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많은 기업들이 고객지원 업무를 위해 고가의 전문 솔루션을 도입하지만, 초기 스타트업이나 중소 규모의 팀에게는 복잡한 기능보다 우리 팀의 워크플로에 맞는 직관적인 도구가 더 절실하다. 이때 노션을 메모장이나 문서 정리용으로만 쓰고 있다면, 절반만 활용하는 셈이다. 최근 노션은 AI 기능을 대폭 강화하면서 단순 기록 도구를 넘어 ‘일하는 도구’로 진화하고 있다. 강력한 데이터베이스(DB)와 자동화 기능을 통해 실무에 즉시 적용할 수 있는 고객지원 시스템 구축전략을 살펴본다.

노션 기반 고객지원의 핵심은 모든 문의사항을 한 눈에 관리할 수 있는 ‘티켓 DB’다. 첫 단계는 단순히 제목과 내용만 적는 것이 아니라, 운영 효율을 높여주는 다양한 ‘속성(Properties)’을 설정하는 것이다.

DB가 구축됐다면, 이를 목적에 맞게 시각화하는 과정이 필요하다. 노션의 뷰(보기) 기능은 동일한 DB를 다양한 형식으로 관리할 수 있다. 보드 뷰(Board View)를 사용하면 칸반 스타일로 작업 흐름을 관리하기에 적합하다. 고객 문의사항을 ‘접수’ ‘처리중’ ‘처리완료’ 등의 속성으로 분류하면 업무 진척도를 빠르게 확인하고 공유할 수 있게 된다.

오늘 처리해야 할 긴급한 건들만 확인할 때는 ‘리스트 뷰(List View)’, 환불처리 기한이나 후속 상담 일정 등을 관리하고 싶을 때는 ‘캘린더 뷰(Calendar View)’를 사용할 수 있다. 특히 담당자별로 필터링된 개별 뷰를 생성하면, 상담원은 자신에게 할당된 업무에만 집중할 수 있다.

지식 창고와 유기적으로 연결하기 고객의 문의와 응답을 정리해 기록하면 효율적으로 고객지원 시스템을 발전시킬 수 있다. 이때 노션의 가장 큰 장점은 고객 문의 관리와 ‘내부 가이드(Internal Wiki)’를 하나의 워크스페이스에서 관리 가능하다는 점이다.

예를 들자면, 자주 묻는 질문(FAQ)에 대한 표준 답변 가이드를 별도의 페이지로 구축하고 이를 ‘관계형(Relation)’ 속성으로 연결할 수 있다. 상담원이 문의를 받으면 관련 가이드를 즉시 확인하고 답변을 작성하면 된다. 이는 신입 상담원의 교육시간을 줄이고 고객에게 제공하는 답변의 일관성을 유지할 수 있게 된다.

최근 노션AI는 고객지원 업무 수준을 높였다. AI가 자동으로 고객 문의 내용을 유형별로 분류하고 상황에 맞는 응답 초안을 작성해줄 수 있다. 기존 고객정보를 활용해 응답의 말투와 가이드를 조정하는 것도 가능하다. 기존 상담원들이 일일이 상담 내용을 분류하고 답변을 작성하던 과정에서 AI 에이전트가 초안을 작성하고 상담원은 최종 에디터 역할만 하는 방식으로 변화하는 것이다.

노션AI의 가장 큰 강점은 이메일, 슬랙(Slack), CRM(고객관계관리) 등 외부 도구와 연결되는 것이다. 고객이 보낸 문의 메일을 노션의 ‘고객지원 DB’에 자동 기록하고, 이를 사내 메신저인 슬랙으로 고객 불편 사항을 공유할 수 있다. 최근에는 고객 문의가 이메일, 챗봇 등 다양한 경로로 유입되므로 노션AI가 문의 내용 수집-처리-응대를 자동화해 초고속 고객 응대가 가능해진다. 특히 노션의 커스텀 에이전트(Custom Agent)를 통해 AI는 유입된 문의 내용을 즉시 분석하여 문의 유형(결제, 버그, 단순 문의 등)을 자동으로 분류하고, 사전에 설정된 중요도 규칙에 따라 우선순위를 배정한다. 상담원은 AI 초안을 검토한 후 외부 CS 툴이나 고객의 이메일로 응대 메시지를 즉시 발송할 수 있다.

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① 외부 문의의 자동 수집 및 DB 연동

고객이 구글폼, 타입폼, 메일 등으로 상품과 서비스에 대한 문의를 하는 경우, 데이터가 노션 DB에 들어오면 AI가 DB 속성을 자동으로 생성한다.

예) 김민수 고객이 노션 서비스팀에 문의한 경우

“지난주에 팀 요금제로 업그레이드 했는데, 청구서에 사용자가 5명으로만 반영되어 있어요. 실제로는 8명이 쓰고 있습니다. 청구 금액을 다시 확인해주세요.”

② AI 에이전트의 상황 판단 및 담당자 배정

AI가 문의 내용을 한 줄 요약해 제목으로 설정하고, 문의 내용의 감정을 분석해 ‘화남·불만·단순 궁금’ 등으로 우선순위를 태깅한다. 이후 가장 적합한 팀이나 담당자에게 업무를 할당한다.

예) AI가 ‘결제 관련 문의’로 제목을 설정하고 고객 이름, 소속, 메일 등의 정보를 태그로 기록한다. DB에 우선순위는 ‘높음’으로, 처리 상황은 ‘진행 중’으로 표시된다.

③ 내부 가이드 기반의 맞춤형 응답 초안 작성

AI가 사내 위키를 검색해 답변 초안을 작성해 상담사에게 제시한다. AI는 내부 운영 가이드나 과거 상담이력을 참고해 초안을 생성하기 때문에 답변 일관성을 유지할 수 있다.

④ 상담사는 답변 톤 앤드 매너 교정

AI가 작성한 초안의 내용을 교정해 필요한 부분만 수정 보완 후 실제 CS 툴·이메일로 답변을 발송한다. 해외 고객에게는 AI를 활용해 번역하거나 답변의 톤을 조절할 수 있다.

⑤ 상담 종료 후 데이터 자산화

상담 종료 후 데이터를 수집하고 유사한 문의가 반복될 경우 ‘자주 묻는 질문(FAQ)’을 작성할 수 있다.

예) 상담이 완료된 후 상태를 ‘처리 완료’로 변경한다. 이후 AI에게 “이번 달 접수된 배송 관련 문의 50건을 분석해서 FAQ 페이지 초안을 만들어줘”라고 요청하면, 기존 DB를 참고해 ‘이번 주 주요 고객 불만 사항 및 개선 제안’ 보고서를 자동으로 작성하여 경영진에게 공유한다.

[박수빈 기자]

[본 기사는 매경LUXMEN 제184호 (2026년 1월) 기사입니다]