AI챗봇으로 예약·문의 혁신

이런 방법은 어때요? 최근 LLM은 입력 1K당 0.00015~0.0025달러, 출력 0.0003~0.01달러 수준까지 떨어졌고, WhatsApp 등은 메시지 단위 과금으로 예측 가능성이 높아졌습니다. 카카오·네이버 톡채널도 챗봇 연동이 쉬워졌죠. 저비용으로 ‘충분히 좋은’ 자동응대가 가능한 타이밍입니다.

새롭게 시도해보자! 카페 A는 폐점 후 톡채널 챗봇으로 예약, 영업시간·주차·알레르기 FAQ를 처리. 미응답률 25%→6%, 손님은 대기 없이 예약 완료. 월 API비 18만 원, 인력 0.3FTE 절감과 예약 전환 증가로 순효과가 비용을 상회했습니다. 핵심은 ‘자주 묻는 20문항’로 시작한 좁은 범위 런칭.

차별화하려면 전화도 자동화! 이자카야 B는 음성봇으로 피크타임 예약·대기 등록을 분리하고, SMS 확인·취소 링크를 자동 발송해 노쇼를 줄였습니다. 결과는 대기콜 포기율 감소, 테이블 회전 안정화. ‘메뉴명 별칭 사전’과 ‘라스트오더 시간 로직’이 정확도를 끌어올린 포인트였죠.

반면 분식 C는 초기에 시나리오를 과도하게 설계해 예외가 터질 때마다 막혔고, 직원에게 ‘사람 상담 전환(즉시 전화 연결)’ 핸드오프 버튼을 교육하지 않아 CS 불만이 폭증했습니다. 교훈은 명확해요. 작은 FAQ→예약→주문 순으로 단계 확장, 그리고 초기 2주간 실시간 모니터링·수정이 필수입니다.

파괴적 혁신은 ‘저성과 영역’에서 시작해요. 챗봇도 마찬가지. 인간 상담이 강한 클레임 처리 대신, 반복 빈도 높고 감정 리스크 낮은 문의부터 파고듭니다. 운영 데이터로 모델을 미세 개선하면, ‘충분히 좋음’이 ‘사람만큼’으로 이동하고 결국 피크시간 예약·주문까지 확장할 수 있습니다.

ROI는 이렇게 계산해요. 월절감 = (자동화 건수×평균처리시간×시급) + (전환증가 건수×객단가×마진율) – (LLM·메시징 비용). 예) 월 1,200건 자동화, 45초 절감, 시급 1.2만 원 → 108만 원. 전환 60건×1.8만×25% = 27만 원. 총효과 135만–비용 21만=114만 원. 초기 구축 230만이면 회수기간 약 2개월!