지능형 선별 결과를 분석하여 조치 취하기

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이 문서에서 설명된 기능을 사용하려면 고급 AI 추가 기능이 있어야 합니다.

지능형 선별은 티켓이 무엇에 관한 것인지(의도)와 어떤 언어로 작성되었는지, 고객 메시지가 긍정적인지 부정적인지(감성)를 자동으로 감지하는 AI 기반 기능입니다. 이 정보를 사용하여 티켓을 자동으로 올바른 그룹에 라우팅하고, 보기를 만들어 비슷한 유형의 요청을 그룹화하고, 고객이 제출하는 티켓 유형의 추세에 대한 리포팅을 할 수 있습니다.

지능형 선별은 티켓 워크플로우의 다양한 영역에 영향을 미칠 수 있으므로 처음에는 어디서부터 시작할지 정확히 모를 수도 있습니다. 이 문서에서는 지능형 선별 정보를 수집하고 분석하여 필요한 조치를 취하는 데 대한 몇 가지 성공 사례에 대해 설명합니다.

지능형 선별에 대한 자세한 내용은 지능형 선별 리소스를 참조하세요.

이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.

지능형 선별 데이터 수집하기
결과 분석하기 및 미세 조정하기

지능형 선별 데이터 수집하기

지능형 선별은 의도, 언어 또는 감성을 기준으로 티켓을 자동으로 식별하고 라우팅하여 티켓당 시간을 30~60초 절약해 주면서 상담사의 워크플로우에 강력한 영향을 미칠 수 있습니다.

하지만 선별 또는 라우팅 워크플로우를 변경하기 전에 지능형 선별이 계정의 티켓을 어떻게 분류하는지 정확하게 이해하는 것이 좋습니다. 계정의 특정 의도 값과 추세를 파악하면 상담사 및 고객 경험을 가장 잘 개선할 수 있는 워크플로우 변경 사항을 결정하는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 다음 네 단계로 시작하는 것이 좋습니다.

티켓 제출에서 해결까지 지능형 선별 작동 방식을 이해하세요. 시스템이 티켓에 의도, 언어 및 감성 값을 채우는 방식도 이해해야 합니다.
지능형 선별을 사용 설정하여 계정의 티켓을 의도, 언어, 감성 또는 셋 다로 분류할 수 있습니다.
지능형 선별 결과를 분석하는 보고서를 작성하여 티켓의 추세를 확인하세요. 한 번에 한 가지 예측 유형에만 집중할 수 있도록 시작할 때 의도, 언어 및 감성에 대해 별도의 보고서를 만드는 것도 생각해 보세요.
지능형 선별을 통해 충분한 티켓 샘플 크기가 보강될 때까지 약 2주 동안 기다리세요.

결과 분석하기 및 미세 조정하기

2주 후에는 취해야 할 조치를 결정할 수 있도록 지능형 선별이 충분한 티켓을 보강할 것입니다. 다음 섹션에서는 이 분석을 수행할 때 추가로 고려해야 할 몇 가지 사항을 제시합니다.

예측된 의도, 언어 및 감성에서 추세 파악

먼저 위에서 만든 보고서를 살펴보면서 높음 및 중간 신뢰도의 티켓을 검토하세요. 추세를 확인하여 이를 개선하기 위한 조치를 취할지 여부를 결정하세요.

추세	고려해야 할 조치
가장 보편적인 의도와 언어는 무엇인가요?	상담사가 가장 일반적인 요청 유형을 처리할 수 있도록 교육을 받았는지 확인하세요. 비밀번호 변경과 같은 쉬운 요청을 다루기 위한 지식창고 문서 및 기타 셀프 서비스 리소스를 만들고, 매크로를 사용하여 이러한 티켓 유형에 대한 응답을 자동화하세요. 고객과 같은 언어를 사용하는 상담사를 보유하세요.
함께 그룹화하려는 의도가 있나요?	비슷한 의도들을 그룹으로 묶는 보기를 만들고, 그러한 의도를 다루는 데 가장 적합한 상담사들에게 라우팅하세요.
예측된 의도 및 언어가 각 티켓의 초기 메시지와 일치하나요?	그렇지 않다면 예측 모델을 개선할 수 있도록 Zendesk에 피드백을 제공해 주세요. 상담사가 직접 의도를 변경한 티켓에 대한 리포팅을 하여 초기 예측이 적중하지 않았음을 알릴 수도 있습니다.
고객 감성에 어떤 추세가 있나요? 특정 제품이나 카테고리에 특히 부정적인 감성의 티켓이 많나요?	부정적인 감성의 티켓을 많이 받는 경우 상담사들에게 이러한 상황을 완화하기 위한 추가적인 교육을 제공하는 것이 좋습니다. 특정 제품이나 카테고리에서 부정적인 감성의 티켓을 많이 받는 경우 제품에 개선해야 할 사항이 있는지 살펴보는 것이 좋습니다.

개선할 메트릭 결정

다음은 팀에 가장 중요한 메트릭을 결정합니다. CSAT 평점을 높이거나, 지속적으로 SLA를 충족하거나, 첫 번째 응답 대기 시간을 개선하거나, 그룹 배정을 줄이는 것 등을 원하시나요?

한 개 또는 두 개의 메트릭이나 의도의 하위 집합을 목표로 시작하고 워크플로우 변경으로 전반적인 경험을 개선할 수 있는 방법을 고려하세요. 그러한 영역을 먼저 목표로 하여 지능형 선별의 효과를 극대화하세요.

추세	고려해야 할 조치
긴급 문제에 대한 첫 번째 응답 시간이 늦음	특정 의도가 있는 티켓의 우선 순위를 높이는 트리거를 만들어 상담사가 더 신속히 티켓을 처리할 수 있도록 하세요.
특정 언어의 티켓에 대한 CSAT가 낮음	특정 언어에 능숙한 상담사에게 직접 해당 언어의 티켓을 라우팅하세요.
특정 주제에 대한 티켓은 해결하기 전에 항상 상담사의 추가 정보가 필요	이러한 티켓을 일반 “티켓을 만듦” 트리거에서 제거하고 대신 고객에게 필요한 정보를 제공하도록 안내하는 메시지를 보내는 트리거를 만드세요. 원래 티켓의 일부로 필요한 정보를 수집하도록 티켓 양식을 업데이트하는 것을 고려하세요.

반복 프로세스에서 디자인, 구현 및 리포팅

결정한 변경 내용에 관계없이 이것이 반복 프로세스라는 사실을 기억하세요. 추세를 확인하고 그에 따라 변경하고 그러한 변경의 성공 여부를 추적하며 반복합니다.

다음은 워크플로우 변경을 디자인, 구현 및 리포팅할 때 고려해야 할 몇 가지 질문입니다.

효과적인 워크플로우에 필요한 최고 수준의 신뢰도는 무엇인가요? 예를 들어 특정 의도의 모든 티켓을 지정된 그룹으로 보내고 의도가 잘못된 경우 수동으로 다시 라우팅하도록 요구해도 되나요? 아니면 신뢰도 수준이 높은 티켓만 해당 그룹으로 라우팅해야 하나요?
향후 더 쉬운 리포팅을 위해 워크플로우에서 태그를 적용하거나 몇 가지 다른 티켓 속성을 업데이트해야 하나요?

상담사와 양방향 커뮤니케이션 설정

상담사에게 수행한 모든 변경 내용에 대해 알려 좋든 나쁘든 이러한 변경 내용에 대한 피드백을 제공할 준비를 하도록 하세요.

예를 들어 상담사 피드백이 있는 티켓에 태그를 지정하고 워크플로우에 대한 피드백을 기록할 수 있는 내부 메모를 포함하는 매크로 설정을 고려하세요.

상담사에게 티켓과 관련된 특정 문제에 대해 물으세요. 상담사가 복잡하다고 생각하는 특정 의도 그룹이 있다면 상담사와 고객 경험을 개선하기 위해 워크플로우를 조정할 방법을 찾아보세요.