Synthflow AI와 ChatGPT를 활용한 Zendesk 티켓 자동 분류 및 생성 가이드

핵심 요약

고객 지원 센터의 전화 상담량이 급증할 때 상담 내용을 수동으로 분류하고 티켓을 생성하는 과정은 많은 시간을 소모한다. 이 튜토리얼은 Zapier를 활용해 Synthflow AI의 전화 상담이 종료되면 ChatGPT가 대화 내용을 분석하여 카테고리를 분류하고, 이를 바탕으로 Zendesk에 자동으로 티켓을 생성하는 시스템 구축법을 제시한다. 이를 통해 상담원은 수동 작업 없이도 우선순위가 지정된 티켓을 즉시 확인할 수 있어 업무 효율성이 극대화된다.

배경

Zapier 계정, Synthflow AI 계정, OpenAI API 계정, Zendesk 계정

대상 독자

고객 지원 자동화를 원하는 운영자 및 노코드 개발자

의미 / 영향

AI 음성 에이전트와 LLM 분류 기술을 결합함으로써 고객 지원 워크플로우의 병목 현상을 제거하고 데이터 기반의 상담 관리가 가능해진다.

섹션별 상세

Synthflow AI 트리거 설정 단계에서는 Zapier에서 Synthflow AI를 앱으로 선택하고 Phone Call Completed(전화 통화 완료)를 트리거 이벤트로 지정한다. 특정 AI 에이전트의 상담 내용만 가져오기 위해 Synthflow 대시보드의 Agents 탭에서 Agent ID를 복사하여 Zapier 설정에 입력해야 하며, 실제 테스트 통화를 진행해 샘플 트랜스크립트 데이터를 확보하는 과정이 필수적이다.

ChatGPT를 통한 텍스트 분석 및 분류 단계에서는 ChatGPT의 Analyze Text 액션을 사용하여 이전 단계에서 수집된 상담 녹취록을 분석한다. 사용자는 분석 모델을 선택하고 Classify into Categories 옵션을 통해 상담 내용을 분류할 카테고리(예: 청구, 기술 지원, 불만 사항 등)를 정의하며, 토큰 사용량과 온도(Temperature) 설정을 통해 결과의 일관성을 조절한다.

Zendesk 티켓 생성 자동화 단계에서는 Zendesk의 Create Ticket 액션을 설정하여 자동화된 티켓 발행을 완료한다. 티켓 제목에는 고객 전화번호를 매핑하고, 본문에는 전체 상담 녹취록을 포함하며, 태그 필드에는 ChatGPT가 분류한 카테고리를 입력하여 상담원이 티켓의 맥락과 유형을 즉시 파악할 수 있도록 구성한다.