그린마트 상담센터
운영 Insight · 최근 7일 · 자동 갱신
자동완결율
68.4%
3.1%지난주
포기율
5.8%
0.9%지난주
평균 처리 시간 (AHT)
2:51
0:14개선
콜량 추이
총 12,480콜 · 자동완결 vs 이관
자동완결
상담사 이관
7일
30일
90일
처리 유형
인텐트 분포 · 최근 7일
프로세스 마이닝 — 발견된 모든 경로
AI 후처리 자동 태깅 · 선 굵기 = 빈도 · 이탈·신규 경로 포함
설계된 정상 경로(굵기=빈도)
이탈 — 설계에 없던 흐름
신규 발견 태그 → 검토 큐
Conformance
Flow Editor 설계 vs 실제 흐름
78%설계 준수
설계대로 완결68%
불만→이관 이탈22%
신규 구간4%
콜 상세 — 구간 타임라인
#A-20847 · 03:12 · 자동완결
00:00의도 파악환불 의도 분류
00:18정보 확인주문번호·본인확인
00:46조회·안내주문 3건 조회
01:32영수증 재발급신규 태그 생성
02:40결제·환불환불 접수 + 문자
03:12종료·후속요약·CRM 자동기록
콜 처리 퍼널
인입 → 의도파악 → 자동완결 전환율
자동완결
이관·중단
68.4%
12.4K
100%
콜 인입
11.1K
90%
의도 파악
9.8K
79%
처리 진행
8.5K
68%
자동완결
Top 인텐트
가장 많이 요청한 유형
시간대 콜 밀도
요일 × 시간 · 피크 평일 10·14시
월화수목금토일
0시6시12시18시23시
낮음
높음
이탈·실패 대화 Top
자동완결이 깨진 지점 → 시나리오 개선 포인트
| 콜 | 인텐트 | 이탈 지점 | 결과 | 발생 |
|---|---|---|---|---|
| #A-19920 | 환불·교환 | 조회·안내 후 | 불만 → 이관 | 412건 |
| #A-20104 | 예약 변경 | 고객정보 확인 | 인증 실패 → 이관 | 188건 |
| #A-20377 | 영수증 재발급 | 의도 파악 | 신규 태그 → 검토 큐 | 96건 |
| #A-20512 | 배송 조회 | 조회·안내 | 정보 없음 → 이관 | 74건 |
에이전트별 성과
AgentBuilder 고용 현황
운영 에이전트
3개
직무별 오디션 통과
AI 처리 콜
8.5K
전체 68%
인건비 절감
₩2,840만
상담사 7.6명분
환불상담 에이전트
환불·결제·교환 처리
74%자동완결율
처리 콜3,420
AHT2:48
이관율12%
예약 에이전트
예약·일정·변경 처리
71%자동완결율
처리 콜2,980
AHT2:31
이관율15%
제품문의 에이전트
제품·배송·정보 안내
63%자동완결율
처리 콜2,110
AHT3:05
이관율21%
에이전트 vs 사람 상담사 — 콜당 원가 비교
AgentBuilder로 고용한 AI 에이전트 · 직무별 처리 성과 · 콜당 원가 기준
| 에이전트 / 상담사 | 유형 | 처리 콜 | 자동완결 | AHT | 이관율 | 콜당 원가 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 환불상담 에이전트 | AI | 3,420 | 74% | 2:48 | 12% | ₩22 |
| 예약 에이전트 | AI | 2,980 | 71% | 2:31 | 15% | ₩22 |
| 제품문의 에이전트 | AI | 2,110 | 63% | 3:05 | 21% | ₩22 |
| 인간 상담사 (평균) | 사람 | 519 | 80% | 4:22 | — | ~₩1,900 |
LLM 이해·처리 품질
LLM 기반
Tool 실행 성공률
96.2%
2.1%지난주
Fallback·빈응답율
3.2%
1.1%개선
LLM 이관 건수
318건
42건지난주
Tool 실행 성공률
tool_call_logs 기반 · 실제 실행 성공/실패
이관 발화 빈도 Top
상담사로 이관된 발화 유형 · 빈도순
| 발화 예시 | 유형 | 빈도 | 이관 사유 |
|---|---|---|---|
| 모호한 의도 | 148건 | tool 선택 실패 | |
| 범위 초과 | 104건 | policy 미적용 | |
| 직접 이관 | 92건 | 고객 요청 | |
| 복합 오류 | 66건 | 시스템 연동 없음 | |
| 미구현 기능 | 40건 | Flow 미정의 |
Fallback · 빈응답율 추이
LLM이 답변을 생성 못 한 비율 · 일별
Fallback율
목표 (≤2.5%)
3.2%
턴 응답 p50
0.9s
0.2s개선
STT 평균 신뢰도
0.94
0.02지난주
에러율
0.6%
0.3%지난주
동시 세션
42
피크 128
지연 구간 분해
말 끝 → 봇 첫 발화 · p50 기준 · 저지연 차별화
STT
17%
110ms
LLM
44%
280ms
TTS
38%
240ms
모델 · 비용
provider별 콜당 원가 · on-prem
콜당 합산
₩22
서비스 Health
연결된 provider만 헬스체크 · BYO connection 기반 동적
STT — Qwen3-ASR
정상
112ms
TTS — ElevenLabs API
정상
248ms
LLM — Qwen3.5-9B · vLLM
지연
312ms
CTI/PBX — BYO 연동
연결
54ms
동적 구조: 클라우드 STT로 교체하면 STT 카드가 해당 API endpoint health로 자동 전환. 연결 안 한 provider는 헬스체크하지 않습니다.
STT 신뢰도 시간대 분포
요일×시간 · 색상 = 신뢰도 낮을수록 진함 · stt_call_logs.confidence 기반
월화수목금토일
0시6시12시18시23시
높음(좋음)
낮음(점검 필요)