하나 알려주지. 지난달 말이던가. 캘리포니아 온타리오에 있는 3PL 창고에 오전 7시 하역 예약을 잡고 들어갔다. 이미 4대의 트럭이 내 앞에 서 있었다. 도크 옆 고객서비스 창구가 열려 있었고, 나는 운전석에서 3시간 내내 전화 소리를 들었다.

오전 7시 10분부터 오전 10시까지, 그 전화는 끊이지 않았다. 전화를 받던 젊은 여성은 목소리가 쉬어 가고 있었고, 걸려 오는 전화는 거의 전부 똑같았다. "내 화물은 어디 있어?" "몇 시에 하역할 수 있어?" "예약 번호가 뭐야?" 한 화주는 10분 동안 3번이나 전화를 걸었는데, 자기 트럭이 게이트에 도착했는지만 물었다. 이렇게 오랜 세월 도로 위에서 살아오면서, 나는 이런 장면을 셀 수 없이 많이 봤다. 그리고 이건 이 창고만의 이야기가 아니다. 내가 방문하는 창고 10곳 중 8곳이 딱 이렇다.

이게 말해주는 건 이렇다. 고객서비스 담당자(CSR)들은 어려운 문제에 빠져 허우적대는 게 아니다. 반복되는 질문에 빠져 허우적대는 거다. 하루 100통의 전화, 그중 70%에서 80%는 화물 위치 확인, 예약 확인, 게이트 운영 시간. 정보는 전부 시스템 안에 있는데, 그걸 입 밖으로 말해줄 사람이 없는 거다. 진짜 사람의 머리가 필요한 복잡한 건들은 "내일 다시 연락드리겠습니다"로 밀려난다.

그리고 대부분이 생각하지 못하는 부분이 있다. 바로 시차다. 화주가 동부 해안에 있을 수 있다. 당신 시간으로 오전 1시, 그 사람 시간으로 오전 4시. 그는 가게 문을 열려고 하는데, 알고 싶은 건 자기 화물이 어디 있는지뿐이다. 전화를 받는 사람은 없다. 그가 뭘 할 수 있을까? 아침까지 속만 태우다가, 다시 전화를 걸고, 당신 CSR은 설명을 처음부터 다시 시작한다.

얼마 전 일이다. LA 동부 지역에서 이커머스 풀필먼트를 하는 3PL이 AI 고객서비스 시스템을 도입했다. 나는 그곳 배차 담당자와 친해서, 사연을 처음부터 끝까지 들었다. 사장은 처음에 불안해했다. 기계가 실수해서 고객을 잃게 될까 봐. 그래서 처음에는 딱 2가지 질문 유형부터 시작했다. "내 화물 어디 있어"와 "몇 시에 하역해". 3개월이 지나자 결과는 명확했다. 예전에는 오후 8시부터 오전 7시까지 완전히 무응답이던 야간 문의가 이제는 전부 응대된다. 간단한 건 바로 답변하고, 까다로운 건 사람에게 넘기고, CSR들은 아침에 가장 먼저 인계 로그를 검토한다. 팀은 6명에서 4명으로 줄었다. 해고는 없었고, 여유가 생긴 인력은 예외 처리로 옮겼다. 예전에는 그럴 시간이 전혀 없었다. 전화가 끊이지 않았으니까.

하지만 반대쪽도 봤다. 다른 창고에서는 사장이 "AI를 도입했으니 문제가 해결됐다"고 생각하고 모든 전화를 일단 기계로 돌렸다. 어느 날 한 화주가 물었다. "내 화물이 내일 몇 시에 Amazon 창고에 도착해?" AI가 시스템에서 예상 시간을 뽑아 답했다. 문제는 그 화물이 아직 콘솔리데이션 대기 중이었다는 것. AI가 말한 시간은 허구였다. 화주는 그 시간대에 맞춰 입고 도크에 인력을 배치했는데, 화물은 오지 않았다. 격분한 전화 한 통 뒤에, 사람들이 사과하고 긴급 운송을 급히 주선해 화물을 살렸다. 하지만 그 화주는 다시는 주문하지 않았다. 하나 알려주지. AI가 답을 틀리면 잃는 건 그 화물이 아니다. 잃는 건 신뢰다. 사람이 틀리면 "죄송합니다, 다시 확인해볼게요"로 해결된다. 기계가 틀리면 화주가 기억하는 건 "저쪽 시스템은 쓰레기야"뿐이다.

창고의 AI 지원 애프터서비스 처리

그럼 숫자를 짚어보자. 창고에 하루 100건의 문의가 들어오고 그중 70건이 반복 질문이라고 치자. CSR 한 명이 하루에 제대로 처리할 수 있는 전화는 수십 통 정도. 나머지는 "내일 다시 연락드리겠습니다"가 된다. AI가 그 70건의 반복을 치워주면, 4명의 CSR이 나머지 30건의 복잡한 건을 여유 있게 처리한다. 비용 얘기를 하자면, 업계에서 들은 바로는 AI 고객서비스 한 달 비용이 CSR 반 명분 정도다. 정확한 숫자는 업체마다 다르니 최신 요금은 직접 확인해라. 어느 쪽이든 계산은 맞는다. 단, AI를 올바른 자리에 앉혔을 때만.

AI가 맡아야 할 건 뭔지, 사람이 남겨야 할 건 뭔지. 내가 사람들에게 건네는 라우팅표가 이거다. 이대로 따라 하면 화를 입지 않는다.

문의 유형 담당 이유
내 화물 어디 있어, 예약/하역 시간 AI 데이터는 이미 시스템에 있다. 빠르고 정확하다
게이트 운영 시간, 주소, 요금표 문의 AI 요금표를 그대로 읽을 뿐, 틀릴 게 없다
POD, 인수증, 도착 통지 발송 AI 단순 반복 작업의 표본. 기계가 제일 잘한다
파손, 부족, 클레임 항상 사람 돈이 걸려 있다. 기계는 책임질 수 없다
가격 협상, 긴급 수수료 항상 사람 관계와 물량에 달렸다. 기계는 둘 다 모른다
잘못 분류되거나 잘못 출고된 카톤 항상 사람 지금 당장 추적과 수정이 필요. 1분마다 돈이 나간다
통관 및 검사 문제 항상 사람 규정이 계속 바뀐다. 기계가 따라잡을 수 없다
불만, 에스컬레이션, "이거 좀 알아봐줘" 항상 사람 감정에는 건너편에 사람이 필요하다

그리고 사람들이 흔히 틀리는, 반대되는 견해를 하나 말해주지. AI 고객서비스가 가치 있는 건 빨라서가 아니다. 오전 2시에 누군가, 무언가가 답해주기 때문이다. 화주가 오전 1시에 자기 화물이 어디 있냐고 메시지를 보내면, AI가 3초 만에 답한다. "오후 11시 기준, 당신의 화물은 로스앤젤레스에 있습니다. 하역 예약은 내일 오전 8시입니다." 그날 밤 그는 편히 잔다. 다음 날 아침의 어떤 열의도 이걸 대신할 수 없다.

하나 더, 이건 사람들이 놀란다. 전화가 끊이지 않는다는 건 장사가 잘된다는 뜻이다. 하지만 고객을 붙잡지 못하는 창고는 대개 전화가 끊이지 않는 창고이기도 하다. 고객은 바쁜 당신 CSR들을 동정하지 않는다. 조용히 창고를 바꿀 뿐이다. 내 시각에서는 AI 고객서비스는 비용 절감 도구가 아니다. 고객 유지 도구다.

창고에 조언 하나, 화주에 조언 하나. 창고: 가장 안전한 2개 카테고리, 즉 상태 확인과 예약부터 시작해라. 첫날에 전부를 넘기지 마라. AI가 출처와 시간을 밝히게 해라. "오전 7시 기준 시스템 정보에 따르면"처럼. AI 답변마다 "사람과 통화하기" 옵션을 넣어 둬라. 그리고 AI가 틀리면 사후 검증을 해라. 같은 구덩이에 두 번 빠지지 마라. 화주: 창고를 고를 때 작은 테스트를 해봐라. 자정에 "내 화물 어디 있어?" 하고 메시지를 보내서 누가 답하는지 봐라. 매번 통한다. 요금표보다 훨씬 많은 걸 알려준다.

고향에 옛말이 있다. 예의가 돈을 번다. AI는 시간을 아껴주지만, 돈을 버는 "예의"는 여전히 사람에게서 나온다. "제가 지켜보겠습니다"라고 말하는 사람에게서. 도로 위의 긴 세월 동안, 나는 이 네 마디 말에 무너지는 창고를 너무 많이 봤다. "아무도 답해주지 않았어." 당신 창고가 다음이 되지 않게 해라.

Shifu Zhao, 15년 경력 트럭 운전 베테랑 지음

영어판 번역본입니다. 내용이 다를 경우 영어판을 우선합니다.