Verloop.io
Verloop.io (Magiclane App Services) · 마케팅 · 챗봇
Verloop.io는 음성 AI 에이전트와 AI 챗봇을 상담원용 CoPilot과 결합한 기업용 지원 자동화 플랫폼이다. WhatsApp, 웹, 음성을 아우르며 80개 이상 언어를 지원한다.

Verloop.io 소개
What Is Verloop.io
Verloop.io는 기업이 채팅, 메시지, 전화로 지원과 영업 대화를 처리하는 고객 지원 자동화 플랫폼이다. 하나의 시스템에 두 가지를 올려둔다. 고객에게 스스로 답하는 대화형 AI 에이전트와, 까다로운 건을 사람이 마무리하도록 돕는 AI CoPilot이다. 이 회사는 음성을 축으로 제품을 만들었고, 지금은 발신 전화, 수신 전화, 옴니채널 채팅을 한곳에서 조율하는 플랫폼으로 내세운다.
겨냥하는 대상은 지원 창구의 비용과 대기 시간이다. 들어오는 질문 대부분은 반복적이고, 하나하나를 사람에게 넘기는 건 느리고 비싸다. Verloop.io는 흔한 질문은 스스로 처리하고, 까다로운 부분은 대화 기록과 함께 상담원에게 넘기며, 관리자에게는 대시보드와 자동 감사를 제공해 품질을 확인하게 한다.
한계도 분명히 적어둔다. 가격을 공개하지 않아 모든 경로가 가입이 아니라 데모나 무료 개념 검증으로 이어진다. 실제 지원 물량이 있는 기업을 겨냥하며, 언어 지원이 가장 두터운 쪽은 인도 제어와 아랍어 방언이다. 트래픽이 적은 작은 팀이라면 더 가벼운 도구로 충분하다.
Getting Started
- 데모나 무료 개념 검증을 신청한다. Verloop.io는 자사 팀을 통해 판매하므로 셀프 가입도, 공개 가격도 없다.
- 채널을 연결한다. WhatsApp, 자사 웹사이트와 모바일 채팅, Facebook, Instagram, 음성을 이어 대화가 하나의 콘솔로 모이게 한다.
- AI 에이전트를 만든다. 끌어다 놓는 빌더로 의도를 설계하고 FAQ 매칭을 설정하며 생성형 답변을 작성한 뒤 모든 채널에 배포한다.
- 상담원용 CoPilot을 켠다. 상담원은 답변 제안, 이전 맥락, AI 요약을 받아 문의를 더 빨리 마무리한다.
- 측정하고 조정한다. 리포트, 실시간 대시보드, Sparks Auto QA가 대화를 채점해 어디를 손봐야 할지 알려준다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 통화량이 많은 지원·영업 팀
- 인도, 걸프, 동남아 고객을 상대하는 기업
- 자동화와 상담원을 한 시스템에서 원하는 지원 조직
작업
- 반복 문의를 걸러낸다
- 발신 캠페인을 돌린다
- 상담원 효율을 유지한다
- 대화 품질을 감사한다
활용 상황
- 주문 상태 문의를 받는 이커머스 팀
- 통화량이 많은 통신사
- 아랍어 고객을 상대하는 지역 기업
주요 기능
음성 AI 에이전트(Veca)
음성은 Verloop.io가 앞세우는 부분이며, 채팅에 전화선을 덧붙인 것이 아니다. Veca라는 이름의 음성 제품은 수신과 발신 전화를 처리하고, 발신자를 이해하며, 필요하면 대화를 사람에게 넘긴다. 회사는 전화로 일하는 팀을 위해 만들었기에, 음성 에이전트가 반복 통화를 맡고 민감한 통화는 사람에게 남긴다. 플랫폼이 어디에 투자하는지를 보여주는 가장 분명한 신호다.
옴니채널 채팅과 WhatsApp
플랫폼은 WhatsApp, 자사 웹사이트와 모바일 채팅, Facebook, Instagram을 아우르므로 고객이 이미 쓰는 채널로 기업에 닿는다. 옴니채널 지원이 여기에 해당한다. Verloop.io는 2022년에 WhatsApp Business 공식 솔루션 제공업체가 됐고, WhatsApp 안에서 지원과 영업을 하는 기업에 중요한 점이다. 통합 콘솔 덕분에 상담원은 분리된 수신함을 오가지 않고 한곳에서 모든 채널을 다룬다.
상담원을 위한 CoPilot
CoPilot은 고객이 아니라 상담원을 향한 쪽이다. 진행 중인 대화를 듣고, 답변을 제안하고, 이전 맥락을 불러오며, 대화가 끝나면 요약을 작성한다. 기능은 구체적이어서 초안에는 AI Rephrase, Expand, Tone Adjustment를 쓰고 마무리에는 AI Summary를 쓴다. 목표는 탭을 줄이고 답변을 빠르게 하는 것이며, 지원 팀이 가장 먼저 요구하는 지점이다.
Sparks Auto QA
Sparks Auto QA는 제품에 내장된 자동 품질 검사로, 품질 확인을 사람의 표본 추출에 맡기지 않고 대화를 스스로 채점한다. 모든 상호작용을 읽고 기준에 못 미치는 것을 표시하며, 실제 녹취록에 묶인 피드백을 준다. 한 주에 몇 건만 보던 QA 팀이 전체를 덮을 수 있게 되고, 이것이 즉흥 점검과 실제 전체 그림의 차이다.
생성형 답변을 갖춘 봇 빌더
끌어다 놓는 빌더는 코드를 쓰지 않고 봇을 세우는 길이다. NLP와 머신러닝 기반 FAQ 매칭에 LLM 생성형 답변을 결합해, 직설적인 질문에도 두루뭉술하거나 오타가 난 질문에도 대응한다. Hero Flow와 AnswerFlow로 사내 문서를 학습시켜, 답변이 모델의 범용 출력이 아니라 자사 자료에 기반하게 한다.
리포트, 분석, 연동
리포트는 전체와 실시간 대시보드, 사용자 인사이트, 목표 달성률 지표까지 포괄하며 정기 발송을 지원한다. 플랫폼은 10개 넘는 CRM과 티켓 연동에 더해 Shopify, Zapier, Razorpay나 CCAvenue 같은 결제 서비스를 나열한다. 이 결제 연동이 단서인데, 연동 목록은 범용 글로벌 도구함이 아니라 인도와 동남아 상거래에 맞춰져 있다.
장단점
장점
- 음성 AI는 채팅에 통화를 덧붙인 것이 아니라 진짜 제품이라, 전화 중심 팀이 필요한 것을 그대로 얻는다.
- 언어 지원이 10개 넘는 인도 제어와 아랍어 방언에 닿는다. 서구 플랫폼이 좀처럼 따라오지 못하는 범위다.
- 한 업체가 WhatsApp, 자사 웹사이트와 모바일 채팅, Facebook, Instagram, 음성을 아우르므로 여러 개가 아니라 하나의 플랫폼을 연동하면 된다.
- CoPilot과 Sparks Auto QA가 지원의 양쪽에 AI를 두어 상담원을 빠르게 하고 품질 확인을 모든 대화로 넓힌다.
단점
- 어디에도 가격이 공개되지 않고 셀프 체험도 없어, 영업과 이야기하지 않으면 비용을 가늠할 수 없다.
- 언어 지원이 가장 두터운 쪽은 인도 제어와 아랍어 방언이다. 서유럽 고객이 중심인 팀은 이 강점을 덜 누린다.
- 사이트의 홍보 수치는 애니메이션 카운터로 표시되고 고객 이름도 밝히지 않아, 눈에 띄는 숫자는 외부에서 검증하기 어렵다.
- 제3자 리뷰 자료가 적고 오래됐으며, 확인 가능한 최근 리뷰도 현재의 음성 중심 플랫폼이 아니라 이전 채팅 제품을 말한다.
자주 묻는 질문
Verloop.io는 지원과 영업 대화를 자동화하는 데 쓴다. 기업은 음성 AI 에이전트와 AI 챗봇으로 정형 질문에 답하고, CoPilot으로 상담원을 빠르게 하며, 품질을 자동으로 감사한다. 모두 채팅, 메시지, 전화를 아우른다.
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Verloop.io 대안
Emailwritr
Emailwritr · 글쓰기 · 마케팅Emailwritr는 이미 보유한 리스트에서 더 많은 매출을 끌어내려는 제휴 마케터, 강의 제작자, 온라인 사업자를 위해 만든 AI 이메일 카피라이팅 도구다. 빈 페이지나 일반적인 챗봇 프롬프트 대신, 이 AI 이메일 작성 도구는 잘 알려진 다이렉트 리스폰스 카피라이터를 본뜬 프레임워크로 웰컴 시퀀스, 런칭 캠페인, 장바구니 이탈 이메일, 프로모 시리즈를 생성한다. 오토리스폰더를 연결하고 제안에 관한 몇 가지 질문에 답하면 나머지 문구를 대신 써 준다.
Prosp
Prosp · 글쓰기 · 음성 및 언어 · 마케팅Prosp는 에이전시와 영업팀을 위해 만들어진 AI LinkedIn 아웃리치 도구다. 잠재 고객마다 자신의 목소리로 메시지와 음성 메시지를 작성해, 상대가 실제로 답장하도록 만든다. 계정을 연결하고 리드를 찾고, AI가 개인화된 메시지를 대량으로 작성해 보내도록 맡긴다. 전부 하나의 받은편지함에서 처리한다. 대량으로 아웃바운드를 돌리는 사람을 위해 만들어졌다. 그게 이 제품의 전부다. 그래도 모든 접점은 인간처럼 느껴져야 한다.
On Model
On Model · 이미지 · 마케팅On Model은 옷을 가상 모델에 입히는 AI 패션 모델 도구로, 온라인 스토어가 촬영을 예약하지 않고도 모델 착용 제품 사진을 얻을 수 있게 한다. Shopify 앱으로 작동하며, 기존 이미지의 모델을 교체하고 배경을 바꾸며, 잘린 사진이나 머리 없는 사진에 얼굴을 생성할 수 있다. 목표는 단순하다. 제품 사진을 고객에게 맞추고, 같은 공급업체 이미지를 쓰는 경쟁자와 차별화하는 것이다.
