문서로 자동 답장 기능을 사용하면 고객의 지원 티켓에 대한 응답으로 이메일 및 웹 양식을 통해 관련 헬프 센터 문서를 자동으로 추천할 수 있습니다.
자동 답장에 가장 적합하도록 문서를 작성하고 다양한 형식을 지정할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 문서에서 제안하는 모든 내용을 사용할 수 없거나 사용하고 싶지 않을 수 있지만 하나 또는 두 개만 적용해도 자동 답장의 성과가 크게 향상될 수 있습니다. 고객에게 더 나은 추천 문서를 제시하면 제안을 제공한 총 문의 중 자동 답장으로 해결된 문의 비율인 자동 답장 해결률을 높일 수 있습니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
관련 문서:
정보를 체계적으로 구성하고 정리하기
문서를 체계적으로 구성하고 정리하는 것은 문서 효율성을 높일 수 있는 방법 중 하나입니다. 이 섹션의 제안에는 고객에게 보이는 것과 보이지 않는 것 둘 다에 대한 내용이 포함되어 있습니다.
문서의 제목 만들기
고객의 문제를 해결하기 위한 좋은 문서인지 여부를 판단할 때 문서 제목을 고려합니다. 문서의 제목이 지원 요청의 텍스트와 거의 일치하면 자동 답장이 추천할 확률이 높습니다.
이를 잘 활용하기 위해서는 고객이 지원 요청을 할 때 사용하는 문구와 유사한 문서의 제목을 정해야 합니다.
문서 제목에 다음 형식 중 하나를 사용해 보세요.
- 질문 형식: “비밀번호를 재설정하려면 어떻게 해야 하나요?”
- 단순 능동태 문구: “비밀번호 재설정하기”
문서의 초점 좁히기
가능하다면 문서는 하나의 구체적인 주제를 다루어야 하며 이것이 문서에 미치는 영향은 다음과 같이 고객에게 어떤 식으로 정보를 제시하는지에 따라 다릅니다.
- 문제/해결에 대한 문서: 문제 및 해결 방법 중심의 문서를 작성하려면 한 가지 해결 방법이 있는 매우 구체적인 한 가지 문제에 초점을 맞추도록 하세요. 예를 들어 청구와 관련된 여러 문제를 다루는 하나의 문서 대신 결제 옵션, 환불 요청 및 청구 이의 제기의 각 문제에 대해 따로 3개의 문서를 작성하는 것이 좋습니다. 가능하다면 각 문제에 대한 해결 방법을 하나만 제공하는 것이 좋습니다. 이로써 원하는 해결 방법으로 고객을 안내할 수 있으며 필요하다면 다른 해결 방법을 제시하는 다른 문서에 대한 링크를 제공할 수 있습니다.
- 프로세스 관련 문서: 프로세스 및 절차에 관한 문서를 작성할 때에도 위와 같은 일반적인 원칙이 적용됩니다. 예를 들어 계정을 만들고 계정 옵션을 선택하는 두 가지 주요 작업이 포함된 계정 설정 프로세스를 고객에게 안내하는 문서가 필요하다고 가정해 보죠. 이 두 작업이 모두 계정 설정 프로세스의 일부이므로 하나의 문서에서 이 작업 둘 다를 다룰 수 있습니다. 하지만 각 작업별 문서를 따로 만들면 봇이 고객의 필요에 가장 잘 맞는 문서를 선택하는 데 도움이 되며, 고객이 불필요한 텍스트를 보지 않고도 해당 정보를 쉽고 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다.
문서에 대한 소개 쓰기
문서의 처음 75단어에 큰 비중을 둡니다. 문서의 소개 부분에 가능한 많은 관련 키워드와 컨텍스트를 포함함으로써 추천 문서의 정확성을 높일 수 있습니다.
예를 들어 회사의 반품 정책에 대한 문서를 쓰는 경우에는 셔츠 사이즈가 종종 안 맞거나 누구나 실수를 한다는 것을 잘 알고 있다는 등의 전문을 포함하지 마세요. 친절한 설명일 수는 있지만 문서의 내용을 평가하는 데에는 방해가 됩니다. 다음과 같이 명료하고 정확하게 문서를 시작하세요. “구매 후 30일 이내에는 전액 환불해 드립니다. 30일이 지난 후에는 매장 크레딧을 요청하실 수 있습니다.” 그런 다음 좀 더 세부적인 내용을 제공할 수 있습니다.
세분화 및 레이블 사용하기
문서 레이블은 티켓이 만들어질 때 고객을 세분화할 수 있는 상황에서 더욱 효과적입니다. 다음과 같은 iOS 및 Android 플랫폼 게임 개발자의 경우가 좋은 예입니다. 이 개발자가 수신하는 티켓은 2개의 채널(iOS 및 Android 이슈)로 구성됩니다. 트리거 조건을 사용하여 2개의 문서로 자동 답장 트리거(각 채널에 하나씩)를 만든 후에 문서 레이블을 통해 상황에 맞게 iOS 또는 Android 문서만 제안하도록 할 수 있습니다. 잠시 시간을 갖고 어떻게 고객을 세분화하는 것이 가장 좋을지 고민한 다음, 이 분류를 중심으로 효과적인 조건을 만드세요. 이를 통해 고객에게 가능한 한 최상의 문서를 제공하세요! 관련 내용은 자동 답장에서의 레이블 사용에 대한 성공 사례 가이드에 자세히 설명되어 있습니다. 자동 답장 트리거 활용법에 대한 자세한 내용은 새로운 자동 답장 트리거 만들기를 참조하세요.
고객 세분화를 사용하지 않는 경우에도 레이블은 자동 답장 검색 결과에 큰 영향을 미칩니다. 신중하게 레이블을 사용하세요. 예를 들어 고객 질문이 없는 주제에 관한 문서인 경우에는 추가한 레이블을 생략할 수 있습니다. 이로써 문서 추천을 할 때 좀 더 적은 수의 더욱 정선된 문서를 만드는 데 도움이 됩니다.