ElevenAgents로 매월 지원 티켓 22,000건을 해결하는 방법

ElevenAgents로 자체 고객 지원을 운영하며, 사람의 개입 없이 매월 22,000건이 넘는 티켓을 해결하고 있습니다. AI 지원 에이전트는 텍스트, 스크린샷, PDF를 처리하며 티켓 관리 플랫폼과 통합되어 있습니다. 장시간 이어지는 대화를 처리하고, 계정 정보를 조회하며, 작업을 수행하고, 필요할 때는 지원 담당자에게 사례를 에스컬레이션합니다.

지난달 AI 지원 에이전트는 티켓의 65%를 처음부터 끝까지 해결했습니다. ElevenAgents 팀원을 추가하기 전에는 몇 시간이 걸리던 평균 최초 응답 시간이 이제 60초로 줄었습니다. AI 에이전트가 처리한 모든 대화 중 70%는 사용자로부터 긍정적인 평가를 받았습니다.

ElevenLabs 고객 지원 데모

지원 에이전트를 구축한 방법

지원팀은 이미 환불, 청구 변경, 프로페셔널 음성 복제 관련 문의 등 주요 티켓 카테고리별로 상세한 표준 운영 절차를 갖추고 있었습니다. 구축의 핵심은 기존 지식을 에이전트가 안정적으로 실행할 수 있는 형태로 옮기는 일이었습니다. 여기에서 절차와 웹훅 도구라는 두 가지 ElevenAgents 기능이 핵심적인 역할을 했습니다.

절차를 사용하면 팀은 기존 고객 지원 표준 운영 절차(SOP)를 반복 가능한 에이전트 워크플로로 전환할 수 있습니다. 주요 티켓 카테고리별 지원팀 플레이북을 절차로 옮겼습니다. 환불 처리처럼 중요한 작업에는 각 단계가 결정론적으로 수행되도록 구조화된 절차를 활용합니다.

웹훅 도구는 에이전트가 구독 플랜, 크레딧 사용량, 사용자가 보유한 음성 등의 사용자 정보를 동적으로 조회할 수 있도록 맞춤 설정할 수 있는 도구입니다. 웹훅 도구를 통해 지원 에이전트는 사용자 정보에 쉽게 접근할 수 있었고, 사용자 문제를 처음부터 끝까지 해결하는 역량을 높일 수 있었습니다. 

응답 품질 개선

다음 기능을 통해 고객 지원팀이 요구하는 높은 품질 기준을 충족할 수 있었습니다:

• 채널별 동작 설정. 이메일 사용자와 음성 사용자는 서로 다른 경험을 기대합니다. 이메일 사용자는 가능한 적은 대화 횟수로 답변을 받길 원하지만, 음성 사용자는 더 많은 대화 턴으로 실시간 자연스러운 상호작용을 기대합니다. ElevenLabs는 채널별 동작 설정을 도입하여 전문적인 이메일 커뮤니케이션 기준으로 작성된 이메일 답변처럼 각 채널이 저마다의 기준을 충족할 수 있도록 했습니다.
• 시뮬레이션 테스트. 지원팀은 시뮬레이션 테스트를 사용해 고객 지원팀이 가장 자주 마주하는 약 50가지 시나리오에서 에이전트가 어떻게 수행하는지 파악했습니다. 이후 Architect는 모든 테스트를 안정적으로 통과하도록 시스템 프롬프트와 절차를 반복 개선했습니다.  마지막으로 구성 변경 후 이 테스트 모음을 다시 실행해 회귀가 발생하지 않았는지 확인했습니다.
• 섀도 모드. 지원팀은 섀도 모드 기능을 사용해 에이전트를 배포하기 전에 티켓 관리 시스템 내 실제 운영 트래픽에서 어떻게 동작하는지 확인했습니다. 응답에 확신이 생긴 후 운영 환경에 배포했습니다.

시뮬레이션 테스트

Architect 기반 개선 루프

고객 지원팀은 고객을 더 잘 이해하고 AI 에이전트를 개선하기 위해 일상 업무에서 자연어 에이전트 빌더인 ElevenAgents Architect를 사용합니다:

원인 파악. 에이전트가 티켓 처리 과정에서 막히는 이유와 개선할 수 있는 지점을 지속적으로 검토합니다. 자연어로 한 번만 질의하면 Architect가 주요 티켓 카테고리를 분석해 제공합니다. 요청하면 지식 베이스의 공백, 누락된 도구 또는 명확히 해야 할 내부 정책 등 특정 이슈가 에스컬레이션된 이유도 진단합니다. 근본 원인을 찾은 후에는 해결률을 높일 수 있는 변경 사항을 제안합니다. 

Architect의 티켓 분석

안전하게 변경 사항 적용. 에이전트 성능을 개선하기 위해 지원팀은 Architect를 활용해 업데이트를 초안 작성, 검토, 구현합니다. 변경 사항을 배포하기 전에 Architect는 새 시뮬레이션 테스트를 만들고 전체 테스트 모음에 추가하여 새 절차가 성공하는지 확인하고, 변경 사항이 운영 환경에 반영되기 전에 회귀를 포착합니다.

고객 지원팀은 고객의 요구를 계속 더 잘 이해하고, 정책을 업데이트하며, 특정 티켓 유형에 과도하게 최적화되는 것을 방지하기 위해 이 과정에 참여합니다. 하지만 Architect를 통해 늘어나는 제품 포트폴리오가 요구하는 속도로 문제를 진단하고, 반복 개선하고, 테스트하며, 에이전트 성능을 개선할 수 있는 역량이 한층 강화되었습니다.

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