메시징을 위한 인력 배치 및 운영 요구 사항 계획하기

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인력 관리와 관련하여 메시징은 지난 몇 십 년 동안 지원팀에서 사용했던 것과는 다른 운영 프로세스 및 절차에 가장 적합합니다. 기존 이메일이든, 전화 기반 지원 구조이든, 새로운 챗봇 환경이든 어디에서 메시징으로 오든 관계없이 전과는 조금 다르게 인력 배치, 워크플로우 및 성과 평가에 대해 생각해 보아야 합니다.

이 문서에서는 메시징을 위해 고려해야 할 몇 가지 인력 배치 및 운영 변경 사항에 대해 알아봅니다.

이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.

인력 배치 고려 사항
운영 고려 사항

인력 배치 고려 사항

메시징을 구성하기 전에 필요한 스태프 수와 효율성을 극대화하기 위해 메시징 워크플로우를 구성하는 최선의 방법을 고려해야 합니다.

효과적인 지원 인력을 구축하려면 고객 지원, 서비스 수준 계약 충족, 높은 고객 만족도 달성, 예산 관리 사이에서 적절한 균형을 찾는 일이 무엇보다 중요합니다.

Zendesk 웹사이트에서 메시징을 구현할 때 필요한 상담사 수를 예측하는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 계산기를 살펴보세요.

상담사의 성공적인 업무 수행을 위한 기반 다지기

적절한 인력 배치와 준비는 상담사가 기존 지원 시스템에서 메시징의 비동기식 대화 모델로 전환하는 데 도움이 됩니다. 팀이 성공적인 메시징 사용자가 되도록 보장할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

우선, 단계별 개발 및 배포를 고려하세요. 상담사가 좀 더 친숙하게 느끼는 실시간 채팅 같은 환경으로 시작하세요. 메시징이 제공하는 각각의 새로운 커뮤니케이션 스타일에 익숙해지면 시간이 지남에 따라 더 많은 메시징 기능을 도입할 수 있습니다.

상담사 교육도 마찬가지로 중요합니다. 상담사가 스스로 문제를 파악하도록 내버려 두지 마세요. 메시징 구성이 업데이트될 때마다 상담사에게 Zendesk 메시징 교육을 실시하여 고객과의 대화 워크플로우를 이해할 수 있게 하세요.

이러한 전환에는 시간이 걸릴 수 있으며 노련한 상담사의 속도도 느려질 수 있습니다. 초기 전환 중 성공 메트릭에 영향을 미칠 수도 있습니다. 평균적으로 조직은 메시징으로 옮긴 후 30~60일이 지나면 이전 성과 지표에 도달하거나 이를 초과합니다.

워크플로우 구성 고려

성공적인 인력 배치 전략의 또 다른 핵심은 상담사가 티켓 양을 따라갈 수 있도록 지원 요청 워크플로우를 디자인하는 것입니다. 저희 고객이 고려한 워크플로우 디자인의 일부 요소를 살펴보도록 하겠습니다.

상담사 시간을 극대화하고 서비스 수준을 개선하도록 티켓 선별 프로세스를 단순하게 유지하세요. 티켓 라우팅을 위한 옵션에 대해 생각해 보고 팀에 가장 적합한 스타일을 선택하세요.

브로드캐스트 라우팅: 모든 상담사는 모든 관련 대화에 대한 알림을 받습니다. 상담사는 요청에 응답을 클릭하여 메시지에 대한 작업을 시작할 수 있습니다.
배정된 라우팅: 메시지가 온라인 상태인 상담사들 간에 고르게 분배되므로 지정된 시간에 각 수신 메시지에 대해 한 명의 상담사에게만 알립니다.
옴니채널 라우팅: 상담사의 대화 가능 상태 및 수용 능력에 따라 여러 채널에서 티켓을 라우팅할 수 있습니다.

상담사들이 성공적으로 워크플로우를 관리하도록 도울 수 있는 다른 방법은 다음과 같습니다.

대화 한도를 설정하여 상담사가 너무 많은 동시 실행 대화에서 작업하지 않도록 합니다. 상담사가 메시징 동시 실행 한도에 도달하면 대화 가능하지 않은 것으로 간주되어 그러한 상담사에게는 새 메시징 요청을 보내지 않습니다.
비활성 대화를 종료하여 상담사 대화 가능 상태를 개선합니다. 예를 들어 마지막 최종 사용자 메시지 후 10분이 지나면 대화가 더 이상 활성 상태로 간주되지 않고 상담사 수용 능력이 해제됩니다. 티켓 상태가 보류, 대기 또는 해결로 변경되는 경우 상담사를 해제하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

운영 고려 사항

메시징을 구현하기 전에 성공을 측정할 방법을 생각해 보세요. 응답한 대화 수, 해결된 티켓 수, 위반된 SLA 수 또는 이들과 기타 조합이 성공을 측정하는 요소인가요? 원하는 이상적인 고객 기대치는 무엇인가요? 이 섹션에서 메시징 운영 계획에 도움이 되는 몇 가지 팁을 찾을 수 있습니다.

시간을 내어 기대치 조정

상담사가 작업의 속도를 높이면 지원 요청 티켓 수 감소율이 더 좋아질 것입니다. 실시간 지원이 필요한 고객이 줄어들면 상담사 성공을 평가하는 데 사용하는 많은 통계와 요구 사항도 변경됩니다. 이러한 사항을 고려하여 업무량과 인력 배치 예측에 적용하세요. 이를 위해서는 지속적으로 봇을 관리하는 팀과 협력해야 합니다.

메시징 양을 이메일, 채팅, 음성 등의 이전 양과 비교하는 방법을 배우는 동안 조정 기간이 있을 수 있습니다.

또한 고객과 상담사가 새로운 지원 환경에 익숙해짐에 따라 일시적으로 메시징 양이 늘어날 수 있습니다. 이는 대기 시간 증가로 인한 고객 불만을 방지하기 위해 더 많은 상담사를 채용하거나 교육해야 함을 의미할 수 있습니다. 궁극적으로 채널당 메시징 양은 채팅과 비교하여 더 낮아야 하는데, 그 이유는 스스로 해결한 티켓 수가 더 많고 연결이 끊긴 지원 요청은 수치에 포함되지 않기 때문입니다. 메시징 세션은 종료될 수 없으므로 중단된 대화를 예측에서 제거하세요.

(해결) 시간의 변경

쉽게 스스로 해결할 수 있는 고객 지원 요청을 제거하면 상담사가 더 복잡한 문제에 집중함에 따라 티켓당 평균 처리 시간이 증가할 가능성이 있습니다. 상담사가 새로운 프로세스에 적응하면 봇을 최적화하고 티켓의 근본 원인 분석을 수행하는 데 집중할 수 있으므로 티켓 양이 장기적으로 감소합니다.

유휴 시간을 방지하기 위해 새 워크로드 및 생산성 기대치를 설정하고 상담사가 메시징 요청을 더 잘 처리하게 되면 이를 조정할 수 있습니다. 예를 들어 대화 또는 비활성 대화의 최대 수에 대해 몇 가지 한도를 정해야 할 수 있습니다.

메시징을 채택한 후 티켓이 어떻게 처리되고 어떻게 변하는지 확인하세요. 티켓 터치는 더 많을 수 있지만 더 짧고 더 오랜 기간에 걸쳐 있을 수 있습니다.

메시징을 구성하면서 Zendesk 계정에 연결하는 인력 관리 도구를 재구성해야 할 수도 있습니다. 이는 보통 예측을 위해 사용하는 새로운 스킬, 그룹 및 메타데이터 도입으로 인한 것입니다.

메시징을 위한 인력 배치 및 운영 요구 사항을 신중히 계획하면 고객과 소통할 수 있는 잠재력을 최대한 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.