생성형 AI로 응대비용 절감

돈이 되는 방법은 ‘대기 제로’입니다. 배달·포장 문의가 채팅으로 몰리면서 전화 미응답이 매출을 깎습니다. 생성형 AI를 카톡채널·인스타 DM·웹 위젯에 붙이면 24시간 기본 질문을 처리하고, 예약·대기 등록까지 넘겨줍니다. 목표는 응대 시간 TTR을 60초 미만으로 고정하는 것.

도심 카페는 챗봇에 ‘고객 선호→세트 제안’ 스크립트를 넣었습니다. 예: “디카페인 찾으세요? 라떼+귀리우유 500원 추가.” 결과는 야간 DM 전환율 12%→21%, 객단가 9% 상승. 수익률로 보면 바쁜 시간대 인건비를 늘리지 않고도 매출이 올라간 셈입니다.

반대로 메뉴 원가·품절 정보가 연결되지 않은 매장은 답변 오류로 환불·악성 리뷰가 늘었습니다. 생성형 AI는 ‘잘 모르면 그럴듯하게’ 답할 수 있어요. 비법은 간단합니다. 가격·원산지·알레르기·재고를 매일 스프레드시트로 동기화하고, 챗봇은 그 문서만 인용하게 제한하세요.

비용을 줄이려면 답변의 폭을 ‘빈도 상위 30문항’으로 좁히세요. 영업시간, 예약·환불 규정, 인기 20개 메뉴 설명, 알레르기, 주차·포장 방법이면 충분합니다. 금지어 사전에 ‘의료·법률·과장표현’은 차단하고, 불명확 질문은 매장 연결 버튼으로 보내도록 설계합니다.

챗봇이 답만 하면 비용절감에서 멈춥니다. 링크 예약·선결제를 붙여 ‘대화→확정’으로 닫으세요. 베이커리 픽업은 품절 위험이 커서 선결제 전환이 특히 효과적입니다. 승인 실패 시 대체수단(계좌이체·현장결제)을 제시하면 장바구니 이탈을 줄일 수 있습니다.

KPI는 세 가지만 보세요. ①응답률 100% ②사람 연결 전환 ≤20% ③대화당 매출(링크 클릭률×결제율). 개인정보는 최소만 수집하고, 카드정보·주민번호는 절대 입력받지 않게 필터링합니다. 주 1회 대화로그를 리뷰해 잘 팔리는 문구만 남기고, 나머지는 과감히 삭제하세요.