지능형 선별 사용 사례 및 워크플로우

사용 중인 플랜

추가 기능

코파일럿

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.

이 문서에서는 지능형 선별이 어떻게 워크플로우를 간소화하고 비즈니스를 지원할 수 있는지에 대한 이해를 돕기 위한 예제 사용 사례를 설명합니다. 특히 지능형 선별을 사용하여 자동으로 티켓 수를 줄이고, 티켓을 올바른 그룹에 라우팅하고, 해결 시간과 터치 수를 줄이고, 외부 당사자들에게 정보를 전달하는 방법에 대해 알아봅니다.

여기에 제공된 사용 사례를 읽으면서 회사의 특정 워크플로우를 더 훌륭히 지원하기 위해 그러한 사용 사례를 수정하거나 확장할 수 있다는 사실을 기억하세요.

지능형 선별에 대한 자세한 내용은 지능형 선별 리소스를 참조하세요.

이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.

• 티켓 수 줄이기: 고객을 셀프 서비스 또는 올바른 목적지로 안내
• 라우트: 일반 대기열의 티켓을 특정 언어 대기열로 보내기
• 감소: 사전대응적으로 자세한 정보 요청
• 전달: 웹훅을 사용하여 외부 리소스로 정보 전달

관련 문서:

• 고객 의도, 언어 및 감성을 자동으로 감지하기
• 지능형 선별 결과를 분석하여 조치 취하기
• 지능형 분류를 사용하여 티켓 에스컬레이션을 식별하고 조치 취하기

참고: 관리 센터나 Explore에서 트리거, 보기 또는 보고서를 만들 때 지능형 분류 예측 값은 영어로만 제공됩니다. 하지만 지능형 분류는 여기 나열된 언어로 콘텐츠를 평가할 수 있습니다.

티켓 수 줄이기: 고객을 셀프 서비스 또는 올바른 목적지로 안내

시나리오: 최종 사용자가 티켓을 제출하거나 지원팀에 문의하는 것이 최상의 방법이 아닌 프로세스에 대해 문의하고 있습니다. 대신 필요한 정보가 웹 사이트나 일부 다른 곳에서 제공됩니다. 즉, 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 프로세스나 기타 문서에 따라 스스로 문제를 해결할 수 있습니다.

예:

• 플랜 취소
• 사용자 프로필 업데이트 요청
• 환불, 반품 정책 및 보증 질문
• 채용 공고 지원

지능형 선별을 사용하여 시나리오를 해결하는 방법:

1. 위에 설명된 시나리오(예: “구독 취소”)에서 제출된 티켓에 자주 적용되는 모든 의도를 식별합니다. 도움이 된다면 여러 관련 의도를 함께 그룹화(예: “환불 요청” 및 “특정 채널을 통한 환불”)할 수 있습니다.
2. 안심하고 자동 작업을 수행하는 데 필요한 의도의 신뢰도 수준을 결정합니다. 즉, 최종 사용자가 문제가 없는데 문제가 있다고 생각하여 도움이 필요한 경우에도 답장이 허용되나요?
3. 최종 사용자에게 자동 답장을 보내는 트리거를 만듭니다. 작업을 완료하는 방법에 대한 안내, 작업을 완료하기 위해 계정이나 앱에서 이동해야 하는 위치에 대한 링크 또는 질문에 대한 답변이 있는 기존 문서에 대한 링크를 포함합니다.
4. 의도가 실수로 잘못 일치되었지만 티켓이 해결 상태로 설정된 경우를 대비해 대화를 계속 열어 둡니다.

라우트: 일반 대기열의 티켓을 특정 언어 대기열로 보내기

시나리오: 모든 또는 대부분의 최종 사용자가 일반 대기열로 티켓을 제출하여 서로 다른 언어의 티켓도 동일한 대기열로 가게 됩니다.

예:

• 모든 최종 사용자가 언어에 관계없이 동일한 문의 양식이나 이메일 주소를 사용
• 최종 사용자가 한 언어의 소스 플랫폼을 사용하지만 이들의 기본 설정 언어가 플랫폼이나 브라우저의 현재 언어와 다름

지능형 선별을 사용하여 시나리오를 해결하는 방법:

• 옵션 1: 티켓을 언어에 따라(그리고 필요하다면 잠재 언어 신뢰도에 따라) 적절한 상담사나 그룹으로 라우팅하는 트리거를 만듭니다(의도 조건은 생략).

• 옵션 2: 다른 연동 서비스를 사용하여 티켓의 언어 값을 참조하여 해당 값에 따른 작업을 수행합니다. 예를 들어 현재 동적 콘텐츠를 사용하여 매크로를 번역하는 경우에는 대신 유동 마크업을 사용하여 지능형 선별 언어 필드를 기준으로 매크로가 사용해야 하는 언어를 결정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 요청자의 언어가 프로필에 아직 설정되지 않은 경우(예를 들어 등록되지 않은 이메일이나 프로필에 설정한 언어와 다른 언어로 지원팀에 연락하는 경우)에 유용합니다.

감소: 사전대응적으로 자세한 정보 요청

시나리오: 고객이 지원팀에 연락하지만 요청을 해결하는 데 필요한 세부 정보를 포함하지 않습니다. 상담사가 첫 번째 터치에서 요청을 해결할 수 없기 때문에 필요한 정보를 묻는 답장을 해야 합니다.

예:

• 고객이 주소를 제공해야 하는 반품/교체 요청
• 고객이 구매 주문 또는 청구서 번호를 포함해야 하는 프로세스

지능형 선별을 사용하여 시나리오를 해결하는 방법:

1. 위에 설명된 시나리오(예: “반품 주문”)에서 제출된 티켓에 자주 적용되는 모든 의도를 식별합니다. 도움이 된다면 여러 관련 의도를 함께 그룹화할 수 있습니다.
2. 안심하고 자동 작업을 수행하는 데 필요한 의도의 신뢰도 수준을 결정합니다.
3. 최종 사용자가 필요한 세부 정보를 아직 포함하지 않은 경우 입력하라는 메시지를 표시하면서 최종 사용자에게 자동 답장을 보내는 트리거를 만듭니다. 이로써 상담사가 티켓을 보기 전에 고객에게 답장할 기회가 주어져 상담사가 단일 터치로 티켓을 해결할 가능성이 높아집니다.

전달: 웹훅을 사용하여 외부 리소스로 정보 전달

시나리오: 고객이 외부 팀이나 시스템의 개입이 필요한 요청에 대해 지원팀에 문의합니다. 상담사는 이러한 요청을 적절한 대상에게 직접 전달해야 합니다.

예:

• 최종 사용자가 이메일 주소나 기타 연락처 정보를 변경하기 위해 고객 지원팀에 연락하지만 그러한 정보를 Zendesk 외부 팀에서 소유
• 특정 요청이 Zendesk 외부에서 수행해야 하는 규정 준수나 기타 프로세스를 필요로 함

지능형 선별을 사용하여 시나리오를 해결하는 방법:

1. 위에 설명된 시나리오(예: “이메일 주소 변경”)에서 제출된 티켓에 자주 적용되는 모든 의도를 식별합니다. 도움이 된다면 여러 관련 의도를 함께 그룹화할 수 있습니다.
2. 안심하고 자동 작업을 수행하는 데 필요한 의도의 신뢰도 수준을 결정합니다.
3. 다음 두 가지를 모두 수행하는 자동 답장을 보내는 트리거를 만듭니다.
   1. 요청자에게 티켓이 접수되었다고 알립니다.
   2. 웹훅, 이메일 대상 또는 제품 내에서 다른 수단을 사용하여 고객 요청의 관련 세부 정보를 적절한 외부 팀에 전달합니다. 예를 들어 요청자의 이름, 이메일 주소, 제목 및 원래 메시지를 포함하는 이메일을 외부 팀에게 보낼 수 있습니다. 그런 다음 외부 팀은 해당 시스템에서 고객의 요청을 처리할 수 있습니다.