코파일럿으로 AI를 서비스 워크플로우에 접목하여 상담사가 더 신속하게 응답하고 고객을 지원할 수 있게 됩니다. 코파일럿의 가치를 이해하려면 신뢰할 수 있고 실행할 수 있는 데이터가 필요합니다. 시작하기 전에 명확한 기준선을 정하세요. 시작했을 때의 상황을 알고 있으면 개선 사항을 더 쉽게 측정하고 시간 경과에 따른 ROI를 입증할 수 있습니다.
Zendesk 애널리틱스는 코파일럿 도구가 티켓 처리, 상담사 성능, 고객 만족도에 미치는 영향을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 이 문서에서는 어디에서 기본 제공 대시보드를 찾을 수 있는지, 어떤 메트릭을 모니터링할지와 리포팅을 사용자 지정하고 공유하는 방법에 대한 성공 사례를 다룹니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
기본 제공 대시보드를 사용하여 성과 측정하기
다음 기본 제공 대시보드는 코파일럿 성과를 모니터링하고 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Zendesk Copilot: Agent productivity 대시보드
Zendesk Copilot: Agent productivity 대시보드는 상담사가 Zendesk의 코파일럿 AI와 상호작용하는 방식을 모니터링하는 명령 센터입니다. 이 대시보드에는 AI suggestions 및 AI agent tools의 두 가지 탭이 있습니다. 주요 AI 도구에 대한 채택 및 참여 상황을 명확하게 볼 수 있어 사용량을 추적하고, 워크플로우를 최적화하며, 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
다음은 두 가지 탭에 대한 개요입니다.
- AI suggestions: 유사 티켓, 병합 추천, 추천 매크로, 추천 답장 및 빠른 답변과 같은 코파일럿 기능의 참여도와 성과를 측정합니다.
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AI agent tools: 상담사가 확장하기, 격식 있게, 친근하게 및 티켓 요약과 같은 쓰기 도구를 어떻게 사용하는지 캡처합니다(채널, 티켓 ID 등과 같은 새로운 차원의 필터는 물론 단순화, 사용자 지정 프롬프트, 원하는 어조로 다시 쓰기와 같은 향상된 쓰기 도구를 포함하도록 이 탭을 확장할 계획입니다).
이 탭은 현재 Generative AI Agent Tools 대시보드를 반영합니다. 동일한 인사이트를 포함하므로 대시보드 빌더 전환 프로세스의 일환으로 2025년 3분기에 기존의 Generative AI Agent Tools 대시보드의 사용을 중단할 예정입니다.
살펴봐야 할 주요 사항:
- AI로 해결된 티켓을 AI 없이 해결된 티켓과 비교하고 높은 수준의 상담사 채택을 측정합니다. 그런 다음 특정 상담사의 AI 사용량을 살펴보고 전체 성과와 상호참조합니다.
- AI 추천 수락률이 높은 상담사를 찾습니다. 이 데이터를 사용하여 얼리 어답터를 치하하고 보상하거나 동료 간 지원 및 성공 사례 공유에 참여시킵니다.
- 추천 답장, 병합 추천, 티켓 요약과 같은 기능이 어떻게 사용되고 있는지 분석합니다. 채택률이 낮다면 그 이유를 조사한 다음 교육이나 프로세스를 업데이트합니다. 채택률이 높다면 팀 전체로 그러한 동작을 확장하여 해결 속도와 일관성을 개선합니다.
- AI 도구가 상담사 생산성, 해결 시간, 고객 만족도와 같은 주요 메트릭에 어떤 영향을 미치는지 추적합니다. AI 채택을 향상된 지원 성과와 연관시킴으로써 경영진에게 AI 투자의 가치를 명확하게 보여줄 수 있습니다.
- Zendesk Copilot: Agent productivity 대시보드를 사용하여 생성형 AI를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 티켓 대기 시간을 비교합니다. 상담사 처리 시간에 대한 심도 있는 인사이트를 얻고 싶다면 Zendesk 마켓플레이스의 시간 추적 앱을 추천합니다. 이 앱은 상담사가 각 티켓에서 소요하는 시간을 측정하는 데 도움이 됩니다. 의미 있는 결과를 얻으려면 유사 티켓 유형을 반드시 비교해 보세요. 예를 들어, 간단한 티켓이나 자동으로 해결된 티켓은 일반적으로 해결 속도가 더 빠르며 AI 지원을 필요로 하지 않을 수 있어 제대로 세분화하지 않으면 데이터가 왜곡될 수 있습니다.
Intelligent triage 대시보드
Intelligent triage 대시보드는 티켓에 대한 중요한 인사이트를 제공하며, 이를 통해 워크플로우를 개선하고 서비스가 얼마나 효과적인지 파악할 수 있습니다. 가장 일반적인 티켓 의도를 보고, 감성 트렌드를 확인하며, 분류를 통해 작업이 얼마나 잘 배분되는지 검토할 수 있습니다. Intelligent triage 대시보드에는 의도, 언어 및 감성에 대한 자세한 보기를 제공하는 4개의 탭이 있습니다.
살펴봐야 할 주요 사항:
- 수신 요청의 인기 의도를 파악하고 AI 인사이트 전반에 걸쳐 핵심성과지표를 모니터링하여 팀이 주요 최적화 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
- 인기 의도별 원터치 티켓를 검토하고 그러한 인사이트를 사용하여 프로세스를 자동화합니다.
- 감성이 낮은 의도를 파악하여 에스컬레이션을 줄입니다. 고객 감성 리포팅을 사용하여 부정적 감성이 있는 일반적인 주제를 찾은 다음 에스컬레이션하기 전에 사전대응적으로 해결할 수 있도록 에스컬레이션 워크플로우를 구축하거나 조정합니다.
- 다양한 언어에 걸친 티켓 분배를 검토하여 팀들 간의 리소스 할당을 최적화합니다.
- 해결에 시간이 더 오래 걸리거나 여러 답장이 필요한 의도나 언어를 찾아봅니다. 이러한 패턴을 통해 교육 또는 워크플로우 개선 기회를 찾을 수 있습니다.
주요 코파일럿 메트릭으로 사용자 지정 보고서 만들기
추적하는 내용을 더욱 효과적으로 제어하고 싶다면 Zendesk 애널리틱스를 통해 관련 Support 및 코파일럿 데이터를 사용하여 사용자 지정 보고서를 구축할 수 있습니다. 고객이 코파일럿을 구현하기 전과 후에 측정하는 일반적인 지표는 다음과 같습니다.
| 메트릭 | 정의 | 중요한 이유 | 성공 사례/작업 |
| 첫 번째 응답 대기 시간 | 티켓을 만든 후 첫 번째 상담사 응답까지 걸린 시간입니다. | 팀이 수신 고객 요청에 얼마나 신속히 응답하는지 보여줍니다. | 코파일럿을 사용한 티켓의 첫 번째 응답 대기 시간과 그렇지 않은 티켓의 첫 번째 응답 대기 시간의 차이를 비교합니다. |
| CSAT | 티켓이 해결된 후의 고객 만족도 평점입니다. | 코파일럿 도구가 고객 경험에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 됩니다. | AI 지원 티켓과 AI 지원을 받지 않는 티켓별로 세분화하여 만족도가 향상되거나 하락하는 부분을 평가합니다. 이 메트릭을 사용하여 AI 배포를 조정합니다. |
| 평균 해결 시간 | 티켓이 만들어진 때부터 최종 해결까지의 시간입니다. | 티켓 수명 주기에 걸쳐 효율성을 추적합니다. | AI 티켓과 비 AI 티켓을 비교하여 코파일럿으로 해결 시간이 단축되는 부분을 확인합니다. 의도별로 검토하여 프로세스를 최적화합니다. |
| 자동 해결 비율 | 실제 상담사 없이 해결된 티켓의 비율입니다. | AI가 독립적으로 제공하는 가치를 측정합니다. | 시간 경과에 따른 트렌드를 모니터링합니다. 적용 범위를 확대하려면 자동화 가능성이 높은 의도를 찾아봅니다. |
| 최초 연락 해결률 | 단일 상담사 답장으로 해결된 티켓입니다. | 코파일럿 생성 응답의 효율성을 나타냅니다. | AI 사용량별로 필터링하여 어떤 의도와 상담사가 가장 큰 혜택을 받는지 파악합니다. 인사이트를 사용하여 콘텐츠 또는 교육을 개선합니다. |
| NPS | 시간 경과에 따른 고객 충성도를 측정합니다. | AI가 장기적인 만족도에 어떤 영향을 미치는지 전체적으로 파악할 수 있습니다. | 코파일럿 구현 전과 후를 비교하여 전반적인 감성 변화를 추적합니다. 점수 변화의 패턴을 찾아봅니다. |
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유용한 자료
다음 문서를 검토하여 애널리틱스로 코파일럿의 영향을 측정하는 데 대해 자세히 알아보세요.