COLLECT
누적 문의와 신규 문의를 동일한 기준으로 수집
MOON
AI B2B · SEOULSELECTSTARGrowth Marketer현재 역할
디자인팀장 → 마케팅 팀장 → 신사업개발실 마케팅 매니저 → Growth Marketer
사례 05 · CUSTOMER INSIGHTS · CONTENT
VoC → FAQ
→ AEO
700건 이상의 고객 문의를 분석해 반복 질문 TOP 15와 고객 의도를 구조화하고, 키워드 기반 FAQ 자동 동봉 메일과 홈페이지 FAQ·AEO 구조로 확장했습니다.
증빙자료 · SELECTED PROOF
고객 질문을 실제 콘텐츠 구조로 바꾼 기록
FAQ 화면, 반복 질문 분석, 고객 문의 의도별 분류표와 FAQ 설계 과정을 선별했습니다.
01
문제
비즈니스 배경
질문은 쌓였지만,
고객 언어는 자산이 되지 못했습니다.
약 700건의 홈페이지 문의가 누적되어 있었지만 FAQ가 없었고, 반복 질문과 고객 표현이 체계적으로 관리되지 않았습니다. 홈페이지와 광고 문구 역시 내부 관점과 고객 언어 사이의 차이를 확인하기 어려웠습니다.
반복 문의 누적FAQ 부재고객 언어와 메시지 불일치
가설
문의 데이터를 분석해 고객이 실제 사용하는 질문과 키워드를 콘텐츠에 반영하면, 정보 탐색 경험을 개선하고 고객과 영업팀 모두의 정보 접근성을 높일 수 있다.
02
전략
시스템 설계
문의 데이터를
반복 가능한 콘텐츠 루프로.
자동 분류의 속도와 사람 검수의 정확성을 함께 사용해 질문 구조를 만들고, 관련 FAQ를 자동 답변 메일에 동봉하는 운영 로직과 홈페이지·광고·AEO로 확장하는 흐름을 설계했습니다.
CLASSIFY
LLM 분류 후 사람이 검수해 질문 유형과 의도 정리
PUBLISH
관련 FAQ를 자동 답변 메일에 동봉하고 홈페이지 정보 구조에 고객 언어 반영
MEASURE
검색 유입·문의 전환·반복 문의 변화를 추적
03
실행
직접 실행한 범위
분류에서 끝내지 않고,
고객이 답을 찾는 구조로 만들었습니다.
Inquiry analysis
약 700건의 문의에서 반복 질문 TOP 15, 고객 니즈, 실제 사용하는 표현을 분류했습니다.
Human-reviewed taxonomy
LLM 자동 분류 결과를 사람이 검수해 FAQ와 콘텐츠에 사용할 수 있는 질문 체계로 정리했습니다.
FAQ & information architecture
홈페이지 최초 FAQ를 기획하고, 질문·답변 중심으로 정보를 탐색할 수 있는 구조를 설계했습니다.
Keyword-based FAQ automation
고객 문의 내용에서 핵심 키워드를 추출해 관련 FAQ를 최대 3개까지 선별하고, 자동 답변 메일에 함께 발송하도록 구현했습니다.
Message expansion
고객 언어를 홈페이지 문구, 광고 문안, 검색 키워드와 AEO용 질문 구조로 확장했습니다.
04
성과
비즈니스 임팩트
고객 문의를
콘텐츠 운영 데이터로 전환했습니다.
01700건 이상의 문의에서 반복 질문 TOP 15를 선별하고 FAQ 구조의 우선순위로 정리
02문의 키워드에 맞는 FAQ를 최대 3개까지 자동으로 답변 메일에 동봉하는 운영 방식 반영
03고객 언어를 홈페이지와 광고 메시지에 반영하는 프로세스 구축
04질문 데이터를 검색·AEO·LLM 응답 콘텐츠로 지속 활용할 수 있는 구조 설계
키워드 기반 FAQ 자동 동봉 메일은 반영 완료했습니다. FAQ 검색 유입, FAQ 열람 후 문의 전환율, 반복 문의 감소, 광고 CTR 변화는 데이터 축적 후 검증할 예정입니다.
배운 점
- 고객 문의는 실제 구매 과정에서 나온 신뢰도 높은 VoC 데이터입니다.
- 기업 내부 용어와 고객이 사용하는 표현은 다를 수 있습니다.
- FAQ는 고객지원 문서이면서 구매 의사결정을 돕는 콘텐츠입니다.