ChatGPT가 고객 지원을 처리하도록 하기에는 아직 너무 이르습니다.

고객 서비스 노력을 완전히 자동화할 수 있는 방법을 찾고 계시다면 저와 함께 해주세요. 고객에게 자동으로 응답하도록 ChatGPT를 교육한 방법을 알려드릴 것이기 때문입니다.

시작하자!

고객 서비스에 응답하도록 ChatGPT를 교육하는 방법은 무엇입니까?

우선 ChatGPT에게 사용자 질문에 답변하는 방법을 가르치기 위한 정보 소스가 필요했기 때문에 두 가지 접근 방식을 생각했습니다.

• 기술 자료 사용

• 지원팀과의 대화를 활용하세요

  
  

첫 번째는 가장 신뢰할 수 있는 정보 소스이고, 두 번째는 매우 구체적일 수 있으며 ChatGPT에 실제적이고 유용한 컨텍스트를 제공하도록 더 잘 구성되어야 합니다.

첫 번째 시도는 모든 지식 기반 문서를 색인으로 수집한 다음 색인을 사용하여 답변을 찾는 것이었습니다.

우리가 사용한 Python 코드는 매우 간단합니다.

여기에는 두 가지 기능이 있습니다. 하나는 지식 기반(CSV 파일)을 인덱스에 추가하는 기능이고, 다른 하나는 로컬 json에서 인덱스를 로드하고 질문하는 기능입니다.

OpenAI API 와 CSV 가져오기 기능이 있는 라마 인덱스를 사용하여 인덱스를 생성합니다.

 from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, download_loader from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI import openai from pathlib import Path def addKB(): SimpleCSVReader = download_loader("SimpleCSVReader") loader = SimpleCSVReader() documents = loader.load_data(file=Path('./kb.csv')) index = GPTSimpleVectorIndex(documents) index.save_to_disk('index.json') def query(question): index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json') response = index.query(question) print(response)

먼저 addKB()를 실행하여 CSV 파일을 읽은 다음 쿼리를 사용하여 고객 서비스에 응답할 준비가 되었는지 확인했습니다.

ChatGPT는 아직 고객 서비스를 처리할 준비가 되어 있나요?

실제 사례를 통해 ChatGPT가 인간에 대해 어떻게 수행되었는지 확인해 보겠습니다.

Customerly에서는 B2B SaaS를 위한 고객 지원, 마케팅 자동화 및 고객 만족 도구를 제공합니다.

고객에게 맞는 답을 찾는 것이 까다로울 수 있는데, 그것이 우리에게 어떻게 해석될지 꽤 궁금했습니다.

#1 질문: 제품 관련

Q: 이메일은 어떻게 보낼 수 있나요?

이제 사용자는 이메일 마케팅 캠페인, 자동화된 이메일 또는 일대일 이메일 등 다양한 종류의 이메일을 보내고 싶어할 수 있으므로 명확히 해달라고 요청할 것입니다.

이 경우 chatGPT는 기회를 잡고 고객에게 채팅 내용을 보내는 방법에 대해 답변했습니다.

전혀 쓸모가 없습니다. 고객은 이 답변에 만족하지 못할 것입니다.

CSAT ☆☆☆☆☆

#2 질문: 기술 정보

Q: 일부 픽셀의 테두리에서 채팅 아이콘을 어떻게 이동할 수 있나요?

이 기사를 작성하기 위해 이 코드 조각이 필요했기 때문에 ChatGPT에 채팅 아이콘을 일부 픽셀의 테두리에서 이동하는 방법을 물었고 답변이 재미있었습니다.

채팅 구현에 추가하여 페이지 테두리에서 이동할 수 있는 코드 조각이 있습니다. 제가 기대한 답변은 아니었어요🤣🤌

CSAT ☆☆☆☆☆

#3 질문: 가격

Q: 팀원이 9명인 경우 Customerly의 비용은 얼마입니까?

이는 사전 판매 질문이므로 가능한 고객을 밀어내지 않고 부정확한 정보를 보고하는 것이 중요합니다.

그리고 이번에는 맞았습니다!

이 상호 작용 비용은 4310 LLM 토큰과 12개의 내장 토큰입니다.

CSAT ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

#4 질문: 무엇이 문제일까요?

커스터머리에서 발생한 문제를 보고한 실제 사용자인데, 어떻게 반응할지 궁금합니다.

이는 고객이 특정 도움을 요청하는 최악의 시나리오입니다.

사용자가 질문한 내용은 다음과 같습니다.

Q: “사용자 프로필 페이지에서 회사에 새 속성을 추가하려고 했습니다. 이를 추가하고 "속성 만들기"를 클릭하면 아무 일도 일어나지 않습니다. 먼저 해당 이름이 이미 존재하는 속성으로 인해 문제가 발생했다고 가정했습니다(설정 > 대상 > 회사 속성 영역에서 생성했습니다). 그래도 사용자 영역에서 다시 만들기 전에 사용 가능한 검색 기능을 사용했는데 이전에 만든 것을 찾을 수 없었습니다. 무엇이 문제일까요? 🤔”

답변은 다소 관련이 있지만 전혀 관련이 없습니다.

고객의 문제를 전혀 해결하지 못하고 부동산 상태(정상)를 언급한 다음 물품 상태(완전히 궤도에서 벗어남)를 언급하는 엇갈린 답변을 제공합니다.

CSAT ☆☆☆☆☆

#5 질문: 가격 FAQ

Q: 상호작용이란 무엇인가요?

이는 상호 작용을 기반으로 한 가격 책정 모델과 관련된 질문일 수 있으며 답변하기가 매우 쉬웠습니다.

잘했어요, ChatGPT.

이 상호작용의 비용은 3701 LLM 토큰과 4개의 임베딩 토큰입니다.

CSAT ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

#6 질문: 실제 사전 판매 질문입니다!

리드로부터 받은 질문인데, 너무 자세해서 어떻게 대답할 수 있을지 궁금했습니다.

질문: 안녕하세요! 대략적인 견적을 알려주실 수 있는지 궁금합니다. 우리의 사용 사례:

– 에이전트 42명

– 제품 투어

– 채팅봇

– 사용자 및 방문자를 위한 200개 이상의 기사가 있는 도움말 센터

– 매월 도달한 사람: 11k+

큰 판매 요청 없이 비교하려면 대략적인 야구장이 필요합니다. ;)”

올바른 Enterprise 요금제를 선택했지만 27명을 초과하는 상담원당 추가 비용은 계산하지 않았습니다. 포함된 에이전트와 $249의 비용을 공유했습니다.

좋지만 확실히 정답은 아닙니다.

CSAT ⭐️⭐️☆☆☆

#7 질문: 온보딩 질문

사용자는 고객과 채팅 링크를 공유하고 싶어했습니다.

대답은 전혀 관련이 없으며 프로젝트 설정으로 이동한 다음 일반 설정으로 이동하는 것이 좋습니다.

이번에도 내용이 혼합되어 고객에게 잘못된 정보를 제공했습니다.

CSAT ☆☆ ☆☆☆

#8 질문: 범위를 벗어난 기능

이제 범위를 벗어난 사전 판매 질문에 어떻게 답변할지 살펴볼 시간입니다.

이것은 실제 질문이었습니다. 예, 오타가 있습니다 🤪

나는 나의 새로운 데이트/콘텐츠 공유 사이트에서 작동할 플러그인을 찾고 있습니다. 로그인한 사용자에게만 도우미 채팅으로 표시됩니다.

나는 이런 식으로 대답하지 않을 것이지만 충분히 정확합니다.

수능 ⭐️⭐️ ⭐️☆☆

#9 질문: 여러 질문과 다양한 대안

Q: 안녕하세요. 채팅 서비스를 구성했는데 완벽하게 작동합니다. 데스크톱 알림 옵션이나 다른 형식이 있나요? 사이트의 받은 편지함을 통해서만 채팅이 가능한가요?

알림과 관련된 첫 번째 답변은 좋았지만 사운드 맞춤 설정을 발명 했습니까??

두 번째 질문은 좋은 답변이 되었으나, 왠지 관련이 없는 예약 메시지가 추가되기 시작했습니다.

이 상호 작용 비용은 4322 LLM 토큰 및 37 내장 토큰입니다.

수능 ⭐️⭐️ ⭐️⭐️ ☆

결론

인덱스 임베딩과 9개의 쿼리를 고려하면 이 절차의 OpenAI API 비용은 $1.79입니다. 이러한 모든 티켓을 자동으로 처리하는 것은 확실히 좋은 비용입니다.

그런데 여기서 무엇을 거래하고 있습니까? 고객 만족.

사전 판매 질문에 그런 식으로 대답하면 연간 수천 달러의 손실을 입을 수도 있습니다. 고객이 잘못된 지시를 따를 때 어떤 기분이 들 것이라고 생각하시나요?

당신은 그들의 시간을 낭비했습니다. 그들의 만족도는 거의 사라졌으며 이제 경쟁사와 협력하는 것을 고려하고 있습니다.

우리는 ChatGPT가 고객 지원의 미래를 형성할 것이라고 믿습니다. 하지만 모든 지원 문의를 처리하기에는 아직 멀었습니다.

다음 주에는 고객 문의를 기반으로 복잡한 모델을 훈련하려고 노력할 것이며 상담원은 성능이 향상되는지 확인하기 위해 응답할 것입니다.

ChatGPT가 적은 비용으로 고객 서비스에 응답하도록 하시겠습니까? 알려줘요!

여러분의 생각을 Twitter @ilucamicheli 에 태그해 주세요.

계속…