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Erin O'Callaghan
가입한 날짜: 2021년 10월 16일
·
마지막 활동: 2025년 2월 21일
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메시징을 위한 AI 상담사를 만든 경우에는 라이브 대화 중 고객 입력에 대한 AI 상담사의 기본 응답을 정의하기 위해 사용자 지정할 수 있는 몇 가지 표준 응답이 있습니다.
- 대화 시작: 메시징 대화가 시작될 때의 첫 인사말입니다.
- AI 상담사가 답장한 후: 고객 피드백에 대한 응답입니다.
- 에스컬레이션: 고객이 상담사와 대화를 원하는 경우 안내할 내용입니다.
- AI 상담사가 질문에 답변할 수 없는 경우: 고객의 댓글과 일치하는 답변이 없을 때의 응답으로 대체 응답이라고 합니다.
이 문서는 다음 섹션으로 구성되어 있습니다.
관련 문서:
표준 응답 보기
AI 상담사에는 필요에 따라 사용자 지정할 수 있는 여러 개의 표준 응답이 있습니다.
AI 상담사 표준 응답을 보려면 다음과 같이 하세요.
- 관리 센터의 사이드바에서
채널을 클릭한 다음 AI 상담사 및 자동화 > AI 상담사를 선택합니다.
- 메시징을 위한 AI 상담사 관리를 클릭합니다.
- 편집할 AI 상담사의 이름을 클릭합니다.
- 동작 탭을 클릭한 다음 각 메시지를 클릭하여 봅니다.
인사말 메시지 사용자 지정하기
고객이 웹 위젯이나 모바일 SDK에서 처음 메시징 대화를 열면 초기 인사말 메시지가 보입니다. 인사말 메시지를 업데이트하거나 그대로 놔둘 수 있습니다.
인사말 메시지를 사용자 지정하려면 다음과 같이 하세요.
응답은 편집할 때 자동으로 저장되지만 AI 상담사를 게시할 때까지는 고객에게 업데이트가 제시되지 않습니다.
고객 피드백에 대한 응답 사용자 지정하기
AI 상담사가 답변을 제시하면 그 답변이 도움이 되었는지 여부를 이어서 묻습니다. “AI 상담사가 답장한 후” 응답에서는 최종 사용자가 답변이 도움이 되었다고 답변하거나 도움이 되지 않았다고 답변할 때의 AI 상담사 응답을 구성할 수 있습니다.
고객 피드백에 대한 응답을 사용자 지정하려면 다음과 같이 하세요.
- 동작 탭에서 AI 상담사가 답장한 후 섹션을 확장합니다.
- 도움이 된 답변 탭의 메시지 필드에 최종 사용자가 추천 문서가 도움이 되었다고 말할 때 표시할 메시지를 입력하거나, 제공된 기본 메시지인 “잘 되었네요. 언제든 다른 질문을 할 수 있습니다.”를 사용합니다.
- 고객 피드백에 대한 AI 상담사의 응답 다음에 “상담사와 대화” 버튼을 표시하려면 상담사와 대화할 수 있는 옵션 추가를 클릭합니다.
고객이 “상담사와 대화”를 클릭하면 에스컬레이션 응답이 트리거됩니다.
- 도움이 되지 않은 답변 탭을 클릭하여 위에 설명된 대로 옵션을 구성합니다.
응답은 편집할 때 자동으로 저장되지만 AI 상담사를 게시할 때까지는 고객에게 업데이트가 제시되지 않습니다.
에스컬레이션 응답 사용자 지정하기
에스컬레이션 응답은 고객이 상담사와 대화를 원하는 경우 안내할 내용입니다. 이 응답은 다음과 같은 경우에 트리거됩니다.
- AI 상담사가 고객의 요청을 해결하기 위해 실제 상담사가 필요하다고 판단합니다.
- 고객이 AI 상담사의 응답 후에 나타나는 “상담사와 대화” 버튼을 클릭합니다. 인사말 메시지, 고객 피드백에 응답 또는 대체 응답이 이 버튼을 포함하도록 구성하는 경우에 이 버튼이 나타납니다.
에스컬레이션 응답을 사용자 지정하려면 다음과 같이 하세요.
- 동작 탭에서 에스컬레이션 섹션을 확장합니다.
-
업무 시간 머리글 아래의 드롭다운에서 일정을 선택하여 AI 상담사의 업무 시간을 설정하거나 항상 온라인을 선택합니다.
일정에 대한 자세한 내용은 업무 시간 및 휴일을 기준으로 일정 설정하기를 참조하세요.
-
응답 머리글 아래의 업무 시간 중 탭에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
-
티켓 만들기: 고객이 AI 상담사 대화를 실제 상담사에게 에스컬레이션할 때 티켓을 만들려면 이 옵션을 선택합니다.
이 옵션을 선택하는 경우 다음 필드를 구성합니다.
- 메시지: 고객에게 요청에 대한 세부 정보를 제공해 달라는 메시지를 입력합니다.
- 고객 세부 정보: 에스컬레이션할 때 고객이 작성해야 하는 필드를 선택합니다.
- 후속 메시지: 고객이 세부 사항을 제공한 후에 무엇을 기대해야 할지 알려주는 메시지를 입력합니다.
-
사용자 지정 응답 표시: 고객이 AI 상담사 대화를 실제 상담사에게 에스컬레이션할 때 티켓을 만들고 싶지 않다면 이 옵션을 선택하고, 대신 미리 작성된 메시지를 고객에게 보여줍니다. 이 옵션을 선택하는 경우 다음 필드를 구성합니다.
- 메시지: 고객에게 웹사이트, 양식, 이메일 주소 또는 전화번호를 안내하는 메시지를 입력합니다.
-
티켓 만들기: 고객이 AI 상담사 대화를 실제 상담사에게 에스컬레이션할 때 티켓을 만들려면 이 옵션을 선택합니다.
- 업무 시간 외 탭을 클릭하여 위에 설명된 대로 옵션을 구성합니다.
응답은 편집할 때 자동으로 저장되지만 AI 상담사를 게시할 때까지는 고객에게 업데이트가 제시되지 않습니다.
대체 응답 사용자 지정하기
최종 사용자의 질문이나 댓글과 일치하는 답변이 없을 때에는 대체 응답이 트리거됩니다.
대체 응답을 사용자 지정하려면 다음과 같이 하세요.
응답은 편집할 때 자동으로 저장되지만 AI 상담사를 게시할 때까지는 고객에게 업데이트가 제시되지 않습니다.
2025년 2월 20일에 편집됨 · Erin O'Callaghan
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AI 상담사 페르소나는 AI가 생성한 메시지에 적용되는 표현 스타일을 결정하여 브랜드를 반영하는 일관된 음성을 제공합니다. AI 상담사 일반 설정의 일부로 AI 상담사 페르소나를 구성합니다.
이 문서는 다음 섹션으로 구성되어 있습니다.
관련 문서:
AI 상담사 페르소나에 대한 정보
AI 상담사 페르소나를 통해 AI 상담사의 응답에 개성을 담을 수 있습니다. 페르소나는 다음과 같은 세 가지 설정으로 구성되어 고객과 대화할 때 AI 상담사가 표현되는 방식을 결정합니다.
- 비즈니스 프로필: 회사가 어떤 일을 하는지에 대한 간략한 설명입니다. 이 정보는 AI 상담사가 가장 적절한 응답을 제공할 수 있도록 맥락을 제공합니다.
- 어조: AI 상담사가 고객에게 응답할 때 사용해야 하는 일반적인 언어 스타일입니다.
- 답장 길이: 각 AI 상담사 응답의 대략적인 길이입니다.
AI 상담사 페르소나 구성하기
AI 상담사 페르소나를 구성하는 옵션이 AI 상담사의 일반 설정에 나타납니다.
페르소나를 구성하려면 다음과 같이 하세요.
- 관리 센터의 사이드바에서
채널을 클릭한 다음 AI 상담사 및 자동화 > AI 상담사를 선택합니다.
- 메시징을 위한 AI 상담사 관리를 클릭합니다.
- 페르소나를 구성하려는 AI 상담사를 클릭합니다.
- 설정 탭을 클릭합니다.
- 페르소나 섹션을 확장합니다.
- 비즈니스 프로필 아래에 회사의 업무를 설명하는 짧고 사실적인 문장을 한두 개 영어로 입력합니다. AI 상담사의 동작에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 마케팅 중심의 자료보다는 회사의 비즈니스 도메인에 초점을 맞춘 간단한 텍스트로 이 설명을 작성하세요.
-
어조 아래에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 전문적인: (기본 )공손하고 단도직입적인
- 편안한: 캐주얼하고 친근한
- 열정적인: 긍정적이고 친근한
-
답장 길이 아래에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 짧음: 30~60단어
- 중간: 60~90단어
- 긺: 90~120단어
- 매우 긺: 120~150단어
변경 내용은 변경하는 즉시 자동으로 저장되지만 AI 상담사를 게시할 때까지 AI 상담사의 페르소나에 대한 업데이트는 고객에게 표시되지 않습니다.
2025년 2월 20일에 편집됨 · Erin O'Callaghan
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AI 상담사 - 고급은 Suite 및 Support 플랜에서 구매 가능한 추가 기능으로 Zendesk의 AI 상담사 기능을 향상시킵니다.
이 문서에서는 다음 질문에 대한 답변을 제공합니다.
- AI 상담사 - 고급은 무엇인가요?
- AI 상담사 - 고급은 어떤 식으로 작동하나요?
- AI 상담사 - 고급을 사용해야 하는 이유가 무엇인가요?
- 누가 AI 상담사 - 고급을 사용할 수 있나요?
- AI 상담사 - 고급을 사용 설정하려면 어떻게 하나요?
- 어디에서 자세히 알아볼 수 있나요?
관련 문서:
AI 상담사 - 고급은 무엇인가요?
AI 상담사 - 고급 추가 기능은 Zendesk AI 상담사 기능의 업그레이드입니다. 이 추가 기능에는 AI 상담사 - 필수 레벨의 모든 기능 외에도 생성형 응답과 스크립트 응답을 결합한 대화 플로우, 포괄적인 API 액세스, 고급 애널리틱스 등의 고급 기능이 포함되어 있습니다.
AI 상담사 - 고급은 어떤 식으로 작동하나요?
AI 상담사 - 고급을 통해 더 복잡한 고객 문의를 자동화하고, 특정 시나리오에 대한 스크립트가 작성된 대화 플로우를 만들고, 다른 시스템과 연동하여 요청을 완전히 자동화하고, AI 상담사 사용량 및 자동화 비율에 대한 심층 리포팅의 혜택을 누릴 수 있습니다.
다음은 AI 상담사 - 고급의 주요 기능입니다.
- 제로 학습 AI 상담사: 이러한 고급 AI 상담사는 생성형 AI를 사용하여 고객의 메시지를 이해하고 헬프 센터 콘텐츠를 기반으로 직접 답변하거나 관리자가 디자인한 적절한 대화 플로우로 연결합니다.
- 대화 빌더: 이 도구를 사용하면 생성형 AI 응답과 스크립트가 작성된 플로우를 결합한 하이브리드 플로우를 포함하여 복잡하고 자동화된 대화 플로우를 만들 수 있습니다.
- 연동 빌더: 이 도구를 통해 포괄적인 API 액세스 및 오케스트레이션을 활용하여 AI 상담사를 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어 및 다른 타사 도구와 연동할 수 있습니다.
- 고급 애널리틱스: 포괄적인 AI 상담사 성과 대시보드는 주요 자동화 메트릭에 대한 인사이트를 제공하고, AI 상담사 결과의 가치에 대해 보고하며, 향후 효율성을 개선하기 위한 데이터 중심의 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
AI 상담사 - 고급에 포함된 기능에 대한 자세한 내용은 AI 상담사 - 고급 기능 탐색하기를 참조하세요.
AI 상담사 - 고급을 사용해야 하는 이유가 무엇인가요?
지원 규모가 크거나 복잡한 자동화 요구 사항이 있는 경우에는 AI 상담사 - 고급으로 업그레이드하는 것을 고려해야 합니다. 이러한 기능은 복잡한 고객 서비스 시나리오에서도 자동화 비율을 크게 향상시키도록 특별히 디자인되었습니다.
누가 AI 상담사 - 고급을 사용할 수 있나요?
Suite 또는 Support 플랜을 사용하는 고객은 AI 상담사 - 고급 추가 기능을 구매할 수 있습니다.
AI 상담사 - 고급을 사용 설정하려면 어떻게 하나요?
먼저, AI 상담사 - 고급 추가 기능을 구매해야 합니다. Zendesk 영업팀에 문의하면 됩니다. 추가 기능을 구매한 후에는 AI 상담사 - 고급 시작하기를 참조하세요.
어디에서 자세히 알아볼 수 있나요?
자세한 내용은 AI 상담사 리소스를 참조하세요.
2025년 2월 26일에 편집됨 · Erin O'Callaghan
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AI 상담사는 차세대 AI 기반 봇으로 서비스 채널 전반에 걸쳐 고객의 문제를 자동화하고 해결할 수 있습니다. AI 상담사 기능은 여러 레벨로 나뉘며 각 레벨마다 다양한 비즈니스 요구 사항에 필요한 지원을 제공합니다.
AI 상담사 - 고급은 Suite 및 Support 플랜의 추가 기능으로 제공되며, 대화 플로우, API, 고급 애널리틱스 등 고급 기능 외에도 AI 상담사 - 필수 레벨의 모든 기능도 포함합니다.
이 문서에서는 제로 학습 AI 상담사, 대화 빌더, 연동 빌더, 성과 개요 대시보드 등 AI 상담사 - 고급에 포함된 가장 중요한 기능을 사용하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
관련 문서:
제로 학습 AI 상담사 시작하기
제로 학습 AI 상담사는 생성형 AI를 사용하여 고객의 메시지를 이해하고 헬프 센터 콘텐츠를 바탕으로 직접 답변하거나 관리자가 디자인한 적절한 대화 플로우로 연결합니다. 이러한 AI 상담사는 설정이 빠르고 유지 관리가 쉽습니다.
제로 학습 상담사에 대해 자세히 알아보려면 제로 학습 AI 상담사에 대한 정보를 참조하세요.
제로 학습 AI 상담사를 만들기 시작하려면 다음과 같은 주 작업을 수행해야 합니다.
제로 학습 AI 상담사 만들기
제로 학습 AI 상담사를 만드는 것이 고객을 위한 고객 서비스 솔루션을 자동화하는 첫 번째 단계입니다. 제로 학습 AI 상담사는 생성형 AI 기반 사용 사례를 통해 고객의 메시지를 이해하고 적절한 대화에 연결합니다.
단계별 설정 안내는 제로 학습 AI 상담사 만들기를 참조하세요.
AI 상담사의 설정 구성하기
AI 상담사 설정은 봇이 고객에게 나타나는 방식과 위치, 봇이 고객과 소통할 때 사용하는 페르소나와 어조, 사용 가능한 언어, 대화 플로우 등 많은 것을 제어합니다.
AI 상담사에 사용할 수 있는 설정에 대한 자세한 내용은 설정 설명을 참조하세요.
사용 사례 만들기
사용 사례는 제로 학습 AI 상담사가 고객이 질문하는 내용이 무엇인지 이해하고 올바른 대화로 연결하는 메커니즘입니다. 사용 사례는 시간이 많이 소요되는 AI 상담사 학습 활동 없이 생성형 AI를 활용하여 AI 상담사가 능력을 발휘할 수 있도록 합니다. 사용 사례는 AI 상담사의 이해력과 성과를 향상시키면서 설정 및 유지 관리를 간소화합니다.
단계별 안내는 제로 학습 AI 상담사를 위한 사용 사례 만들기 및 관리하기를 참조하세요.
대화 만들기
대화 빌더는 AI 상담사를 위한 대화 플로우를 만들 수 있는 도구입니다. 이를 통해 간단한 플로우부터 복잡한 플로우까지, 심지어 외부 시스템과도 소통하여 실제 상담사가 개입하지 않고도 고객의 요청을 해결할 수 있습니다.
단계별 안내는 대화 빌더를 사용하여 AI 상담사를 위한 대화 플로우 만들기를 참조하세요.
AI 상담사 성과 모니터링하기
제로 학습 AI 상담사를 만드는 마지막이자 현재 진행 중인 단계는 성과를 모니터링하고 효율성을 지속적으로 개선하는 것입니다. 이를 위해 주요 자동화 메트릭에 대한 인사이트를 제공하고, AI 상담사 결과의 가치에 대해 보고할 수 있으며, 향후 효율성을 개선하기 위한 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 성과 개요 대시보드를 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 성과 개요 대시보드로 AI 상담사 - 고급 분석하기를 참조하세요.
AI 상담사를 위한 대화 플로우 시작하기
대화 빌더를 통해 관리자는 생성형 AI 응답과 스크립트가 작성된 플로우를 결합한 하이브리드 플로우를 포함하여 복잡하고 자동화된 대화 플로우를 만들 수 있습니다.
위의 제로 학습 AI 상담사 만들기 섹션의 안내를 따랐다면 이미 대화 빌더를 사용하여 제로 학습 AI 상담사를 위한 대화를 만들었을 것입니다.
대화 빌더로 할 수 있는 작업에 대한 자세한 내용은 AI 상담사 - 고급을 위한 대화 만들기를 참조하세요.
AI 상담사와 외부 시스템 연동 시작하기
연동 빌더를 통해 포괄적인 API 액세스 및 오케스트레이션을 활용하여 AI 상담사를 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어 및 다른 타사 도구와 연동할 수 있습니다.
AI 상담사 - 고급을 다음 CRM 중 하나와 연동하려면 해당 리소스를 참조하세요.
2025년 2월 20일에 편집됨 · Erin O'Callaghan
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지능형 분류는 AI를 활용하여 의도, 언어, 감성별로 수신 티켓을 자동으로 분류합니다. Zendesk 의도 모델에는 여러 업계의 사전 학습된 의도가 포함되어 있으며, 각 계정의 티켓 데이터에 맞는 관련 의도 및 사용 사례를 제공합니다.
상담사들이 사용 가능한 의도를 더욱 유연하게 사용할 수 있도록 해당 비즈니스 요구 사항에 맞는 문제를 해결하는 사용자 지정 의도를 만들 수 있습니다. 이로써 자동화의 정확성이 개선되고 자동 결정에 대한 신뢰도를 구축하는 데 도움이 됩니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
관련 문서:
사용자 지정 의도에 대한 정보
이전에는 계정에 의도를 추가하기 위해 사람의 평가가 필요한 새로운 의도를 요청할 수 있었습니다. 이번 EAP에서는 대기 시간이 완전히 없어집니다. 이제 사용자 지정 의도를 즉시 만들어 의도 목록에 바로 추가하고 수신 고객 요청의 의도를 감지하는 데 즉시 사용할 수 있습니다.
따라서 이 EAP에 등록된 모든 계정에서는 새 의도 요청 기능이 더 이상 제공되지 않습니다.
사용자 지정 의도는 각 Zendesk 계정에만 적용되므로 사용자가 만든 의도는 다른 Zendesk 계정에서 사용할 수 없습니다.
사용자 지정 의도는 특정 제품이나 서비스 이름, 지사 위치, 구독 유형 또는 유사한 세부 정보와 같은 티켓의 세부 정보를 식별하기 위한 것이 아닙니다. 대신 엔터티 감지 기능을 참조하여 수신 요청에서 비즈니스에 중요한 정보를 자동으로 식별하세요.
요구 사항
사용자 지정 의도를 만들려면 다음 조건을 갖추어야 합니다.
- 고급 AI 추가 기능이 있고 의도 모델이 배정되어 있어야 합니다.
- 사전 체험 프로그램에 등록해야 합니다.
- 의도가 사용 설정되어 있어야 합니다.
제한 사항
다음과 같은 제한 사항이 사용자 지정 의도에 적용됩니다.
- 최대 50개의 사용자 지정 의도만 만들 수 있습니다.
- 영어만 지원됩니다. 영어로 된 콘텐츠가 있는 티켓에 대해서만 사용자 지정 의도 감지가 만들어집니다.
- 사용자 지정 의도는 중복되거나 모호하거나 상충되는 의도를 확인하기 위해 기존 Zendesk 의도나 다른 사용자 지정 의도와 비교되지 않습니다. 사용자 지정 의도의 품질은 의도를 만들 때 제공하는 이름, 설명 및 티켓 예시의 품질에 따라 달라집니다.
- AI 상담사는 사용자 지정 의도를 감지할 수 없습니다.
사용자 지정 의도 만들기
관리자는 관리 센터에서 사용자 지정 의도를 만들 수 있습니다. 사용자 지정 의도는 최종 사용자가 연락을 취하는 주된 이유를 설명해야 합니다. 단일 이유를 다루어야 합니다.
사용자 지정 의도를 만들기 전에 유사한 의도가 이미 있는지 확인합니다. 유사하거나 겹치는 의도는 낮은 신뢰도나 잘못된 의도 감지로 이어질 수 있습니다.
사용자 지정 의도를 만들려면 다음과 같이 하세요.
- 관리 센터의 사이드바에서
개체 및 규칙을 클릭한 다음 비즈니스 규칙 > 지능형 분류를 선택합니다.
- 의도를 클릭합니다.
- 의도 목록 탭을 선택합니다.
-
작업 드롭다운을 클릭한 다음 사용자 지정 의도 만들기를 선택합니다.
사용자 지정 의도 만들기 페이지가 열립니다. - 다음 필수 필드를 입력합니다.
- 이름: 의도를 간략하게 설명하는 이름입니다. 의도 이름은 상담사에게 표시되므로 상담사가 빠르게 이해할 수 있도록 명확하고 간결하게 작성해야 합니다.
- 설명: 티켓에 대한 설명입니다. 의도에 포함해야 할 것과 제외해야 할 것을 명확하게 정의합니다. 첫 근무를 하는 상담사에게 문제를 설명하는 것처럼 설명을 작성합니다. 예와 사용자가 사용할 만한 일반적인 단어를 포함하는 것이 좋습니다.
- 카테고리: 새 의도가 적용되는 카테고리 및 하위 카테고리입니다. 의도는 카테고리, 하위 카테고리, 의도의 세 가지 수준으로 계층적으로 구성됩니다. 카테고리는 수신 요청에 대한 광범위한 이유이고, 하위 카테고리는 그 이유를 좀 더 자세히 설명하며, 의도는 매우 구체적인 단일 이유입니다.
-
이 의도가 있는 티켓: 새 의도가 적용되는 티켓 예입니다. 최대 10개의 예를 나열해야 하며 각 티켓은 다음의 조건을 갖추어야 합니다.
- 전체 URL(예: https://.zendesk.com/agent/tickets/1)이 있어야 함
- 이메일 채널에서 온 것이어야 함
- 영어로 되어 있어야 함
- 제목과 설명이 있어야 함
- 고유해야 하지만(즉, 티켓이 반복될 수 없음) 같은 의도를 나타내야 함
-
사용자 지정 의도 만들기를 클릭합니다.
새 의도가 의도 목록 탭에 추가됩니다.
사용자 지정 의도의 예
아래는 잘 정의된 사용자 지정 의도의 예입니다.
제품이 예상대로 작동하지 않음
- 이름: 제품이 예상대로 작동하지 않음
- 카테고리: 순서
- 하위 카테고리: 제품 문제
- 설명: 요청자는 제품이 제대로 작동하지 않거나, 결함이 발생했거나, 품질 기대치를 충족하지 못하는 경우 이를 보고하고자 합니다.
자동이체 취소
- 이름: 자동이체 취소
- 카테고리: 청구
- 하위 카테고리: 결제 방법 변경
- 설명: 고객이 기존 자동이체나 자동 결제 방법을 중지하거나 취소하고자 합니다. 재정적 제약, 상황의 변화 또는 서비스 불만족 등의 이유를 들 수 있습니다.
예약 도착 위치 변경
- 이름: 예약 도착 위치 변경
- 카테고리: 여행
- 하위 카테고리: 예약 업데이트
- 설명: 최종 사용자가 예약한 도착 장소를 수정하고자 합니다. 항공 도착지 변경, 예약한 장소의 오류 수정 또는 호텔 주소 업데이트 등이 포함될 수 있습니다.
2025년 2월 20일에 편집됨 · Erin O'Callaghan
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Erin O'Callaghan님이 에 댓글을 입력함
Hi Bruno Gabriel, unfortunately it's not currently possible to show exactly which agents are online or offline without first drilling into the live status metric.
댓글 보기 · 2025년 1월 07일에 게시됨 · Erin O'Callaghan
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Erin O'Callaghan님이 에 문서를 만듦
상담사는 Zendesk를 사용하여 최종 사용자와 상호작용한 후 IT 또는 엔지니어링 팀의 도움이 필요할 때에는 Jira를 사용하여 이슈를 만드는 것이 일반적입니다.
이 사용법에서는 상담사가 일반적인 문제를 해결하도록 안내하는 자동 지원 절차를 만들고, 보다 전문적인 지원이 필요한 경우 IT 팀을 위한 Jira 이슈를 자동으로 만들어 그러한 프로세스를 간소화합니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
- 워크플로우 목표
- 전제 조건
- Jira 프로젝트 만들기
- Jira 앱 및 OAuth 클라이언트 만들기
- 클라이언트 ID 및 비밀키 얻기
- Jira 클라우드 ID 찾기
- Zendesk에서 Jira OAuth 클라이언트 등록하기
- Zendesk와 Jira 간 연결 만들기
- Jira 이슈를 만드는 작업 만들기
- 상담사를 안내하는 절차 만들기
- 워크플로우 테스트하기
- 절차 사용자 지정하기
- 문제 해결하기
관련 문서:
워크플로우 목표
자동 지원을 사용하여 상담사가 일반적인 IT 문제를 해결할 수 있도록 돕고, 필요하면 IT 팀의 도움을 요청하는 Jira 이슈를 만듭니다.
이를 용이하게 하기 위해 다음을 수행합니다.
- Jira에서:
- 새 Jira 프로젝트를 식별하거나 만들어 Jira 이슈를 만들 곳을 확보합니다.
- Jira OAuth 클라이언트를 만듭니다.
- Zendesk에서:
- OAuth 토큰을 만드는 데 사용할 수 있도록 Jira OAuth 클라이언트를 등록합니다.
- 연결을 만들어 OAuth 토큰을 쉽게 만들고 작업과 사용할 수 있도록 안전하게 저장합니다.
- 연결을 사용하여 Jira API를 호출하고 Jira 이슈를 만드는 작업을 만듭니다.
- 상담사가 Jira 이슈를 만드는 데 필요한 단계를 자동 지원에 알려주는 절차를 만듭니다.
- 모든 것이 작동하는지 테스트합니다.
전제 조건
이 워크플로우를 수행하려면 다음이 필요합니다.
- Jira 클라우드 인스턴스 팁: 모든 것이 작동하는 방식에 익숙해질 때까지 프로덕션 Jira 인스턴스 대신 새 Jira 샌드박스 또는 무료 플랜 인스턴스를 사용하는 것이 좋습니다.
- 프로젝트를 만들고 해당 프로젝트 내에서 이슈를 만들고 Jira OAuth 클라이언트를 만들 수 있는 충분한 권한을 가진 Jira 사용자팁: Jira 무료 플랜을 사용하는 경우에는 모든 사용자가 관리자이며 필요한 권한을 가지고 있습니다.
- 고급 AI 추가 기능이 있는 Zendesk 계정
- Zendesk 계정에 대한 관리 사용자 로그인
Jira 프로젝트 만들기
Jira에서 사용할 프로젝트를 식별하거나 새 프로젝트를 만듭니다. scrum이든 kanban이든 상관 없습니다. Jira 사용자가 프로젝트에 액세스할 수 있는지 확인합니다.
나중에 필요하므로 프로젝트의 키(예: ENGREQ)를 기록해 둡니다.
Jira 앱 및 OAuth 클라이언트 만들기
Jira 애플리케이션 및 OAuth 2.0 연동 서비스를 만들려면 Jira 클라우드 플랫폼 문서의 OAuth 2.0 (3LO) 사용 설정하기에서 설명된 단계를 수행합니다. 다음 값을 반드시 구성하세요.
https://zis.zendesk.com/api/services/zis/connections/oauth/callback
앱에 API를 추가할 때 다음과 같이 하세요.
- 왼쪽 메뉴에서 Permissions를 선택합니다.
-
Jira API를 찾아 Add를 클릭합니다.
잠시 후 Add 버튼이 Configure로 바뀝니다.
- Configure를 클릭합니다.
- Jira platform REST API를 찾아 Edit Scopes를 클릭합니다.
- 반드시 View Jira issue data와 Create and manage issues가 선택되어 있도록 합니다.
이렇게 하면 나중에 만든 작업이 Jira 이슈를 만들고, 읽고, 변경할 수 있습니다.
- Save를 클릭합니다.
클라이언트 ID 및 비밀키 얻기
Jira에서 클라이언트 ID 및 비밀키를 받습니다.
- Jira Developer Console을 엽니다.
- Settings 탭으로 이동합니다.
-
Client ID와 Secret을 메모합니다.
Jira 클라우드 ID 찾기
https://.atlassian.net/_edge/tenant_info
나중에 작업을 만들 때 필요한 클라우드 ID를 기록해 둡니다.
Zendesk에서 Jira OAuth 클라이언트 등록하기
Jira OAuth 클라이언트를 등록하면 API 요청을 사용하여 상호작용할 필요 없이 Zendesk 내에서 사용할 수 있습니다.
Zendesk에서 Jira OAuth 클라이언트를 등록하려면 다음과 같이 하세요.
- 관리 센터의 사이드바에서
앱 및 연동 서비스를 클릭한 다음 연결 > OAuth 클라이언트를 선택합니다.
- 클라이언트 추가를 클릭합니다.
- 다음 필드를 입력합니다.
- 이름: 나중에 쉽게 찾을 수 있도록 클라이언트에 의미 있는 이름을 부여하세요(예: Jira_client).
- OAuth 권한 부여 유형: 인증 코드
- 클라이언트 ID: Jira 클라이언트의 ID
- 클라이언트 비밀키: Jira 클라이언트의 비밀키
- URL 권한 부여: auth.atlassian.com/authorize 토큰 URL: auth.atlassian.com/oauth/token
- 범위: read:jira-work write:jira-work offline_access
-
Save를 클릭합니다.
Zendesk와 Jira 간 연결 만들기
연결을 만들려면 다음과 같이 하세요.
- 관리 센터의 사이드바에서
앱 및 연동 서비스를 클릭한 다음 연결 > 연결을 선택합니다.
- 연결 만들기를 클릭합니다.
- 다음 필드를 입력합니다.
- 연결 이름: 나중에 쉽게 찾을 수 있도록 클라이언트에 의미 있는 이름을 부여하세요(예: Jira_oauth_token).
- 인증 유형 선택: OAuth 2.0
- 클라이언트: Zendesk에서 등록한 Jira OAuth 클라이언트를 선택합니다.
- 범위: 공백으로 놔둡니다.
- 허용되는 도메인: api.atlassian.com
-
Save를 클릭합니다.
Zendesk가 Jira 인스턴스에 액세스할 수 있도록 OAuth 화면이 표시됩니다.
팁: 이 화면이 보이지 않으면 브라우저에 의해 차단되지 않았는지 확인하세요. -
수락을 클릭합니다.
연결 페이지로 돌아가서 새 연결에 대한 새 항목을 확인할 수 있습니다. 작업 중이던 연결 만들기 화면이 여전히 열려 있다면, 지금 안전하게 닫을 수 있습니다.
Jira 이슈를 만드는 작업 만들기
Zendesk에서 Jira 이슈 API 엔드포인트를 사용하여 새 이슈를 만드는 작업을 만들게 됩니다.
작업을 만들려면 다음과 같이 하세요.
-
관리 센터의 사이드바에서
앱 및 연동 서비스를 클릭한 다음 작업 및 웹훅 > 작업을 선택합니다.
- 작업 만들기를 클릭합니다.
- 이름 필드에 IT 작업 만들기를 입력합니다.
- 설명 필드에 팀이 수행할 IT 작업을 만들고 작업의 ID로 응답합니다를 입력합니다.
- 다음 3가지 입력을 정의합니다.
입력 이름 입력 설명 입력 유형 name 작업의 간략한 이름입니다. 문자열 description 작업의 전체 세부 정보입니다. 200자 미만이어야 합니다. 문자열 priority 우선 순위는 작업이 얼마나 심각하거나 긴급한지를 나타냅니다. 우선 순위는 단일 숫자로 표시됩니다. 올바른 값은 보통 2(영향이 크거나 긴급한 이슈), 3(기본 이슈), 4(영향이 낮거나 긴급하지 않은 이슈)입니다. 문자열 참고: 우선 순위에 사용되는 숫자 값을 특정 Jira 설정에 맞게 수정해야 할 수도 있습니다. -
API 구성을 정의합니다.
- 요청 방법: 게시물
- 엔드포인트 URL: https://api.atlassian.com/ex/jira//rest/api/2/issue
-
인증: 이전에 만든 연결을 선택합니다.
-
본문을 정의합니다.
{ "fields": { "summary": "{{name}}", "description": "{{description}}", "priority": { "id": "{{priority}}" }, "issuetype": { "id": "10004" }, "project": { "key": "ENQREQ" } } }
- {+} 아이콘을 사용하여 priority, name 및 description에 대한 자리 표시자를 삽입합니다.
- 프로젝트 키 값은 이전에 식별한 키여야 합니다.
- Jira 이슈 유형 작업에 대한 기본 ID는 10004입니다. Jira 설정에 따라 다른 ID를 사용해야 할 수도 있습니다. 여기에서 Jira 이슈 유형 ID를 찾는 방법을 알아보세요.
-
출력을 정의합니다.
출력 이름 출력 설명 task_id 새 작업에 대한 사람이 읽을 수 있는 ID입니다. - Save를 클릭합니다.
상담사를 안내하는 절차 만들기
절차를 만들려면 다음과 같이 하세요.
- Guide 관리의 사이드바에서 절차를 클릭합니다.
- 절차 만들기를 클릭합니다.
- 이름 필드에 IT 작업 헬퍼와 같이 절차를 설명하는 이름을 입력합니다.
- 본문 필드에 다음 콘텐츠를 입력합니다.
IT 팀을 위한 IT 작업을 만드는 것을 돕기 위한 것입니다.
1단계: 사용자에게 어떤 도움이 필요한지 묻습니다.- 다음과 같은 일반적인 요청을 나열합니다.
- 새 액세스 카드 주문
- 드라이브 트레이가 열리지 않음
- 프린터 문제
- 기타
2단계: 작업에 대한 세부 정보를 더 수집합니다.- 새 액세스 카드 주문: 사용자에게 이름, 직책 설명, 눈 색깔을 알려달라고 요청합니다.
- 드라이브 트레이가 열리지 않음: 사용자에게 PC 타워 앞면에 있는 버튼을 눌러보았는지 묻습니다. 오른쪽을 클릭하고 꺼내려 했는지 묻습니다.
- 프린터 문제: 장치 앞면에 있는 프린터 이름을 묻습니다. 문제에 대한 세부 정보를 더 수집합니다.
- 기타: 다른 여느 이슈를 포괄합니다. 사용자에게 문제가 무엇인지 설명해 달라고 요청합니다.
3단계: 우선 순위를 결정합니다.4단계: 이슈를 요약하고 사용자의 확인을 받습니다.- 사용자에게 이것이 어떤 영향을 미치는지, 그리고, 얼마나 긴급하게 해결해야 하는지 물어봅니다.
- 이 정보를 기준으로 2(높음), 3(보통), 4(낮음)의 우선 순위를 배정합니다.
- 제공된 정보에 따라 작업의 이름과 설명을 생성합니다. 설명은 200자 이하여야 합니다.
- 사용자에게 이름과 설명을 보여줍니다. 확인해 달라고 요구합니다.
- 사용자가 확인할 때까지는 작업을 만들지 마세요.
5단계: IT 작업을 만듭니다.- 사용자에게 지금 작업을 만들테니 잠시 기다려 달라고 말합니다. 예를 들어 "세부 정보를 확인해 주셔서 감사합니다. 지금 팀에 작업을 로그하겠습니다. 잠시 기다려 주세요."
- 그런 다음 3단계와 4단계에서 생성한 이름, 설명, 우선 순위를 사용하여 IT 작업을 만듭니다.
6단계: IT 작업 ID를 공유합니다.- IT 작업을 만든 후 사용자에게 작업 ID를 제공합니다.
7단계: 마무리- 사용자에게 감사하고 대화를 마무리합니다.
- 다음과 같은 일반적인 요청을 나열합니다.
- Save를 클릭합니다.
워크플로우 테스트하기
워크플로우를 테스트하는 가장 간단한 방법은 대화 봇의 테스트 기능을 사용하는 것입니다.
대화 봇에서 워크플로우를 테스트하려면 다음과 같이 하세요.
- 대화 봇에서 상담사에게 연결 단계 유형을 포함하는 답변을 만들거나 엽니다.
- 상담사에게 연결 단계에서 agent_copilot_enabled 태그를 추가합니다.
- 대화 봇의 편집 페이지에서 봇 테스트를 클릭합니다.
도움말은 게시 전에 대화 봇 테스트하기를 참조하세요.
- 만든 답변과 관련된 구문을 사용하여 봇과 대화를 시작합니다.
이 브라우저 창에서는 최종 사용자 역할을 하게 됩니다.
- 다른 브라우저 창에서 Zendesk 상담사 워크스페이스를 엽니다.
여기에서는 상담사 역할을 하게 됩니다. 새 대화와 함께 알림 팝업이 표시됩니다.
- 상담사로서 자동 지원 추천에 따라 최종 사용자에게 답장합니다.
- 최종 사용자로서 요청된 정보로 응답합니다.
- Jira 이슈가 만들어지면 링크를 열어 새 이슈를 봅니다.
절차 사용자 지정하기
이 워크플로우 사용법에서 절차와 작업을 필요에 맞게 추가로 사용자 지정할 수 있습니다. 예:
- 절차의 1단계와 2단계에서는 일반 작업 및 문제 해결 단계 목록을 특정 요구 사항에 맞게 변경할 수 있습니다.
- 절차의 3단계에서는 다른 우선 순위 수준을 추가할 수 있습니다. 그렇게 하는 경우에는 만든 작업의 입력도 업데이트해야 합니다.
- 단계를 더 추가하여 Jira 이슈의 해당 필드에 추가되는 정보(예를 들어 이슈가 발생하고 있는 환경이나 사용자 지정 필드에 대한 데이터)를 더 수집할 수 있습니다. 그렇게 하는 경우에는 만든 작업의 입력과 본문도 업데이트해야 합니다.
비슷한 “IT 작업에 대한 업데이트를 받을 수 있나요?” 절차를 만들어 최종 사용자가 티켓의 진행 상황을 계속 받을 수 있도록 할 수도 있습니다. 시작하는 방법:
- 이슈 ID에 따라 Jira 이슈를 가져오고 상태 및 마지막 업데이트 시간과 같은 유용한 정보를 출력으로 리턴하는 새 작업을 만듭니다.
- 사용자에게 이슈 ID를 묻고 이슈에 대한 최신 업데이트를 제공하는 새 절차를 만듭니다.
문제 해결하기
Jira에 권한 부여 문제가 발생하는 경우:
- Jira 사용자에게 프로젝트에 액세스할 수 있는 올바른 권한이 있는지 확인합니다.
작업에 문제가 발생하는 경우:
- 연동 로그에서 작업 실행을 확인합니다.
- 작업의 숫자 값이 Jira 설정에 부합하고(예: 우선 순위 2/3/4, 이슈 유형 10004) 프로젝트에 올바른 키를 사용하고 있는지(예: ENGREQ) 확인합니다.
절차가 예상대로 작동하지 않는 경우:
- 작업 및 입력과 출력의 이름 지정 및 설명이 절차에서 사용하는 이름 지정과 일치하는지 확인합니다.
티켓에서 자동 지원이 시작되지 않는 경우:
- 테스트 중인 Zendesk 사용자가 자동 지원에 액세스할 수 있는 그룹에 포함되어 있는지 확인합니다. 자동 지원 사용 설정 및 구성하기를 참조하세요.
- 대화 봇 답변에 agent_copilot_enabled 태그가 포함되어 있는지 확인합니다.
2025년 2월 20일에 편집됨 · Erin O'Callaghan
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Erin O'Callaghan님이 에 댓글을 입력함
Zach Gilbert Yes, happy to clarify! There's an optional step during auto assist setup where you can add a tag to specify which procedure you've created that auto assist should follow for a given scenario:
- For adding tags to conversation bot answers, the optional step is here.
- For adding tags using triggers, the optional step is here.
I've updated this recipe to link to that information so it's easier to find!
Auto assist can't currently apply ticket tags as an action, but according to this comment from our Product Manager, that enhancement is being considered for the future.
댓글 보기 · 2024년 12월 20일에 게시됨 · Erin O'Callaghan
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Erin O'Callaghan님이 에 문서를 만듦
지난달의 새로운 기능을 확인해 보세요.
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Support
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상담사 Copilot의 자동 지원 기능을 사용할 때 이제응답을 편집할 때 자동 지원 에서 추천하는 작업을 취소할 수 있습니다. 상담사가 자동 지원 추천을 편집할 때 추천 작업 옆에 있는 X를 클릭하여 제거할 수 있습니다. 자동 지원을 사용하여 상담사가 티켓을 해결하도록 돕기를 참조하세요.
개체 및 규칙
- 모든 신규 및 평가판 Zendesk 계정에 옴니채널 라우팅이 기본적으로 사용 설정되어있어 그 어느 때보다 쉽게 옴니채널 라우팅 사용할 수 있습니다. 그룹에 배정된 통화 및 메시징 대화에 바로 사용할 수 있으며, 미리 구성된 자동 라우팅 태그를 사용하여 그룹 기반 라우팅으로 이메일 티켓을 라우팅할 수 있습니다. 또는 사용자 지정 대기열을 만들어 자동 라우팅 태그 없이 이메일, 메시징 및 통화에서 티켓을 라우팅할 수 있습니다. 기존 계정의 설정은 이번 릴리스의 영향을 받지 않지만 일부 설정은 관리 센터 에서 이동되었습니다. 옴니채널 라우팅을 활성화하고 설정하기를 참조하세요.
계정 및 청구
- 기존 계정 구성을 복제하는 샌드박스 환경에서 대체 플랜 및 추가 기능을 평가판으로 사용해 볼 수 있습니다. Zendesk 샌드박스 환경에 대한 정보를 참조하세요.
보안
-
고급 데이터 프라이버시 및 보호 추가 기능이있는 고객은 관리 센터 에서 액세스 로그를 볼 수 있습니다. 이전에는 API를 통해서만 액세스 로그에 액세스할 수 있었습니다. 관리 센터 에서 액세스 로그 보기를참조하세요.
- Zendesk 메시징과 함께 대화 봇이나 타사 봇을 사용하는 경우에는 삭제 일정을 만들어 봇 전용 대화를 삭제하여GDPR(일반 데이터 보호 규정) 규칙을 준수할 수 있습니다. 봇 전용 대화에 대한 삭제 일정 만들기를참조하세요.
- Zendesk 품질 보증(QA),AI 상담원(Ultimate)및Zendesk WFM(인적 자원 관리)BAA 의 적용 대상인 Zendesk 서비스에 포함됩니다. 고급 규정 준수를 참조하세요.
Guide
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변경 내용을 저장하기 전에 만들고 편집 중인 문서를 미리 볼 수 있습니다. 문서 미리 보기는 새 브라우저 탭에서 열리며, 문서 편집기에서 내용을 추가하거나 편집할 때마다 새로 고칠 수 있습니다. 이제 문서를 저장하기 전과 후에 헬프 센터 에 문서가 어떻게 나타나는지 볼 수 있으므로 문서를 저장하기 전에 원하지 않는 변경 내용을 삭제할 수 있습니다. 지식창고에서 편집하면서 문서 미리 보기를 참조하세요.
연동 서비스
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새 Workday 연동 서비스를 사용할 수 있습니다. 조직에서 Zendesk를 사용하여 직원 지원 요청을 관리하는 경우, Workday 사이드바 앱을 연동하면 상담사가 필수 직원 데이터에 직접 액세스할 수 있어 티켓 관리 경험이 향상될 수 있습니다. Zendesk Support 용 Workday 앱 설치 및 구성하기를참조하세요.
메시징
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새 메시징 세션 상태 티켓 트리거 조건은활성에서 비활성으로, 활성에서 종료됨 또는 비활성에서 활성으로의 메시징 티켓 세션 상태의 전환을 캡처합니다. 티켓 트리거 조건 및 작업 참고자료를 참조하세요.
- 메시징의 비공개 첨부 파일을 사용할 수 있습니다. 이전에는 메시징 대화의 첨부 파일이 공개되어 Zendesk 계정과 연결된 모든 사람이 액세스할 수 있었습니다. 이제 상담사와 최종 사용자가 현재 대화에서만 액세스할 수 있는 비공개 파일을 첨부할 수도 있습니다. 최종 사용자는 자신을 인증하여 볼 수 있는 권한이 있음을 증명해야 합니다. 메시징의 비공개 첨부 파일에 대한 정보를참조하세요.
Talk
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새 Talk 회선 유형으로 SIP-IN을 추가했습니다. 관리자는 PSTN 또는 디지털 회선을 만드는 방법과 마찬가지로 관리 센터에서 SIP-IN 회선을 만들고 구성할 수 있습니다.
SIP-IN 회선을 사용하면 관리 센터에서 구성된 SIP URI 및 IP 액세스 제어 목록 인증을 사용하여 통화를 Talk로 착신전환할 수 있습니다. SIP 헤더로 Zendesk 티켓 ID를 전달하여 통화에 연결할 수 있습니다. SIP-IN 회선은 옴니채널 라우팅과도 호환됩니다. Talk SIP-IN 회선 추가하기를 참조하세요.
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Talk에서 이제평균 대기 시간 메시지를지원합니다.Zendesk에서 지원하는 모든 언어로 제공됩니다. 대기 시간이 2분을 초과하면 발신자가 대화형 음성응답 또는 초기 인사말을 탐색하고 대기열에 들어간 후 메시지가 재생됩니다. 이전에는 이 기능이 영어로만 제공되었습니다.
Explore
- 데이터 집합 내보내기 기능을사용하면 Explore에서 보고서나 대시보드를 내보낼 때 50,000개 행 제한 및 최대 실행 시간 2분과 같은 이전 제한 없이 Explore 데이터 집합에서 세분화된 데이터를 내보낼 수 있습니다. Explore에서 데이터 집합 내보내기를참조하세요.
Zendesk WFM
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WFM (인적 자원 관리) 및 Google 캘린더 연동의 향상된 기능. 이러한 향상된 기능에는 동기화 제한에 대한 변경이 포함됩니다. 게시된 교대 근무 이벤트가 이제 이전 30일 제한에서 늘어난 최대 90일 동안 Google 캘린더와 동기화됩니다. 수락된 휴가 요청은 시간 제한 없이 동기화됩니다. 모든 동기화된 이벤트는 자동으로 기본 상태인 한가함으로 설정됩니다. Zendesk WFM(인적 자원 관리) 일정을 Google 캘린더와 동기화하기를참조하세요.
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관리자는 이제 일반 작업을 특정 업무 흐름에 맵핑할 수 있습니다. 준수도 계산 시 해당 정보를 고려하여 상담사가 해당 교대 근무 시간에 예약된 일반 작업에 맵핑되는 업무 흐름에서 작업 중인 경우, 또는 그 반대의 경우도 준수한 것으로 간주됩니다. 티켓 관리 외 작업에 대한 WFM (인적 자원 관리) 일반 작업 설정하기를참조하세요.
개발자
- 이제 옴니채널 라우팅 위한 상담사 가용성 API를 통해 많은 상담사의 통합 상태를 일괄 업데이트할수 있습니다. 많은 상담사의 통합 상태 일괄 업데이트를참조하세요.
새롭고 주목할 만한 내용
- Explore 인기 사용법 문서를 보세요. 150개 이상의 많은Explore 사용법을사용할 수 있으므로 필요한 특정 사용법이나 가장 인기 있는 사용법을 찾기가 어려울 수 있습니다. 도움을 드리고자 페이지 조회 수를 기준으로 한 상위 20개 Explore 사용법을 보여주는 새 문서인기 급상승 Explore 사용법을발표했습니다. 이 문서는 매달 업데이트됩니다.
번역 고지 사항: 본 문서는 콘텐츠에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 자동 번역 소프트웨어를 사용하여 번역되었습니다. 정확한 번역을 제공하고자 합당한 노력을 기울였으나 Zendesk는 번역의 정확성을 보장하지 않습니다.
번역된 문서에 포함된 정보의 정확성과 관련하여 질문이 있으시면 문서의 공식 버전인 영문 버전을 참조하시기 바랍니다.
2025년 1월 02일에 편집됨 · Erin O'Callaghan
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Hi Andrew Lee, there isn't a way to automatically tag a ticket when a suggested reply is offered. However, if an agent accepts a suggested reply, the accepted_suggested_first_reply tag is automatically added to the ticket. You can learn more about this tag in Turning on suggested first replies and Explore recipe: Reporting on suggested first replies.
댓글 보기 · 2024년 10월 25일에 게시됨 · Erin O'Callaghan
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