처리하는 구조는 빠르게 한계에 부딪혔습니다. 사소한 기술 질문이 생겨도 고객이 매번 Slack 채널을 찾아와 글을 남겨야 하는 불편도 컸습니다.

당시 고객 지원을 전담하는 팀원은 3명에 불과했습니다. 지원 담당자 한 사람이 매주 처리해야 하는 티켓은 200건을 넘겼습니다. 고객이 급증하는 상황에서 Head of CX인 Jess Bergson은 인공지능 도입 없이는 팀 인원을 두 배로 늘려야만 감당할 수 있다고 판단했습니다.

여기에 더해 지원 요청을 접수된 순서대로만 처리하는 선입선출(FIFO, First-In First-Out) 대기열 구조가 문제를 키웠습니다. 이 방식으로는 인공지능이 즉시 답할 수 있는 단순한 질문을 미리 골라내 빠르게 처리할 방법이 없었습니다. 그 결과 고객은 간단한 질문을 남겨도 답변을 받기까지 4~6시간을 기다려야 했습니다.

팀의 신뢰를 얻고 내부 시스템을 연동해 통제권을 쥐다

Clay는 과중한 업무 부담을 덜고 지원 체계를 정비하기 위해 Intercom의 인공지능 에이전트인 Fin을 도입하기로 결정했습니다. 도구를 선택할 때 가장 중요하게 본 기준은 지원팀의 동의와 고객 경험에 대한 직접적인 통제권이었습니다.

도입 초기 지원팀 구성원 전원이 Fin 시험 과정에 직접 참여했습니다. 인공지능이 자신들의 업무를 없애는 위협이 아니라 반복 업무를 덜어 주는 기회라는 점을 직접 체험하면서 팀 내부에는 막연한 두려움 대신 기대가 형성되었습니다. 설정 방식과 처리 흐름이 투명하게 공개되어 지원팀이 응답 규칙을 직접 통제할 수 있다는 점도 선택의 이유였습니다.

Clay는 기본적인 tier 1 수준의 문의 처리에만 머물지 않았습니다. 기술적인 지식이 필요한 tier 2 문의까지 인공지능이 해결하도록 규칙을 구성했습니다. 여기에 더해 심층적인 분석이 필요한 tier 3 수준의 질문도 다루도록 지원 범위를 넓혔습니다.

단순 안내를 넘어 환불 같은 내부 관리 작업까지 Fin이 직접 수행하도록 내부 시스템을 연결했습니다. Head of Support인 George Dilthey는 복잡한 기술 질문과 환불 시스템까지 연동하자 “무엇이든 할 수 있게 됐다”고 설명했습니다.

실제로는 환불 요청이 들어오면 고객의 계정 인증 정보를 바탕으로 내부 결제 시스템을 자동으로 호출하도록 연결했을 것입니다. 지식 문서 검색만으로는 풀기 어려운 고난도 기술 질문은 분기 규칙을 두어 내부 시스템 데이터를 실시간으로 조회하도록 처리했을 가능성이 높습니다. 시스템 조회가 실패하거나 정책 기준에 맞지 않는 예외 상황이 발생하면, 이전 대화 맥락을 모두 담아 사람 담당자에게 즉시 넘겨주도록 구성했을 것입니다.

인앱 채팅에서 시작해 공개 커뮤니티로 단계를 넓히다

Clay는 한 번에 모든 창구를 바꾸지 않고 단계적으로 적용 범위를 넓혔습니다. 상대적으로 통제하기 쉽고 운영 위험이 낮은 제품 내부 인앱 채팅에 Fin을 먼저 배치해 성능을 검증했습니다.

초기 인앱 채팅 배포 당시 Fin의 문제 해결률은 20%를 기록했습니다. 인앱 환경에서 기본 성능을 확인한 Clay는 다음 단계로 주력 창구인 Slack에 이어 이메일로 적용 대상을 확대했습니다. Slack 환경과 Fin을 연결하기 위해 써드파티 연동 애플리케이션인 Channeled를 활용했습니다.

회원 2만 명이 모인 공개 Slack 커뮤니티에 인공지능을 도입하는 일은 큰 도전이었습니다. 수많은 고객이 지켜보는 공개 공간에서는 사소한 오류도 즉각 드러나기 때문이었습니다. Jess Bergson은 공개 커뮤니티에 인공지능을 내놓는 결정이 “무척 두려웠다”고 회상했습니다. 하지만 실제 출시는 예상보다 훨씬 매끄럽게 진행되었습니다.

실제로는 Channeled가 공개 Slack 채널의 개별 스레드를 Fin 대화 세션과 실시간으로 연결하는 중계 장치로 동작했을 것입니다. 공개 채널 특성에 맞추어 민감한 정보나 위험 신호가 감지되면 즉시 사람 담당자에게 대화를 전달하는 안전장치를 마련했을 가능성이 큽니다. 처음에는 특정 채널에서 Fin의 개입 비율을 낮게 유지하며 검증을 거친 뒤 점차 범위를 넓혀 갔을 것입니다.

10초 만의 답변과 절반의 티켓 해결이 만든 변화

단계적 확장을 거치면서 지원 지표는 크게 달라졌습니다. 현재 Fin은 모든 채널에서 발생하는 고객 지원 대화의 90%에 관여합니다.

인앱 채팅 시작 당시 20%였던 Fin의 자체 해결률은 채널 전체 평균 45~50%로 상승했습니다. 최대치 기준으로는 전체 문의의 50%를 사람의 개입 없이 스스로 해결합니다.

Clay의 Fin 채널 확장

현재 Clay에는 매월 약 7,000건의 고객 지원 티켓이 접수됩니다. Fin은 매월 들어오는 티켓 중 최대 절반을 사람의 손을 거치지 않고 끝까지 처리합니다.

응답 속도 역시 비약적으로 개선되었습니다. 고객은 이제 문의를 남긴 뒤 10초 안에 답변을 받습니다. 과거 답변을 받기까지 4~6시간이 걸리던 대기 시간이 사라진 셈입니다. Clay는 응답 품질을 유지하기 위해 Fin의 고객 만족도(CSAT)를 지속해서 관찰하고 있습니다.

단순 답변을 넘어 제품과 조직 전체를 바꾸다

인공지능 도입은 지원팀의 일상 업무와 조직 내 위상을 바꾸어 놓았습니다. 단순 반복 문의에서 벗어난 팀원들은 심도 있는 기술 분석과 전략적인 고객 문제 해결에 집중하게 되었습니다.

George Dilthey는 한 번의 답변으로 문의를 종결하는 원터치 티켓을 바라보는 관점이 완전히 바뀌었다고 설명했습니다. 과거에는 지원 담당자가 한 번에 빠르게 해결하는 티켓 수를 중요한 생산성 지표로 여겼습니다. 하지만 팀은 한 번의 답변으로 해결될 질문이라면 사람이 아니라 인공지능이 맡아야 한다는 결론을 내렸습니다.

지원팀은 인공지능과의 대화에서 드러난 고객 경험의 공백을 조직 전체로 전달하는 가교 구실을 맡기 시작했습니다. Fin이 미처 답하지 못하거나 자주 반복되는 질문을 교육(Education) 및 콘텐츠 마케팅 팀에 공유해 제품 설명 문서를 보강하도록 이끌었습니다.

고객 대화에서 발견되는 기능 개선 요청과 제품 관련 통찰은 제품 개발팀에 직접 전달하는 피드백 체계를 만들었습니다. George Dilthey는 인공지능 도입의 목적이 사람을 대체하는 데 있지 않고, 팀원을 지치게 만드는 지루하고 반복적인 작업을 덜어내는 데 있었다고 강조했습니다.

공개 커뮤니티와 인공지능 지원이 공존하는 방법

Clay의 경험은 커뮤니티를 운영하는 기업이 인공지능을 도입할 때 참고할 만한 기준을 보여줍니다. 첫째, 대규모 공개 커뮤니티와 자동화 지원은 서로 충돌하는 개념이 아닙니다. Clay는 2만 명 규모의 Slack 커뮤니티를 소중한 자산으로 유지하면서도 인공지능을 도입해 급증하는 문의를 안정적으로 흡수했습니다.

둘째, 단계적 출시가 대외 브랜드 위험을 줄여 줍니다. 통제 가능한 내부 인앱 환경에서 시작해 응답 규칙을 다듬은 뒤 공개 채널로 확장하는 접근법은 실수를 최소화하는 안전판이 되었습니다.

셋째, 현장 실무팀의 직접적인 통제권이 바탕이 되어야 합니다. 인공지능이 내부 결제나 고급 기술 지원까지 관여하려면 설정과 처리 흐름이 투명해야 하며, 실무자가 언제든 규칙을 제어할 수 있어야 합니다.

마지막으로 업무 평가 지표의 재정의가 필요합니다. 단순 문의를 빠르게 쳐내는 양적 지표에서 벗어나, 사람이 다루어야 할 복잡한 기술 문제를 해결하고 제품 개선에 기여하는 질적 가치로 지원 업무의 무게 중심을 옮겨야 합니다.

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출처

Intercom Fin — Transparency and trust: Why Clay chose Fin — https://fin.ai/customers/clay — 발행일 미표기, 2026-09-22 확인