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![Brett Bowser's Avatar](https://support.zendesk.com/system/photos/5283002813210/Brett-Bowser.png)
Brett Bowser
가입한 날짜: 2021년 4월 14일
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마지막 활동: 2025년 2월 04일
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Brett Bowser님이 에 댓글을 입력함
Hey Jake, apologies for the delayed response and Happy New Year!
I checked in on your ticket and it looks like one of our Sales reps was able to respond to you. They'll be following up once they have more information on your CSM :)
Let us know if you have any other questions!
댓글 보기 · 2025년 1월 06일에 편집됨 · Brett Bowser
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Brett Bowser님이 에 댓글을 입력함
Hey Nick Meisenheimer , I confirmed that our product managers are aware of this need but we don't yet have an ETA of when this will be added to their roadmap.
댓글 보기 · 2024년 12월 11일에 게시됨 · Brett Bowser
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Brett Bowser님이 에 댓글을 입력함
Brett Bowser님이 에 댓글을 입력함
Hey Pavithra Selvaraj , a little late to the party here but another user wanted to point out that the problem is the trailing backslash "/" that was added after the whitelist address. Hope this helps!
댓글 보기 · 2024년 12월 03일에 게시됨 · Brett Bowser
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Brett Bowser님이 에 문서를 만듦
11월 14일에 개최되었던 당사 이벤트에서 지능형 분류로 서비스 운영을 최적화하는 방법에 중점을 두었습니다. 청중들은 지능형 분류 사례를 통해 고객 지원을 개선하고 서비스 운영을 간소화하는 방법을 공유한 Zendesk 전문가 패널의 의견을 들었습니다. AI 기반 분류 솔루션을 활용하여 티켓을 자동으로 분류하고 우선 순위를 지정하여 긴급한 문제에 즉시 주의를 기울이고 전반적인 워크플로 효율성을 개선하는 데 대한 유용한 팁을 공유합니다. 아래에서 다른 고객이 묻는 질문 모음과 이벤트에서 공유된 리소스 및 이벤트의 전체 녹음을 찾을 수 있습니다.
이벤트 녹음
Q&A 요약
의도 예측 유형에 대한 기존 값이 조직의 필요와 맞지 않으면 Zendesk에 새 의도를 만들어 달라고 요청할 수 있습니다. 새 의도를 요청하려면 의도가 사용 설정되어 있어야 합니다. 최대 50개의 의도를 요청할 수 있지만 각 의도 요청을 따로따로 제출해야 합니다.
새 의도를 요청하면 Zendesk가 새 의도를 만들 수 있는지 여부를 판단하기 위한 평가를 수행합니다. 평가 절차에 최대 2주까지 소요될 수 있습니다. 요청을 추적하기 위해 초기 이메일을 받고 그 후 승인이나 거부 및 추가적인 세부 정보에 대한 알림을 받습니다.
의도가 승인되더라도 즉시 계정에 추가되지는 않습니다. 승인을 받았다는 것은 Zendesk가 그 의도를 기본 의도 모델에 추가하고 그 의도를 사용할 수 있도록 모델을 재배포할 것임을 의미합니다. 분기마다 1~2회 모델이 재배포될 것으로 예상합니다.
리소스: 지능형분류 예측 보기 및 관리하기
물론입니다! 당사는 비즈니스 요구를 관리하는 데 있어 유연성의 중요성을 잘 알고 있습니다. 따라서 조만간 관리자가 더 이상 비즈니스 목표에 부합하지 않는 의도를 비활성화할 수 있게 되었음을 알려드리게 되어 매우 기쁩니다.
1분기부터 지능형 분류에서 자체 사용자 지정 의도를 만들 수 있습니다.
예, 물론입니다! 지능형 분류는 사용된 언어의 의도와 감성을 분석하여 각 티켓을 개선합니다. 엔터티를 구성하면 관련 정보를 추출하여 해당 데이터에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 즉, 티켓을 적절한 팀이나 부서에 배정할 수 있습니다. 특히 티켓에 제품에 대한 세부 정보가 포함된 경우에는 이 기능이 자동으로 해당 정보를 추출하여 올바른 위치로 보내도록 보장할 수 있습니다.
예, 지능형 분류는 확실히 도움이 될 수 있습니다! 티켓의 우선 순위를 정하는 데 추가적인 학습은 필요하지 않습니다. 대신 티켓에서 사용할 수 있는 정보를 기반으로 규칙과 트리거를 만들 수 있습니다. 이를 통해 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 우선 순위 필드를 조정할 수 있습니다. 보유한 데이터를 활용하여 조직의 필요에 맞게 긴급 티켓을 효과적으로 식별하고 우선 순위를 정할 수 있습니다.
리소스: 지능형 분류 리소스
지금은 그렇지 않지만 당사가 살펴보고 있습니다!
예, AI 또는 다른 수단에 의해 생성되었는지 여부에 관계없이 자동 응답을 받을 때 사용자에게 알리는 것이 좋습니다. 필수는 아니지만 자동 답장을 명확하게 식별하면 고객을 위해 올바른 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 투명성은 응답의 특성에 대한 컨텍스트를 제공함으로써 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
예, 지능형 분류는 고급 AI 추가 기능의 일부입니다.
리소스: Zendesk 고급 AI에 대한 정보
지능형 분류를 활성화하면 그 순간부터 만들어진 티켓만 분석합니다.
자동 해결 대시보드는 지능형 분류 대시보드의 일부가 아닙니다.
리소스: 자동 해결 관리하기
다음 문서를 확인하세요: 지능형 분류 예측 보기 및 관리하기
이벤트 리소스
- 지능형 분류 덱으로 서비스 운영을 최적화하는 방법
- 이벤트 녹음
- Zendesk의 지능형 분류 대시보드 데모로 운영 이해하기
- Zendesk 지능형 분류 예측 데모로 수동 분류 제거하기
- 지능형 분류 예측 데모로 인기 요청 자동화하기
- Zendesk 지능형 분류 예측 데모로 시간로 민감한 에스컬레이션 간소화하기
2024년 11월 22일에 편집됨 · Brett Bowser
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Brett Bowser님이 에 댓글을 입력함
Hey Kevin Motylewski!
Just to confirm, you want to be able to upvote and downvote tickets in Support? I'm not aware of a way to do this but their may be an integration available within our app marketplace that may be worth looking into.
Maybe others in the community can chime in here and offer up some alternative solutions :)
댓글 보기 · 2024년 10월 17일에 게시됨 · Brett Bowser
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Brett Bowser님이 에 댓글을 입력함
This is awesome. Thanks for sharing with everyone Matthew Toenjes !
댓글 보기 · 2024년 10월 07일에 게시됨 · Brett Bowser
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Brett Bowser님이 에 문서를 만듦
9월 26일에 Zendesk 커뮤니티는 기본 Chat에서 Zendesk의 AI 기반 메시징으로 전환하여 고객 서비스를 개선하는 방법을 모색하는 이벤트를 개최했습니다. 참여자들은 간단한 채팅 상호작용을 보다 발전된 자동화된 커뮤니케이션 기술로 업그레이드하는 방법에 대해 배웠습니다. 이 세션에서는 24시간 지원을 제공하고 고객 상호작용을 개인화하는 이점을 포함하여 AI 및 머신 러닝을 사용하여 고객 지원을 개선하는 데 대한 실용적인 인사이트를 제공했습니다.
본 이벤트에서는 웹, 모바일, 소셜 미디어 등 다양한 채널에서 Zendesk의 메시징 도구를 연동하여 일관된 서비스 경험을 보장하는 방법에 대해서도 다루었습니다. 참석자들은 고객 상호작용에 대한 통찰력을 얻고 전반적인 지원 성과를 향상시키는 데 있어 실시간 애널리틱스의 역할에 대해 논의했습니다.
관심이 있으시면 이벤트 녹음, Q&A 하이라이트 및 프레젠테이션 자료를 참조하시기 바랍니다. 이러한 리소스는 AI 기반 메시징으로 고객 서비스 역량을 개선하려는 모든 사람을 지원하기 위해 마련되었습니다.
이벤트 녹음
Q&A 요약
예! 메시징 기능을 사용 설정하면 올바른 리소스로 신속하게 안내하여 더 빨리 답변을 얻을 수 있습니다. 또한 긴급 채팅의 우선 순위를 정하여 우선 순위가 높은 문의를 즉시 처리합니다. 이로써 전반적으로 더 원활하고 만족스러운 경험을 할 수 있습니다.
예, 올해 4월 기준으로 관리 센터에서 의도를 요청할 수 있습니다. Zendesk의 평가에는 최대 2주가 소요됩니다.
예, Zendesk Suite 플랜에는 Chat과 마찬가지로 메시징이 포함되어 있습니다. AI가 해결을 도울 수 있지만 ADA 또는 Zendesk와 같이 사용되는 특정 AI 상담사에 따라 관련 비용이 발생할 수 있습니다. 가격에 대한 자세한 내용은 계정 매니저에게 문의하는 것이 좋습니다.
Chat과 메시징을 모두 성공적으로 사용하려면 먼저 소셜 미디어 및 기본 연동 서비스 등 메시징에 적합한 채널을 파악하세요. 먼저 별도의 메시징 브랜드를 만들어 점차적으로 배포하세요. 이를 통해 실시간으로 메시징의 성능을 확인하고 필요에 더 잘 맞게 워크플로우를 세분화할 수 있습니다.
리소스: 메시징에 오신 것을 환영합니다
Zendesk는 사용자의 웹 브라우저 기본 설정에서 사용자의 기본 언어를 감지할 수 있습니다. HTTP를 통해 전달되는 accept-language 헤더에 사용자의 기본 언어에 대한 정보가 포함됩니다. 이 정보가 있으면 언어를 감지할 수 있습니다.
사전대응 메시징은 페이지에서 URL이나 버튼 클릭과 같은 사용자 작업에 의해 트리거될 수 있습니다. 고급 작업을 위해 이러한 기능을 쉽게 사용 설정하는 API가 있습니다.
리소스: 사전대응 메시지에 대한 정보
예, 사전대응 메시징을 위한 AI 의도가 있습니다. 효율성은 봇 설정 방법에 크게 좌우됩니다. 예를 들어 사용자가 페이지에서 너무 오래 머무는 경우 질문이 있는지 묻는 메시지를 표시할 수 있습니다. 구조화된 메시지로 고객의 참여를 유도하고 고객이 필요한 정보를 찾도록 도울 수 있습니다. 이 접근 방식은 봇과의 사용자 상호작용을 크게 향상시킬 수 있습니다!
예, 사용자 지정 필드를 AI 상담사와 연결할 수 있습니다. 보드 빌더에는 최대 8개의 사용자 지정 티켓 필드를 맵핑할 수 있는 세부 정보를 묻는 옵션이 있습니다. 이러한 필드는 대화 중 사용자가 작성하며 대화가 상담사에게 전달될 때 채워집니다. 기본 사용자 지정 티켓 필드처럼 작동합니다.
리소스: 봇 답변의 단계 유형 이해하기
Zendesk의 머신 러닝 작업은 다음과 같은 원칙에 따라 진행됩니다.
- 모델 및 주석 리소스에서 이메일 주소 및 번호와 같은 정보를 제거하려면 훈련 데이터를 익명화해야 함
- 고객이 교육을 거부할 수 있어야 함
- Zendesk는 데이터 삭제를 존중합니다
- Zendesk는 지역 데이터 호스팅 정책에 따라 데이터 지역성을 존중합니다.
리소스: Zendesk 신뢰 센터
AI 기반 메시징을 효과적으로 구현하려면 다음 두 가지 주요 영역에 집중하세요.
- 봇 구성: 먼저 대부분의 지원 작업을 처리하도록 봇의 설정을 시작하세요. 여기에는 자동 답장을 사용 설정하고 AI 기능을 활용하여 봇을 24시간 사용 가능하도록 보장하는 것이 포함됩니다.
- 상담사 생산성: 메시징 워크플로우의 개선된 옵션 등 고급 AI 기능으로 상담사의 효율성을 높이세요.
이러한 전략을 결합하여 지원 운영을 간소화하고 워크플로우를 최적화하여 성과를 높일 수 있습니다. 봇으로 시작하는 것도 좋은 방법입니다!
리소스: 봇 및 자동 답장을 사용하여 AI 상담사 시작하기, AI 상담사 개요, Zendesk AI 및 고급 AI 시작하기
예, 특정 고객 세그먼트에 메시징을 릴리스할 수 있습니다. 하지만 모든 고객을 포함하여 더욱 광범위한 접근 방식을 고려하는 것이 좋습니다. 유료 고객에게는 상담사와 채팅할 수 있는 옵션을 제공하는 동시에 평가판 사용자에게는 유용한 문서를 제공하는 등 상태에 따라 사용 환경을 사용자 지정할 수 있습니다. 이로써 모든 고객 세그먼트가 가치 있고 지원받는다고 느낄 수 있습니다.
AI는 지식창고 문서를 사용하여 단순한 키워드 일치가 아닌 의도 일치에 집중함으로써 고객의 질문에 답변합니다. 즉, 질문에 다른 문구가 있거나 철자가 틀린 경우에도 질문의 맥락을 이해하여 관련성 있는 응답을 효과적으로 제공할 수 있습니다.
예, 상담사에게 에스컬레이션하지 않아도 고객이 챗봇과 나눈 대화를 볼 수 있습니다. 인사이트 대시보드에서 봇의 구성으로 이동하여 자동화된 상호작용의 대화 내용에 액세스하기만 하면 됩니다. 또한 QA 시스템은 상담사와 봇의 상호작용을 모두 검토하여 그러한 대화를 모니터링할 수 있는 또 다른 방법을 제공합니다.
리소스: 봇 대화 대화 내용 검토
예, 봇은 새 질문에 답변할 때 이전 대화의 컨텍스트를 유지합니다. 즉, 대화가 특정 플로우 내에서 발생하더라도 봇이 이전 상호작용을 기억하여 더욱 관련성 있고 일관된 응답을 보장할 수 있습니다.
AI 상담사는 AI 기반 메시징의 많은 부분을 차지합니다. 일반적인 문제에 대한 티켓 수를 줄이고 더 복잡한 문제에 대한 티켓을 상담사에게 전달하는 봇 기능이 있습니다. 하지만 AI 상담사가 메시징 내 AI 및 자동화의 유일한 부분이 아닙니다. 메시징에는 상담사 워크스페이스 내 연동을 통한 자동화 기능도 있습니다. 좀 더 구체적으로 옴니채널 라우팅을 예로 들 수 있습니다.
예, AI 상담사를 위한 로드맵은 경쟁력을 유지하기 위해 끊임없이 발전하고 있습니다. 곧 제공될 한 가지 흥미로운 기능은 AI 상담사의 성과 분석에 도움이 될 품질 보증(QA)입니다. 향후 몇 분기에 몇 가지 새로운 기능이 예정되어 있으므로 담당자에게 자세한 내용을 문의하시기 바랍니다. 또한 10월 9일에 예정된 AI 기능 및 개선 사항에 대해 논의하는 AI 서밋에 참석을 신청할 수 있습니다.
현재 지식창고 콘텐츠에 액세스하는 AI 상담사 기능을 사용하려면 Zendesk 헬프 센터가 있어야 합니다. 하지만 봇 답변의 버튼과 같은 다른 방법으로 외부 지식창고에 연결할 수 있습니다.
데이터 사용량에 대한 정보는 다음에서 확인할 수 있습니다. Zendesk AI 데이터 사용 정보
메시징의 두 번째 브랜드는 기본 가이드나 지식창고에서 자동으로 가져오지 않습니다. 하지만 실시간 채팅과 비슷하게 메시징을 설정하여 서로 다른 팀에서 두 가지 모두를 효과적으로 사용할 수 있습니다. 이로써 두 채널의 이점을 모두 누릴 수 있습니다!
봇을 더 스마트하게 만드는 가장 좋은 방법은 학습 문구를 사용하는 것입니다. 단일 단어 문구를 피하고 답변당 가능한 많은 여러 단어 학습 문구를 사용하는 것이 좋습니다.
헬프 센터 콘텐츠 마이그레이션에 대한 정보는 다음을 참조하세요. 기존 콘텐츠를 헬프 센터로 마이그레이션하기 문서를 참조하세요.
사용자 지정 고객 만족도(CSAT)가 출시되었습니다!
예!
리소스: 메시징 응답 및 업무 시간 구성하기
이벤트 리소스
2024년 10월 08일에 편집됨 · Brett Bowser
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프로필을 최신 상태로 유지하여 필요에 더 적합한 지원이나 응답을 받을 수 있도록 하세요. 다음 단계는 Zendesk 헬프 센터에서 프로필을 업데이트하고 편집하는 방법을 안내합니다.
프로필을 개인화하려면 다음과 같이 하세요.
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2024년 10월 08일에 편집됨 · Brett Bowser
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2024년 10월 08일에 편집됨 · Brett Bowser
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