연중무휴 확장 지원

고객 상담원은 다음을 사용합니다 Breeze를 사용하여 일상적인 요청을 자동화하고, 고객에게 즉시 응답하며, 복잡한 문제는 팀으로 전달합니다. 고품질 콘텐츠, 명확한 프로세스, 정의된 인계 규칙을 연동함으로써 인력을 늘리지 않고도 지원 규모를 확장할 수 있습니다.

아래 단계에서는 지원 관리자, 관리자 및 운영 팀이 고객 에이전트를 설정, 훈련, 테스트, 배포 및 최적화하여 고객 대화를 관리하는 방법을 설명합니다. 이 접근 방식을 따르면 고품질의 고객 경험을 유지하면서 연중무휴 24시간 지원을 제공하고, 티켓 처리량을 줄이며, 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

예를 들어, 지속 가능한 사무용품을 판매하는 전자상거래 기업인 Sprocket Supply Co.는 고객 에이전트를 활용하여 주문 상태, 배송, 반품과 관련된 일반적인 질문에 답변합니다. 이를 통해 지원 팀은 청구 분쟁이나 배송 지연과 같은 복잡한 문제에 집중하면서도 모든 고객에게 빠르고 일관된 응답을 제공할 수 있습니다.

AI가 고객 상담원을 어떻게 지원하는지 이해하기

고객 상담 봇은 AI를 활용하여 고객의 질문을 해석하고, 지식베이스 문서, 웹사이트 페이지, 내부 문서 등 연동된 콘텐츠 소스를 기반으로 답변을 생성합니다.

다음 요소들이 결합됩니다:

• 질문에 답변하기 위한 콘텐츠 소스
• 응답을 개인화하고 작업을 완료하기 위한 CRM 데이터
• 주문 상태 확인과 같은 작업을 수행하기 위한 작업
• 복잡하거나 민감한 요청을 담당자에게 에스컬레이션하기 위한 인계 규칙

설정 품질은 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 잘 구조화된 콘텐츠와 명확한 규칙을 통해 에이전트가 더 많은 대화를 자율적으로 해결할 수 있습니다.

지원 목표 파악하기

고객 상담 봇을 설정하기 전에 달성하고자 하는 목표를 정의하세요. 자주 묻는 고객 질문을 파악하고 팀이 현재 이를 어떻게 처리하고 있는지 평가하세요. 이를 통해 어떤 요청은 자동화할 수 있고 어떤 요청은 사람이 직접 처리해야 하는지 결정하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, Sprocket Supply Co.의 목표는 '주문 상태' 관련 티켓을 을 40% 줄이고 업무 시간 외에도 즉각적인 답변을 제공하는 것입니다.

기존 지원 프로세스 정의 및 분석

• 소유권 및 거버넌스 정의: 고객 에이전트의 설정, 모니터링 및 지속적인 개선을 담당할 명확한 책임자를지정하십시오 . 이를 통해 성과, 콘텐츠 품질 및 지속적인 최적화에 대한 책임 소재를 명확히 할 수 있습니다.
• 대화/티켓 관리 검토: 팀이 대화를 관리하는 곳(예: 헬프 데스크, 대화 수신함, 또는 외부 플랫폼 등 팀이 대화를 관리하는 장소를 파악하십시오. 사용자 접근 권한 및 가용성을 포함하여 기존 설정을 검토하십시오. 에스컬레이션된 대화는 팀으로 다시 전달되어 헬프 데스크 또는 대화 수신함를 통해 관리됩니다. 더 나은 티켓 관리, 보고, 그리고 AI 기반 인사이트. 자세한 내용은 헬프 데스크 설정 또는 채널을 헬프 데스크 작업 공간으로 이동하는 방법.
• 사용 중인 채널 파악: 현재 어떤 채널(예: 이메일, 실시간 채팅, WhatsApp)을 사용하고 있으며, 상담원이 어디에서 응답해야 하는지 확인하세요. 이메일과 같이 위험도가 높은 채널로 확장하기 전에, 실시간 채팅이나 챗봇을 주 채널로 삼아 성능을 검증하는 것부터 시작하세요. 실시간 채팅을 활용하면 사용자를 지원 가능한 문의 항목으로 유도하고, 대화를 실시간으로 모니터링하며, 문제점을 신속하게 파악함으로써 안전하게 테스트할 수 있습니다. 성능이 안정화되면 다른 페이지와 채널로 확장하세요.
• 고객 문의 분류: 티켓 이력을 분석하여 '주문은 어디에 있나요?'와 같은 대량·반복적인 요청과 '청구 분쟁'과 같은 고복잡도 요청을 구분하십시오. 자동화 시 가장 큰 효과를 낼 수 있는 가장 흔한 반복 문의 3~5가지를 선정하는 것을 목표로 하십시오.

고객 상담 봇이 처리해야 할 문의 사항 정의하기

기존 설정과 문의 분석을 활용하여 에이전트가 관리해야 할 요청과 사람에게 인계해야 할 시점을 결정하세요.

예: 지속 가능한 업무 공간 용품 공급업체인 Sprocket Supply Co.는 고객 상담원을 통해 개인 고객과 도매 구매자 모두를 지원합니다. 정의된 인계 규칙을 통해 상담원은 일상적인 문제를 해결하는 동시에 복잡한 상황에서 고객 경험을 보호할 수 있습니다.

• 고객 상담원은 다음을 처리해야 합니다:
• 주문 상태 관련 질문(예: " 주문은 어디에 있나요?")
• 배송 정보(예: 배송 기간, 배송비, 해외 배송 옵션)
• 반품 및 환불 정책(예: 이 상품을 반품할 수 있나요?)
• 기본적인 제품 관련 질문(예: 사이즈, 재고, 소재)

• 고객 상담원은 다음의 경우 담당자에게 인계해야 합니다:
• 주문이 지연되거나 분실되었거나, 배송 완료로 표시되었으나 수령하지 못한 경우
• 고객이 표준 정책에 해당하지 않는 환불을 요청하는 경우
• 청구 문제 또는 결제 분쟁이 발생한 경우
• 요청 사항에 민감한 계정/주문 정보의 조회 또는 변경이 필요한 경우
• 고객이 불만을 표하거나 담당자와 통화하기를 요청합니다

콘텐츠 소스 준비

상담원이 처리해야 할 업무를 정의했다면, 응답에 사용할 콘텐츠를 준비하십시오. 상담원의 정확도는 이러한 콘텐츠 소스의 품질에 직접적으로 좌우됩니다.

1. 콘텐츠 소스 설정: 콘텐츠를 설정할 때는 콘텐츠를 설정할 때. 다음을 동기화할 수 있습니다 지식베이스 문서를, 웹사이트 페이지, 랜딩 페이지, 블로그, 업로드된 파일 또는 URL.
2. 지식베이스 에이전트(베타) 사용: 지식베이스 에이전트(베타) 를 사용하여 지원 티켓에서 문서 초안을 생성하세요. 이를 통해 자주 묻는 질문을 고객 상담원이 재사용할 수 있는 체계적인 콘텐츠로 전환할 수 있습니다.
3. 콘텐츠 관리: 모든 정책(예: 배송, 반품 등)이 명확하고 최신 상태인지 확인하십시오.

예를 들어, Sprocket Supply Co.는 배송 및 반품 정책이 포함된 지식베이스 문서를 연동했습니다. 이제 고객 에이전트는 상담원의 개입 없이도 관련 질문에 답변할 수 있습니다.

고객 에이전트 설정

프로세스와 콘텐츠가 정의되면 에이전트를 생성하고 구성합니다:

• 고객 에이전트 생성: 상담원을 설정하고 콘텐츠 소스를 동기화합니다. 동기화된 콘텐츠 소스를 할 수 있습니다.
• 고객 에이전트의 정체성 정의: 브랜드와 일관된 이름, 아바타 및 페르소나를 지정합니다.
• 고객 에이전트의 권한 정의: 정보를 조회하거나 업데이트할 수 있도록 CRM 데이터에 대한 접근 권한을 부여하십시오

예를 들어, Sprocket Supply Co.는 전문적인 어조를 가진 에이전트를 생성하고 CRM 데이터에 대한 접근 권한을 부여했습니다. 이렇게 설정된 에이전트는 대화 중에 주문 내역을 조회하거나 연락처 정보를 업데이트할 수 있습니다.

고객 에이전트 맞춤 설정 및 교육

훈련을 통해 에이전트가 어떻게 응답할지, 무엇을 할 수 있는지, 그리고 언제 팀을 참여시켜야 하는지가 결정됩니다. 잘 훈련된 에이전트는 복잡한 문제나 민감한 사안은 사람이 처리하도록 하면서, 더 많은 요청을 독립적으로 해결할 수 있습니다.

에이전트를 훈련시키려면 다음 구성 요소를 설정하십시오:

• 콘텐츠 소스 관리: 응답이 정확하고 최신 상태를 유지하도록 언제든지 콘텐츠 소스를 추가, 제거 또는 업데이트하세요.
• 작업 설정: 비밀번호 재설정이나 주문 상태 확인과 같은 일반적인 요청에 대한 작업을 정의합니다. 이를 통해 상담원은 단순히 정보를 제공하는 것뿐만 아니라 작업을 완료할 수 있습니다.
• 고객 상담원을 활용한 리드 선별(베타):고객 상담원을 구성하여 자격 확인 질문을 하고, 잠재 고객을 평가하며, 귀사의 기준에 따라 리드를 점수화하고, 자격을 갖춘 기회를 영업 팀으로 전달하도록 설정하세요.
• 가이드라인 설정: 상담원이 응답할 때의 어조, 구조, 상세 수준을 포함하여 응답 방식을 정의합니다. 또한 상담원이 피해야 할 주제를 명시하고 일반적인 시나리오에 대해 재사용 가능한 응답을 제공해야 합니다.

예를 들어, Sprocket Supply Co.는 배송, 반품 및 제품 세부 정보에 관한 최신 지식 기반 문서를 활용하여 고객 상담원을 훈련시킵니다. 이 회사는 상담원이 CRM 내에서 직접 주문 상태를 확인하고 반품 요청을 시작할 수 있도록 동작을 설정했습니다.

또한 에이전트가 기업 규모와 같은 선별 질문을 하도록 설정하고, 유망한 리드를 영업 팀으로 연결하도록 구성합니다. 일관된 고객 경험을 보장하기 위해 어조와 구조에 대한 명확한 지침을 정의하고, 에이전트가 청구 분쟁이나 민감한 계정 변경 사항(이는 이 경우 담당자에게.

인력 연결 규칙 설정

대화가 언제 담당자에게 이관되어야 하는지 정의합니다. 이를 통해 상담원은 일상적인 요청을 처리하고, 팀은 더 복잡하거나 민감한 문제를 관리할 수 있습니다.

예를 들어, Sprocket Supply Co.는 시급하거나 고객의 불만이 큰 문제는 반드시 담당자가 처리하도록 하고자 합니다. 이 회사는 고객이 환불, 취소 또는 로그인 불가 문제를 언급할 때 인계 트리거를 설정했습니다 . 상담원은 대화를 즉시 인계하거나 담당자가 대기할 때까지 지원을 계속할 수 있습니다.

자세히 알아보기 인력 연결 규칙 설정.

고객 에이전트 테스트

고객 상담 봇을 실제 채널에 배포하기 전에, 다양한 시나리오에 어떻게 반응하는지 테스트하십시오.

• 정확성: 에이전트가 올바른 콘텐츠 소스에서 데이터를 가져오는지 확인하십시오.
• 기능: CRM 내에서 액션 (예: 주문 추적) 이 올바르게 실행되는지 테스트합니다.
• 논리: 필요한 경우 에이전트가 대화를 올바른 수신함이나 담당자에게 전달하도록 핸드오프 규칙을 트리거하십시오.

예를 들어, 주문 상태, 반품 및 환불에 대한 질문에 에이전트가 어떻게 응답하는지 테스트하여, 올바르게 답변하거나 필요한 경우 에스컬레이션되는지 확인하십시오.

고객 에이전트 배포

테스트가 완료되면 에이전트를 배포하십시오. 배포를 통해 에이전트가 사용될 위치와 처리할 대화 유형이 결정됩니다. 단일 채널로 시작하거나 대화의 일부만 처리하도록 제한하는 것. 그런 다음, 추가 채널로 확장하기 전에 성능을 분석하십시오.

예를 들어, Sprocket Supply Co.는 웹사이트 채팅에서 고객 에이전트를 출시하고, 30일간의 데이터를 검토한 후 이메일로 확장했습니다.

배포가 완료되면 에이전트는 팀의 근무 시간 외에도 대화에 자동으로 응답할 수 있습니다.

채널 설정 구성

에이전트를 배포하기 전에 채널 설정을 검토하여 에이전트가 고객과 상호작용하는 방식을 제어하세요:

• 에이전트가 수집해야 할 데이터 결정: 필수 필드 구성(예: 채팅 시작 전 이메일 주소 필수 입력).
• 스레드 관리: 에이전트가 스레드의 모든 연락처에 답장해야 하는지, 또는 비활성 스레드를 어떻게 처리할지 정의합니다.
• 고객 에이전트의 근무 시간 관리: 고객 에이전트가 활성화될 시간을 설정하세요 예를 들어, 팀의 근무 시간 외에도 에이전트가 대화에 응답하도록 설정할 수 있습니다.
• 답변 추천 기능 켜기: 답변 추천 을 켜면 AI가 응답을 제안하고, 담당자가 이를 검토한 후 전송할 수 있습니다.

에이전트 배포 범위 결정

고객 상담 봇이 담당할 대화를 결정합니다:

• 채널 기반: 에이전트를 모든 수신 대화 또는 선택한 채널(이메일, WhatsApp 등)의 대화 중 일정 비율에 할당합니다. 채널에 배포하는 방법.
• 워크플로 또는 규칙 기반 챗봇(조건부): 워크플로 또는 규칙 기반 챗봇을 사용하여 특정 문의를 라우팅합니다. 예를 들어, 고객 등급이나 문제 유형과 같은 속성을 기반으로 대화를 고객 상담원으로 라우팅하는 워크플로를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 상담원이 특정 대화에 응답하는 시점을 제어하고 다양한 고객에게 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 워크플로 및 봇에 고객 상담원을 배포하는 방법.

성능 분석 및 개선

배포 후에는 지속적으로 성능을 모니터링하고 개선하십시오. 예를 들어, 에이전트를 하나의 채널에 배정하고 30일간의 데이터를 검토한 후 고객 에이전트를 변경하거나 추가 채널에 배포할 수 있습니다.

고객 상담원 성과 분석

• 성능 보고서 및 지표 확인: 해결 및 전환된 대화의 총 수, 담당자에게 에스컬레이션된 대화 수, 상담원 업무량 및 문의량을 포함한 주요 지표를 추적하세요. 고객 상담원 성능 보고서 및 지표에 대해 자세히 알아보세요.
• 지식 격차 파악 및 해결: 에이전트가 답변하지 못한 질문을 검토하여 콘텐츠의 부족한 부분을 파악하세요. 콘텐츠 소스를 업데이트하거나 확장하거나, 간단한 답변을 추가하여 커버리지를 개선하세요. 예를 들어, 에이전트가 환불 관련 질문을 자주 에스컬레이션하는 경우, 환불 정책 콘텐츠를 명확히 하거나 확장해야 할 수 있습니다. 지식 격차 파악 및 해결.
• 콘텐츠 소스 성과 분석: 가장 자주 사용되는 콘텐츠 소스와 성과가 저조하거나 영향력이 낮은 소스를 검토하세요. 이를 바탕으로 콘텐츠 소스에 어떤 업데이트를 적용할지 결정할 수 있습니다. 콘텐츠 소스 성과 분석.

인사이트를 활용하여 성과 개선

에이전트를 추가 채널로 확장하기 전에 성과 보고서, 핵심 지표 및 지식 격차를 활용하여 콘텐츠, 가이드라인, 조치 사항 및 인계 프로세스를 개선하십시오.

예를 들어, 다음 벤치마크를 활용하여 성능을 평가하고 개선할 수 있습니다:

벤치마크를 지속적으로 충족하면 추가 채널로 확장하여 고객 에이전트가 더 많은 대화 비중을 처리하도록 할 수 있습니다.

추가 자료

• 고객 상담원 모범 사례
• 고객 에이전트 사용 방법

용어집

• 고객 상담원: 동기화된 콘텐츠를 사용하여 응답하는 AI 기반 어시스턴트.
• 이관: 대화가 고객 상담 봇에서 실제 상담원으로 넘어가는 것
• 이전율: 티켓을 생성하지 않고 처리된 대화의 비율
• 해결률: 에이전트가 해결한 대화의 비율
• 작업: 주문 상태 확인이나 비밀번호 재설정 이메일 발송 등 에이전트가 수행할 수 있는 작업.
• 가이드라인: 어조, 응답 스타일, 재사용 가능한 스크립트 등 고객 상담원의 소통 방식을 정의하는 지침.
• 가드레일: 피해야 할 주제와 해당 주제가 제기될 경우 어떻게 대응해야 하는지에 대한 명확한 기준