ElevenLabs, Klarna와 Rohlik 사례로 AI 컨택센터 자동화 성과 공개

ElevenLabs가 AI 컨택센터 자동화 솔루션을 공개하며, 2026년 기준 46%에 달하는 상담원 이직률 문제를 해결할 방안을 제시했다. 이는 업계 평균의 세 배 수준이다. 기존 IVR 시스템과 달리 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI를 활용해 음성, SMS, 이메일 등 다양한 채널에서 최소한의 인력 개입으로 고객 응대를 처리한다.

주요 성과 지표

ElevenAgents 도입 사례에서 다음과 같은 효율성 개선이 확인됐다.

• Klarna: 정보성 문의 처리 속도가 최대 10배 빨라졌다.
• Rohlik: 고객 커뮤니케이션의 **90%**가 자동 처리됐다.
• Getmobil: **75%**의 상호작용이 인간 상담원 개입 없이 최종 해결됐다.

사례 연구 하이라이트

• Klarna: 미국 내 3500만 고객을 보유한 핀테크 기업으로, 정보성 문의 처리 속도가 최대 10배 향상됐다. 저지연 자연스러운 대화가 가능하며 데이터 거주지 옵션을 통해 GDPR 준수를 보장한다.
• Rohlik: 유럽 5개국에서 300만 고객에게 서비스를 제공하는 식료품 소매업체로, 핫라인 통화의 **90%**를 자동화했다. 에이전트 Maia는 Model Context Protocol을 통해 30개 이상의 백엔드 작업을 실행하며, 고객 만족도를 유지하면서 운영 비용을 50% 줄이는 것을 목표로 한다.
• Getmobil: 3만 2000개 이상의 판매자가 참여하는 터키의 리퍼비시 전자제품 마켓플레이스로, 최초 연락 해결률이 **75%**에 달하고 컨택센터 비용이 60% 감소했다. 플랫폼은 음성, 웹 채팅, WhatsApp을 네이티브로 지원한다.

도입 및 선정 기준

기사에서는 주문 상태 확인과 같은 좁고 대량인 사용 사례부터 시작해 점차 범위를 넓히는 전략을 권장한다. AI 도구 선정 시 실시간 성능(저지연), 심층적인 CRM 통합, 인간 상담원으로의 명확한 에스컬레이션 경로가 핵심 기준이다. EU AI Act 등 규정 준수를 위해 AI 사용 사실의 명시적 고지와 대화 데이터의 학습 활용에 대한 투명한 데이터 프라이버시 정책이 필요하다.