AI 스킬Zendesk 티켓 분류하기고객 성공
Zendesk 티켓을 담당자, 답변, SLA 에스컬레이션이 있는 우선순위 지원 업무로 바꿉니다. — Claude Skill
Claude Code용 Claude 스킬 · 제공: Claude Office · 실행: /zendesk-automation (Claude 내)·업데이트: 2026년 6월 12일·vclaude-office-skills/skills@zendesk-automation
Zendesk 대기열을 우선순위가 있는 지원 계획으로 바꿉니다. 관련 티켓 묶음, SLA 위험, 담당자, 매크로, 에스컬레이션 메모, 고객 답변을 정리합니다.
- Zendesk 티켓 내보내기, 대기열 요약, 고객 메모, 우선순위 규칙을 읽습니다.
- 중복 티켓을 incident, 사용법 문의, billing 이슈, 제품 신호, 일반 대기열 업무로 묶습니다.
- 우선순위, 담당 그룹, 태그, 매크로 답변, 내부 메모, 에스컬레이션 경로를 제안합니다.
- SLA 위험, Enterprise 고객 영향, 대량 업데이트 전 사람이 확인해야 할 결정을 표시합니다.
사용자오늘
지원 리드가 Zendesk 티켓을 하나씩 훑고, 긴급도를 추측하고, Slack에서 담당자를 묻고, SLA 시간이 흐르는 동안 답변을 직접 작성합니다.
/zendesk-automation 사용 시
Zendesk export와 지원 규칙으로 /zendesk-automation을 실행합니다. 우선순위 그룹, 담당자 제안, 매크로, 에스컬레이션 메모, 사람 검토 경고가 반환됩니다.
1 Zendesk 대기열 export 붙여넣기2 SLA와 라우팅 규칙 추가3 중복과 incident 묶기4 담당자, 매크로, 에스컬레이션 검토5 사람 승인 후 Zendesk 업데이트
대상
기능
아침 Zendesk 대기열 분류
밤새 들어온 티켓을 우선순위, 담당자, 답변 유형, SLA 전에 처리할 항목으로 정리합니다.
Incident와 중복 탐지
여러 티켓이 같은 고객 문제를 설명하는지 찾아 하나의 incident로 묶고 내부 에스컬레이션 메모를 준비합니다.
매크로와 답변 준비
저장 답변을 써도 되는 티켓, 개인 답변이 필요한 티켓, 추가 정보가 필요한 티켓을 구분합니다.
지원에서 나온 제품 피드백
반복 요청을 제품 주제로 묶되 모든 기능 요청을 긴급 support incident로 취급하지 않습니다.
작동 방식
1
고객 등급, 상태, 태그, 메시지 본문이 포함된 Zendesk 대기열 export나 티켓 요약을 붙여 넣습니다.
2
SLA, 고객 등급, 제품 영역, incident 기준, billing 정책, 에스컬레이션 채널 같은 라우팅 규칙을 추가합니다.
3
관련 티켓을 묶고 incident와 일반 요청을 나눈 뒤 Zendesk 필드, 담당자, 답변, 에스컬레이션 메모를 제안합니다.
4
지원 리드가 Zendesk 업데이트, 고객 답변, Product/Engineering 알림 전에 추천안을 검토합니다.
입력 옵션
Zendesk 티켓 export
티켓 ID, 요청자, 회사, 고객 등급, 제목, 상태, 태그, SLA 시계, 담당자, 최신 고객 메시지.
예시
사용자가 붙여 넣는 내용
Zendesk 대기열, 월요일 09:00: ZD-1842 | Acme Corp | Enterprise | 첫 응답 SLA까지 42분 | tag: checkout | Safari 사용자가 카드 입력 후 timeout. 비슷한 답변이 11건 추가됨. ZD-1845 | Northwind | Enterprise | SLA까지 1시간 20분 | tag: invoice_export | Finance admin이 월마감 전에 4월 invoice를 export할 수 없음. ZD-1850 | Standard 고객 14명 | tag: 2fa_reset | 새 휴대폰으로 2FA를 옮기는 방법 문의. ZD-1857 | Business admin 3명 | tag: bulk_user_upload | CSV 사용자 import가 있는지 문의. ZD-1862 | Beta 고객 | tag: bug_report | Settings 페이지가 한 번 깜빡인 뒤 refresh하면 작동. 우선순위 규칙: - checkout/payment blocker는 같은 실패를 5명 이상 보고하면 P1. - Enterprise billing 또는 invoice export 티켓은 2시간 안에 응답. - how-to 요청은 Enterprise가 아니면 승인된 매크로 사용. - 제품 요청은 incident로 에스컬레이션하지 말고 주간 제품 리뷰로 묶음. 필요한 것: Zendesk priority, 담당 그룹, 고객 답변, 내부 메모, 에스컬레이션 목록.
유용한 결과
P1 incident: Safari checkout timeout
이유: 연결된 답변 11건과 5명 초과 고객 영향으로 payment-blocker 기준을 넘습니다. Zendesk: priority urgent, tag incident_checkout_safari, Support Lead 배정, 관련 티켓 연결. Payments Engineering과 #support-incidents에 에스컬레이션. 고객 답변: 'Safari checkout 문제를 조사 중이며 30분 안에 이 티켓을 업데이트하겠습니다.'
High priority: Enterprise invoice export
이유: SLA까지 2시간 미만인 Enterprise billing 이슈입니다. Zendesk: Billing Support 배정, priority high, tag enterprise_billing, 즉시 접수 답변 발송. 내부 메모: 모든 4월 invoice 문제인지 Northwind만의 문제인지 확인.
Macro queue: 2FA reset
이유: Standard 고객의 일반 how-to 요청입니다. Zendesk: 승인된 2FA reset 매크로 사용, 답변 후 status pending 유지, reset 실패 후속만 Support로 다시 라우팅.
Product signal: bulk user upload
이유: 반복되는 기능 요청이며 active incident가 아닙니다. Zendesk: tag product_feedback_bulk_upload, 기대치를 설명하는 답변 발송, 주간 Product 리뷰 목록에 추가.
업데이트 전 사람 검토
대량 업데이트 전에 checkout incident 심각도, 고객에게 보낼 문구, Support가 공개 status page를 언급해도 되는지 확인합니다.
개선되는 지표
티켓 처리 주기
-10-25%
고객 성공이슈 위생
+20-35%
고객 성공지원 도구
어디서나 작동
단독 실행
설정 불필요
이미 가진 메모, 내보내기 파일, 스크린샷, 요약을 붙여넣으세요. 연결된 시스템 없이도 작동합니다.
연결됨
CRM + 도구 통합
더 최신의 출처 근거가 필요하면 관련 지원, 분석, CRM 또는 데이터 도구를 연결하세요.
Zendesk 지원 자동화을(를) 사용해 보시겠어요?
시작 방법을 선택하세요.
Claude Code에서 실행
무료. 오픈 소스.
이 스킬을 컴퓨터에 로컬로 설치하고 실행합니다.
1
Claude Code 설치
컴퓨터에서 터미널을 열고 이 명령을 붙여넣으세요:
2
스킬 설치
이 명령은 스킬과 모든 파일을 컴퓨터에 다운로드합니다:
모든 프로젝트에서 사용하려면 끝에 -g를 추가하세요.
3
GitHub에서 소스 보기 실행하기
Claude Code를 시작한 다음 명령을 입력하세요:
그다음
Zendesk 자동화
Zendesk 지원 워크플로와 티켓 관리를 자동화하기 위한 포괄적 스킬입니다.
핵심 워크플로
1. 티켓 분류 파이프라인
INCOMING TICKET FLOW:
┌─────────────────┐
│ 새 티켓 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ AI 분석 │
│ - 의도 │
│ - 감정 │
│ - 긴급도 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ 분류 │
│ - 유형 │
│ - 제품 │
│ - 필요 역량 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ 라우팅 및 배정 │
│ - 팀 │
│ - 상담원 │
│ - 우선순위 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ 자동 응답 │
│ (해당 시) │
└─────────────────┘
2. 라우팅 규칙
routing_rules:
- name: billing_issues
conditions:
- field: subject
contains: ["billing", "invoice", "charge", "refund", "payment"]
- field: tags
includes: ["billing"]
actions:
- set_group: billing_team
- set_priority: high
- add_tags: ["billing_routed"]
- name: technical_support
conditions:
- field: subject
contains: ["error", "bug", "not working", "crash"]
- field: product
equals: "software"
actions:
- set_group: tech_support
- set_priority: normal
- add_tags: ["technical"]
- name: enterprise_escalation
conditions:
- field: organization
tier: enterprise
- field: priority
equals: urgent
actions:
- set_group: enterprise_team
- set_priority: urgent
- notify: slack_channel
3. 우선순위 매트릭스
| 고객 등급 | 이슈 유형 | 응답 SLA | 해결 SLA |
|---|---|---|---|
| Enterprise | Critical | 15분 | 4시간 |
| Enterprise | High | 1시간 | 8시간 |
| Business | Critical | 1시간 | 8시간 |
| Business | Normal | 4시간 | 24시간 |
| Standard | All | 8시간 | 48시간 |
자동 응답 템플릿
일반 이슈 응답
auto_responses:
password_reset:
trigger:
keywords: ["password", "reset", "forgot", "login"]
response: |
안녕하세요 {{ticket.requester.name}}님,
계정 접근에 어려움을 겪고 계신 것으로 이해했습니다.
비밀번호를 재설정하는 방법은 다음과 같습니다:
1. {{settings.login_url}}/forgot-password로 이동합니다
2. 이메일 주소를 입력합니다
3. 받은편지함에서 재설정 링크를 확인합니다
4. 새 비밀번호를 만듭니다
5분 안에 이메일을 받지 못하셨다면
스팸 폴더를 확인해 주세요.
추가 도움이 필요하면 알려주세요!
actions:
- add_tags: ["auto_replied", "password_reset"]
- set_status: pending
shipping_inquiry:
trigger:
keywords: ["shipping", "tracking", "delivery", "order status"]
response: |
안녕하세요 {{ticket.requester.name}}님,
주문 관련 문의를 보내주셔서 감사합니다!
최근 주문을 확인했고 현재 상태는 다음과 같습니다:
{{#if order.tracking_number}}
- 주문 번호: {{order.id}}
- 상태: {{order.status}}
- 추적 번호: {{order.tracking_number}}
- 예상 배송일: {{order.estimated_delivery}}
{{else}}
주문이 처리 중이며 추적 정보는
24시간 안에 제공될 예정입니다.
{{/if}}
더 도와드릴 일이 있을까요?
티켓 관리
매크로 라이브러리
macros:
- name: request_more_info
actions:
- add_comment: |
문의해 주셔서 감사합니다. 더 정확히 도와드리기 위해
다음 정보를 제공해 주시겠어요?
1. 계정 이메일
2. 문제를 재현하는 단계
3. 표시되는 오류 메시지
4. 가능하면 스크린샷
- set_status: pending
- add_tags: ["awaiting_info"]
- name: escalate_to_engineering
actions:
- add_internal_note: "엔지니어링 팀으로 에스컬레이션됨"
- set_group: engineering
- set_priority: high
- add_tags: ["escalated", "engineering"]
- notify: engineering_slack
- name: close_resolved
actions:
- add_comment: |
문제가 해결되어 다행입니다!
다른 질문이 있으면 언제든 편하게
연락해 주세요. 도와드리겠습니다.
좋은 하루 보내세요!
- set_status: solved
- add_tags: ["resolved"]
일괄 작업
bulk_actions:
- name: close_stale_tickets
schedule: "0 0 * * *" # 매일
conditions:
- status: pending
- last_update_days: 7
actions:
- add_comment: "응답이 없어 종료합니다. 필요하면 다시 열어 주세요."
- set_status: solved
- add_tags: ["auto_closed"]
- name: escalate_breaching_sla
schedule: "*/15 * * * *" # 15분마다
conditions:
- sla_breach_in_minutes: 30
actions:
- set_priority: urgent
- notify: team_lead
- add_tags: ["sla_at_risk"]
SLA 관리
SLA 정책
sla_policies:
- name: enterprise_sla
conditions:
organization_tag: enterprise
targets:
first_reply:
urgent: 15 # 분
high: 60
normal: 240
resolution:
urgent: 240
high: 480
normal: 1440
- name: standard_sla
conditions:
default: true
targets:
first_reply:
urgent: 60
high: 240
normal: 480
resolution:
urgent: 480
high: 1440
normal: 2880
SLA 대시보드
SLA 성과 - 이번 주
═══════════════════════════════════════
첫 응답 SLA:
Enterprise ████████████████████ 98% ✓
Business ██████████████████░░ 94% ✓
Standard █████████████████░░░ 89% ⚠
해결 SLA:
Enterprise ████████████████████ 96% ✓
Business █████████████████░░░ 91% ✓
Standard ████████████████░░░░ 85% ⚠
위험 티켓:
┌──────────┬──────────┬───────────┐
│ 티켓 │ 고객 │ 남은 시간 │
├──────────┼──────────┼───────────┤
│ #45231 │ Acme Corp│ 12분 │
│ #45198 │ TechStart│ 28분 │
│ #45156 │ DataFlow │ 45분 │
└──────────┴──────────┴───────────┘
AI 기반 기능
감정 분석
sentiment_analysis:
enabled: true
actions:
negative:
- add_tags: ["negative_sentiment"]
- set_priority: +1 # 우선순위 증가
- notify: team_lead
frustrated:
- add_tags: ["frustrated_customer"]
- route_to: senior_agents
- add_internal_note: "고객이 답답함을 느끼는 것으로 보임"
의도 감지
intent_detection:
categories:
- name: billing_inquiry
keywords: ["charge", "invoice", "refund", "bill"]
confidence_threshold: 0.8
- name: technical_issue
keywords: ["error", "bug", "broken", "crash"]
confidence_threshold: 0.75
- name: feature_request
keywords: ["wish", "would be nice", "suggest", "feature"]
confidence_threshold: 0.7
- name: cancellation
keywords: ["cancel", "stop", "end subscription"]
confidence_threshold: 0.85
actions:
- route_to: retention_team
- set_priority: high
통합 워크플로
Slack 통합
slack_integration:
notifications:
- trigger: new_urgent_ticket
channel: "#support-urgent"
message: "🚨 새 긴급 티켓: {{ticket.subject}}"
- trigger: sla_warning
channel: "#support-alerts"
message: "⚠️ 티켓 #{{ticket.id}}가 SLA 위반에 가까워지고 있습니다"
- trigger: negative_csat
channel: "#support-feedback"
message: "📉 티켓 #{{ticket.id}}에서 낮은 CSAT가 접수되었습니다"
JIRA 통합
jira_integration:
sync_rules:
- zendesk_tag: bug_confirmed
create_jira:
project: DEV
issue_type: Bug
priority_map:
urgent: Highest
high: High
normal: Medium
sync_fields:
- description
- attachments
link_back: true
분석 및 보고
핵심 지표
지원 지표 대시보드
═══════════════════════════════════════
볼륨:
오늘의 티켓: 156(평균 대비 +12%)
열린 티켓: 234
백로그: 45
성과:
평균 첫 응답: 42분(목표: 60분) ✓
평균 해결: 4.2시간(목표: 8시간) ✓
한 번에 해결: 34%
만족도:
CSAT 점수: 4.6/5.0 ⭐
NPS: +45
응답 품질: 92%
상담원 성과:
┌────────────┬────────┬──────────┬──────┐
│ 상담원 │ 해결 │ 평균 시간│ CSAT │
├────────────┼────────┼──────────┼──────┤
│ Sarah │ 28 │ 3.1시간 │ 4.8 │
│ Mike │ 25 │ 3.5시간 │ 4.7 │
│ Lisa │ 22 │ 4.0시간 │ 4.6 │
└────────────┴────────┴──────────┴──────┘
모범 사례
- 빠른 첫 응답: 해결에 시간이 더 걸리더라도 티켓을 빠르게 접수 확인합니다
- 매크로를 현명하게 사용: 템플릿 응답을 개인화합니다
- 태그를 일관되게 사용: 더 나은 라우팅과 보고를 가능하게 합니다
- SLA 모니터링: 위반 전에 알림을 설정합니다
- 피드백 수집: 해결 후 CSAT 설문을 보냅니다
- 정기 교육: 상담원에게 공통 이슈를 업데이트합니다
참조 문서
name: Zendesk 자동화 description: Zendesk 티켓 관리, 라우팅, 분석으로 고객 지원 워크플로를 자동화합니다 version: 1.0.0 author: Claude Office Skills category: support tags:
- zendesk
- helpdesk
- tickets
- customer-support
- automation department: support models:
- claude-3-opus
- claude-3-sonnet
- gpt-4
mcp:
server: helpdesk-mcp
tools:
- zendesk_create_ticket
- zendesk_update_ticket
- zendesk_search
- zendesk_macros capabilities:
- 티켓 생성 및 라우팅
- 자동 응답 생성
- SLA 모니터링
- 상담원 배정 input:
- 지원 요청
- 티켓 데이터
- 고객 정보
- 우선순위 기준 output:
- 티켓 응답
- 라우팅 결정
- 성과 보고서
- SLA 대시보드 languages:
- en
- zh related_skills:
- slack-workflows
- customer-success
- intercom-automation
Zendesk 자동화
Zendesk 지원 워크플로와 티켓 관리를 자동화하기 위한 포괄적 스킬입니다.
핵심 워크플로
1. 티켓 분류 파이프라인
INCOMING TICKET FLOW:
┌─────────────────┐
│ 새 티켓 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ AI 분석 │
│ - 의도 │
│ - 감정 │
│ - 긴급도 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ 분류 │
│ - 유형 │
│ - 제품 │
│ - 필요 역량 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ 라우팅 및 배정 │
│ - 팀 │
│ - 상담원 │
│ - 우선순위 │
└────────┬────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ 자동 응답 │
│ (해당 시) │
└─────────────────┘
2. 라우팅 규칙
routing_rules:
- name: billing_issues
conditions:
- field: subject
contains: ["billing", "invoice", "charge", "refund", "payment"]
- field: tags
includes: ["billing"]
actions:
- set_group: billing_team
- set_priority: high
- add_tags: ["billing_routed"]
- name: technical_support
conditions:
- field: subject
contains: ["error", "bug", "not working", "crash"]
- field: product
equals: "software"
actions:
- set_group: tech_support
- set_priority: normal
- add_tags: ["technical"]
- name: enterprise_escalation
conditions:
- field: organization
tier: enterprise
- field: priority
equals: urgent
actions:
- set_group: enterprise_team
- set_priority: urgent
- notify: slack_channel
3. 우선순위 매트릭스
| 고객 등급 | 이슈 유형 | 응답 SLA | 해결 SLA |
|---|---|---|---|
| Enterprise | Critical | 15분 | 4시간 |
| Enterprise | High | 1시간 | 8시간 |
| Business | Critical | 1시간 | 8시간 |
| Business | Normal | 4시간 | 24시간 |
| Standard | All | 8시간 | 48시간 |
자동 응답 템플릿
일반 이슈 응답
auto_responses:
password_reset:
trigger:
keywords: ["password", "reset", "forgot", "login"]
response: |
안녕하세요 {{ticket.requester.name}}님,
계정 접근에 어려움을 겪고 계신 것으로 이해했습니다.
비밀번호를 재설정하는 방법은 다음과 같습니다:
1. {{settings.login_url}}/forgot-password로 이동합니다
2. 이메일 주소를 입력합니다
3. 받은편지함에서 재설정 링크를 확인합니다
4. 새 비밀번호를 만듭니다
5분 안에 이메일을 받지 못하셨다면
스팸 폴더를 확인해 주세요.
추가 도움이 필요하면 알려주세요!
actions:
- add_tags: ["auto_replied", "password_reset"]
- set_status: pending
shipping_inquiry:
trigger:
keywords: ["shipping", "tracking", "delivery", "order status"]
response: |
안녕하세요 {{ticket.requester.name}}님,
주문 관련 문의를 보내주셔서 감사합니다!
최근 주문을 확인했고 현재 상태는 다음과 같습니다:
{{#if order.tracking_number}}
- 주문 번호: {{order.id}}
- 상태: {{order.status}}
- 추적 번호: {{order.tracking_number}}
- 예상 배송일: {{order.estimated_delivery}}
{{else}}
주문이 처리 중이며 추적 정보는
24시간 안에 제공될 예정입니다.
{{/if}}
더 도와드릴 일이 있을까요?
티켓 관리
매크로 라이브러리
macros:
- name: request_more_info
actions:
- add_comment: |
문의해 주셔서 감사합니다. 더 정확히 도와드리기 위해
다음 정보를 제공해 주시겠어요?
1. 계정 이메일
2. 문제를 재현하는 단계
3. 표시되는 오류 메시지
4. 가능하면 스크린샷
- set_status: pending
- add_tags: ["awaiting_info"]
- name: escalate_to_engineering
actions:
- add_internal_note: "엔지니어링 팀으로 에스컬레이션됨"
- set_group: engineering
- set_priority: high
- add_tags: ["escalated", "engineering"]
- notify: engineering_slack
- name: close_resolved
actions:
- add_comment: |
문제가 해결되어 다행입니다!
다른 질문이 있으면 언제든 편하게
연락해 주세요. 도와드리겠습니다.
좋은 하루 보내세요!
- set_status: solved
- add_tags: ["resolved"]
일괄 작업
bulk_actions:
- name: close_stale_tickets
schedule: "0 0 * * *" # 매일
conditions:
- status: pending
- last_update_days: 7
actions:
- add_comment: "응답이 없어 종료합니다. 필요하면 다시 열어 주세요."
- set_status: solved
- add_tags: ["auto_closed"]
- name: escalate_breaching_sla
schedule: "*/15 * * * *" # 15분마다
conditions:
- sla_breach_in_minutes: 30
actions:
- set_priority: urgent
- notify: team_lead
- add_tags: ["sla_at_risk"]
SLA 관리
SLA 정책
sla_policies:
- name: enterprise_sla
conditions:
organization_tag: enterprise
targets:
first_reply:
urgent: 15 # 분
high: 60
normal: 240
resolution:
urgent: 240
high: 480
normal: 1440
- name: standard_sla
conditions:
default: true
targets:
first_reply:
urgent: 60
high: 240
normal: 480
resolution:
urgent: 480
high: 1440
normal: 2880
SLA 대시보드
SLA 성과 - 이번 주
═══════════════════════════════════════
첫 응답 SLA:
Enterprise ████████████████████ 98% ✓
Business ██████████████████░░ 94% ✓
Standard █████████████████░░░ 89% ⚠
해결 SLA:
Enterprise ████████████████████ 96% ✓
Business █████████████████░░░ 91% ✓
Standard ████████████████░░░░ 85% ⚠
위험 티켓:
┌──────────┬──────────┬───────────┐
│ 티켓 │ 고객 │ 남은 시간 │
├──────────┼──────────┼───────────┤
│ #45231 │ Acme Corp│ 12분 │
│ #45198 │ TechStart│ 28분 │
│ #45156 │ DataFlow │ 45분 │
└──────────┴──────────┴───────────┘
AI 기반 기능
감정 분석
sentiment_analysis:
enabled: true
actions:
negative:
- add_tags: ["negative_sentiment"]
- set_priority: +1 # 우선순위 증가
- notify: team_lead
frustrated:
- add_tags: ["frustrated_customer"]
- route_to: senior_agents
- add_internal_note: "고객이 답답함을 느끼는 것으로 보임"
의도 감지
intent_detection:
categories:
- name: billing_inquiry
keywords: ["charge", "invoice", "refund", "bill"]
confidence_threshold: 0.8
- name: technical_issue
keywords: ["error", "bug", "broken", "crash"]
confidence_threshold: 0.75
- name: feature_request
keywords: ["wish", "would be nice", "suggest", "feature"]
confidence_threshold: 0.7
- name: cancellation
keywords: ["cancel", "stop", "end subscription"]
confidence_threshold: 0.85
actions:
- route_to: retention_team
- set_priority: high
통합 워크플로
Slack 통합
slack_integration:
notifications:
- trigger: new_urgent_ticket
channel: "#support-urgent"
message: "🚨 새 긴급 티켓: {{ticket.subject}}"
- trigger: sla_warning
channel: "#support-alerts"
message: "⚠️ 티켓 #{{ticket.id}}가 SLA 위반에 가까워지고 있습니다"
- trigger: negative_csat
channel: "#support-feedback"
message: "📉 티켓 #{{ticket.id}}에서 낮은 CSAT가 접수되었습니다"
JIRA 통합
jira_integration:
sync_rules:
- zendesk_tag: bug_confirmed
create_jira:
project: DEV
issue_type: Bug
priority_map:
urgent: Highest
high: High
normal: Medium
sync_fields:
- description
- attachments
link_back: true
분석 및 보고
핵심 지표
지원 지표 대시보드
═══════════════════════════════════════
볼륨:
오늘의 티켓: 156(평균 대비 +12%)
열린 티켓: 234
백로그: 45
성과:
평균 첫 응답: 42분(목표: 60분) ✓
평균 해결: 4.2시간(목표: 8시간) ✓
한 번에 해결: 34%
만족도:
CSAT 점수: 4.6/5.0 ⭐
NPS: +45
응답 품질: 92%
상담원 성과:
┌────────────┬────────┬──────────┬──────┐
│ 상담원 │ 해결 │ 평균 시간│ CSAT │
├────────────┼────────┼──────────┼──────┤
│ Sarah │ 28 │ 3.1시간 │ 4.8 │
│ Mike │ 25 │ 3.5시간 │ 4.7 │
│ Lisa │ 22 │ 4.0시간 │ 4.6 │
└────────────┴────────┴──────────┴──────┘
모범 사례
- 빠른 첫 응답: 해결에 시간이 더 걸리더라도 티켓을 빠르게 접수 확인합니다
- 매크로를 현명하게 사용: 템플릿 응답을 개인화합니다
- 태그를 일관되게 사용: 더 나은 라우팅과 보고를 가능하게 합니다
- SLA 모니터링: 위반 전에 알림을 설정합니다
- 피드백 수집: 해결 후 CSAT 설문을 보냅니다
- 정기 교육: 상담원에게 공통 이슈를 업데이트합니다
원본 마켓플레이스 페이지: https://github.com/claude-office-skills/skills/blob/HEAD/zendesk-automation/SKILL.md
설치 명령: npx skills add claude-office-skills/skills@zendesk-automation