많은 지원 팀이 지식 관리와 관련해 고심하는 문제가 두 가지 있습니다. 바로 고객에게 필요한 도움과 지원 팀이 고객센터 콘텐츠를 최신 상태로 유지할 수 있는 방법을 정확하게 파악하는 일입니다.
팀원에게는 힘든 일이지만, 고객에게는 훨씬 더 힘든 일입니다. 약 81%의 고객이 상담원에게 문의하기 전에 스스로 문제를 해결하고 싶어 하지만, 40%는 헬프 센터 검색에서 자신이 찾는 도움말을 만들어 내지 못한다고 합니다.
솔직히 말해 헬프 센터를 관리하는 일은 간단하지 않습니다. 고객의 요구와 기대는 전례 없는 속도로 변화하고 있으며, 지원 팀은 고객과 연결해 주고 고객을 철저하게 지원하는 콘텐츠의 생성 방법을 끊임없이 생각해 내야 합니다.
답변은 콘텐츠의 유효성을 지원하고 고객이 제품과 서비스의 변화에 적응해 가는 방법을 쉽게 파악할 수 있도록 해 줍니다. 즉, 최일선에서 근무하는 상담원의 지식을 기반으로 헬프 센터를 구축할 수 있어야 합니다.
AI의 큰 도움
인공 지능의 도움을 받는 지원 팀은 개별 상담원이 놓칠 수도 있는 셀프 서비스 추세를 간파할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 고객센터 콘텐츠를 생성 및 최적화하기 위해 더욱 민첩한 접근 방식을 취하고, 고객센터 문서와 고객의 요구 간에 존재하는 지식 격차를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
방법은 다음과 같습니다. 콘텐츠 단서에서 Zendesk Support 수신 티켓에서 관련 통찰력을 제공하기 위해 Answer Bot에 사용되는 동일한 머신 러닝을 활용합니다. 그런 다음 관심을 주목해야 하는 콘텐츠를 식별하고 헬프 센터를 개선하기 위한 관련 조치를 제안합니다. 이러한 조치에는 문서 제목 업데이트, 새로운 검색 레이블 추가, 새로운 콘텐츠 생성, 이전 문서 보관 작업이 포함됩니다.
AI를 활용해서 고객 지원 서비스를 개선하는 3가지 방법
콘텐츠 단서는 티켓 워크플로의 일부로 작동하기 때문에 모든 통찰력이 실행 가능하고 셀프 서비스 성능에 영향을 줍니다. 콘텐츠 단서의 도움을 받아 지원 팀에서 달성할 수 있는 일은 다음과 같습니다.
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AI를 활용하여 지식창고 개선
상담원이 지원 콘텐츠가 고객에게 미치는 영향에 대한 통찰력을 모두 확보하지는 못합니다. 콘텐츠 단서는 어떤 주제가 고객에게 가장 중요한지에 대한 통찰력을 제공하고, 고객 문의 사항에 기반을 둔 지식을 구축하는 데 필요한 사항을 제안합니다.
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문서를 최적화하여 연관성을 높여 줌
지원 콘텐츠가 그대로 유지되는 경우는 거의 없습니다. 이 콘텐츠는 대상 그룹에 대한 연관성을 유지하기 위해 지속적으로 검토하고 정기적으로 업데이트해야 합니다. 팀 게시에서 지원하는 민첩한 접근 방식을 사용하면 상담원이 예전 버전이거나 도움이 되지 않는 문서에 본인의 지식을 제공할 수 있습니다.
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더욱 쉽게 액세스할 수 있는 콘텐츠 만들기
콘텐츠 단서는 지원 티켓에서 자주 사용되는 단어를 추출하여 문서 내 검색 레이블에 자동으로 채웁니다. 이렇게 하면 결과적으로 문서를 더 쉽게 검색할 수 있게 되어 고객이 필요한 셀프 서비스 콘텐츠를 더욱 수월하게 찾을 수 있습니다.
