온라인 스토어에 가장 좋은 Lindy 대안은 AI에게 무엇을 맡기려는지에 따라 달라져요. 각 사람의 회의와 메시지를 돕는 어시스턴트를 원한다면 Lindy를 넘어서기 어려워요. 고객에게 답하고 주문과 구독까지 처리하는 AI를 원한다면 Concierge 같은 스토어 중심 에이전트나 Intercom Fin, Gorgias 같은 고객 지원 에이전트를 살펴보세요.
업무용 AI 어시스턴트 중에서 Lindy는 가장 잘 알려진 제품 중 하나이고, 많은 스토어 운영자가 가장 먼저 써 봐요. 이 가이드는 Lindy가 잘하는 일, 가격 구조, 스토어에 다른 도구가 필요해지는 지점, 그리고 대안 5가지를 솔직한 “이럴 때 선택하세요” 한 줄과 함께 다뤄요. 모든 제품 정보와 가격은 2026년 10월 19일에 각 회사 페이지에서 확인했어요.
밝혀 둘 점: Concierge는 저희 제품이에요.
Lindy는 무엇을 잘하나요?
Lindy는 스스로를 내 도구에 연결되는 AI 팀원이라고 소개해요. 가격 페이지에는 모든 요금제에 회의 녹음과 메모가 포함된다고 나와 있고, 홈페이지에는 앱뿐 아니라 iMessage에서도 작동하는 모습이 나와요. 홈페이지 FAQ에는 SOC 2 Type II, GDPR, HIPAA, PIPEDA를 준수한다고 적혀 있고, Enterprise 요금제에는 SSO, 감사 로그, 서명된 BAA 기반의 HIPAA가 추가돼요(2026년 10월 19일 확인).
회의와 메시지에 파묻힌 창업자에게는 강력한 조합이에요. 개인을 돕는 도구라서, 팀원 각자가 자기 일을 더 빠르게 할 수 있어요.
Lindy 가격은 어떻게 되나요?
- Free: 크레딧 US$50 상당, 7일 동안 사용할 수 있어요.
- Team: 활성 사용자 1명당 월 US$29.99부터이고 1명당 크레딧 3,000개가 포함돼요(크레딧이 더 많은 구간은 더 비싸요). 크레딧은 워크스페이스 전체가 함께 써요. Lindy 페이지에는 워크스페이스의 모든 활성 사용자에게 요금이 청구된다고 적혀 있어요.
- 추가 크레딧: 크레딧 1,000개당 US$10예요.
- Enterprise: 크레딧과 결제는 별도 협의이고, SSO, 감사 로그, 서명된 BAA 기반의 HIPAA가 포함돼요.
출처: Lindy 가격, 2026년 10월 19일 확인. 눈여겨볼 점은 사용자당 과금 방식이에요. 활성 사용자 5명이 가장 낮은 Team 구간을 쓰면 월 US$149.95, 월간 가격 기준으로 연 US$1,799.40가 돼요. 사용자당, 크레딧, 해결 건당 가격은 AI 직원 비용에서 비교해요.
온라인 스토어에 Lindy만으로 부족한 부분은 어디인가요?
- 내 고객: 스토어의 반복 업무는 대부분 고객에게서 나와요. 주문이 어디 있나요, 이걸 반품하고 싶어요, 다음 박스를 건너뛰고 싶어요 같은 요청이요. Lindy는 스토어 채팅이나 고객 지원 전화가 아니라 내 팀의 업무를 중심으로 만들어졌어요.
- 대화 안에서 하는 스토어 작업: 고객 지원 요청은 고객이 아직 대화 중일 때 주문을 조회하고, 반품을 접수하고, 구독을 변경해야 끝나요.
- 전화와 문자: 전화나 문자로 연락하는 스토어 고객이 많아요. 비즈니스 번호로 오는 전화와 문자에 답하는 에이전트는 채팅 도구가 전혀 보지 못하는 문의까지 일부 맡아요.
- 팀이 커질 때의 비용: 개인 어시스턴트라면 사용자당 가격이 합리적이에요. 스토어 업무를 맡는 공용 에이전트라면 워크스페이스 전체에 매기는 가격이 더 나을 수 있어요.
Lindy 대안 5가지 한눈에 보기
| 대안 | 잘 맞는 곳 | 누구를 위해 일하나요 | 가격(2026년 10월 19일 확인) |
|---|---|---|---|
| Concierge | 고객과 팀을 함께 맡는 에이전트 한 세트를 원하는 스토어 | 고객과 팀 | Starter US$20/월, Pro US$199/월 또는 US$1,990/년, 워크스페이스당 |
| Viktor | Slack이나 Teams에서 여러 도구를 넘나드는 AI 동료를 원하는 팀 | 내 팀 | 크레딧 US$100까지 무료, Team은 워크스페이스당 US$100/월 |
| Intercom Fin | 기존 헬프데스크에서 고객을 응대하는 AI 에이전트 | 고객 | 결과 1건당 US$0.99 |
| Gorgias | AI가 포함된 Shopify 헬프데스크를 원하는 고객 지원팀 | 고객(팀의 헬프데스크를 통해) | 헬프데스크 요금제와 자동 처리 건당 US$0.90~US$1.00 |
| Zapier Agents | 수천 개 앱에 걸친 규칙 중심 자동화 | 내 팀 | 무료 요금제는 에이전트 활동 월 400회, 더 필요하면 유료 요금제 |
1. Concierge: 고객과 팀을 함께 맡는 에이전트
Concierge는 고객 업무와 팀 업무를 맡는 Chargezen의 디지털 직원이에요. 웹사이트 채팅, 전화, 문자, WhatsApp, 이메일로 고객에게 답하고, 고객별 메모리는 하나로 이어져요. 주문을 추적하고, 내 규칙이 허용하면 주문을 취소하고, 반품을 접수해 팀원이 환불을 승인하게 하고, 구독을 일시 중지하거나 건너뛰거나 교체해요. 내 팀은 Slack, Telegram, 브라우저, Finn iPhone 앱에서 같은 에이전트와 함께 리포트, 스토어 관련 질문, 내부 업무를 처리해요. 각 에이전트가 할 수 있는 일은 내가 정해요. 누군가 요청한 일은 실행되고, 에이전트가 스스로 떠올린 일은 먼저 제안해요.
가격은 워크스페이스 기준이고 사용자별 요금은 없어요. Starter는 월 US$20에 크레딧 20,000개, Pro는 월 US$199에 크레딧 199,000개이고, 연 US$1,990로도 결제할 수 있어요. 제품마다 크레딧을 세는 방식이 다르니 크레딧 숫자가 아니라 맡길 일을 기준으로 비교하세요. 스토어에서 가장 바쁜 일이 고객 요청이고 팀도 같은 에이전트를 쓰길 원한다면 이 제품을 선택하세요. 회의 녹음과 메모, iMessage는 Concierge에 없는 기능이고, 이 부분은 Lindy가 앞서요. Concierge vs Lindy를 보세요.
2. Viktor: 워크스페이스 단위로 가격을 매기는 AI 동료
Viktor는 Slack과 Microsoft Teams에서 일하는 팀용 AI 직원이고, Discord와 웹 앱도 지원해요. 9,800개 이상의 도구에 연결된다고 밝혀요. Team 요금제는 월 US$100에 워크스페이스가 함께 쓰는 크레딧 40,000개이고 사용자별 요금은 없으며, 자체 llms.txt에는 고객 응대용 지원 봇이 아니라고 적혀 있어요(2026년 10월 19일 확인). Lindy 같은 팀 지원이 마음에 들지만 워크스페이스 단위 가격과 더 많은 연동 도구를 원한다면 이 제품을 선택하세요. Concierge vs Viktor를 보세요.
3. Intercom Fin: 결과 건당 가격을 매기는 고객 응대 에이전트
Fin은 결과 1건당 US$0.99인 고객 응대 AI 에이전트예요. Intercom에서 작동하고, fin.ai에 따르면 Zendesk, Salesforce, HubSpot, Freshdesk 같은 헬프데스크에서도 쓸 수 있어요(2026년 10월 19일 확인). Lindy에게 정말 바랐던 것이 고객 지원이고 이미 헬프데스크가 있다면 이 제품을 선택하세요. 팀의 내부 업무는 맡지 않아요. Concierge vs Intercom을 보세요.
4. Gorgias: AI가 포함된 Shopify 헬프데스크
Gorgias는 Shopify용으로 만들어진 헬프데스크로, 티켓 양에 따라 가격이 정해져요. AI Agent는 연간 계약 시 자동 처리 건당 US$0.90, 월간 결제 시 US$1.00예요. 음성과 SMS는 애드온이에요(2026년 10월 19일 확인). 온종일 티켓을 처리하는 고객 지원팀이 있고 AI에게 1차 응대를 맡기고 싶다면 이 제품을 선택하세요. Concierge vs Gorgias를 보세요.
5. Zapier Agents: 수천 개 앱에 걸친 자동화
Zapier Agents로는 회사 지식을 활용하고 Zapier의 9,000개 이상 앱에서 작업하는 AI 팀원을 만들 수 있어요. 가격 페이지에는 무료 요금제에 에이전트 활동 월 400회, Pro에 1,500회가 나와 있어요(2026년 10월 19일 확인). 주로 규칙에 따라 앱 사이에서 데이터를 옮기고 판단은 조금만 필요한 일이라면 이 제품을 선택하세요. 에이전트는 하나하나 직접 만들고 관리해야 해요.
5명 팀이 쓰면 Lindy 대안 비용은 얼마인가요?
AI를 쓸 사람이 5명인 스토어를 예로 들어 볼게요. 아래는 2026년 10월 19일 각 회사 페이지의 정가이고, 세금과 애드온은 빠져 있어요. 크레딧과 결과를 세는 방식은 회사마다 달라서, 맡길 수 있는 일의 양이 아니라 시작 가격을 비교한 표예요.
| 제품 | 청구 방식 | 5명 기준 1년 비용 |
|---|---|---|
| Lindy Team(가장 낮은 구간) | 활성 사용자 1명당 US$29.99/월 | US$1,799.40 |
| Viktor Team | 워크스페이스당 US$100/월 | US$1,200 |
| Concierge Starter | 워크스페이스당 US$20/월 | US$240 |
| Concierge Pro | 워크스페이스당 US$1,990/년 | US$1,990 |
| Intercom Fin | 결과 1건당 US$0.99 | 처리하는 대화 수에 따라 달라요 |
Lindy에서 옮기는 방법
- 1. 지금 Lindy가 해 주는 일을 적어 보세요: 개인 지원(회의, 메모, 메시지)과 스토어 업무(리포트, 고객 후속 연락)로 나누세요. 개인 지원이 잘 돌아간다면 그 일에는 Lindy를 계속 쓰세요.
- 2. 스토어 정책을 글로 적으세요: 반품, 배송, 구독 정책이요. 고객을 응대하는 에이전트에게는 글로 된 정책이 필요해요.
- 3. 스토어와 채널을 연결하세요: Shopify, 쓰고 있다면 Recharge, 그리고 고객이 쓰는 채팅, 이메일, 전화, 문자 채널이에요.
- 4. 사람을 기다릴 일을 정하세요: 환불과 정책 예외부터 정하세요. 에이전트가 일하는 모습을 보면서 규칙을 풀어 가세요.
- 5. 팀의 반복 업무를 옮기세요: 아침 매출 리포트, 주간 리뷰, 미발송 주문 확인을 일정에 맞춰 실행하세요.
Lindy를 계속 써야 하는 쪽은 누구인가요?
AI의 주된 역할이 회의, 메모, 메시지로 나를 돕는 일이라면 Lindy는 좋은 도구이고, 옮겨도 나아지지 않을 수 있어요. 많은 스토어 운영자는 Lindy 같은 개인 어시스턴트와 Concierge 같은 스토어 에이전트를 함께 쓸 거예요. 용어집: AI 팀원, AI 크레딧, 디지털 직원, AI 에이전트, 코파일럿. 다음 글: 온라인 스토어를 위한 AI 직원: 8가지 제품 비교, AI 직원이란 무엇인가요?
자주 묻는 질문
온라인 스토어에 가장 좋은 Lindy 대안은 무엇인가요?
AI가 팀뿐 아니라 고객도 응대하길 원하는 스토어라면 Concierge예요. 채팅, 전화, 문자, WhatsApp, 이메일에 답하고 주문과 구독을 처리하며, 가격은 워크스페이스 기준이에요. Slack이나 Teams에서 팀만 지원하는 도구라면 Viktor, 기존 헬프데스크 안의 고객 지원 에이전트라면 Intercom Fin이나 Gorgias가 맞아요.
Lindy 비용은 얼마인가요?
2026년 10월 19일 기준 Lindy 가격 페이지에는 7일간 쓸 수 있는 크레딧 US$50 상당의 무료 시작과, 활성 사용자 1명당 월 US$29.99부터 1명당 크레딧 3,000개를 주는 Team 요금제가 나와 있고, 모든 활성 사용자에게 요금이 청구돼요. Enterprise는 별도 협의예요.
Lindy가 내 스토어 고객에게 답할 수 있나요?
Lindy는 나와 내 팀의 도구, 회의, 메시지 안에서 일하는 어시스턴트로 만들어졌어요. 스토어 채팅, 전화, 문자 회선의 고객을 맡기려면 Concierge나 Fin 같은 고객 응대 에이전트가 더 잘 맞아요.
사용자당 과금이 없는 Lindy 대안이 있나요?
네. Viktor와 Concierge는 모두 크레딧 기반의 워크스페이스 단위 가격이고, Fin은 결과 건당 요금을 받아요. Concierge Starter는 워크스페이스 전체에 월 US$20, Pro는 월 US$199예요.
작성자
Daniel Foster
AI 운영 라이터, Chargezen
Daniel Foster는 기업이 매출을 만들고 뒷받침하는 운영 업무에 AI 에이전트를 어떻게 적용하는지 살펴봐요. 영업 지원, 청구 문의 대응, 결제 운영, 고객 온보딩, 복잡한 비즈니스 업무의 자동화까지 폭넓게 다뤄요. 특히 AI 시스템이 기존 소프트웨어를 연결하고, 비즈니스 데이터를 해석하고, 고객 라이프사이클 전반에서 작업을 실행하는 방식에 관심이 많아요. 이를 통해 조직은 수작업을 줄이면서 더 일관된 고객 경험을 만들 수 있어요.
