지난 글 ’아임웹, AI와 함께 일하는 방식을 다시 쓰다’ 에서는 AI가 개인의 시도에서 팀의 실험으로 확장돼, 이제는 모든 구성원이 자연스럽게 함께 쓰는 일상이 된 장면들을 보여줬어요. 이번 글은 그 변화가 제품과 고객 경험으로 이어지는 순간을 소개합니다.
아임웹은 약 110명의 팀으로 110만+ 사이트와 7조 원 규모의 거래를 운영하고 있는데요, 숫자만 보면 “어떻게 가능하지?” 싶죠. 그 답은 단순합니다. 고객이 자주 막히는 구간을 AI로 먼저 덜어내면 작은 팀의 개선이 더 많은 브랜드 운영에 곧바로 반영되거든요.
AI 시대에도 브랜드의 본질은 변하지 않으니까
요즘 많은 기업이 AI 전환을 시도 중입니다. 생산성을 높이고 비용을 줄이는 것도 중요하지만 아임웹은 조금 다른 점에 집중했어요. 바로 고객 경험을 매끄럽게 만드는 것입니다. 세상은 빠르게 바뀌어도 브랜드가 원하는 건 크게 다르지 않거든요. 쉽게 시작하고, 잘 발견되고, 끊기지 않게 운영하는 것.
다만 급변하는 AI 시대에는 ‘만드는 것’ 만으로 끝나지 않습니다. 브랜드들이 시작-유입-운영 모든 단계에서 고려할 것이 늘었고 고객이 그 변화를 매번 따라가며 대응하기도 점점 어려워졌죠. 그래서 아임웹은 그 부담을 고객에게 그대로 남기기보다 제품이 먼저 덜어주는 쪽을 선택했습니다. 작은 팀이 빠르게 만들고 고치며 쌓은 개선이 더 많은 고객 경험으로 이어지게 하기 위해서요.
아임웹이 AI로 덜 어렵게 만들고 싶은 지점은 크게 세 가지입니다
- 시작: 원하는 콘셉트와 스타일을 바탕으로 쇼핑몰 또는 웹사이트를 더 쉽게 만들기
- 유입: 검색엔진 뿐 아니라 생성형 AI 검색에서도 발견될 수 있게 준비하기
- 운영: 늘어나는 문의와 가이드를 더 쉽게 해결해 고객 경험이 끊기지 않게 만들기
[Build]: 웹빌더에서 AI 빌더로, ‘시작’의 장벽을 낮추는 법
아임웹은 원래도 노코드로 ‘만드는 장벽’을 낮춘 웹빌더였어요. 그런데 자사몰을 처음 시작하는 고객에게 진짜 어려운 건 기술보다 시작의 선택이었습니다. 수십 개 템플릿 중 비슷한 걸 고르고 다시 수정하는 과정이 반복되면 시간이 길어지고 시작 자체가 미뤄지기 쉬우니까요. 그래서 아임웹은 시작 단계의 막힘을 고객의 숙제로 남기지 않고 AI로 제품 안에서 줄이는 쪽을 선택했습니다.
그 변화의 한 축이 AI 쇼핑몰 빌더입니다. 고객이 원하는 콘셉트를 텍스트로 입력하면 쇼핑몰의 기본 구성이 잡히고 운영에 필요한 연결까지 자연스럽게 이어지게 했어요. 비슷한 걸 찾아 고치기보다, 원하는 걸 먼저 정리하고 그 지점에서 바로 출발할 수 있게 한 거죠. 시작이 빨라지면 고객은 ‘만드는 일’에서 오래 머무르지 않고 더 빨리 상품·콘텐츠·유입 같은 성장 단계로 넘어갈 수 있어요.
시작에서 또 하나의 장벽은 전문가를 찾는 과정이었습니다. 레퍼런스도 포트폴리오도 워낙 많다 보니, 내가 원하는 스타일을 잘 이해하는 전문가를 일일이 찾는 일이 쉽지 않거든요. 그래서 아임웹은 *AI 기반 포트폴리오 추천을 만들었습니다. 참고 사이트 URL이나 키워드만 입력해도 비슷한 톤과 무드의 작업물을 먼저 보여줘 고객이 ‘이런 느낌’을 더 빠르게 공유하고 상담을 시작할 수 있게 돕습니다.
이런 변화가 작은 팀에서 특히 빠르게 쌓일 수 있었던 건 고객이 어디에서 멈추는지를 먼저 좁히고 바로 만들고 바로 고쳐 반영했기 때문이에요. 그렇게 작은 팀의 빠른 결정과 실행이 쌓이면서 한 번의 개선이 더 많은 고객의 ‘시작 경험’에 곧바로 닿기 시작했습니다.
*AI 포트폴리오 추천: 사용자가 입력한 사이트 URL/키워드를 바탕으로, AI가 스타일·업종 등의 맥락을 고려해 유사한 작업 경험을 가진 전문가 포트폴리오를 자동으로 큐레이션하는 기능입니다
[Grow] 제로 클릭·AI 검색 시대, GEO로 ‘발견’의 부담을 줄이는 법
자사몰을 만들었다고 해서 사람들이 알아서 찾아오진 않죠. 더구나 요즘은 검색 결과를 보고 클릭하는 흐름 자체가 바뀌고 있어요. ChatGPT나 Perplexity 같은 생성형 AI 도구에 “~ 추천해줘”라고 물으면, 답변 안에서 바로 후보가 정리되고 선택이 끝나기도 하니까요. 브랜드 운영자 입장에서는 고민이 하나 더 늘었습니다.
검색엔진 뿐 아니라 AI가 답할 때도 내 브랜드가 보일 수 있을까?
아임웹은 이 변화에 앞서 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 AI 엔진 최적화)기능을 준비하기 시작했습니다. 브랜드가 매번 새로운 규칙을 따라가며 손대지 않아도, AI가 사이트와 상품 정보를 더 잘 이해할 수 있게 기본 구조를 미리 갖춰두는 방식이에요. 이미 아임웹 안에 SEO 기본 설정이 갖춰져 있었기 때문에 그 위에 GEO까지 자연스럽게 확장할 수 있었습니다. 그래서 고객 입장에서는 GEO를 잘 몰라도 평소처럼 운영하면서 바뀐 검색 유입 환경에 필요한 대비를 함께 가져갈 수 있는 거죠. 실제로 마이노멀, 닥터피엘처럼 브랜드 설명과 제품 정보가 탄탄하게 쌓인 사이트는 이런 기반이 더해지면서 AI 검색에서 추천되는 사례도 나오고 있습니다.
AI 검색에서 추천되는 아임웹 고객사 '닥터피엘'
이런 변화는 처음부터 큰 TF를 꾸려 진행한 프로젝트라기보다 고객이 어디에서 막힐지 먼저 보고 작은 아이디어를 빠르게 제품에 옮기고 다듬는 방식으로 이어져 왔습니다. 그래서 한 번의 개선이 더 많은 고객의 ‘발견’ 경험으로 바로 이어질 수 있었고요.
[Manage] AI 상담으로 고객 경험을 ‘끊기지 않게’ 만드는 법
유입이 늘면 운영이 바로 병목이 됩니다. 문의는 많아지고 복잡해지는데 고객은 언제나 ‘지금 해결’을 원하잖아요. 110명의 팀이 110만+ 브랜드를 지원하는 만큼 고객 경험이 끊기지 않게 만드는 구조가 필요했습니다. 그래서 AI를 ‘보조’가 아닌 운영의 중심에 두는 쪽을 선택했어요.
특히 아임웹의 문의는 단순 Q&A보다 디자인 모드 설정이나 쇼핑 주문 처리처럼 상황에 따라 답이 달라지는 질문이 많아요. 외부 챗봇으로는 이런 문의를 만족스럽게 풀기 어려웠어요. 그래서 아임웹 문서·가이드를 바탕으로 기술 전문 AI 상담원 비비(BIBI)를 만들었습니다.
아임웹 AI 상담봇 '비비 (BIBI)'
비비는 월 평균 기준 문의의 약 78~80%를 상담사 연결 없이 해결하고 있고 품질도 CX Score(고객 감정·해결 여부·응대 품질)로 점검하며 개선을 이어가고 있어요. 과거에는 코드 관련 문의 216건 중 71.3%가 안내 불가였지만 지금은 AI 코드 가이드로 답변의 폭을 넓혀가고 있습니다. 그래서 CX 담당자의 역할도 단순 응대에서 AI 상담이 잘 답하도록 지식과 흐름을 설계·개선하는 쪽으로 옮겨가고 있어요.
아임웹은 여기서 멈추지 않고 자체 CX Agent와 AI CRM도 준비 중입니다. 사이트 코드만 입력하면 브랜드 현 상태를 분석하고 CRM 실행 방안까지 정리해주는 형태로 하반기 도입을 예상하고 있어요. 운영은 사람을 늘리는 것만으로 해결되지 않으니까요. 작은 팀의 개선이 더 많은 고객 경험에 빠르게 반영되도록 구조를 바꾸는 것, 그게 아임웹이 AI로 고객 경험을 관리하는 방식입니다.
작은 팀이 크게 움직이는 방식
시작을 더 쉽게 만들고, 바뀐 검색 환경에서도 발견될 수 있게 돕고, 운영이 끊기지 않게 받쳐주는 것. 이 세 가지가 이어지면서 아임웹은 단순한 빌더를 넘어 브랜드 운영 허브로 진화하고 있습니다. 고객이 막히는 지점을 AI로 먼저 덜어내니 작은 팀의 개선이 더 넓게 반영되고, 한 사람의 기여도도 그만큼 커지기 시작했고요. 기여의 크기가 달라지면 역할의 무게와 보상 기준도 같이 다시 맞춰져야 합니다.
다음 편에서는 지금까지 AI로 직접 해결해 온 것들에서 한 걸음 더 나아가, 아임웹이 앞으로 풀어야 할 문제들과 그 다음 목표를 이어서 소개해드릴 예정이니 많은 관심 부탁드립니다!
imweb Corp.
지난 글 ’아임웹, AI와 함께 일하는 방식을 다시 쓰다’ 에서는 AI가 개인의 시도에서 팀의 실험으로 확장돼, 이제는 모든 구성원이 자연스럽게 함께 쓰는 일상이 된 장면들을 보여줬어요. 이번 글은 그 변화가 제품과 고객 경험으로 이어지는 순간을 소개합니다.
아임웹은 약 110명의 팀으로 110만+ 사이트와 7조 원 규모의 거래를 운영하고 있는데요, 숫자만 보면 “어떻게 가능하지?” 싶죠. 그 답은 단순합니다. 고객이 자주 막히는 구간을 AI로 먼저 덜어내면 작은 팀의 개선이 더 많은 브랜드 운영에 곧바로 반영되거든요.
AI 시대에도 브랜드의 본질은 변하지 않으니까
요즘 많은 기업이 AI 전환을 시도 중입니다. 생산성을 높이고 비용을 줄이는 것도 중요하지만 아임웹은 조금 다른 점에 집중했어요. 바로 고객 경험을 매끄럽게 만드는 것입니다. 세상은 빠르게 바뀌어도 브랜드가 원하는 건 크게 다르지 않거든요. 쉽게 시작하고, 잘 발견되고, 끊기지 않게 운영하는 것.
다만 급변하는 AI 시대에는 ‘만드는 것’ 만으로 끝나지 않습니다. 브랜드들이 시작-유입-운영 모든 단계에서 고려할 것이 늘었고 고객이 그 변화를 매번 따라가며 대응하기도 점점 어려워졌죠. 그래서 아임웹은 그 부담을 고객에게 그대로 남기기보다 제품이 먼저 덜어주는 쪽을 선택했습니다. 작은 팀이 빠르게 만들고 고치며 쌓은 개선이 더 많은 고객 경험으로 이어지게 하기 위해서요.
아임웹이 AI로 덜 어렵게 만들고 싶은 지점은 크게 세 가지입니다
[Build]: 웹빌더에서 AI 빌더로, ‘시작’의 장벽을 낮추는 법
아임웹은 원래도 노코드로 ‘만드는 장벽’을 낮춘 웹빌더였어요. 그런데 자사몰을 처음 시작하는 고객에게 진짜 어려운 건 기술보다 시작의 선택이었습니다. 수십 개 템플릿 중 비슷한 걸 고르고 다시 수정하는 과정이 반복되면 시간이 길어지고 시작 자체가 미뤄지기 쉬우니까요. 그래서 아임웹은 시작 단계의 막힘을 고객의 숙제로 남기지 않고 AI로 제품 안에서 줄이는 쪽을 선택했습니다.
그 변화의 한 축이 AI 쇼핑몰 빌더입니다. 고객이 원하는 콘셉트를 텍스트로 입력하면 쇼핑몰의 기본 구성이 잡히고 운영에 필요한 연결까지 자연스럽게 이어지게 했어요. 비슷한 걸 찾아 고치기보다, 원하는 걸 먼저 정리하고 그 지점에서 바로 출발할 수 있게 한 거죠. 시작이 빨라지면 고객은 ‘만드는 일’에서 오래 머무르지 않고 더 빨리 상품·콘텐츠·유입 같은 성장 단계로 넘어갈 수 있어요.
시작에서 또 하나의 장벽은 전문가를 찾는 과정이었습니다. 레퍼런스도 포트폴리오도 워낙 많다 보니, 내가 원하는 스타일을 잘 이해하는 전문가를 일일이 찾는 일이 쉽지 않거든요. 그래서 아임웹은 *AI 기반 포트폴리오 추천을 만들었습니다. 참고 사이트 URL이나 키워드만 입력해도 비슷한 톤과 무드의 작업물을 먼저 보여줘 고객이 ‘이런 느낌’을 더 빠르게 공유하고 상담을 시작할 수 있게 돕습니다.
이런 변화가 작은 팀에서 특히 빠르게 쌓일 수 있었던 건 고객이 어디에서 멈추는지를 먼저 좁히고 바로 만들고 바로 고쳐 반영했기 때문이에요. 그렇게 작은 팀의 빠른 결정과 실행이 쌓이면서 한 번의 개선이 더 많은 고객의 ‘시작 경험’에 곧바로 닿기 시작했습니다.
*AI 포트폴리오 추천: 사용자가 입력한 사이트 URL/키워드를 바탕으로, AI가 스타일·업종 등의 맥락을 고려해 유사한 작업 경험을 가진 전문가 포트폴리오를 자동으로 큐레이션하는 기능입니다
[Grow] 제로 클릭·AI 검색 시대, GEO로 ‘발견’의 부담을 줄이는 법
자사몰을 만들었다고 해서 사람들이 알아서 찾아오진 않죠. 더구나 요즘은 검색 결과를 보고 클릭하는 흐름 자체가 바뀌고 있어요. ChatGPT나 Perplexity 같은 생성형 AI 도구에 “~ 추천해줘”라고 물으면, 답변 안에서 바로 후보가 정리되고 선택이 끝나기도 하니까요. 브랜드 운영자 입장에서는 고민이 하나 더 늘었습니다.
아임웹은 이 변화에 앞서 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 AI 엔진 최적화)기능을 준비하기 시작했습니다. 브랜드가 매번 새로운 규칙을 따라가며 손대지 않아도, AI가 사이트와 상품 정보를 더 잘 이해할 수 있게 기본 구조를 미리 갖춰두는 방식이에요. 이미 아임웹 안에 SEO 기본 설정이 갖춰져 있었기 때문에 그 위에 GEO까지 자연스럽게 확장할 수 있었습니다. 그래서 고객 입장에서는 GEO를 잘 몰라도 평소처럼 운영하면서 바뀐 검색 유입 환경에 필요한 대비를 함께 가져갈 수 있는 거죠. 실제로 마이노멀, 닥터피엘처럼 브랜드 설명과 제품 정보가 탄탄하게 쌓인 사이트는 이런 기반이 더해지면서 AI 검색에서 추천되는 사례도 나오고 있습니다.
AI 검색에서 추천되는 아임웹 고객사 '닥터피엘'
이런 변화는 처음부터 큰 TF를 꾸려 진행한 프로젝트라기보다 고객이 어디에서 막힐지 먼저 보고 작은 아이디어를 빠르게 제품에 옮기고 다듬는 방식으로 이어져 왔습니다. 그래서 한 번의 개선이 더 많은 고객의 ‘발견’ 경험으로 바로 이어질 수 있었고요.
[Manage] AI 상담으로 고객 경험을 ‘끊기지 않게’ 만드는 법
유입이 늘면 운영이 바로 병목이 됩니다. 문의는 많아지고 복잡해지는데 고객은 언제나 ‘지금 해결’을 원하잖아요. 110명의 팀이 110만+ 브랜드를 지원하는 만큼 고객 경험이 끊기지 않게 만드는 구조가 필요했습니다. 그래서 AI를 ‘보조’가 아닌 운영의 중심에 두는 쪽을 선택했어요.
특히 아임웹의 문의는 단순 Q&A보다 디자인 모드 설정이나 쇼핑 주문 처리처럼 상황에 따라 답이 달라지는 질문이 많아요. 외부 챗봇으로는 이런 문의를 만족스럽게 풀기 어려웠어요. 그래서 아임웹 문서·가이드를 바탕으로 기술 전문 AI 상담원 비비(BIBI)를 만들었습니다.
아임웹 AI 상담봇 '비비 (BIBI)'
비비는 월 평균 기준 문의의 약 78~80%를 상담사 연결 없이 해결하고 있고 품질도 CX Score(고객 감정·해결 여부·응대 품질)로 점검하며 개선을 이어가고 있어요. 과거에는 코드 관련 문의 216건 중 71.3%가 안내 불가였지만 지금은 AI 코드 가이드로 답변의 폭을 넓혀가고 있습니다. 그래서 CX 담당자의 역할도 단순 응대에서 AI 상담이 잘 답하도록 지식과 흐름을 설계·개선하는 쪽으로 옮겨가고 있어요.
아임웹은 여기서 멈추지 않고 자체 CX Agent와 AI CRM도 준비 중입니다. 사이트 코드만 입력하면 브랜드 현 상태를 분석하고 CRM 실행 방안까지 정리해주는 형태로 하반기 도입을 예상하고 있어요. 운영은 사람을 늘리는 것만으로 해결되지 않으니까요. 작은 팀의 개선이 더 많은 고객 경험에 빠르게 반영되도록 구조를 바꾸는 것, 그게 아임웹이 AI로 고객 경험을 관리하는 방식입니다.
작은 팀이 크게 움직이는 방식
시작을 더 쉽게 만들고, 바뀐 검색 환경에서도 발견될 수 있게 돕고, 운영이 끊기지 않게 받쳐주는 것. 이 세 가지가 이어지면서 아임웹은 단순한 빌더를 넘어 브랜드 운영 허브로 진화하고 있습니다. 고객이 막히는 지점을 AI로 먼저 덜어내니 작은 팀의 개선이 더 넓게 반영되고, 한 사람의 기여도도 그만큼 커지기 시작했고요. 기여의 크기가 달라지면 역할의 무게와 보상 기준도 같이 다시 맞춰져야 합니다.
다음 편에서는 지금까지 AI로 직접 해결해 온 것들에서 한 걸음 더 나아가, 아임웹이 앞으로 풀어야 할 문제들과 그 다음 목표를 이어서 소개해드릴 예정이니 많은 관심 부탁드립니다!
AI 로 더 나은 고객 경험을 함께 만들어보고 싶다면?
아임웹 대규모 채용