지원 중심 설문 조사를 통해 고객 세분화 데이터를 분석하면 어떤 고객 그룹이 가장 많은 티켓을 생성하고 그 이유를 이해할 수 있습니다.
지원 워크플로우에서 AI 기반 설문 조사는 실시간으로 유사 문제를 자동으로 클러스터링하고 반복되는 패턴을 드러낼 수 있습니다.
이 워크플로우는 전체 티켓 수를 줄이는 것뿐만 아니라 고객 경험을 의미 있게 개선합니다.
전통적인 티켓 분석은 큰 그림을 놓칩니다
대부분의 회사는 여전히 수작업으로 지원 티켓을 분류하거나 기본 태깅 시스템에 의존합니다. 문제는? 수작업 분류는 느리고 일관성이 없으며 해석에 너무 의존하게 됩니다. 나는 팀이 스프레드시트에 시간을 낭비하면서도 빈번한 지원 문제의 진정한 '이유'를 놓치는 것을 보았습니다.
심지어 자동 태그 지정 도구도 표면 수준의 범주를 넘어서 깊게 파고드는 경우가 드뭅니다. 반복되는 질문을 유발하는 근본 원인이나 숨겨진 불만은 흔히 무시되기 쉽습니다. 최종적으로 레이블이 지정된 방대한 데이터 파일이 남지만 보여줄 만한 실행 가능한 인사이트는 많지 않습니다.
전통적인 분석 | AI 기반 세분화 |
|---|---|
수작업 분류 | 자동 클러스터링 |
시간 소모적 | 효율적이고 빠름 |
일관성 부족 | 일관되고 정확함 |
표면적 인사이트 | 문제의 깊은 이해 |
높은 티켓 볼륨 계정은 집계 분석에서 사라지는 고유한 행동 패턴을 자주 보여줍니다. 그들의 고통 지점, 에스컬레이션 트리거 및 가장 일반적인 요청은 전통적인 방법으로는 격리하기 어렵습니다. 이러한 데이터를 처리하는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 가장 중요한 고객에 대한 지원을 향상시킬 수 있는 초기 경고 신호와 확장 가능한 기회를 놓치는 것입니다.
지원 중심의 고객 세분화를 위한 AI 설문 조사 사용 방법
지원 접점에 대화형 설문 조사를 직접 내장하는 것은 게임 체인저입니다. 티켓이 해결된 직후 또는