고객팀이 에이전트를 구축하게 된 과정

지난 3월, 저희는 원하는 바를 설명하는 것만으로 에이전트를 쉽게 구축하고 최적화할 수 있게 하겠다는 단순한 목표로 Ghostwriter를 출시했습니다. 클릭이나 코딩 없이, 엔지니어를 기다릴 필요도 없습니다. 3개월이 지난 지금, 코드 한 줄도 작성해 본 적 없는 사람들(지원팀 리드, 운영 관리자, QA 팀)도 고객 경험을 직접 만들어 가고 있습니다.

인수인계부터 실무까지

고객과 가장 가까이 일하는 사람들은 무엇을 개선할 수 있을지에 대한 귀중한 통찰을 늘 갖고 있었습니다. 하지만 그 통찰을 실행에 옮기려면 여러 단계의 인계와 승인을 거쳐야 하는 경우가 많았습니다. AI가 이를 바꾸고 있습니다. 이제 고객을 직접 상대하는 사람들이 직접 개선할 수 있습니다.

대부분의 에이전트는 이미 훌륭한 형태로 기업의 대화 기록, 통화 녹취록, 지원 티켓, 교육 문서, 그리고 수년에 걸쳐 축적된 조직 지식 어딘가에 묻혀 있습니다. Ghostwriter는 PDF, 녹음 파일, zip 파일 등 이러한 모든 자료에서 유용한 내용과 활용 방식을 파악하고, 이를 바탕으로 구축합니다.

하지만 구축은 이야기의 일부일 뿐입니다.

에이전트를 더 빨리 출시할수록 피드백도 더 빨리 받을 수 있습니다. 진짜 과제는 그 피드백에서 무엇이 중요한지 파악하고, 이를 어떻게 실행에 옮길지 아는 것입니다.

에이전트 개선 주기를 주도하세요

에이전트 최적화 에이전트인 Explorer를 소개합니다. Explorer는 고객 대화를 지속적으로 분석하여 중요한 인사이트를 제공합니다. 고객이 이탈하는 이유는 무엇일까요? 에이전트가 제대로 처리하지 못하는 질문은 무엇일까요? CSAT가 서서히 하락하는 지점은 어디일까요? 팀이 직접 답을 찾아 헤맬 필요 없이 Explorer가 중요한 인사이트를 제공하고, Ghostwriter가 이를 개선 사항으로 전환할 수 있도록 지원합니다.

그 결과 학습과 실행이 훨씬 더 긴밀하게 연결됩니다.

최고의 고객 경험 팀은 문제를 방치하지 않습니다. 문제를 찾아 해결한 뒤 다음 업무로 넘어갑니다. 과거에는 이 과정에서 팀 간 인계가 이루어졌습니다. 지원 담당자가 문제를 파악하면 분석가가 조사하고 엔지니어가 수정 사항을 적용했습니다. 모두 다음 릴리스를 기다려야 했습니다.

오늘날에는 문제를 가장 잘 아는 사람들이 직접 해결할 수 있습니다.

저희는 이러한 변화가 개별 제품 기능보다 더 큰 의미를 지닌다고 생각합니다. 가장 중요한 변화는 AI 에이전트를 더 쉽게 구축할 수 있게 되었다는 점이 아닙니다. 고객을 가장 잘 이해하는 사람들이 이제 직접 경험을 설계할 수 있게 되었다는 점입니다. 더 많은 사람이 구축할 수 있게 되면, 그만큼 고객도 더 큰 혜택을 누릴 수 있습니다.