FlowHunt를 활용한 LiveAgent 티켓 자동 응답 자동화 방법

고객 지원 응답을 자동화하면 팀의 효율성을 크게 높이면서도 고품질의 고객 서비스를 유지할 수 있습니다. 이 종합 가이드에서는 FlowHunt의 AI 기반 플로우를 LiveAgent의 자동화 시스템과 연동하여 지능형 자동 티켓 응답을 구현하는 방법을 단계별로 안내합니다.

개요

이 통합을 통해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다:

• 고객 티켓에 자동으로 응답
• AI를 활용하여 상황에 맞는 지능형 답변 제공
• 응답 시간 단축 및 고객 만족도 향상
• 복잡한 이슈에 지원팀의 역량 집중

사전 준비

시작 전에 아래 사항을 준비하세요:

• 플로우 생성 권한이 있는 활성 FlowHunt 계정
• LiveAgent 관리자 권한
• HTTP 요청 및 JSON 형식에 대한 기본 이해

단계별 구현 방법

1. FlowHunt 플로우 생성 및 테스트

먼저, FlowHunt에서 자동 응답 플로우를 만드세요:

1. 플로우 설계: 티켓 정보를 처리하고 적절한 답변을 생성하는 플로우를 만드세요.
2. 충분히 테스트: FlowHunt 대시보드에서 다양한 입력에 대해 플로우가 올바르게 응답하는지 확인하세요.
3. 성능 최적화: 예외 상황을 처리하고 의미 있는 답변을 제공하는지 점검하세요.

2. 플로우 공개(Publish)

API를 통해 플로우에 접근 가능하도록 만드세요:

1. FlowHunt 대시보드에서 플로우로 이동
2. 공개(Publish) 버튼을 클릭하여 외부에서 접근 가능하게 설정
3. 중요: 플로우를 수정할 때마다 반드시 다시 공개(Publish)하세요.

3. FlowHunt API 키 생성

API 보안을 위해 별도의 키를 발급하세요:

1. FlowHunt 계정 설정으로 이동
2. API 키 섹션으로 들어가세요.
3. LiveAgent 연동 전용으로 새 API 키를 생성하세요.
4. 보안 주의: 이 키는 안전하게 보관하고, 클라이언트 코드에 노출하지 마세요.

4. LiveAgent 자동화 규칙 설정

LiveAgent의 자동화 시스템으로 이동하세요:

1. LiveAgent 관리자 패널 열기
2. 설정 → 자동화 → 규칙으로 이동
3. 새 자동화 규칙 생성을 준비하세요.

5. 자동화 규칙 생성

FlowHunt 연동을 트리거할 규칙을 설정하세요:

1. 새 규칙 생성(Create New Rule) 클릭
2. 규칙 이름 지정(예: “FlowHunt 자동응답”)
3. 아래 안내에 따라 트리거 및 조건 구성

6. 규칙 트리거 지정

규칙이 언제 실행될지 설정하세요:

• 트리거: “메시지 그룹이 추가될 때(When message group is added)” 선택
• 새로운 고객 메시지가 들어올 때 규칙이 발동됩니다.

7. 사용자 역할 조건 지정

어떤 사용자의 메시지에 자동화가 동작할지 설정하세요:

• 조건: 사용자 역할이 “고객"일 때(User role equals “Customer”)
• 내부 메시지에는 규칙이 실행되지 않도록 합니다.

8. 메시지 유형 필터 설정

어떤 메시지 유형에 규칙이 적용될지 지정하세요:

• 조건: 메시지 그룹 유형이 “수신 이메일”(Message group type is “Incoming Email”)
• 사용하는 채널에 따라 적절히 수정하세요.

9. HTTP 요청 액션 구성

통합의 핵심 단계입니다:

9a. API URL 작성

다음 형식의 URL을 사용하세요:

https://api.flowhunt.io/v2/flows/{flow_id}/invoke?workspace_id={workspace_id}

변경해야 할 부분:

• {flow_id}: FlowHunt 플로우 고유 ID
• {workspace_id}: FlowHunt 워크스페이스 ID

9b. 요청 방식 설정

• 방법(Method): POST

9c. HTTP 헤더 구성

필수 헤더 추가:

Content-Type: application/json
Api-Key: YOUR_FLOWHUNT_API_KEY

YOUR_FLOWHUNT_API_KEY는 3단계에서 발급한 키로 교체하세요.

9d. 요청 본문 작성

아래 JSON 구조를 사용하세요:

{
  "human_input": "{$conv_conversationid}"
}

티켓 ID를 FlowHunt 플로우에 입력값으로 전달합니다.

9e. 인코딩 지정

• 인코딩: JSON 인코딩

통합 테스트하기

초기 테스트

1. 테스트 티켓 생성: LiveAgent에 테스트 이메일을 발송하세요.
2. 플로우 실행 모니터링: FlowHunt 대시보드에서 플로우 호출 내역을 확인하세요.
3. 응답 확인: 자동 응답이 LiveAgent에 정상적으로 표시되는지 확인하세요.

고급 테스트

• 다양한 티켓 유형 및 내용을 테스트
• FlowHunt가 비활성일 때 오류 처리 확인
• 응답 속도 및 시스템 성능 점검

모범 사례

보안 고려 사항

• API 키 관리: 정기적으로 키를 교체하고, 권한을 제한하세요.
• 입력값 검증: FlowHunt 플로우에서 입력 데이터를 반드시 검증하세요.
• 요청 제한: API 사용량을 모니터링하여 한도를 초과하지 않도록 하세요.

성능 최적화

• 플로우 효율성: FlowHunt 플로우를 속도 위주로 최적화하세요.
• 조건부 로직: LiveAgent 조건을 활용해 불필요한 API 호출을 줄이세요.
• 모니터링: 자동화 규칙 실패 시 알림을 설정하세요.

고객 경험

• 응답 품질: 자동 응답의 정확성을 정기적으로 검토하세요.
• 에스컬레이션 경로: 복잡한 이슈는 반드시 상담원이 처리할 수 있도록 하세요.
• 피드백 루프: 자동 응답에 대한 고객 피드백을 수집하세요.

자주 발생하는 문제 해결

API 연결 문제

문제: HTTP 요청 실패 또는 시간 초과
해결 방법:

• API 키의 유효성과 권한 확인
• FlowHunt 서비스 상태 점검
• URL 형식이 올바른지 확인

잘못된 플로우 응답

문제: FlowHunt에서 예상과 다른 응답 반환
해결 방법:

• FlowHunt 대시보드에서 플로우 단독 테스트
• 입력 데이터 형식 및 내용 검증
• 플로우 논리와 조건 확인

규칙이 실행되지 않음

문제: LiveAgent 자동화 규칙이 동작하지 않음
해결 방법:

• 규칙 조건 및 트리거 검토
• 사용자 역할과 메시지 유형 확인
• 규칙이 활성화(Enable) 및 공개(Publish) 상태인지 점검

고급 설정

다중 플로우 통합

복잡한 지원 시나리오에서는 다음을 고려하세요:

• 티켓 카테고리별로 플로우를 분리
• LiveAgent 조건을 활용해 적절한 플로우로 분기
• 예외 상황 대응을 위한 예비 플로우 구현

맞춤 응답 처리

통합을 한 단계 더 발전시키려면:

• LiveAgent에서 FlowHunt 응답 데이터를 후처리
• AI 분석 결과를 기반으로 맞춤 필드 추가
• 응답 신뢰도(Confidence) 점수화 구현

모니터링 및 유지 관리

정기 유지보수 작업

• 월간: 자동화 규칙 성능 지표 점검
• 주간: FlowHunt 플로우 정확성 확인 및 업데이트
• 일간: 실패한 API 요청 또는 오류 모니터링

성능 지표

주요 지표를 모니터링하세요:

• 자동화 규칙 성공률
• 평균 응답 시간
• 자동 응답에 대한 고객 만족도
• 수동 티켓 처리 감소율

결론

FlowHunt와 LiveAgent의 통합으로 반복적인 문의에 자동으로 대응하면서, 복잡한 이슈는 지원팀이 집중할 수 있는 강력한 고객 지원 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 정기적인 모니터링과 최적화를 통해 지원 환경 변화에도 지속적으로 가치를 제공할 수 있습니다.

처음에는 제한된 범위에서 시작해 충분히 테스트한 후, 시스템 성능에 대한 신뢰가 쌓이면 자동화 범위를 점진적으로 확대하세요.