AI 고객 지원 에이전트 배포: Intercom을 활용한 종합 가이드

AI 고객 지원 에이전트는 기업이 고객과 상호작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이러한 지능형 챗봇은 고객 문의에 즉각적이고 정확한 응답을 제공하며, 인간의 개입이 필요하기 전에 첫 번째 지원 라인으로 작용합니다. 일상적인 질문을 자동화함으로써 AI 에이전트는 인간 자원을 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 해주며, 궁극적으로 고객 만족도와 운영 효율성을 향상시킵니다.

이 튜토리얼은 Intercom에 중점을 두지만, AI 고객 지원 도구의 전반적인 환경을 이해하는 것이 중요합니다. AI 고객 지원 플랫폼과 AI 챗봇 빌더라는 두 가지 주요 카테고리가 있습니다. Intercom, Zendesk, Freshdesk, Kustomer와 같은 AI 기반 플랫폼은 고객 지원을 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다. My Ask AI, Chatbase, Zapier AI Chatbots, SiteGPT와 같은 AI 챗봇 빌더는 기존 시스템에 통합할 수 있는 보다 전문화된 챗봇 솔루션을 제공합니다. 이러한 옵션 중 선택은 특정 비즈니스 요구와 예산에 따라 달라집니다.

Intercom에서 AI 에이전트를 배포하려면, 먼저 봇이 참조할 관련 콘텐츠를 업로드해야 합니다. 여기에는 일반 텍스트 조각, PDF 또는 공개 URL이 포함될 수 있습니다. Fin AI Agent 섹션으로 이동하여 '새 콘텐츠' 버튼을 사용하여 자료를 추가합니다. 또한, 자주 묻는 질문에 대한 맞춤형 답변을 생성하여 중요한 문의에 대한 정확한 응답을 보장합니다. 이러한 맞춤형 응답은 AI 생성 답변보다 우선하며, 주요 정보 전파에 대한 통제를 유지할 수 있습니다.

콘텐츠와 맞춤형 답변이 준비되면, AI 에이전트를 철저히 테스트하는 것이 중요합니다. 개요 창을 사용하여 고객 상호작용을 시뮬레이션하고, 문서에서 알고 있는 질문과 예상치 못한 질문을 모두 요청합니다. 이 테스트 단계는 AI 에이전트가 다양한 시나리오에서 잘 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 만족스러운 테스트 후, 에이전트를 실시간 배포를 위해 설정합니다. 대상 고객을 정의하고 문제 해결 상태에 따라 라우팅 메커니즘을 설정합니다. '설정 및 라이브 시작' 탭에서 이러한 설정을 구성하고, 청중 그룹 및 미해결 대화에 대한 라우팅 논리를 지정합니다.

Intercom은 효율적인 티켓 관리를 위한 강력한 워크플로 도구를 제공합니다. 자동화 페이지로 이동하여 대화 라우팅 및 태깅을 자동화하기 위한 새로운 워크플로를 생성합니다. 예를 들어, AI 에이전트가 먼저 문의를 해결하려고 시도하고, 실패할 경우 '청구'와 같은 키워드에 따라 특정 팀으로 대화를 라우팅하는 워크플로를 설정할 수 있습니다. 이 자동화된 분류 시스템은 고객 문제를 신속하게 처리하고 가장 적합한 팀이 대응하도록 보장합니다.

AI 고객 지원 에이전트의 효과를 극대화하기 위해 다음과 같은 모범 사례를 고려하세요: 1) 정보를 최신 상태로 유지하기 위해 콘텐츠와 맞춤형 답변을 정기적으로 업데이트합니다. 2) 지속적인 테스트를 통해 AI 에이전트의 성능을 모니터링하고 개선합니다. 3) Intercom의 워크플로 템플릿을 시작점으로 활용하고, 특정 요구에 맞게 사용자 정의합니다. 4) 웹사이트와 앱을 포함한 여러 채널에서 AI 에이전트를 구현하여 일관된 지원을 제공합니다. 5) 고객 상호작용을 정기적으로 분석하여 AI 에이전트의 응답 및 전반적인 지원 프로세스에서 개선할 부분을 식별합니다.