웨비나 요약: Cars24, 음성 AI로 300만 분 이상의 영업 전화를 자동화하는 방법

Cars24 는 프로덕션 환경에서 음성 에이전트를 13개 언어로 대규모 운영하고 있습니다. 

이 글에서는 에이전트 비하인드: Cars24가 음성 AI로 300만 분 이상의 영업 통화를 자동화한 방법을 소개합니다. Cars24의 AI 및 혁신 부문 책임자 Jayesh Gupta가 Cars24가 음성 AI 시스템을 구축하고 배포한 과정을 자세히 설명했습니다. 첫 번째 단순한 사용 사례부터 멀티 에이전트 아키텍처로 수백만 분의 고객 대화를 처리하기까지의 과정입니다.

이 규모에서 음성 AI가 중요한 이유

Cars24는 인도, UAE, 호주에서 운영되는 인도 최대 규모의 중고차 마켓플레이스 중 하나입니다. 매월 4,000~4,500대의 차량을 판매하고, 10만 건 이상의 차량 점검과 2만 2,000건 이상의 시승을 진행합니다.

여기에 금융 서비스, 차량 인도 후 지원, 벌금 납부, 차량 담보 대출은 포함되지 않았습니다. 영업 퍼널만 해도 고객 1명당 30~45일에 걸쳐 진행됩니다.

구매자의 75%는 첫 차를 소유하는 고객입니다. 이들에게 자동차 구매는 단순한 거래가 아닙니다. 재정적으로 중요하고 감정적으로도 큰 의미를 갖는 결정입니다. 즉, Cars24 제품의 70~80%는 앱이 아니라 대화입니다. 퍼널의 모든 단계에서 사람이 안내하고 지원하는 영업이 이루어집니다.

AI 에이전트 도입 전에는 시스템이 느려지고 있었습니다. 고객이 잘못된 팀에 전화를 걸어 지원 관련 문의가 영업팀으로 연결되곤 했고, 이는 대기 시간 증가와 비효율적인 고객 경험으로 이어졌습니다. 

대기 시간은 계속 길어졌고, 30일짜리 퍼널 전반에서 후속 연락도 누락됐습니다. 

리드 검증부터 대출 서류 처리까지 모든 업무를 관리하는 운영은 비용이 많이 들고 확장하기도 어려웠습니다.

현재: 

1. 전체 통화량의 25%가 자동화되었습니다
2. 영업의 거의 절반이 음성 AI의 지원을 받습니다
3. 통화 비용이 50% 감소했습니다

데모 1: Cars24 협상 에이전트

시나리오: 차량 판매를 고려 중인 판매자에게 Cars24 음성 에이전트가 전화를 걸어, 경쟁 플랫폼 대신 Cars24를 선택하도록 힌디어로 협상합니다.

시연 내용:

- 에이전트가 힌디어로 전체 영업 협상을 진행합니다

- 반론을 처리하고 다른 플랫폼과 실시간으로 경쟁합니다

- 낮은 지연 시간과 로봇 같은 멈춤 없이 자연스럽게 대화합니다

- 통화 중 판매자가 Cars24를 선택하도록 설득해 마무리합니다

중요한 이유: 이 에이전트들은 능동적으로 영업하고, 모호한 상황을 처리하며, 반론에 대응하고, 전환 결정을 이끌어냅니다. 모두 고객이 가장 편안하게 느끼는 언어로 이루어집니다. Cars24는 언어가 일치하면 통화 시간과 비즈니스 성과가 직접적으로 향상된다는 사실을 확인했습니다.

데모 2: 교차 판매를 위한 멀티 에이전트 오케스트레이션

시나리오: 고객이 차량 점검 예약을 놓쳤습니다. 검증 에이전트가 전화를 걸어 일정을 다시 잡고, 업그레이드 의도를 감지한 뒤 맥락을 잃지 않고 영업 에이전트에게 실시간으로 통화를 연결합니다.

시연 내용:

- 에이전트 1(Sneha)이 놓친 예약을 안내하고 일정을 다시 잡으며 대화를 시작합니다

- Sneha가 의도를 파악합니다. 판매자가 차량 업그레이드를 원하는지, 재정적 이유로 판매하려는지 확인합니다

- 고객이 업그레이드 의도를 보입니다

- Sneha가 적절한 팀으로의 연결을 제안하고 통화 중에 연결합니다

- 에이전트 2가 전체 맥락을 이어받아 중고차 구매로 대화를 이어갑니다

- 고객이 한 시간 후 다시 전화해 달라고 요청하면, 에이전트가 이를 확인하고 예약 상태를 요약한 뒤 깔끔하게 통화를 마칩니다

중요한 이유: 이 데모는 실제 멀티 에이전트 오케스트레이션의 모습을 보여줍니다. 각 에이전트는 하나의 업무를 맡고, 맥락은 에이전트 간에 전달됩니다. 반복도, 누락된 인계도 없습니다. Cars24는 고객이 자신을 반복해 설명하지 않고도 판매, 구매, 금융까지 전체 여정을 처리할 수 있는 단일 24시간 번호를 구축하고 있습니다.

Cars24의 구축 방식: 기술적 고려 사항

Cars24는 가장 단순한 사용 사례인 예약 누락 알림으로 시작했습니다. 짧은 통화, 이분법적인 결과, 낮은 오류 비용이 특징입니다. 이를 통해 확장하기 전에 무엇이 효과적인지 배울 수 있었습니다.

평균 7분, 때로는 13분에 이르는 차량 탐색 대화처럼 더 길고 복잡한 인바운드 통화로 옮겨가자 단일 에이전트 아키텍처의 뚜렷한 한계에 부딪혔습니다. 

미니 모델은 3~4분이 지나면 맥락을 놓치기 시작했습니다. 

더 큰 모델은 지연 시간을 늘렸습니다. 

모든 것을 하나의 프롬프트에 넣으면 시스템이 취약해졌습니다. 대출 플로우를 변경하면 구매 플로우가 망가질 수 있었습니다.

해결책은 멀티 에이전트 오케스트레이션이었습니다. 대화를 다음 단계로 나눴습니다. 

1. 미니 모델을 사용하는 소규모 검증 에이전트가 초기 의도를 파악합니다
2. 고객이 참여하고 약간 더 기다릴 의향이 생기면, 더 큰 모델이 탐색 단계를 맡습니다
3. 가격이나 금융 관련 내용이 나올 때만 세 번째 대출 전문 에이전트가 활성화됩니다.

각 에이전트는 한 가지 업무를 잘 처리합니다. 하나를 변경해도 다른 에이전트에 영향을 주지 않습니다.

기술 스택(ElevenAgents 플랫폼으로 오케스트레이션):

1. 음성-텍스트 변환: 13개 언어의 소음이 많은 Tier 2 및 Tier 3 환경에서도 정확도가 높아 ElevenLabs Scribe v2 실시간을 선택
2. 텍스트 음성 변환: ElevenLabs Flash 2.5, 최근 V3 표현 모드로 업그레이드했으며 영업 성과가 측정 가능하게 향상됨
3. LLM: 대부분의 사용 사례에는 GPT-4.1 mini, 더 깊은 추론이 필요한 긴 탐색 통화에는 GPT-4o 또는 동급 모델 사용
4. 전화 통신: 오디오 품질을 위해 24kHz PCM 기반 WebSockets 사용. 인도 내 제공업체로는 Twilio, Exotel, Plivo 포함
5. 통합: ElevenLabs Agents 플랫폼에 연결하는 맞춤형 API 호출, MCP 지원, 호주 시장을 위한 기본 HubSpot 통합
6. 벡터 데이터베이스: Qdrant. 지연 시간과 비용을 낮추기 위해 100만 개 이상의 벡터로 구성된 대규모 데이터세트에는 바이너리 양자화 사용

ElevenLabs Agents를 사용하고 별도의 STT, LLM, TTS 구성 요소를 조합하지 않기로 한 이유는 한 가지, 지연 시간이었습니다. 

동일한 기반 모델을 사용하더라도 자체적으로 파이프라인을 구축하면 지연 시간이 지속적으로 1초를 넘었습니다. 

모델과 오케스트레이션 계층을 함께 제공하는 ElevenLabs 플랫폼은 이를 30~40% 줄였습니다. 이 감소는 전환율의 30~40% 향상으로 직접 이어졌습니다.

Cars24의 모범 사례

1. 실패 비용이 가장 낮은 곳에서 시작하세요. Cars24의 첫 사용 사례는 짧고 단순하며 위험 부담이 낮은 예약 누락 알림이었습니다. 여기서 모델을 검증하면서 내부 신뢰를 쌓았고, 퍼널의 더 높은 가치 영역에 적용하기 전에 팀이 학습할 여유를 확보했습니다.

2. 시뮬레이션이 아닌 실제 고객에게 운영하세요. 내부 테스트로는 실제 대화의 혼란을 재현할 수 없습니다. Cars24는 실제 트래픽의 10%에서 파일럿을 운영하고 일시적인 성과 하락을 감수하며, 실제 피드백을 바탕으로 반복 개선했습니다.

3. 프롬프트 길이를 엄격한 제약 조건으로 설정하세요. Cars24는 2분 미만 통화의 프롬프트를 4,000~5,000토큰으로 제한합니다. 더 긴 프롬프트는 모델을 느리게 하고 결과를 안정적으로 개선하지 못합니다. 사용 사례에 더 많은 내용이 필요하다면 다른 에이전트를 구축하세요.

4. 자주 묻는 답변은 지식 베이스가 아니라 프롬프트에 넣으세요. 고객이 실제로 가장 자주 묻는 질문의 답변은 프롬프트에 직접 넣으세요. 도구 호출과 RAG 검색은 나머지 20%에 사용하세요. 이렇게 하면 지식 조회 시 발생하는 대부분의 지연 시간 급증을 없앨 수 있습니다.

5. 첫 메시지를 미리 녹음하세요. ElevenLabs Agents는 통화가 연결되기 전에 첫 메시지를 미리 생성하고 캐시할 수 있습니다. 첫 메시지를 중단할 수 없게 설정하면 네트워크 지연이나 성급한 중단으로 인한 초기 이탈을 줄일 수 있습니다.

6. 모든 통화에 평가를 포함하세요. Cars24는 전체 통화의 100%에서 ElevenLabs Agents 평가를 사용해 SOP 준수 여부, 고객의 불만 표출 여부, 실패 발생 여부를 추적합니다. 평가에 실패하면 수동 검토가 실행됩니다. 무작위 샘플은 매일 감사됩니다. 팀은 사후 대응이 아닌 선제적으로 운영합니다.

7. 단계적으로 확장하세요. 새 에이전트 배포는 5%, 10%, 20%, 50%, 100% 순으로 진행하며, 각 단계에서 이틀간 유지해 평가 지표가 안정적인지 확인한 후 추가로 확장합니다.

8. 연락을 원하지 않은 고객에게는 전화하지 마세요. Cars24의 모든 아웃바운드 통화는 이미 퍼널에 들어온 고객에게만 이루어집니다. 원치 않는 AI 아웃리치는 불만을 늘리고 신뢰를 해칩니다. 원칙은 간단합니다. 이미 참여 중인 고객이 아니라면 전화하지 않습니다.

9. 고객이 AI와 대화 중인지 물으면 솔직하게 답하세요. Cars24 에이전트는 질문을 받으면 자신이 가상 어시스턴트임을 알립니다. 고객이 사람 상담원을 원하면 즉시 통화를 연결합니다.

10. AI 지출을 비용이 아닌 투자 항목으로 다루세요. Cars24는 이제 측정 가능한 비즈니스 성과와 연결된 구체적 목표를 바탕으로 연간 운영 계획에 AI 비용을 포함합니다. 모든 배포는 실제 지표를 개선해야 합니다.

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