AI 상담사로 단 몇 분 만에 고객 서비스 자동화를 시작할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 지식 소스의 콘텐츠를 사용하여 고객의 질문에 답변하는 AI 상담사로 시작하세요. 그런 다음 목표 지향적인 생성형 절차, 스크립트 기반 대화, 승인된 작업, 이미 사용 중인 시스템과의 API 연동 등의 고급 기능으로 이동할 수 있습니다. 자동화 성공을 측정하는 데 도움이 되는 고급 애널리틱스를 사용할 수 있습니다.
이 문서에서는 가장 중요한 AI 상담사 기능을 사용하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
1단계: AI 상담사를 위한 헬프 센터 콘텐츠 최적화
고객과 대화하는 동안 AI 상담사는 Zendesk 헬프 센터나 외부 지식창고와 같은 신뢰할 수 있는 지식 소스의 콘텐츠를 사용하여 고객 질문에 대한 응답을 생성할 수 있습니다. 콘텐츠의 품질이 높을수록 AI 상담사의 응답도 더욱 향상됩니다.
헬프 센터를 시작하는 중이라면 먼저 티켓 및 기타 리소스를 검토하여 헬프 센터에 채울 문제를 찾아보세요. 고객 문제를 찾아 지식창고를 시작하기 위한 성공 사례를 참조하세요.
이미 헬프 센터가 있으면 헬프 센터 최적화를 고려하세요. 생성형 AI를 위한 지식 콘텐츠 최적화하기를 참조하세요.
2단계: AI 상담사가 작업할 채널 구성
AI 상담사는 메시징, 이메일, API, 웹 양식, 음성(EAP) 채널에서 작업하여 고객에게 답변을 제공합니다. 하지만 그렇게 하려면 AI 상담사가 작업할 채널을 먼저 설정해야 합니다.
이러한 채널을 아직 구성하지 않았다면 다음 리소스를 참조하세요.
3단계: AI 상담사 만들기
지식 소스를 최적화하고 채널을 구성했으면 이제 AI 상담사를 만들어야 합니다. 만들기 프로세스의 일부로 다음을 수행하세요.
- AI 상담사가 사용해야 하는 브랜드 및 지식 소스 선택
- 이름, 어조, 지원되는 언어 정의를 포함하여 AI 상담사 개인화
- AI 상담사의 기본 시스템 답장 사용자 지정
- 고객과 상호작용할 채널에서 AI 상담사 활성화 (선택 사항)
고객 문제를 자동으로 해결하기 위한 AI 상담사 만들기를 참조하세요.
4단계: 더 복잡한 자동화를 지원하도록 AI 상담사 구성(선택 사항)
자동화 목표에 따라 AI 상담사를 만든 후 추가 설정을 구성하고 싶을 수 있습니다. 이전 섹션에서 설명한 만들기 플로우를 완료하면, 연결한 지식 소스를 기반으로 AI가 생성한 응답을 통해 고객에게 답변할 수 있는 AI 상담사가 생성됩니다. 하지만 추가 구성으로 더 복잡한 워크플로우를 지원할 수 있습니다.
예를 들어 특정 대화 주제를 정의하고 AI 상담사가 그러한 주제에 대한 대화를 처리하는 방법을 구성할 수 있습니다. 또한 AI 상담사가 수행하도록 권한이 부여된 작업과 사용 중인 타사 시스템과의 통합 등을 구성할 수 있습니다.
다음 구성 단계를 통해 더욱 복잡한 자동화 워크플로우를 강화할 수 있습니다.
4.1단계: 사용 사례를 만들어 고객 요청 식별
AI 상담사가 고객을 가장 효과적으로 지원할 수 있도록 하려면 사용 사례를 만들어야 합니다. 사용 사례는 AI 상담사가 고객이 무엇에 대해 질문하는지 파악하고, 이에 적합한 절차나 대화로 연결하도록 하는 메커니즘입니다. 사용 사례는 고객이 도움이 필요한 주제(예: 주문 반품이나 환불 요청)라고 생각하면 됩니다.
사용 사례를 만들지 않으면 AI 상담사는 절차나 대화가 아닌 연결된 지식 소스의 콘텐츠만 사용하여 응답을 구성합니다.
4.2단계: 생성형 절차 또는 다이얼로그를 만들어 응답 제어
사용 사례를 만든 후에는 해당 사용 사례 또는 주제가 나타날 때 AI 상담사가 고객과 해야 하는 대화의 플로우를 정의해야 합니다. 대화 플로우는 더 유연한 생성형 절차나 더 구조화된 대화에 의해 결정됩니다.
생성형 절차는 AI 상담사가 고객과 대화하는 동안 따라야 하는 일반적인 플로우를 결정합니다. 절차를 통해 AI 에이전트와의 대화에서 고객의 응답에 따라 대화 플로우를 조정하면서도, 비즈니스 정책을 일관되게 준수할 수 있습니다.
생성형 절차를 만들어 AI 상담사의 유연한 대화 플로우 형성하기를 참조하세요.
또는 AI 상담사가 스크립트로 작성된 대화 플로우에 따라 고객 요청에 응답할 수 있는 대화를 만들 수도 있습니다. 대화는 정의된 브랜칭 논리를 사용하여 고객과의 대화 중 AI 상담사의 응답 및 작업을 결정합니다.
대화를 만들어 AI 상담사를 위한 스크립트로 작성된 대화 플로우 정의하기를 참조하세요.
만드는 각 사용 사례에 대해 더 유연한 생성형 절차를 트리거할지 또는 더 규범적인 대화를 트리거할지 결정할 수 있습니다. 절차를 사용하면 설정 및 유지 관리가 덜 필요하지만 매우 세부적인 사항에 대한 직접적인 제어가 줄어듭니다. 대화는 많은 제어 기능을 제공하지만 더 많은 설정과 유지 관리가 필요합니다.
4.3단계: 작업, API 연동, 엔터티를 만들어 자동화 향상(선택 사항)
연결된 지식 소스 외에도 사용 사례를 만들고 대화 플로우를 정의하면 AI 상담사는 광범위한 고객 요청을 해결할 수 있습니다. 다음을 만들면 AI 상담사를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.
- AI 상담사가 고객과 대화하는 동안 지정된 작업을 수행할 수 있도록 하는 작업으로, 세션의 세부 정보나 CRM(고객 관계 관리) 시스템의 데이터를 기반으로 수행되는 작업 또는 지정한 API를 통해 Zendesk 외부의 데이터를 업데이트할 수 있는 API 통합이 포함될 수 있습니다. AI 상담사의 작업에 대한 정보를 참조하세요.
- 엔터티: 고객 메시지에서 사용자의 이메일 주소와 같이 특정 의미를 갖는 정보를 보관합니다. AI 상담사의 대화 플로우에서 엔터티 만들기를 참조하세요.
4.4단계: 추가 AI 상담사 설정을 구성하여 동작 미세 조정
어느 시점에서든 항상 AI 상담사의 설정을 계속 구성할 수 있습니다. AI 상담사의 설정 액세스 및 보기를 참조하세요.
5단계: 선택한 채널에서 AI 상담사 활성화
이 시점에서 AI 상담사는 광범위한 고객 질문에 답변할 준비가 되었습니다. 만들기 플로우 중 AI 상담사를 활성화하지 않고 대신 고급 구성을 수행하기로 선택한 경우, 이제 AI 상담사를 활성화하여 고객에게 응답하도록 설정해야 합니다.
AI 상담사 활성화 및 관리하기를 참조하세요.
6단계: AI 상담사의 성과 모니터링
AI 상담사를 만드는 마지막이자 현재 진행 중인 단계는 성과를 모니터링하고 효율성을 지속적으로 개선하는 것입니다. 리포팅 대시보드는 주요 자동화 메트릭에 대한 인사이트를 제공하고, AI 상담사 결과의 가치에 대해 리포팅하며, 향후 효율성을 개선하기 위한 데이터 중심 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
리포팅 대시보드로 AI 상담사 성과 분석하기를 참조하세요.