지원 티켓이 동작하는 방식

지원 티켓이 동작하는 방식

모든 고객 메시지는 티켓이 됩니다. AI가 먼저 지식 베이스를 근거로 답하려 시도하고, 답할 수 없으면 티켓이 팀원에게 넘어갑니다 — 대화 전체와 바로 쓸 수 있는 답변 초안이 함께 따라옵니다.

티켓의 일생

모든 티켓은 세 가지 범주 중 하나에 놓입니다. 눈에 보이는 상태 이름은 데스크마다 정하지만, 어떤 이름이든 언제나 이 세 범주 중 하나에 속합니다 — 그리고 대기열과 대시보드를 움직이는 것은 이름이 아니라 범주입니다.

Needs us Waiting on customer Finished
범주 의미 기본 상태
Needs us 우리 손이 필요합니다 — AI나 상담원이 아직 무언가 해야 합니다. Open
Waiting on customer 고객의 답장을 기다리는 중입니다. 답장이 올 때까지 할 일이 없습니다. Pending
Finished 끝났습니다. 활성 대기열에서 빠집니다. Resolved, Closed

티켓 처리하기

모든 티켓은 데스크의 티켓 대기열에 들어오고, 언제나 그곳에서 처리할 수 있습니다 — Microsoft Teams에서든, Outlook에서든, 브라우저에서든. 어디서든 티켓의 모습과 동작은 같습니다.

  1. 티켓을 엽니다. 대기열에서 해당 행을 클릭합니다. 대화 전체, 그 고객의 지난 티켓, 그리고 AI가 에스컬레이션했다면 어느 팀으로 라우팅되었는지와 그 이유가 보입니다.
  2. 답합니다. 답변 상자에 쓰고 Send reply(답변 보내기)를 누르면 고객이 들어온 채널로 전달됩니다.
  3. 그다음 처리합니다. 동료에게 배정하고, 내부 메모를 남기고, 끝나면 해결로 표시합니다.

답변 초안

티켓이 사람에게 넘어오면 AI가 답변 상자 위에 답변 초안을 Use this(이것 사용) 링크와 함께 제시합니다. 발송된 메시지가 아니라 초안입니다 — 상담원이 보내기 전까지는 아무것도 나가지 않습니다. 그대로 쓰거나, 고치거나, 무시하고 직접 쓰면 됩니다.

팀이 MCP(Model Context Protocol — Claude 같은 어시스턴트가 AB Support에서 일할 수 있게 해 주는 프로토콜)로 연결한 AI 어시스턴트도 여기에 초안을 남길 수 있습니다. 그 초안은 답변 초안 자리를 대신하며 같은 규칙을 따릅니다. 어시스턴트는 초안을 쓸 수 있지만, 보낼 수 있는 것은 사람뿐입니다.

내부 메모 — 우리 팀만 봅니다

티켓에는 Not sent to the customer(고객에게 전송되지 않음)라고 표시된 별도의 내부 메모 패널이 있습니다. 메모는 절대 고객에게 전송되지 않습니다 — 맥락 공유, 상담원 간 인수인계, “이 건은 조심하세요” 같은 귀띔을 위한 것입니다. 다음 상담원은 알아야 하지만 고객은 보면 안 되는 내용에 쓰세요.

활동 기록

티켓마다 활동 기록이 남습니다 — 티켓 에게 일어난 일의 내부 전용 이력으로, 생성 시각, 상태 변경, 담당자 변경, 전달되지 못한 답변이 들어갑니다. 고객과의 대화와는 분리되어 보관되므로, 실제 주고받은 내용을 어지럽히지 않으면서 티켓의 처리 이력을 볼 수 있습니다.

해결과 재오픈

티켓을 해결하거나 재오픈할 때는 짧은 사유를 고릅니다. 빠른 선택지가 있고 — Answered Duplicate No response Out of scope — 직접 입력해도 됩니다. 사유는 활동 기록에 남으므로, 나중에 티켓이 닫혔다는 사실뿐 아니라 왜 닫혔는지도 알 수 있습니다.

대기열에서 연 티켓이라면 해결하는 즉시 Next ticket(다음 티켓)을 권하므로, 목록으로 돌아가지 않고 대기열을 이어서 처리할 수 있습니다. 티켓 대기열 다루기를 참고하세요.

답변이 전달되지 못할 때

답변이 고객에게 닿지 못하는 경우가 있습니다 — 예를 들어 WhatsApp이 답장을 허용하는 24시간 창을 넘겨 보낸 메시지나, 수신을 거부한 고객입니다. 그럴 때는 조용히 실패하는 대신 전달되지 못한 답변이 활동 기록에 남습니다. 그래서 상담원은 메시지가 갔다고 넘겨짚는 대신 다른 방법으로 후속 조치를 해야 한다는 것을 알 수 있습니다.

AI가 스스로 답하는 몫이 클수록 팀에게 오는 몫은 줄어듭니다 — 그러니 AI의 지식 소스가 좋고 최신인 내용을 가리키도록 유지하세요.

게시일 2026-09-22
마지막 업데이트 날짜 2026-10-02
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