업무용 유니폼을 전국의 기업·매장·개인에게 판매하는 유니폼넥스트 주식회사. 오피스, 클리닉, 워크, 푸드 등 업종별로 4개의 EC 사이트를 운영하며 유니폼 통신 판매 분야에서 업계 최고 점유율을 자랑합니다. 고객 유치부터 수주, 발송, 그리고 시스템 개발까지 일련의 업무를 내재화하고 있다는 점이 이 회사의 특징입니다.

 

2026년 2월, 동사는 사업의 핵심을 담당하는 컨택 센터의 전화 기반을 Amazon Connect로 전면 개편했습니다. 개발은 자사에서 진행하고, 클래스메소드는 콜 플로우 설계 및 아키텍처 검토를 기술적인 측면에서 지원하고 있습니다. 시스템부의 가이자키 씨, 사와자키 씨, 야마구치 씨에게 이야기를 들어봤습니다.

 

 

 

4개의 EC 사이트를 지탱하는 연 12만 건의 전화

 

주문의 대부분을 처리하는 EC 사이트. 하지만 상품을 선택하는 것으로 끝나는 경우만 있는 것은 아닙니다. 사이즈나 색상 확인, 반품·교환 상담, 자수 이름 가공, 그리고 "이 현장에 맞는 제품을 갖고 싶다"는 요구. 다양한 문의가 매일 접수됩니다.

 

그중에서도 큰 비중을 차지하는 것이 가공 상담입니다. 세탁 빈도가 높은 현장이라면 프린트보다 자수를 권합니다. 이름을 새기는 위치는 오른쪽 가슴인지, 왼쪽 소매인지, 등에 크게 넣는지. 어떤 유니폼을 원하는지 들으면서 최적의 형태를 함께 결정해 나갑니다. 기성품을 다루는 이상, 같은 상품은 타사에서도 구입할 수 있습니다. 거기에 어떻게 부가 가치를 제공할 것인가를 동사는 중시해 왔습니다.

 

 

 

 

 

"외주에 의존하지 않고, 우리가 직접 만들어 우리가 직접 전달한다. 그 과정에서 속도와 유연성을 갖추고 경쟁 우위로 삼겠다는 생각입니다" (가이자키 씨)

 

 

 

Amazon Connect를 선택한 두 가지 이유

 

동사는 2022년경 자사의 핵심 시스템을 전면적으로 AWS로 이전했습니다. 클래스메소드와의 인연은 이때부터 시작되었습니다. 청구 대행 서비스 이용을 시작으로, EC 사이트의 AWS 이전에도 함께해 왔습니다.

 

컨택 센터의 전화 기반에는 두 가지 과제가 남아 있었습니다.

 

첫 번째는 가용성입니다. 이전에 사용하던 것은 PC에 전용 소프트웨어를 설치해 사용하는 유형의 클라우드 PBX였습니다. 컨택 센터뿐 아니라 다른 부서의 전화도 대표 전화도 모두 같은 서비스로 운영했으며, 전화 회선 자체도 자사에 구축되어 있었습니다. 그로 인해 장애의 영향이 광범위하게 미쳤습니다. 서비스 제공 측 서버가 중단되었을 때는 물론, 자사 측 네트워크에 문제가 발생했을 때도 전화가 연결되지 않았습니다. 특정 단말기만 사용 불가가 되는 것이 아니라 컨택 센터 전체에서 수신이 불가능해집니다. 일 년에 몇 차례, 그러한 사태가 발생했습니다.

 

두 번째는 유연성입니다. 전용 소프트웨어 형태로 제공되는 이상, 새로운 기능을 구현하고 싶어도 대응할 수 있는 것은 서비스가 준비한 범위까지였습니다. 자사 운영에 맞게 구현할 여지는 제한적이었습니다.

 

이러한 과제는 이전부터 수시로 의제에 오르고, 복수의 솔루션도 검토한 바 있었습니다. 하지만 곧바로 전환에 착수한 것은 아니었습니다. 전환점이 된 것은 AWS가 경영진을 대상으로 개최한 프로그램이었습니다.

 

"대표이사 및 컨택 센터 부문장과 함께 참가하여 Amazon Connect에 대해 자세한 소개를 받았습니다. 그 자리에서 부문장이 '이렇다면 정말 하고 싶은 것을 할 수 있을 것 같다'는 느낌을 받았습니다" (가이자키 씨)

 

2024년 가을, 기반을 재검토하는 논의가 공식적으로 시작되었습니다. 두 가지 과제 모두에 부응한 것이 Amazon Connect였습니다. 가용성을 보장하는 것은 AWS 기반의 견고함과 99.99%의 가동률을 보증하는 SLA, 그리고 자동 이중화 구성입니다. 유연성을 뒷받침하는 것은 Streams API를 통한 확장과 다른 AWS 서비스와의 연계입니다.

 

 

 

"우리도 할 수 있을 것 같다" 그럼에도 전문가의 시각을 도입한 이유

 

 

 

 

 

판단의 배경에는 Amazon Connect라는 서비스의 특성이 있습니다. 기존 콜센터 시스템과는 설계 방식이 다르고, 다른 AWS 서비스와 비교해도 참고할 수 있는 사례가 많지 않습니다. 하고 싶은 것을 어떻게 구현에 옮길지, 그 초기 이미지를 그리기까지가 가장 큰 허들이었습니다.

 

구현을 담당하는 야마구치 씨도 같은 벽에 부딪혔습니다. Amazon Connect를 확장하는 Streams API는 당시 아직 사례가 적어, 참고할 수 있는 것은 영어 문서가 중심이었습니다. 조사하면서 작업을 진행할 수 있어도 불안은 남았습니다.

 

"큐나 라우팅 프로파일 같은 용어는 기재되어 있어도, 정의만 읽어서는 실체를 파악하기 어렵습니다. 직접 다루면서 이해하는 수밖에 없었습니다" (야마구치 씨)

 

 

 

 

 

 

 

"이전과 동일한" 환경을 구현하는 콜 플로우 설계

 

클래스메소드의 지원은 크게 두 가지로 나뉩니다. 구현을 진행하는 과정에서 발생한 의문에 대한 답변과, 실현하고 싶은 기능에 대해 Amazon Connect와 다른 AWS 서비스를 어떻게 조합하는 것이 최적인지에 대한 설계 제시입니다. 환경 구축과 구현은 동사가 담당했습니다.

 

어느 지원에서도 핵심이 된 요구 사항이 있었습니다. 이전 시스템에서 가능했던 것을 그대로 재현해 달라는——컨택 센터 부문의 그 한마디였습니다. 전화 분배, 착신 시 화면, 발신 방식. 현장에서 매일 사용해 온 기능을 Amazon Connect에서도 그대로 사용할 수 있도록 하는 것. 그것이 출발점이었습니다.

 

그중에서도 특히 지원이 두터워진 것이 전화 분배, 콜 플로우 설계입니다. 걸려온 전화를 어떻게 안내하고 누구에게 연결할지. 그 흐름을 정의하는 방식입니다.

 

"업무에 따라 적절한 라우팅이 필요합니다. 더불어 숙련도라는 개념을 사용한 특수 라우팅도 콜 플로우상에서 구현해야 했습니다" (야마구치 씨)

 

숙련도에 따라 전화를 연결하는 상대를 바꿉니다. 오퍼레이터마다 강점인 영역이 다릅니다. 여기에 한 가지가 더 추가되었는데, 이전에 응대한 담당자에게 우선적으로 연결하는 조건이었습니다. 이전에 응대한 상대라면 경위를 파악하고 있는 만큼 이야기가 빠릅니다. 모두 이전 시스템에 갖춰져 있어 일상적인 운영에서 사용되어 온 기능입니다.

 

Amazon Connect에도 숙련도에 따라 우선순위를 변경하는 기능이 준비되어 있습니다. 단, 조건이 하나일 경우에 한한 이야기입니다.

 

"이전에 응대한 분에게 우선적으로 라우팅되는 방식도 있어서, 복잡한 조건이 몇 개 섞여 있었습니다. 그것을 하나의 콜 플로우로 통합하는 것. 그 부분이 어려운 부분이었습니다" (야마구치 씨)

 

숙련도를 고려하면서 이전에 응대한 오퍼레이터도 우선시합니다. 두 가지 조건이 동시에 해당될 때 어느 쪽을 우선할 것인가. 기업마다 다른 이러한 분배를 그대로 설정할 수 있는 기능은 표준에 없습니다.

 

클래스메소드가 제시한 것은 표준 기능을 그대로 사용하는 것이 아니라, 세부 처리를 하나씩 조합해 원하는 분배를 구성한다는 방침이었습니다. 먼저 숙련도로 후보를 좁히고, 이전 담당자인지 여부를 대조하며, 조건이 겹쳤을 때 어느 쪽을 우선할지를 정합니다. 이 일련의 흐름을 설계로 그려냄으로써, 표준 기능만으로는 도달하기 어려운 요구 사항에 부응하고 있습니다.

 

 

 

착신 화면과 발신 번호. 현장의 조작성을 유지하다

 

"이전과 동일한" 환경을 요구하는 목소리는 오퍼레이터가 조작하는 화면에도 향했습니다.

 

이전 시스템에서는 통화를 조작하는 툴바가 항상 화면 최상단에 표시되었습니다. 전화가 울리면 즉시 받을 수 있었습니다. 하지만 Amazon Connect는 브라우저에서 동작하기 때문에, 다른 화면을 열고 있으면 뒤로 숨어버립니다.

 

"착신 자체를 알아차리지 못하거나, 받기까지 시간이 걸리는 상황이 발생했습니다. 현장 입장에서는 그다지 좋지 않은 상태였습니다. 어떻게 하면 착신을 알아차릴 수 있을지, 이전과 비슷한 사용감으로 운영할 수 있을지. 거기서부터 생각했습니다" (야마구치 씨)

 

해답은 Picture-in-Picture 기능이었습니다. 브라우저와 독립적으로 항상 최상단에 표시되는 툴바를 야마구치 씨가 구현했습니다. 이전과 다름없는 감각으로 착신에 응답할 수 있는 상태를 되찾았습니다.

 

발신도 마찬가지였습니다. 동사는 4개의 쇼핑몰을 운영하며 각각에 전화번호가 있습니다. 이전 시스템에서는 발신 시 어느 번호를 사용할지 선택할 수 있었습니다. 하지만 Amazon Connect의 표준 기능으로는 그러한 구분 사용이 불가능합니다.

 

"4개의 매장을 운영하는 가운데, 그것이 불가능해지면 운영이 돌아가지 않게 됩니다. 여기도 그대로 재현했습니다" (야마구치 씨)

 

Streams API를 활용하여 발신 전에 매장을 선택할 수 있는 방식을 구현했습니다. 오퍼레이터는 어느 매장의 번호로도 발신할 수 있게 되었습니다.

 

 

 

처음 사용하는 DynamoDB를 뒷받침한 기술 지원

 

클래스메소드의 지원은 Amazon Connect 구현에 그치지 않았습니다.

 

앞서 언급한 "이전에 응대한 담당자에게 연결하는" 방식은 콜 플로우를 구성하는 것만으로는 실현할 수 없습니다. 누가 언제 응대했는지를 기록하고, 착신 때마다 불러옵니다. 그를 위한 데이터베이스가 필요했습니다. 각종 설정이나 통화 이력 저장도 마찬가지였습니다.

 

다루게 된 것은 DynamoDB였습니다. NoSQL이라 불리는 종류의 데이터베이스로, 동사가 지금까지 사용해 온 RDB와는 설계 방식이 근본적으로 다릅니다.

 

"지금까지 RDB밖에 사용해 본 적이 없어 NoSQL에 대한 지식이 없었습니다. 앞으로 구축할 아키텍처 안에서 어떻게 데이터 구조를 가져가야 할지. 구체적으로 어떻게 진행하면 좋을지를 클래스메소드에 상담했습니다" (야마구치 씨)

 

클래스메소드는 RDB와 NoSQL의 사고방식 차이를 이해하는 것부터 시작했습니다. 그 위에서 취할 수 있는 선택지를 각각의 장점과 함께 제시했습니다.

 

이를 뒷받침한 것은 클래스메소드의 체제입니다. 창구가 된 엔지니어가 사내 데이터베이스 전문가에게 확인하고, 그 견해를 가지고 돌아옵니다. DynamoDB 상담에는 DynamoDB에 정통한 사람이 답합니다. 처음 접하는 영역에 발을 디디는 동사에게 확실한 의지처가 되었습니다.

 

"개발을 담당하는 입장에서는 상담할 수 있는 상대가 있다는 것이 무엇보다도 든든했습니다" (야마구치 씨)

 

 

 

일본 최고의 컨택 센터를 향해

 

2026년 2월, 전환이 완료되었습니다. 이후 장애는 발생하지 않았습니다. 운영 중 발견한 점도 자사에서 즉시 수정할 수 있습니다.

 

현장의 수용은 원활하게 진행되었습니다.

 

"조작 화면을 기존 시스템에 가깝게 구현한 덕분에 새롭게 조작 방법을 교육할 필요가 거의 없었습니다. 현장은 위화감 없이 전환할 수 있었고, 원활하게 활용하고 있습니다. 커스터마이징에 노력한 보람을 느끼고 있습니다" (야마구치 씨)

 

그리고 이전에는 불가능했던 것이 시작됩니다. 통화 내용의 텍스트 변환입니다.

 

"기존 시스템에서는 음성 파일을 출력하는 것에 그쳐, 내용을 분석할 수단이 없었습니다. Amazon Connect에서는 통화가 자동으로 텍스트화되어 데이터로 축적됩니다. 우선 VoC 분석을 통해 자사 컨택 센터가 안고 있는 과제를 파악하고 개선으로 연결하고 싶습니다" (야마구치 씨)

 

오퍼레이터 평가도 달라집니다. 지금까지는 슈퍼바이저가 통화를 한 건씩 청취하여 한 달에 1~2건을 추출하는 것이 고작이었습니다.

 

"그 한정된 건수만으로 한 명의 오퍼레이터를 평가할 수밖에 없었습니다. Amazon Connect라면 AI에 의한 통화 평가를 도입할 수 있습니다. 모든 통화를 대상으로 한 평가를 위해 현재 진행 중입니다" (야마구치 씨)

 

일련의 프로젝트를 가이자키 씨는 이렇게 회고합니다.

 

"콜 플로우 설계도, 데이터베이스 선택도 저희만으로 진행했다면 이 정도의 의사 결정은 할 수 없었을 것이라 생각합니다. 복수의 선택지를 근거와 함께 제시해 주신 후, 가장 좋다고 생각하는 안을 제안해 주셨습니다. 납득하며 앞으로 나아갈 수 있었던 것이 무엇보다 큰 성과였습니다" (가이자키 씨)

 

동사가 내세우는 목표는 일본 최고의 컨택 센터입니다.

 

"수년 단위로 계획을 세우고 일본 최고를 목표로 노력하고 있습니다. 목표 달성을 위해 어떤 시책을 강구하고 어떻게 개선을 거듭해 나갈지. 그 수단으로서 Amazon Connect의 다양한 기능을 활용하고 싶습니다" (사와자키 씨)

 

그 시선은 컨택 센터 너머에도 향해 있습니다. 동사는 핵심 시스템도 고객 관리 시스템도 이미 AWS 위에서 운영하고 있습니다.

 

"핵심 시스템과 AI 에이전트, 그리고 Amazon Connect를 연계하여 담당자가 고객 응대에 더욱 집중할 수 있는 환경을 어떻게 구축할 것인가. 아직 모색 단계에 있습니다. 타사의 활용 사례나 새로운 아이디어를 클래스메소드로부터 제공받는다면, 이를 참고하면서 전진할 수 있다고 생각합니다" (가이자키 씨)

 

하나하나의 전화에 정성껏 임한다. 그 자세를 뒷받침하는 기반이 갖춰졌습니다. 클래스메소드는 앞으로도 유니폼넥스트의 컨택 센터를 계속해서 지원해 나가겠습니다.