쇼핑몰 CS

CS 답변 초안

쇼핑몰 문의·후기·댓글에 AI가 근거를 찾아 답변 초안을 쓰고, CS 직원이 승인한 답만 카페24에 등록합니다.

코드 보기 자동화 제안서 PDF

시연 사이트는 없습니다. 카페24 테스트 쇼핑몰에 실제로 연동했고, 승인한 답이 쇼핑몰 게시판에 올라간 화면을 아래에 넣었습니다.

화면

화면 속 ‘데모몰’과 고객·주문·정책·글은 모두 지어낸 것이고, 초안은 실제 Claude가 썼습니다.

카페24 테스트 쇼핑몰 실제 연동

카페24 개발자센터에 앱을 등록해 테스트 쇼핑몰에 Admin API로 연동했습니다. 아래는 그 쇼핑몰의 실제 게시판 화면입니다.

게시판 글은 제가 올린 가상 자료입니다.

해결하는 문제

큰 체형 남성복 쇼핑몰을 가정했습니다. “178에 105kg인데 2XL 될까요?” 같은 문의가 자주 반복될 것으로 봤습니다. “무료로 교환해 드립니다” 같은 틀린 약속이 나가면 분쟁이 됩니다.

이런 걸 해요

  1. 새 글을 가져옴카페24 상품 Q&A·후기·고객 댓글
  2. AI가 근거를 찾아 초안을 씀주문 조회 · 상품 조회 · 사이즈 계산 · 정책 검색
  3. 사람이 보고 승인승인한 답만 답글·댓글로 등록합니다.

믿을 수 있게 만든 장치

숫자로 보면

카페24 연결 전에 앱과 같은 경로로 데모 문의 16건을 19회 돌려, 고칠 때마다 전후를 비교했습니다.

교환·반품 접수를 확정해 버린 실행
13회 중 11회 → 6회 중 0회
사이즈 답변에서 교환 정책까지 안내한 답변
4건 중 0건 → 4건 중 4건
첫 사이즈 교환 무료를 자격 확인 없이 약속한 문장
실행마다 5~6개 → 0개

단서: 문의·정책·기대 동작은 제가 정했고 표본이 작습니다. 게시판 신청 정책을 넣은 뒤(10~13회)만 보면 접수 확정은 4회 중 3회였습니다. 자세히: 저장소 문서

같은 앱의 불만 사유 리포트

고객 글(상품 후기·Q&A·댓글)을 읽기만 해서, 상품마다 무엇 때문에 불만인지 순위를 만듭니다. 앱을 켜 두면 매일 아침 만들고, 관리자 화면의 ‘불만 사유’ 탭과 엑셀·CSV로 봅니다. 구글시트를 연결해 두면 거기에도 씁니다.

화면은 카페24에 연결하지 않고 제 컴퓨터에서 띄운 데모로, 지어낸 고객 글 30건을 AI 없이 규칙만으로 분류했습니다. 데모 글은 모두 이틀 사이에 올라와 견줄 앞 기간이 없어서, 늘어난 건수만 보이고 알림은 뜨지 않았습니다. 테스트 쇼핑몰 글로 실제 구글시트에 써 보는 것까지 확인했고, 실제 고객 글에서 얼마나 맞는지는 아직 모릅니다. 자세히: 저장소 문서

아직 아닌 것

입사하면 먼저 할 일

빅레그 공개 페이지를 살펴보고 6개 팀의 자동화 후보 13가지와 우선순위, 첫 석 달 계획을 정리했습니다. 상품 Q&A 게시판을 쓰지 않는 것을 보고, 1순위는 CS가 아닌 상품 등록 검수로 잡았습니다.

자동화 우선순위 제안서 (PDF, 5쪽)

만든 방식

Claude Code와 함께 설계부터 개발했고, 코드·문서 작성과 평가 실행은 AI가 했습니다. 무엇을 만들지와 정책 판단은 제가 정했습니다.

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