사용 중인 플랜
Suite, 모든 버전 Growth, Professional, Enterprise 또는 Enterprise Plus
참고: 작업 빌더는 현재 사전 체험 프로그램(EAP)을 통해 이용할 수 있습니다. 여기에서 EAP에 등록하실 수 있습니다.

작업 빌더는 작업 플로우를 통해 Zendesk를 외부 시스템과 쉽게 연동할 수 있는 방법을 제공합니다. 외부 시스템에 연결하고 그러한 연결된 시스템에 대한 특정 작업을 작업 플로우에 추가하면 됩니다. 외부 시스템과 관련된 단계를 통칭하여 외부 작업이라고 합니다.

이러한 외부 시스템에 연결함으로써 관리자는 워크플로우를 자동화하고, 공동 작업을 개선하며, 여러 플랫폼에서 원활한 사용 환경을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, Zendesk 티켓을 기반으로 Jira 이슈를 만들거나 Jira 이슈를 만든 후 Slack 채널에 알리고 Jira 이슈에 대한 링크로 Zendesk 티켓을 업데이트하는 작업 플로우를 정의할 수 있습니다.

또한 지원되는 외부 시스템에 대한 많은 작업이 미리 정의되어 있지만, 관리자는 사용자 지정 작업을 만들어 작업 플로우에 포함하려는 다른 외부 시스템 작업을 정의할 수도 있습니다.

이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
  • 외부 시스템에 연결하기 위한 성공 사례
  • 외부 시스템에 연결하기
  • 사용 가능한 외부 작업 이해하기
관련 문서:
  • 작업 플로우 만들기(EAP)

외부 시스템에 연결하기 위한 성공 사례

작업 플로우에서 사용하기 위해 외부 시스템에 연결할 때 다음 성공 사례를 권장합니다.
  • 작업 플로우에 의해 수행된 모든 외부 작업은 외부 시스템을 연결한 사용자가 한 것으로 표시됩니다. 따라서 각 외부 시스템에 연결할 때 개인 자격 증명보다는 전용 서비스 계정을 사용하는 것이 가장 좋습니다.
  • 모든 연동 서비스가 필요한 범위에 대한 액세스를 요청합니다. 하지만 외부 시스템에 연결을 승인하기 전에 반드시 범위를 검토하고 검증해야 합니다.
  • OpenAI와 같은 API 키 기반 도구의 자격 증명을 관리할 때는 키를 안전한 보관소나 자격 증명 관리 프로그램에 저장하는 것이 가장 좋습니다.

외부 시스템에 연결하기

작업 플로우에 외부 작업을 포함하기 전에 연동하려는 외부 시스템에 연결해야 합니다. 작업 플로우는 다음 외부 시스템과의 연결을 지원합니다.
  • Confluence
  • Google Sheets
  • Jira
  • Microsoft Excel
  • Microsoft Outlook
  • Microsoft Teams
  • OpenAI
  • Salesforce
  • Shopify
  • Slack
외부 시스템에 연결하려면 다음과 같이 하세요.
  1. 관리 센터의 사이드바에서 앱 및 연동 서비스를 클릭한 다음 작업 > 작업 플로우를 선택합니다.
  2. 작업 플로우를 만들거나 편집합니다.
  3. 단계 사이드바를 엽니다.
  4. 외부 작업 아래에서 연결하려는 외부 시스템을 클릭합니다.
  5. 연결을 클릭합니다.
  6. 외부 시스템의 프롬프트에 따라 연결을 인증하고 완료합니다.
    참고: 작업 플로우에 의해 수행된 모든 외부 작업은 외부 시스템을 연결한 사용자가 한 것으로 표시됩니다. 따라서 각 외부 시스템에 연결할 때 개인 자격 증명보다는 전용 서비스 계정을 사용하는 것이 가장 좋습니다.

    외부 시스템과 인증하는 데 대한 다음 세부 정보에 유의하세요.

    • Confluence: Atlassian을 사용하여 계정을 인증합니다.
    • Google Sheets: Google을 사용하여 계정을 인증합니다. Google Workspace나 Gmail 계정에 로그인하게 되며, 관리형 환경에서 관리자 승인이 필요할 수도 있습니다.
    • Jira: Atlassian Confluence에 연결할 때 Atlassian 로그인 시스템을 사용하여 계정을 인증해야 합니다.
    • Microsoft Excel: Microsoft를 사용하여 계정을 인증합니다. 조직의 정책에 따라 기기나 앱 액세스를 승인해야 할 수도 있습니다.
      참고: 성공적인 연결을 보장하기 위해 Microsoft 테넌트 관리자가 먼저 커넥터를 추가하도록 해야 합니다.
    • Microsoft Outlook: Microsoft를 사용하여 계정을 인증합니다. 인증에 사용된 계정이 이메일을 보내고 읽을 수 있는 필요한 권한을 가지고 있도록 하세요.

      Mail.Send 및 Mail.Read, Mail.ReadWrite 범위가 필요합니다.

    • Microsoft Teams: Microsoft를 사용하여 계정을 인증합니다. Microsoft Teams에 연결할 때 사용자 범위를 사용하므로 서비스 계정을 사용해야 합니다. 개인 계정으로 인증하는 것은 제대로 작동하지 않습니다.

      ChannelMessage.Send, Chat.ReadWrite, ChannelMessage.Read.All, User.ReadBasic.All, User.Read.All, offline_access 범위가 필요합니다.

    • OpenAI: API 키를 사용하여 계정을 인증합니다. OpenAI 단계로 작업 플로우를 테스트하거나 사용할 때까지는 연결이 확정되지 않습니다.
    • Salesforce: Salesforce를 사용하여 계정을 인증합니다.
    • Shopify: Shopify OAuth 시스템을 사용하여 계정을 인증합니다.
    • Slack: Slack을 사용하여 계정을 인증합니다. 인증을 완료하려면 Zendesk 커넥터 앱을 초대해야 합니다.
      /invite @Zendesk Connector

    시스템에 연결된 후에는 연결되었다는 표시와 연결된 인스턴스에 대한 세부 정보, 연결된 시스템에서 사용할 수 있는 작업을 볼 수 있습니다.

사용 가능한 외부 작업 이해하기

지원되는 각 시스템에는 작업 플로우 내에서 사용할 수 있는 고유한 작업 단계가 있습니다. 작업 플로우에는 지원되는 시스템 전반에 걸쳐 여러 외부 작업이 포함될 수 있습니다. 특정 작업에 대한 자세한 내용과 사용 방법에 대한 예는 다음을 참조하세요.
  • Confluence 작업 사용하기
  • Google Sheets 작업 사용하기
  • Jira 작업 사용하기
  • Microsoft Excel 작업 사용하기
  • Microsoft Outlook 작업 사용하기
  • Microsoft Teams 작업 사용하기
  • OpenAI 작업 사용하기
  • Salesforce 작업 사용하기
  • Shopify 작업 사용하기
  • Slack 작업 사용하기
참고: 사용하려는 외부 시스템이 목록에 없으면 사용자 지정 작업을 만들어 작업 플로우에 포함하려는 다른 외부 시스템 작업을 정의할 수도 있습니다. 이러한 작업은 외부 작업이 아닌 사용자 지정 작업으로 작업 빌더에 표시됩니다.

Confluence 작업 사용하기

Confluence 작업 단계를 사용하여 Confluence 페이지에 댓글을 만들고, 업데이트하며, 추가할 수 있습니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 페이지 만들기: 지정된 제목 및 텍스트 기반 콘텐츠로 새 Confluence 페이지를 만듭니다.
      변수
    입력 space_id, title, value
    출력 전체 메타데이터
  • 페이지 업데이트: 지정된 텍스트 기반 변경 내용으로 기존 Confluence 페이지를 업데이트합니다.
      변수
    입력 space_id, title, value
    출력 전체 메타데이터
  • 바닥글 댓글 만들기: 기존 Confluence 페이지에 댓글을 추가합니다.
      변수
    입력 page_id, value
    출력 id, status
  • 페이지 검색: 제목으로 Confluence 페이지를 검색합니다.
      변수
    입력 title
    출력 id, title

Google Sheets 작업 사용하기

Google Sheets 작업을 사용하여 스프레드시트를 만들고 AI 생성 티켓 요약과 같은 데이터를 작업 플로우 내에서 생성된 시트에 추가한 후 다른 사용자들과 공유할 수 있습니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 스프레드시트 만들기: 스프레드시트를 만듭니다.
      변수
    입력 spreadsheet_title
    출력 spreadsheet_id, sheet_title,
  • 새 시트 만들기: 스프레드시트에 시트를 추가합니다. 열 머리글과 데이터의 초기 행을 지정하는 옵션이 포함되어 있습니다.
      변수
    입력 spreadsheet_id, sheet_title
    출력 spreadsheet_id, sheet_title
  • 행 추가: 작업 플로우 내에서 이전에 만든 시트에 행을 추가합니다.
      변수
    입력 spreadsheet_id, sheet_title, values
    출력 spreadsheet_id, sheet_title, values

Jira 작업 사용하기

Jira 작업 단계를 사용하여 티켓을 기반으로 자동으로 Jira 이슈를 만들고 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어, Zendesk 티켓에서 리포팅된 버그에 대한 Jira 이슈를 자동으로 만들거나, Zendesk 티켓을 종료하기 전에 Jira 이슈의 상태를 확인하거나, 티켓 배정에 따라 Jira 이슈 배정을 업데이트하거나, 티켓에 대해 작업 중일 때 Jira 이슈를 한 상태에서 다른 상태로 이동할 수 있습니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 이슈 만들기: 연결된 Jira 프로젝트에서 새 이슈를 만듭니다.
      변수
    입력 project_id, summary, issue_type_id, assignee_id, priority_id, description, labels
    출력 id, key, self
  • 이슈 받기: 이슈에 대한 세부 정보를 검색합니다.
      변수
    입력 issue_id 또는 issue_key
    출력 전체 이슈 메타데이터
  • 이슈 편집: 요약, 담당자 및 설명을 포함한 Jira 이슈의 세부 정보를 업데이트합니다.
      변수
    입력 project_id, summary, issue_type_id, assignee_id, priority_id, description, labels
    출력 id, key, self
  • 이슈 전환: Jira 이슈의 워크플로우 상태를 변경합니다. 예를 들어 작업이 시작될 때 "진행 중"입니다.
      변수
    입력 issue_id 또는 issue_key, transition_id
    출력 없음

Microsoft Excel 작업 사용하기

Microsoft Excel 작업 단계를 사용하여 Excel 통합 문서 및 워크시트를 만들고 업데이트하며 데이터를 읽을 수도 있습니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 통합 문서 만들기: 지정된 이름으로 새 Excel 통합 문서를 만듭니다.
      변수
    입력 workbook_name
    출력 created_date_time, http_status_code, last_modified_date_time, web_url, workbook_id, workbook_name
  • 워크시트 만들기: 기존 통합 문서 내에 새 워크시트를 만듭니다.
      변수
    입력 workbook_id, worksheet_name
    출력 http_status_code, id, name, position, visibility
  • 시트에 행 추가: 기존 워크시트에 새 행을 추가합니다.
      변수
    입력 workbook_id, sheet_name, values
    출력 address, cell_count, column_count, column_hidden, column_index, http_status_code, row_count, row_hidden, row_index, values
  • 행 데이터 가져오기: 행 색인을 기반으로 특정 행의 값을 검색합니다.
      변수
    입력 spreadsheet_id, row_index
    출력 row_data
  • 행 업데이트: 행 색인을 기반으로 특정 행의 값을 업데이트합니다.
      변수
    입력 spreadsheet_id, header_row
    출력 address, cell_count, column_count, column_hidden, column_index, http_status_code, row_count, row_hidden, row_index, values

Microsoft Outlook 작업 사용하기

Microsoft Outlook 작업 단계를 사용하여 Microsoft Outlook에서 이메일을 보내고, 답장하고, 전달하고, 검색할 수 있습니다. 이러한 단계는 Microsoft Graph API를 사용하여 커뮤니케이션을 간소화하고, 수동 이메일 처리를 줄이며, 응답 대기 시간을 개선하여, 안전하고 신뢰할 수 있는 이메일 자동화를 제공합니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 이메일 찾기: 작업 플로우에서 추가 사용을 위해 이메일의 제목이나 보낸 사람 세부 정보를 기반으로 이메일을 검색합니다.
      변수
    입력 subject, from
    출력 body, categories, change_key, conversation_id, conversation_index, created_datetime, from_address, from_name, has_attachments, id, internet_message_id, is_delivery_receipt_requested, is_draft, is_read, is_read_receipt_requested, last_modified_datetime, parent_folder_id, received_datetime, replyTo_address, replyTo_name, sent_datetime, subject, web_link
  • 이메일 전달: 기존 이메일을 지정된 수신자에게 전달합니다.
      변수
    입력 to_email, subject, body, content_type, cc_emails, bcc_emails, save_to_sent_items
    출력 email_id
  • 이메일에 답장: 이메일 ID를 사용하여 기존 이메일에 답장을 보냅니다.
      변수
    입력 to_email, subject, body, content_type, cc_emails, bcc_emails, save_to_sent_items
    출력 없음
  • 이메일 보내기: 제목과 본문으로 지정된 수신자에게 새 이메일을 보냅니다.
      변수
    입력 to_email, subject, body, content_type, cc_emails, bcc_emails, save_to_sent_items
    출력 없음

Microsoft Teams 작업 사용하기

Microsoft Teams 작업 단계를 사용하여 Zendesk에서 Microsoft Teams로 업데이트 및 알림을 보낼 수 있습니다. 이로써 채널이나 개인에게 메시지를 게시하고 메시지에 반응을 추가하는 등 자동화 작업이 가능합니다. Microsoft Teams에서 상호작용을 자동화하면 팀이 주 워크스페이스에서 떠나지 않고도 공동 작업을 간소화하고 일관성을 유지할 수 있습니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 채널 메시지에 반응 추가: 채널에서 메시지에 이모지 반응을 추가합니다.
      변수
    입력 external_id, team_id, channel_id, message_id, reaction
    출력 없음
  • 쪽지에 반응 추가: 쪽지에 이모지 반응을 추가합니다.
      변수
    입력 external_id, message_id, reaction
    출력 없음
  • 스레드 조회: 채널이나 쪽지에서 메시지 스레드를 검색합니다.
      변수
    입력 external_id, team_id, channel_id, message_id
    출력 messages
  • 사용자 조회: 작업 플로우에서 추가 사용을 위해 Microsoft Teams에서 사용자에 대한 데이터를 검색합니다.
      변수
    입력 external_id, user_id
    출력 display_name, email, real_name, user_id
  • 채널에 메시지 게시: Microsoft Teams에서 지정된 채널에 메시지를 보냅니다.
      변수
    입력 external_id, team_id, channel_id, message
    출력 id
  • 쪽지 게시: Microsoft Teams에서 지정된 사용자에게 메시지를 보냅니다.
      변수
    입력 external_id, message
    출력 id

OpenAI 작업 사용하기

OpenAI 작업 단계를 통해 상담사에게 긴 티켓에 대한 AI 생성 요약을 제공하고, 티켓에서 부정적 감정의 어조를 식별하여 전문 팀에 전달하고, 티켓 태그로 사용할 수 있는 키워드를 추출하고, 맞춤형 AI 모델을 사용하여 고객 메시지를 분석할 수 있습니다.

GPT 5.0은 모든 OpenAI 단계에서 지원됩니다. 더 나은 맥락 이해와 더 자연적인 응답을 제공하여 자동화 기능을 개선합니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 감성 분석: 감정적 어조를 감지합니다.
      변수
    입력 model, text
    출력 sentiment
  • 텍스트 요약: 대량의 텍스트를 간략하게 요약합니다.
      변수
    입력 model, text
    출력 summary
  • 키워드 추출: 기본 주제나 엔터티를 식별합니다. 그런 다음 티켓의 태그로 사용할 수 있습니다.
      변수
    입력 model, text
    출력 keywords
  • 프롬프트 보내기: OpenAI API로부터의 사용자 지정 프롬프트 및 응답입니다.
    예를 들어 다음과 같은 프롬프트가 있을 수 있습니다. 
    Analyze this ticket and categorize it into one of the following: Billing, Technical Issue, Feature Request, Bug Report, General Inquiry.
Ticket:[description]
    여기서 [description]은 변수 추가를 클릭하여 값으로 대체됩니다.

      변수
    입력 model, text
    출력 content

Salesforce 작업 사용하기

Salesforce 작업 단계를 사용하여 상담사가 티켓을 처리할 때 수행할 수 있는 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 작업 플로우에서 Salesforce 작업을 사용하면 사용자가 연락할 때 자동으로 새 리드나 다른 Salesforce 개체를 만들고, 고객 상호작용 후 Salesforce 레코드에 자동으로 메모를 추가하고, 중복 데이터를 정리하고, Slack 메시지를 보내거나 Jira 이슈를 만들기 전에 Salesforce 연락처 데이터를 조회하고, AI 점수 매기기 모델로 식별된 높은 평점의 리드를 자동으로 전환하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Salesforce 작업은 Salesforce 개체인 리드, 연락처, 기회, 사례, 캠페인과 함께 사용할 수 있습니다. 각 개체에 대해 다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 레코드 만들기: 개체에 새 레코드를 추가합니다.
      변수
    입력 name, phone, description
    출력 id
  • 레코드 업데이트: 기존 레코드에 대한 필드 값을 변경합니다.
      변수
    입력 name, phone, description
    출력 id
  • 레코드 삭제: Salesforce에서 리드나 사례를 제거합니다.
      변수
    입력 object_id
    출력 없음
  • 레코드 찾기: 이메일 주소나 ID와 같은 식별 정보를 기반으로 레코드를 검색합니다. 입력 및 출력은 개체에 따라 다릅니디
      변수
    입력
    • 계정: name, phone, description
    • 리드: first_name, last_name, email
    • 연락처: first_name, last_name, email
    • 기회: name
    • 사례: case_number
    • 캠페인: name
    출력
    • 계정: id, name
    • 리드: 전체 리드 메타데이터
    • 연락처: 전체 연락처 메타데이터
    • 기회: 파이프라인 메타데이터
    • 사례: 사례 메타데이터
    • 캠페인: id, name, status
  • 리드를 기회로 전환: 리드를 기회로 전환합니다.
      변수
    입력 lead_id, account_id
    출력 opportunity_id

Shopify 작업 사용하기

Shopify 작업 단계를 통해 티켓을 처리할 때 Zendesk에서 나가지 않고도 고객 정보와 주문 세부 정보를 자동으로 채우고, 티켓을 취소하고, 환불을 처리할 수 있습니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 검색 순서: 이메일 주소, 주문 ID 또는 주문 날짜를 사용하여 Shopify 주문의 세부 정보를 검색합니다.
      변수
    입력 query
    출력 orders
  • 주문 취소: Shopify에서 주문을 취소합니다. 환불을 처리하고, 품목을 재입고하며, 고객에게 알리기 위한 옵션을 포함합니다.
      변수
    입력 order_id, reason, refund
    출력 없음
  • 환불 만들기: Shopify에서 전체 환불 프로세스를 시작합니다. 고객에게 알릴지 여부를 선택할 수 있습니다.
      변수
    입력 order_id, notify_customer, notes
    출력 amount, id

Slack 작업 사용하기

Slack 작업은 작업 플로우에서 커뮤니케이션을 간소화하고 사용자가 작업 플로우에서 수행되는 다른 작업에 대해 알 수 있도록 하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 채널 및 개별 사용자에게 메시지를 보내 신규 티켓이나 Jira 이슈 배정에 대해 알리거나, AI 생성 티켓 요약을 Slack 스레드에 게시하거나, 더 광범위한 가시성을 위해 쪽지를 공개 채널에 에스컬레이션하거나, 자동으로 승인된 메시지에 반응을 추가하거나, 분석을 위해 메시지 세부 정보를 추출하고 AI 생성 콘텐츠로 답장할 수 있습니다.

다음 작업을 사용할 수 있습니다.
  • 채널에 메시지 게시: 공개 또는 비공개 채널에 메시지를 보냅니다.
      변수
    입력 channel, message
    출력 channel, ts, ok
  • 쪽지 보내기: 특정 사용자에게 메시지를 보냅니다.
    참고: Slack이 최대 9명의 다른 개인들과의 DM을 지원하지만 이 단계에서는 한 사람에게만 쪽지를 보내는 것을 지원합니다.
      변수
    입력 email, message
    출력 전체 메시지 데이터
  • 메시지 스레드에 답장: 스레드의 메시지에 답장을 게시합니다. 이 단계에서는 스레드를 만들거나 기존 스레드 내에서 답장할 수 있습니다.
      변수
    입력 email, message
    출력 없음
  • 스레드 메시지 가져오기: 스레드의 모든 메시지를 검색합니다.
      변수
    입력 channel, thread_ts, reply_ts
    출력 messages
  • 반응 추가: 메시지에 지정된 이모지 반응을 추가합니다.
      변수
    입력 channel, name, timestamp
    출력 success
  • 메시지 가져오기: 메시지 콘텐츠 및 메타데이터를 검색합니다.
      변수
    입력 channel, timestamp
    출력 text, user
  • 사용자 찾기: 나중에 작업 플로우에서 사용될 수 있도록 Slack 사용자를 검색합니다.
      변수
    입력 user_id
    출력 display_name, email, real_name, user_id
Zendesk 제공