최근, 인공지능(AI)이 제조, 의료, 금융, 교육, 농업, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. ‘AI+X’로 불리는 이 융합을 선도하는 주역은 바로 AI 스타트업들이다. 이들은 인공지능을 기반으로 기존 프로세스를 혁신하고, 새로운 비즈니스 모델을 창조하며 글로벌 시장의 판도를 바꾸고 있다. 이 시리즈에서는 급성장하고 있는 글로벌 AI 스타트업들의 혁신 사례와 프로젝트를 조명한다. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=노재범 성균관대 학부대학 초빙교수] 고객 경험(CX) 관리가 디지털 전환 시대의 핵심 전략으로 부상했지만, 기업들은 여전히 콜센터, 채팅, 이메일 등 다양한 채널에서 쏟아지는 비정형 VOC(Voice of Customer) 데이터의 처리와 활용에 애로를 겪고 있다.

 

고객의 불만은 사후에나 인지되고, 이탈은 예고 없이 발생하며, 지원팀은 반복되는 이슈에 시간과 비용을 과도하게 투입하고 있다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기업이 있다. 바로 미국 뉴욕에 본사를 둔 AI 기반 고객 인텔리전스(Customer Intelligence) 플랫폼 기업, ‘프레임(Frame) AI’다.

 

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• 프레임 AI, 실시간 VOC 분석 기술로 글로벌 CRM 시장에서 주목!

 

‘프레임 AI’는 2016년 설립된 AI 기반 고객 경험 분석 스타트업이다. 콜센터 통화, 채팅, 이메일 등 다양한 채널의 비정형 VOC 데이터를 분석해 기업이 고객의 진짜 목소리를 실시간으로 이해하고 대응할 수 있도록 돕는 고객 인텔리전스 플랫폼을 제공하고 있다.

 

조지 데이비스 CEO를 중심으로 한 창업팀은 기업 내 VOC 데이터가 마케팅, 영업, 지원 부서별로 분절되어 실시간 활용되지 못하는 문제에 착안해 “모든 고객 피드백을 하나의 창구에서 듣고 바로 대응할 수 있는 솔루션을 구축하겠다”라는 비전을 갖고 회사를 설립했다.

 

프레임 AI는 2020년 630만달러의 시리즈 A 투자에 이어, 2022년에는 G20 Ventures 주도로 760만달러의 투자를 추가 유치하며, Twilio, LiveRamp 등 전략적 투자자와 함께 사업을 확장해 왔다.

 

Fastly, NVIDIA, Oscar Health, Trevor Project 등 다양한 산업군의 고객을 확보했고, 2022년에는 전년 대비 매출 3배 성장을 달성하며 주목받고 있다.

 

 

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• 실시간 트리거형 분석 구조 ‘STAG’, 고객 대응의 판 바꾼다

 

프레임 AI의 기술적 차별점은 STAG(Stream-Trigger Augmented Generation) 아키텍처에 있다.

 

이 기술은 콜센터나 채팅에서 오가는 고객 응대 내용에서 실시간으로 중요 이벤트를 감지하고, 자동으로 인사이트를 생성해 기업 CRM이나 지원 시스템에 통합하는 방식으로 작동한다.

 

기존처럼 ‘고객의 요청 이후 대응’이 아닌, 이탈 가능성, 불만 신호, 추가 영업 기회 등 의미 있는 흐름을 선제적으로 감지해 AI가 필요한 조치를 추천하는 구조다.

 

이 기술은 별도의 시스템 교체 없이 기존 워크플로우에 생성형 AI를 내장할 수 있게 해주며, 기업은 조기에 위험을 관리하고 고객 대응 품질을 높일 수 있다.

 

< STAG 작동 구조 >

 

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• 자연어 기반 ‘Organic CX Score’, 설문 없이도 고객 경험을 수치화

 

프레임 AI의 또 다른 강점은 설문 없이도 고객 만족도를 추정할 수 있는 자연어 처리(NLP) 기반 지표 시스템이다.

 

이 시스템은 VOC 내 고객의 의향, 불편함의 정도, 자원 투입 수준 등을 수치화해 고객 불만을 조기에 식별하고 제품 개발이나 마케팅 전략에 활용할 수 있게 한다.

 

구체적으로, 이 시스템은 VOC로부터 Promoter Score(고객이 브랜드나 제품을 추천할 의향이 얼마나 되는지), Customer Effort Score(고객이 문제를 해결하는 과정에서 얼마나 많은 불편을 겪었는지), Team Effort Score(고객 대응팀이 문제 해결을 위해 얼마나 많은 자원을 투입했는지) 등을 자동으로 산출한다.

 

이는 기존의 정기적 설문조사보다 더 빠르고 정확하게 고객의 피드백을 반영할 수 있는 효과적인 지표로 평가받고 있다.

 

이처럼 프레임 AI는 고객들의 정성적 데이터를 정량화할 수 있는 솔루션을 제공함으로써, 기업의 실시간 고객 경험 모니터링 역량을 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받고 있다.

 

 

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• ‘Dynamic Cost Attribution(동적 비용 기여)’, 고객 지원 과정에서 발생하는 숨은 비용까지 찾아 줘..

 

프레임 AI는 고객과 오간 전화, 채팅, 이메일 등의 대화를 분석해, 어떤 고객 이슈나 상황이 기업 운영에 많은 비용을 초래하는지를 찾아내는 데 도움을 준다.

 

이를 가능하게 하는 핵심 기술이 바로 ‘Dynamic Cost Attribution(동적 비용 기여)’ 기능이다. 이 기능은 고객 지원 과정에서 발생한 대화 내용과 업무 흐름을 자동 분석해, 비용이 많이 드는 문제 유형이나 고객군을 실시간으로 식별한다.

 

예를 들어, 이 기능은 고객들이 자주 불만을 제기하는 문제는 무엇인지, 하나의 문제를 해결하는 데 여러 부서가 얽혀 있었던 경우, 응대 시간이 유난히 오래 걸린 사례, 해결했음에도 같은 문제가 반복되는 상황 등 겉으로 드러나지 않지만 실제로는 많은 시간과 자원이 낭비되는 ‘숨은 비용’을 찾아낸다.

 

기업은 이 기술을 통해 운영 비용을 잡아먹는 고객 문제를 조기에 파악하고 근본 원인을 개선하거나, 고객 응대 방식을 바꾸는 전략을 수립할 수 있다. 이는 고객 불만을 줄이고 동시에 비용을 절감하는 데 기여한다.

 

더 나아가, 프레임 AI는 이런 데이터를 기반으로 고객 생애 가치(Life Time Value)나 이탈 가능성까지 예측하려 한다. 즉, 단순히 고객 대화를 ‘응대 기록’으로 끝내지 않고, 장기적인 고객 전략 수립에 활용할 수 있는 경영 인사이트로 전환하는 것이다.

 

 

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• HubSpot 인수 이후 기술 통합과 기존 고객 신뢰 유지가 프레임 AI의 성패 가를 듯

 

2024년 말, 프레임 AI는 글로벌 CRM 기업 HubSpot에 인수되며 본격적인 도약의 계기를 맞았다.

 

HubSpot은 프레임 AI의 실시간 분석 기능을 자사 CRM에 통합해, 고객 피드백을 기반으로 마케팅, 영업, 지원 부서를 자동으로 연결하는 통합 솔루션을 구현하고 있다.

 

예를 들어, 고객 불만이 감지되면 지원팀에 알림이 전달되고, 관련 정보는 영업팀과 마케팅 시스템으로 연계되어 선제적인 대응이 가능해진다.

 

이번 인수는 프레임 AI에겐 확장된 고객 기반을, HubSpot에겐 차별화된 AI 경쟁력을 제공하며, CRM과 AI의 결합이 더욱 가속화될 것임을 시사한다.

 

 

하지만 해결해야 할 과제도 있다.

 

방대한 비정형 데이터를 정확하면서도 효율적으로 분석해야 하며, AI 인사이트를 현업에서 쉽게 활용할 수 있도록 직관적인 UX와 시스템 통합이 뒷받침되어야 한다.

 

또한, HubSpot 플랫폼에 기술을 녹여내면서도 기존 고객들과의 신뢰를 유지하는 균형 잡힌 접근이 필요하다.

 

프레임 AI가 이 같은 도전을 넘어, 마케팅, 제품 기획, 위험 관리 등 다양한 비즈니스 영역에서 실시간 인사이트를 제공하는 통합 플랫폼으로 진화해 나가길 기대해 본다.

 

[정리=최봉 산업경제 전문기자]

 

 

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◀ 노재범(Jaebum Noh) ▶ KAIST 경영공학박사 / 성균관대 학부대학 초빙교수 / 한경협중소기업협력센터 자문위원 / (전) 삼성 멀티캠퍼스 전무 / (전) 삼성 SERICEO 대표이사 / (전) 삼성경제연구소 연구위원

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