전화해야 할 명단은 계속 쌓이는데, 정작 전화를 걸 사람은 부족한 상황이 반복되고 있습니다.
신규 리드가 들어와도 바로 연락하지 못하고, 수천 건의 휴면 DB가 있어도 TM 인력으로는 한 번에 처리하기 어렵습니다. 사람을 더 채용하면 해결할 수 있지만, 채용과 교육에 시간이 걸리고 인건비와 관리 비용도 함께 늘어납니다.
결국 문제는 전화할 명단이 없는 것이 아니라, 쌓이는 명단을 제때 처리할 수 있는 전화 인력이 부족하다는 것입니다.
이때 활용할 수 있는 방법이 AI 대량발신입니다. AI가 여러 통화를 동시에 진행하면 사람 TM 한 명이 순차적으로 전화를 거는 방식보다 훨씬 많은 물량을 짧은 시간에 처리할 수 있기 때문입니다.
이 글에서는 TM 인력을 추가로 채용하지 않고 AI 대량발신으로 수천 건 규모의 전화 캠페인을 운영하는 방법을 실제 사례와 함께 살펴봅니다.
1. TM 인력이 부족할 때 생기는 문제
전화 캠페인을 운영할 때 가장 먼저 부딪히는 문제는 처리할 명단보다 이를 소화할 TM 인력이 부족하다는 것입니다. 실제로 채용부터 교육, 통화까지 사람 중심으로 운영하는 구조에서는 캠페인 규모를 키울수록 인력과 운영 부담도 함께 커집니다.
1-1. TM 채용부터 실제 투입까지 시간이 걸립니다
필요한 시점에 바로 TM 인력을 투입하기는 생각보다 어렵습니다. 채용 공고를 내고 지원자를 선발한 뒤 교육과 온보딩을 거쳐야 실제 통화 업무를 맡길 수 있기 때문입니다.
여기에 이직이 발생하면 다시 채용과 교육을 반복해야 합니다.
- 채용부터 온보딩까지 수 주 이상 소요
- 신규 인력 교육에 따른 시간과 비용 발생
- 이직 발생 시 채용과 교육 과정 반복
결국 단기간에 전화 물량이 늘어나더라도 필요한 만큼 인력을 바로 확보하기 어려운 구조입니다.
1-2. 인력을 늘려도 하루 처리량에는 한계가 있습니다
사람 상담사 한 명이 하루에 시도할 수 있는 아웃바운드 콜은 통상 100~150건 수준입니다. 무응답이 절반을 넘는 날에는 실제 대화가 이뤄지는 통화가 훨씬 더 적어집니다. 수천 건 명단을 처리하려면 팀 전체가 며칠을 써야 하는 구조인데, 통화 시간만 쓰는 것도 아닙니다.
명단 분배와 우선순위 설정, 무응답 건 재발신 대상 관리, 통화 결과 전산 입력, 후속 연락 대상 별도 관리 등 실제 통화 시간보다 관리에 쓰는 시간이 더 길어지는 경우도 생깁니다.
1-3. 명단이 쌓일수록 중요한 리드부터 놓치게 됩니다
처리하지 못한 명단이 계속 쌓이면 단순히 업무량만 늘어나는 것이 아닙니다. 언제 연락하느냐가 중요한 리드까지 제때 대응하기 어려워집니다.
특히 광고나 상담 신청을 통해 새로 유입된 리드는 빠르게 연락하는 것이 중요하지만, 기존 TM 업무와 신규 명단 처리를 동시에 진행하다 보면 우선순위를 정하고 재발신 대상을 관리하는 것 자체가 또 하나의 업무가 됩니다.
결국 명단은 계속 들어오는데 실제 발신 속도는 이를 따라가지 못하는 상황이 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 단순히 TM 인력을 더 채용하는 방법 외에, 한 번에 처리할 수 있는 전화 물량 자체를 늘리는 방법을 고려할 필요가 있습니다. AI 대량발신은 바로 이 지점에서 활용할 수 있습니다.
2. AI 대량발신이 달라지게 하는 것
AI 대량발신은 단순히 전화를 많이 거는 기능이 아닙니다. 사람이 순차적으로 처리해야 했던 발신, 재발신, 결과 기록을 자동화해 한 번에 처리할 수 있는 전화 물량을 늘리는 방식입니다.
명단을 업로드하면 AI가 여러 통화를 동시에 진행하고, 응답하지 않은 번호는 조건에 따라 자동으로 재발신합니다. 통화가 끝난 뒤에는 결과까지 시트에 자동으로 기록할 수 있습니다.
실제 vox.ai의 대량발신 기능을 통해 더 자세히 설명드리도록 하겠습니다.
2-1. 동시 통화로 한 번에 처리할 수 있는 물량을 늘립니다
사람은 한 번에 한 명과 통화하지만, AI 대량발신은 여러 통화를 동시에 진행할 수 있습니다. 대량발신의 동시 통화 수는 보통 3~25개이며, 기업 규모에 따라 더 높은 설정도 가능합니다.
동시 통화 수를 높게 설정할수록 수천 건의 명단도 한 건씩 순차적으로 처리하는 것보다 훨씬 짧은 시간 안에 소진할 수 있습니다.
실제 vox.ai의 고객 사례를 통해 대규모 명단을 짧은 시간 안에 처리한 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
- 5,387건 명단을 동시 통화 49개 기준 약 83분에 완료
- 최근 90일간 500건 이상 규모의 완료 캠페인 283개, 총 34만 건 이상 처리
이처럼 사람이 직접 처리했다면 며칠이 걸릴 수 있는 물량을 AI는 동시 통화를 통해 한 번에 처리할 수 있습니다.
2-2. 자동 재발신으로 무응답 명단까지 다시 처리합니다
아웃바운드 통화에서 첫 발신에 사람이 받는 비율은 약 28~30% 수준입니다. 나머지 70%는 무응답이거나 음성사서함으로 넘어갑니다. 사람이 운영하면 이 목록을 다시 추려 재발신하는 과정이 수작업으로 따라붙습니다.
대량발신은 무응답과 발신 실패 건을 최대 3회까지 자동으로 재시도합니다. 재발신을 설정한 캠페인들에서 연결된 통화의 약 3분의 1이 재발신 라운드에서 회수됐습니다. 한 번만 걸었다면 놓쳤을 연결입니다.
2-3. 통화 결과까지 자동으로 기록합니다
통화가 끝나면 AI가 통화 내용을 분석해 미리 정해 둔 항목을 시트에 자동으로 채웁니다. 통화 요약과 고객 감정은 별도 설정 없이 기본으로 생성되고, 항목은 필요에 따라 직접 정의할 수 있습니다.
실제 고객들이 설정해 사용하는 항목 예시는 다음과 같습니다.
- 재통화 희망 여부 및 희망 일시
- 방문 예약 확정 여부
- 담당자 연결 여부
- 관심 분야, 카카오톡 수신 동의
추출 항목을 설정한 시트에서는 통화마다 평균 4.5개 항목이 자동으로 기록됩니다. 통화 결과를 전산에 수기 입력하는 시간이 사라지고, 결과 파악이 필요할 때는 시트를 열어 바로 확인하거나 다운로드할 수 있습니다
결국 AI 대량발신의 핵심은 전화를 많이 거는 것에 그치지 않고, 발신부터 재발신과 결과 정리까지 반복적인 운영 과정을 하나의 캠페인 안에서 처리하는 것입니다.
그렇다면 실제 기업은 이 기능을 어떤 캠페인에 활용하고 있을까요? 다음 장에서는 휴면 DB를 대상으로 AI 대량발신을 운영한 사례를 살펴보겠습니다.
3. 실제로 이렇게 씁니다: 교육 기업의 휴면 DB 재활성화 사례
한 교육 기업은 2~3년 전까지 축적된 문의 DB를 대상으로 AI 대량발신 캠페인을 운영했습니다. 목표는 장기간 연락하지 못했던 고객에게 다시 연락해 방문 상담 예약을 만드는 것이었습니다.
처음부터 대규모로 발신하기보다 소규모 테스트로 시작해 통화 결과를 확인하고, 그 데이터를 바탕으로 캠페인을 조정한 뒤 발신 규모를 확대했습니다.
3-1. 2,000통 이상 시험 발신으로 캠페인을 검증했습니다
신규 리드와 휴면 DB는 고객의 상황과 연락 목적이 다르기 때문에 같은 스크립트로 운영하지 않았습니다. 캠페인을 분리해 각각에 맞는 발신 시나리오를 구성하고, 2,000통 이상을 시험 발신하며 실제 운영 가능성을 확인했습니다.
테스트 이후에는 다른 교육 분야로 캠페인을 확대했고, 최근 90일 동안 9만 7천 콜 이상을 실제 발신하며 운영을 이어가고 있습니다.
이처럼 대량발신이라고 해서 처음부터 전체 DB를 한 번에 소진하는 방식으로 운영할 필요는 없습니다. 일부 명단으로 먼저 테스트하고, 실제 통화 데이터를 확인한 뒤 발신 규모를 확대하는 방식으로 캠페인을 설계할 수 있습니다.
3-2. 50콜 단위로 결과를 확인하며 캠페인을 조정했습니다
초기 50콜을 확인한 결과, 무응답이 절반을 넘었고 첫 인사 몇 초 안에 통화가 종료되는 경우도 확인됐습니다. 단순히 발신량을 늘리는 것보다 수신자가 실제로 대화에 참여할 수 있도록 캠페인을 조정하는 과정이 필요했던 것입니다.
확인된 통화 데이터를 바탕으로 다음과 같이 설정을 변경했습니다.
- 긴 소개 멘트를 줄이고 이름 확인 후 응답을 기다리는 방식으로 변경
- 수신자 반응이 높은 시간대로 발신 시간 조정
- 신규 리드와 휴면 DB를 분리해 캠페인별 스크립트 최적화
이후에도 통화 로그를 지속적으로 확인하며 스크립트와 보이스, 발신 시간대를 조정했습니다. 즉, 캠페인을 한 번 설정하고 끝내는 것이 아니라 실제 통화 데이터를 기준으로 반복해서 개선하는 방식으로 운영한 것입니다.
그 결과 응답 통화의 평균 길이가 전체 대량발신 평균보다 길게 유지됐으며, 단순 안내에 그치지 않고 상담으로 이어지는 대화가 이뤄지고 있는 것으로 파악됐습니다.
다음으로는 이런 캠페인을 실제로 시작할 때 어떤 순서로 명단을 업로드하고 발신 조건을 설정하는지 살펴보겠습니다.
4. AI 대량발신 캠페인, 실제로 어떻게 설정하나
앞서 살펴본 것처럼 AI 대량발신은 단순히 여러 번호에 전화를 거는 기능이 아닙니다. 명단을 불러오고, 발신 조건을 설정하고, 통화 결과를 확인하는 과정까지 하나의 캠페인으로 관리할 수 있습니다.
실제 캠페인 설정은 크게 네 단계로 진행됩니다.
4-1. 명단 파일을 업로드합니다
먼저 전화를 걸 대상이 담긴 명단을 업로드합니다. CSV, XLS, XLSX 형식을 지원하며, 최대 50MB와 65,536행까지 업로드할 수 있습니다.
필수로 필요한 항목은 전화번호입니다. 그 외의 칼럼은 수신자별 개인화 변수로 활용할 수 있어 이름, 관심 분야, 문의 내용 등 명단에 포함된 정보를 통화에 사용할 수 있습니다.
파일을 별도로 준비하지 않았다면 빈 시트에서 대상 정보를 직접 입력하는 것도 가능합니다.
4-2. 시트에서 발신 대상을 확인하고 수정합니다
명단을 업로드하면 웹 시트에서 발신 대상을 확인할 수 있습니다.
여기서 발신할 대상을 추가하거나 제외하고, 개인화 변수에 들어갈 값을 수정할 수 있습니다. 즉, 업로드한 명단을 그대로 사용하는 것이 아니라 실제 캠페인에 사용할 발신 대상과 데이터를 마지막으로 정리하는 단계입니다.
통화가 시작된 이후에는 같은 시트에 통화 결과도 자동으로 기록됩니다. 통화 요약, 처리 상태, 후속 확인 필요 여부 등 미리 설정한 추출 항목이 통화 완료 후 자동으로 채워집니다.
4-3. 발신 조건을 설정합니다
발신 대상이 정리됐다면 실제 캠페인 운영 조건을 설정합니다.
주요 설정 항목은 다음과 같습니다.
- 발신 에이전트와 발신번호
- 동시 통화 수
- 즉시 발송 또는 예약 발송
- 발신 허용 시간
- 자동 재발신 조건과 횟수
- 시트에 기록할 통화 결과 항목
발신 허용 시간은 08:00~21:00 범위에서 설정할 수 있습니다. 설정한 허용 시간이 지나면 캠페인은 자동으로 일시정지되고, 다음 허용 시간이 되면 다시 발신을 진행합니다.
*광고성 정보 전송을 목적으로 하는 전화는 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」 등에 따른 수신자 동의 및 야간시간대 제한 등 관련 규정을 준수해야 합니다. 따라서 실제 캠페인을 운영할 때는 발신 목적과 대상, 동의 여부 등에 따라 적용되는 규정을 확인해야 합니다.
4-4. 발신을 시작하고 결과를 확인합니다
설정이 끝나면 즉시 발신하거나 원하는 시간에 예약할 수 있습니다.
발신이 시작되면 시트에서 캠페인 진행 상황과 남은 시간 추정치를 확인할 수 있습니다. 통화가 완료될 때마다 통화 상태와 미리 설정한 추출 결과가 시트에 자동으로 기록됩니다.
캠페인이 종료되면 발신 건수, 응답 건수, 평균 통화 시간 등의 주요 통계를 설정한 수신자에게 이메일로 확인할 수 있습니다. 캠페인을 일시정지하거나 중지한 경우에도 이미 연결된 통화는 그대로 진행되어 통화가 끝난 후 종료됩니다.
이처럼 명단 업로드부터 발신 설정, 통화 결과 확인까지 하나의 캠페인에서 관리할 수 있어 대규모 전화 캠페인도 기존 TM 방식보다 적은 운영 인력으로 효율적으로 관리할 수 있습니다.
실제 캠페인에 어떻게 적용할 수 있는지 궁금하다면, vox.ai 데모를 통해 대량발신 기능을 직접 확인해보세요. (사용 방법)
5. AI 대량발신으로 전화 캠페인을 시작해보세요
TM 인력을 추가로 채용하지 않고도 대규모 아웃바운드 캠페인을 운영하고 싶다면, AI 대량발신을 활용할 수 있습니다.
명단을 업로드하고 발신 조건을 설정하면 AI가 여러 통화를 동시에 진행하고, 무응답 건은 조건에 따라 자동으로 재발신합니다. 통화가 끝난 뒤에는 결과까지 시트에 자동으로 기록할 수 있습니다.
실제 캠페인에 어떻게 적용할 수 있는지 더 자세한 설명은 vox.ai 전문가에게 문의해 보세요.
