Zendesk AI가 제공하는 AI 상담사는 복잡성에 관계없이 고객 문제를 완전히 해결하도록 디자인되었습니다. AI가 고객 상호작용에 점점 더 중요해짐에 따라 AI 상담사를 사용하면 자동화와 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.
이 문서에서는 이메일 및 웹 양식 지원 요청에서 대화 봇과 자동 답장을 위한 AI 상담사 기능을 설정하고 사용하기 위한 관리자 작업의 개요를 제공합니다.
관련 문서:
- AI 상담사의 개요
- AI 상담사의 자동 해결에 대한 정보
- 온디맨드: AI 상담사 사용 방법 알아보기(AI 기반 의도 및 자동 답장에 대한 무료 교육 과정)
전제 조건: 기본 메시징 채널 구성
대화 봇을 만들 계획이라면 먼저 대화 봇이 고객과 소통할 수 있는 하나 이상의 채널을 제공해야 합니다. 메시징이 가장 일반적으로 사용됩니다. 웹사이트나 헬프 센터를 위한 웹 위젯을 통해 또는 Android나 iOS 앱을 위한 모바일 SDK를 통해 메시징을 제공할 수 있습니다.
기본 메시징 채널을 아직 구성하지 않았으면 메시징 시작하기를 참조하세요.
AI 상담사를 위한 헬프 센터 콘텐츠 최적화
AI 상담사는 헬프 센터의 문서를 추천하고 생성형 AI를 사용하여 헬프 센터 콘텐츠에 기반한 답장을 만들 수 있습니다. 최고의 문서와 답변을 리턴하도록 콘텐츠가 최적화되어 있는지 확인해야 합니다.
헬프 센터를 시작하는 중이라면 티켓과 기타 리소스를 검토하여 지식창고에 채울 문제를 발견할 수 있습니다. 새 콘텐츠를 작성하든 기존 콘텐츠를 업데이트하든 콘텐츠를 최적화하기 위해 명심해야 할 몇 가지 성공 사례가 있습니다.
AI 상담사를 위한 헬프 센터 콘텐츠를 최적화하려면 봇 및 자동 답장에 대한 헬프 센터 콘텐츠 최적화하기를 참조하세요.
AI 기반 대화 봇 만들기
많은 사용자 지정 없이 대화 봇을 신속하게 설정할 수 있습니다. 봇을 위한 채널을 설정하고, 봇을 만든 후 고객을 위해 라이브 상태로 만들기 위해 채널에 봇을 게시해야 합니다.
AI 기반 대화 봇 설정
기존 지식창고를 사용하여 고객에게 응답하는 대화 봇을 설정할 수 있습니다. 그런 다음 사용자 지정 응답을 더 디자인할 수 있습니다.
대화 봇을 만들 때 다음과 같이 할 수 있습니다.
- 고객이 실제 상담사와 대화하는 것이 아니라는 사실을 명확하게 알려주는 이름을 선택합니다.
- 사용자 지정 아바타를 추가하여 브랜드를 강화하거나 기본 아이콘을 사용합니다.
- 언어를 설정합니다. 기본적으로 대화 봇의 언어는 계정의 기본 언어와 같습니다. 나중에 필요하면 여러 언어로 봇을 구성할 수 있습니다.
- 빠른 시작을 위한 생성형 답장을 사용합니다. 헬프 센터와 생성형 답장을 사용하면 봇이 관련 지식창고 문서에서 가져온 응답을 제공하여 대화식으로 질문에 응답할 수 있습니다.
- 개성 넘치는 봇을 구성합니다. 조직의 톤과 브랜드를 반영하도록 페르소나를 선택합니다.
대화 봇을 설정하려면 웹 및 모바일 채널의 대화 봇 만들기를 참조하세요.
메시징 채널에서 봇을 라이브 상태로 만들기
이제 봇이 완전한 기능을 갖추었으므로 더 이상의 구성 없이 라이브 상태로 만들어 사용할 수 있습니다. 메시징 채널에서 라이브 상태로 만들려면 봇을 게시해야 합니다. 지금 게시하거나 나중에 게시할 수 있습니다.
지금 봇을 라이브 상태로 만들려면 요청을 모니터링하고 일반적인 문제를 발견하여 봇을 사용자 지정하여 더 효과적으로 만들 수 있습니다. 이미 아이디어가 있으면 게시를 잠시 미루고 지금 봇을 사용자 지정할 수 있습니다.
봇을 게시하려면 메시징 채널에 봇 추가하기를 참조하세요.
답변으로 대화 봇 사용자 지정
대화 봇을 만든 후 원하는 경우 답변으로 봇을 사용자 지정할 수 있습니다. 답변으로 최고의 응답을 제공하고 지침이 더 필요한 대화로 고객을 안내하는 데 도움이 되는 사용자 지정 대화 플로우를 만들 수 있습니다. 답변을 만든 후에는 답변을 사용할 수 있도록 대화 봇을 게시(또는 다시 게시)해야 합니다.
고객이 물어볼 수 있는 질문에 대한 답변 만들기
답변은 고객이 물어볼 수 있는 단일 질문을 다룹니다. 대화 봇에는 최대 500개의 답변이 있을 수 있습니다.
다음과 같은 두 가지 방법으로 답변을 만들 수 있습니다.
- 기본서식을 시작점으로 사용
- 처음부터 새로 답변 만들기
답변은 즉시 사용 가능한 동작으로 기본서식에 구축되거나 처음부터 직접 만들어서 구성하는 일련의 단계로 구성됩니다. 각 단계는 봇이 대화 중 고객에게 보여줄 수 있는 메시지를 나타냅니다.
- 답변에 단일 또는 여러 단계를 포함합니다. 포함할 수 있는 단계의 예는 조건에 기반한 브랜칭, 상담사에게 연결 또는 기존 시스템에 API 호출하기입니다.
- 서식 있는 콘텐츠로 답변을 향상합니다. 이모지, 링크, 이미지, gif 파일을 추가하여 고객에게 더욱 매력적인 경험을 선사하세요.
- 봇이 고객의 질문을 이해하는 데 도움이 되도록 학습 문구를 추가합니다.
- 대화 봇이 질문에 대해 가장 관련성 높은 답변을 찾아 제공하는 데 도움이 되도록 답변에 의도를 배정합니다. 의도 모델이 배정되어 있으면 학습 문구 대신 의도를 사용할 수 있습니다. 의도는 고객의 질문 및 요청을 나타내는 사전 결정된 주제로서 답변에 의도를 배정하면 봇은 고객과의 대화에서 의도를 식별할 때마다 이 답변을 표시한다는 것을 알고 있습니다.
답변을 만들기 전에 반드시 사용 가능한 전체 단계 유형 목록을 살펴보고 성공 사례를 숙지하도록 하세요.
답변으로 대화 봇을 사용자 지정하려면 일반적인 질문에 대한 대화 봇 답변 만들기를 참조하세요.
답변을 사용하기 위해 봇 게시
답변을 고객에게 제공하기 전에 봇을 게시해야 합니다. 답변은 개별적으로 게시되지 않습니다. 봇을 게시할 때 게시 준비 완료 상태의 모든 답변도 함께 게시됩니다.
봇을 게시하려면 메시징 채널에 봇 추가하기를 참조하세요.
AI 상담사를 이메일 및 웹 양식으로 확장
고객이 요청을 스스로 해결할 수 있도록 고객 알림 응답에 자동 답장을 추가할 수 있습니다. 문서를 통한 자동 답장은 트리거를 사용하여 언제 답장을 보내고 이메일이나 웹 양식 응답에 어떤 정보를 포함할지 결정하고 관련 지식창고 문서에 대한 링크를 최대 3개까지 추가합니다.
이메일 및 웹 양식에 AI 상담사를 추가하려면 다음과 같이 하세요.
- 이메일 자동 답장을 사용하여 이메일 응답에 헬프 센터 문서를 포함하는 트리거를 만들어 고객이 스스로 문제를 해결하도록 돕습니다.
- 웹 양식에 대한 자동 답장을 사용하여 헬프 센터를 통해 웹 양식 응답에서도 동일한 작업을 수행합니다.
AI 상담사 업무 성과를 모니터링하여 효율성 개선
AI 상담사 기능을 설정한 후에는 기본 제공 대시보드 및 Insights 대시보드를 사용하여 성과를 모니터링하고 효율성을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
- 이메일 및 웹 양식 알림에서 자동 답장 성과를 분석합니다. 추천, 해결 및 클릭률을 개선할 수 있는 기회를 식별하세요.
- 봇 및 답변 성과에 대해 더 세분화된 정보를 보려면 봇 빌더 활동을 모니터링합니다.
봇을 시작한 후 48시간이 지나면 Insights 대시보드를 모니터링하여 유용한 응답을 얻지 못하는 고객 질문을 식별하는 데 도움을 받을 수도 있습니다.
- 메트릭, 응답 성과 및 공백의 종합적인 개요를 보려면 Insights 대시보드를 사용합니다. 봇 구성을 최적화하고 고객을 위한 셀프 서비스 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 대화 내용을 검토합니다. 자동 해결로 이어진 대화를 사용하여 효과적인 답변을 이해할 수 있습니다. 미해결 대화 내용에서 성공적이지 못한 작업의 패턴과 유사성을 살펴볼 수도 있습니다.
- 의도 추천으로 일반적으로 답변이 되지 않는 질문을 발견합니다. 의도 모델이 배정되어 있는 경우에는 추천을 추가하여 기존 답변을 개선하거나 새 답변을 만들어 대화 플로우에 통합할 수 있습니다.