봇 빌더의 마일스톤이란 무엇인가요?

봇 빌더의 마일스톤은 고객이 봇 흐름을 어떻게 탐색하는지 추적하고 이해할 수 있게 해줍니다. 마일스톤은 특정 대화에서 얼마나 많은 고객이 봇과 상호작용했는지에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 이 정보를 통해 봇의 동작을 파악하고, 봇 흐름을 최적화하여 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

봇 흐름에서 특정 대화를 마일스톤으로 표시하여 분석을 추적할 수 있습니다. 고객이 봇 흐름 중간에 이탈하는 위치를 파악할 수 있으며, 이는 특정 대화의 마일스톤에 도달하지 않은 것을 통해 알 수 있습니다.

예를 들어, 고객이 연락처 정보를 요청할 때 이탈하는 것을 발견하면, 이를 수정하여 봇 흐름을 최적화할 수 있습니다. 이 정보를 통해 문제를 해결하는 방법을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 봇 흐름을 완료할 수 있도록 이메일을 흐름의 끝에서 수집하거나, 고객이 공유할 준비가 된 다른 통신 방식을 수집할 수 있습니다.

이러한 프로세스를 통해 고객의 여정을 추적하고 봇 흐름을 개선할 수 있습니다. 고객이 어떻게 상호작용하는지 추적하고 이해할 수 있도록 모든 적절한 대화에 마일스톤을 구성하세요.

마일스톤 설정 방법

Freshchat에 로그인 > 봇 > 봇 선택 > 흐름. 대화에서 바로 마일스톤 아이콘을 클릭합니다. 참조용으로 이름을 지정하세요.

마일스톤 사용 방법

마일스톤을 사용하여 고객이 봇 흐름과 어떻게 상호작용하는지 깊이 있게 분석할 수 있습니다. 이는 분석에 나타나 봇 흐름에서 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 더 잘 이해할 수 있게 해줍니다. 예를 들어:

자체 서비스 봇 흐름이 고객의 질문을 명확히 하지만, 에이전트로의 전환 흐름이 백업으로 존재하는 경우, 에이전트가 처리하는 질문 수에 눈에 띄는 차이가 없다고 가정해봅시다.

마일스톤 기능을 사용하여 자체 서비스 흐름과 에이전트 흐름에 대한 고유한 마일스톤을 설정할 수 있습니다. 지원 팀에 시작된 100개의 대화 중 25개의 대화만 자체 서비스 봇 흐름에서 완료되고, 나머지 대화는 에이전트 흐름의 마일스톤을 완료하는 것을 알 수 있습니다.

이는 고객이 실제로 자체 서비스 흐름을 사용하지 않는다는 것을 이해할 수 있는 정량화된 데이터이며, 고객이 에이전트 백업 흐름으로 전환하는 위치를 이해할 수 있습니다.

봇 빌더의 마일스톤 정보는 보고서 > 봇 성능 > 메시지 심층 분석에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 메시지 심층 분석 보고서의 보기 모드에서 편집 모드로 전환 > 편집(연필 아이콘) > 대화 필터를 사용하여 대화가 "<마일스톤 이름>"인지 확인할 수 있습니다.

마일스톤은 봇 대화를 세부적으로 추적할 수 있게 하여 분석의 힘을 높입니다. 이제 고객이 주요 대화를 거치는지 추적하고, 고객이 봇 흐름에서 언제 어디서 이탈하는지 이해할 수 있습니다.

마일스톤을 통해 고객의 여정을 추적, 분석 및 개선할 수 있습니다. 봇 흐름을 최적화하여 더 나은 고객 서비스를 제공하고, 봇 흐름의 효과를 더 잘 이해할 수 있습니다.