대화의 맥락을 이해하는 AI가 고객의 질문에 답하고, 조건에 맞는 상품 추천과 구매 상담을 돕습니다. Instagram·카카오톡·웹챗 등 고객이 있는 채널에서 시작하세요.
우리 회사 적용 가능성 확인하기AI 고객 서비스제품 | 추천·구매 지원 | SNS·웹챗 연결
YOUR TEAM, TODAY
문의 해결과 제품 선택을 돕는 대화가 고객 경험과 구매 결정에 영향을 줍니다.
배송, 상품 정보, 교환 정책.
이미 안내한 내용을 다시 답합니다.
Instagram DM, 카카오톡, 웹챗을 오가며
대화의 맥락을 다시 확인합니다.
상품 비교와 추천이 필요한 고객이
답을 기다리다 구매를 미룹니다.
CUSTOMER SERVICE + SALES
고객 서비스 AI Customer Service Agent
자주 묻는 질문부터 상품·서비스 문의까지, 고객의 표현과 대화 맥락을 이해해 브랜드 지식에 기반한 답변을 제공합니다.
앞선 질문을 참고해 후속 문의에도 자연스럽게 답변
FAQ, 제품 설명, 이용·배송·교환 정책에 기반한 안내
판단이 필요한 문의는 대화 기록과 함께 담당자에게 전달
구매 지원 AI Sales Agent
고객의 사용 목적과 요구사항을 상품 정보에 맞춰 살펴보고, 추천·비교·구매 안내로 다음 행동을 지원합니다.
상품 DB를 바탕으로 고객의 조건에 맞는 제품과 차이점 안내
상품 상세 정보, 추가 구매 후보, 구매 페이지 등 다음 단계 안내
관심사와 구매 요구사항을 정리해 필요한 상담으로 연결
1
LLM이 고객의 표현과 대화에서 필요한 정보를 파악합니다.
2
준비한 FAQ, 상품 정보와 운영 정책을 답변·추천에 활용합니다.
3
답변, 상품 추천, 시나리오 안내와 담당자 연결을 함께 구성합니다.
고객 태그·행동 데이터와 예측 AI를 연계하면 관심사와 구매 의향을 활용한 개인화로 확장할 수 있습니다. 적용 데이터와 연동 범위는 도입 시 함께 정합니다.
AI IN REAL CONVERSATIONS
1. CUSTOMER SERVICE
브랜드 지식·맥락
배송과 이용 정책을 안내하고, 고객이 이어서 묻는 질문에도 대화 맥락을 반영합니다.
2. PRODUCT RECOMMENDATION
AI Sales Agent
사용 목적과 요구사항을 파악해 상품을 제안하고, 차이점을 설명해 선택을 돕습니다.
3. SALES COLLABORATION
구매 상담·영업 연결
대량 구매와 맞춤 견적은 수량·일정 등 필요한 정보를 확인해 담당자가 대화를 이어가도록 돕습니다.
제품 추천에는 상품 정보가 필요합니다. 실제 주문 조회·변경, 재고 확인과 결제 처리는 연결할 시스템과 지원 기능에 따라 적용 범위가 달라집니다.
INSTAGRAM + SOCIAL CONVERSATIONS
댓글·스토리·DM에서 대화 시작
Facebook Messenger
게시물 참여와 메시지 상담
카카오톡
브랜드와 고객의 대화 접점
LINE
공식 계정과 고객 커뮤니케이션
글로벌 고객과 메시지 상담
웹챗
상품 탐색 중 문의와 구매 상담
채널별 AI 응대·마케팅 기능과 계정 연동 조건은 다릅니다. 필요한 채널의 지원 범위를 확인해드립니다.
A
지정한 키워드에 반응한 고객에게 댓글·DM으로 상품 정보나 이벤트 참여 방법을 안내합니다.
B
브랜드 멘션과 설정한 라이브 댓글 조건을 대화의 시작점으로 활용해 캠페인 참여와 상품 탐색을 돕습니다.
C
여러 채널의 메시지를 통합 인박스에서 관리하고, 문의에 맞춰 봇 응대와 담당자 상담을 연결합니다.
D
대화와 행동에서 얻은 고객 태그로 세분화하고, 고객 여정에 맞는 후속 메시지와 캠페인을 설계합니다.
INSTAGRAM 활용 시나리오
게시물 참여
고객이 상품에 관심을 보이면 설정한 조건에 따라 DM 안내를 보냅니다.
DM에서 대화 시작
고객이 대화를 이어가면 사용 목적과 상품에 대한 질문을 확인합니다.
AI 구매 상담
고객이 대화를 이어가면 사용 목적과 상품에 대한 질문을 확인합니다.
드래그앤드롭 시나리오 빌더와 설문·추첨·출석 체크 등 마케팅 키트로 참여 흐름을 설계하고, 대화·캠페인 리포트에서 반응을 확인할 수 있습니다.
REAL BUSINESS, REAL WORKFLOWS
D2C 커머스 브랜드
반복되는 상품 문의에 브랜드와 제품 지식을 기반으로 응대했습니다.
35%
도입 전 대비 구매 전 문의 응답 시간
IT 제품·소프트웨어 유통사
FAQ, 제품 설명과 교육 정보를 하나의 지식베이스로 모았습니다.
약80%
AI가 응대를 시도한 문의 기준 · 인력 절감률과 다름
차량용 전자부품 브랜드
기술 문서로 답할 수 있는 문의를 처리하고, 정해진 범위를 벗어난 질문은 상담원에게 전달했습니다.
AI+TEAM
자동 응대와 사람의 개입 지점을 함께 설계
출처: Appier, BotBonnie Service Agent 사례 리포트. 리포트의 도입 후 3개월(4–6월) 비교 기준에 따른 개별 사례이며, 기업별 성과는 달라질 수 있습니다.
CASE REPORT
기업 3곳의 응대 사례, 문의 유형별 자동화 우선순위,
우리 조직의 적용 가능성을 살펴보는 체크리스트를 담았습니다.
Appier의 자료 신청 페이지로 연결됩니다.
START WITH YOUR WORK
1
고객 응대, 제품 추천, SNS 상담 중
먼저 적용할 업무를 정합니다.
2
FAQ·상품 카탈로그·운영 정책을 정리하고,
추천과 상담원 연결 기준을 설정합니다.
3
실제 문의와 추천 상황을 테스트하고,
응대·상담 전환 데이터를 보며 개선합니다.
