8월 1일, ‘AI 기반 CX를 위해 팀을 준비하는 방법’에 대한 흥미로운 이벤트를 개최했습니다. 참석자들은 AI 도입에 팀을 참여시키기 위한 성공 사례를 알아보았고 AI 도구 구현에 대한 경험을 공유한 Benevity의 고객 지원 담당 부사장인 Heather Eeles로부터 귀중한 인사이트를 들었습니다. 이 세션에서는 원활한 연동을 보장하고 AI의 이점을 극대화하기 위해 팀원 참여의 중요성을 강조했습니다. 아래에서 리소스, 이벤트 녹음 및 Q&A 세션의 인기 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 팀이 AI 중심의 미래를 준비하는 데 도움이 되는 다음과 같은 유용한 정보를 놓치지 마세요.
이벤트 녹음
Q&A 요약
질문 1: 회사 말투를 구사하도록 AI를 훈련시킬 수 있는 방법이 있나요? 당사에는 고객에게 고유한 용어를 사용하며 고객에게 답장할 때 사용을 피하고 싶은 단어가 있습니다.
예, 봇 페르소나를 통해 AI가 생성한 메시지에 적용되는 표현 스타일을 결정하여 브랜드를 반영하는 일관된 음성을 제공할 수 있습니다.
리소스: 봇 페르소나를 사용하여 AI 생성 응답에 성격 추가하기
질문 2: 상담사는 AI 활용과 관련하여 무엇을 준비해야 하나요?
Zendesk AI를 준비하려면 교육 및 테스트 환경을 통해 상담사에게 AI 기능에 대해 교육하는 것이 중요합니다.
질문 3: 당사는 댓글에 제품 및 비용이 포함된 4x7 표 등의 표를 추가합니다. 이러한 톤 변경 기능으로 인해 테이블 데이터가 변경되나요?
생성형 AI 옵션으로 인해 티켓 답장에서 데이터 테이블이 변경될 수 있으므로 생성형 AI로 개선하려는 텍스트를 강조 표시하여 테이블을 전혀 고려하지 않도록 하는 것이 좋습니다.
질문 4: 당사는 댓글에 제품 및 비용이 포함된 4x7 표 등의 표를 추가합니다. 이러한 톤 변경 기능으로 인해 테이블 데이터가 변경되나요?
생성형 AI 옵션으로 인해 티켓 답장에서 데이터 테이블이 변경될 수 있으므로 생성형 AI로 개선하려는 텍스트를 강조 표시하여 테이블을 전혀 고려하지 않도록 하는 것이 좋습니다.
질문 5: ChatGPT에서와 같이 AI에게 답변을 요청하는 상담사에게만 봇이 보이도록 할 수 있나요?
내부 헬프 센터가 있거나 상담사만 사용할 수 있는 헬프 센터가 있다면 가능합니다. AI 상담사 생성형 답장은 현재 헬프 센터 내의 콘텐츠에서만 가져오며 ChatGPT와 같은 폭의 정보를 인덱싱하지 않습니다. 상담사가 상담사 워크스페이스 내에서 이 정보를 인덱싱할 수 있는 EAP도 있습니다.
리소스: 상담사 워크스페이스용 생성형 검색(EAP)
질문 6: 감성을 사용하여 티켓 라우팅을 변경하는 방법은 무엇인가요?
옴니채널 라우팅을 사용하여 선별된 티켓을 라우팅할 수 있습니다. 또한 능형 선별은 티켓의 의도, 티켓이 작성된 언어 및 고객 감성(긍정적 또는 부정적)을 자동으로 판단합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 이메일, 메시징 및 전화로부터 티켓을 라우팅할 수 있습니다.
리소스: 옴니채널 라우팅을 사용하여 자동으로 분류된 티켓 라우팅하기
질문 7: 봇을 위한 생성형 답장을 사용하는 경우에는 샌드박스에서 테스트할 수 없기 때문에 구현을 주저해 왔습니다. 어떤 일이 일어날지 알고 싶습니다. 봇이 고객에 대한 답장을 생성하는 경우에도 고객이 플로우에 포함되나요?
봇 빌더 내에서 생성형 답장이 언제 발생하는지 지정할 수 있습니다. 봇이 봇 빌더 내에서 일치하는 답변을 감지하면 항상 해당 답변이 우선합니다.
리소스: AI를 사용하여 대화 봇에서 답장 생성하기
질문 8: 생성형 응답의 경우 응답이 헬프 센터 수준만큼 훌륭할 것이므로 최신 상태로 유지하는 것이 매우 중요합니다. 봇이 잘못된 정보를 식별하기 위해 사용하는 기준이나 안전장치가 있나요? (예: 특정 시간 동안 업데이트되지 않은 문서의 정보)
예, 응답은 헬프 센터 콘텐츠의 품질에 달려 있습니다. 봇에는 고유한 안전장치 구성 요소가 없지만 문서 검증 및 콘텐츠 단서와 같은 Guide 내의 다른 도구를 사용하면 콘텐츠 관리자가 최종 사용자에게 문서 정보를 최신 상태이며 유효하게 유지할 수 있습니다.
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