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티켓 솔루션 개요
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1. 배경 (Why)
해결하려는 산업 / 직무 / 관리 문제
기업은 일상적인 운영 과정에서 장비 수리, IT 지원, 고객 불만 접수, 상담 제안 등 다양한 유형의 서비스 요청에 직면합니다. 이러한 요청은 CRM 시스템, 현장 엔지니어, 이메일, 공개 양식 등 여러 채널을 통해 분산되어 유입되며, 처리 프로세스가 제각각이고 통합된 추적 및 관리 메커니즘이 부족한 경우가 많습니다.
대표적인 비즈니스 시나리오 예시:
- 장비 수리: 사후 관리(AS) 팀이 장비 수리 요청을 처리할 때, 기기 일련번호, 고장 코드, 예비 부품 등 전용 정보를 기록해야 함
- IT 지원: IT 부서가 내부 직원의 비밀번호 재설정, 소프트웨어 설치, 네트워크 장애 등의 요청을 처리함
- 고객 불만 접수: 고객 서비스 팀이 다채널 고객 불만을 처리하며, 감정이 격앙된 일부 고객의 요청을 우선적으로 처리해야 함
- 고객 셀프 서비스: 최종 고객이 서비스 요청을 간편하게 제출하고 처리 진행 상황을 파악하고자 함
타겟 사용자 프로필
| 차원 | 설명 |
|---|---|
| 기업 규모 | 상당한 수준의 고객 서비스 수요가 있는 중소기업부터 중대형 기업까지 |
| 역할 구조 | 고객 서비스 팀, IT 지원 팀, 사후 관리 팀, 운영 관리자 |
| 디지털 성숙도 | 초급에서 중급 사이로, Excel이나 이메일 관리 방식에서 시스템화된 관리 방식으로 업그레이드하려는 단계 |
기존 주요 솔루션의 페인 포인트(Pain Points)
- 높은 비용 / 느린 커스터마이징: SaaS 티켓 시스템은 가격이 비싸고, 맞춤형 개발 주기가 깁니다.
- 시스템 파편화 및 데이터 사일로: 각종 비즈니스 데이터가 서로 다른 시스템에 분산되어 있어 통합적인 분석과 의사결정이 어렵습니다.
- 빠른 비즈니스 변화에 따른 시스템 진화의 어려움: 비즈니스 요구사항이 변할 때 시스템을 신속하게 조정하기 어렵습니다.
- 느린 서비스 응답: 요청이 서로 다른 시스템 간에 흐르면서 적시에 배분되지 못합니다.
- 불투명한 처리 과정: 고객이 티켓 진행 상황을 추적할 수 없어 빈번한 문의가 발생하고 이는 고객 서비스의 부담으로 이어집니다.
- 품질 보장 어려움: SLA 모니터링이 부족하여 처리 지연이나 부정적인 피드백에 대한 즉각적인 경고가 불가능합니다.
2. 참고 제품 및 솔루션 벤치마킹 (Benchmark)
시장 주요 제품
- SaaS: Salesforce, Zendesk, Odoo 등
- 맞춤형 시스템 / 내부 시스템
비교 차원
- 기능 커버리지
- 유연성
- 확장성
- AI 활용 방식
NocoBase 솔루션의 차별점
플랫폼 차원의 장점:
- 설정(Configuration) 우선: 하위 데이터 테이블부터 비즈니스 유형, SLA, 기술 기반 라우팅 등을 설정을 통해 관리합니다.
- 로우코드(Low-code) 기반의 빠른 구축: 자체 개발보다 빠르고 SaaS보다 유연합니다.
기존 시스템에서 불가능하거나 비용이 매우 높은 부분:
- 네이티브 AI 통합: NocoBase의 AI 플러그인을 활용하여 지능형 분류, 양식 작성 보조, 지식 추천 등을 구현합니다.
- 모든 설계를 사용자가 복제 가능: 사용자는 템플릿을 기반으로 직접 확장할 수 있습니다.
- T자형 데이터 아키텍처: 메인 테이블 + 비즈니스 보조 테이블 구조로, 새로운 비즈니스 유형 추가 시 보조 테이블만 추가하면 됩니다.
3. 설계 원칙 (Principles)
- 낮은 인지 비용
- 기술보다 비즈니스 우선
- 일회성 완성이 아닌 지속적인 진화 가능성
- 설정 우선, 코드는 보조 수단
- AI가 인간을 대체하는 것이 아닌, 인간과 AI의 협업
- 모든 설계는 사용자가 복제 가능해야 함
4. 솔루션 개요 (Solution Overview)
개요 소개
NocoBase 로우코드 플랫폼을 기반으로 구축된 범용 티켓 허브는 다음을 실현합니다:
- 통합 창구: 다채널 유입 및 표준화된 처리
- 지능형 배분: AI 보조 분류 및 부하 분산 배정
- 다형성 비즈니스: 핵심 메인 테이블 + 비즈니스 보조 테이블의 유연한 확장
- 피드백 루프: SLA 모니터링, 고객 평가, 불만족 사례 추적 관리
티켓 처리 프로세스
핵심 모듈 목록
| 모듈 | 설명 |
|---|---|
| 티켓 접수 | 공개 양식, 고객 포털, 상담사 대리 등록, API/Webhook, 이메일 파싱 |
| 티켓 관리 | 티켓 CRUD, 상태 흐름, 배정/전달, 댓글 소통, 작업 로그 |
| 비즈니스 확장 | 장비 수리, IT 지원, 고객 불만 등 비즈니스별 보조 테이블 |
| SLA 관리 | SLA 설정, 처리 지연 경고, 지연 시 에스컬레이션(상위 보고) |
| 고객 관리 | 고객 메인 테이블, 연락처 관리, 고객 포털 |
| 평가 시스템 | 다차원 평점, 빠른 태그, NPS, 불만족 경고 |
| AI 보조 | 의도 분류, 감정 분석, 지식 추천, 응답 보조, 문구 다듬기 |
핵심 인터페이스 전시
5. AI 직원 (AI Employee)
AI 직원 유형 및 시나리오
- 고객 서비스 어시스턴트, 영업 어시스턴트, 데이터 분석가, 검토자
- 인간을 대체하는 것이 아니라 보조하는 역할
AI 직원의 가치 정량화
본 솔루션에서 AI 직원은 다음과 같은 역할을 수행할 수 있습니다:
| 가치 차원 | 구체적 효과 |
|---|---|
| 효율성 향상 | 자동 분류를 통해 수동 분류 시간 50% 이상 단축, 지식 추천으로 문제 해결 가속화 |
| 비용 절감 | 단순 문의 자동 응답을 통해 상담사의 업무량 감소 |
| 인간 직원 역량 강화 | 감정 분석 경고를 통해 상담사가 사전에 대비할 수 있도록 지원, 응답 문구 교정으로 소통 품질 향상 |
| 고객 만족도 향상 | 더 빠른 응답, 더 정확한 배정, 더 전문적인 답변 제공 |
6. 주요 특징 (Highlights)
1. T자형 데이터 아키텍처
- 모든 티켓이 메인 테이블을 공유하여 통합된 흐름 로직 적용
- 비즈니스 보조 테이블이 고유 필드를 수용하여 유연하게 확장
- 새로운 비즈니스 유형 추가 시 보조 테이블만 추가하면 되며 메인 프로세스에 영향 없음
2. 전체 티켓 생명주기 관리
- 신규 → 배정 → 처리 중 → 보류 → 해결 → 종료
- 전달, 반송, 재오픈 등 복잡한 시나리오 지원
- 보류 시 일시 정지를 포함한 정밀한 SLA 시간 측정
3. 다채널 통합 접수
- 공개 양식, 고객 포털, API, 이메일, 상담사 대리 등록 지원
- 멱등성(Idempotency) 검사를 통한 중복 생성 방지
4. 네이티브 AI 통합
- 단순히 'AI 버튼'을 추가한 것이 아니라 모든 단계에 AI가 녹아 있음
- 의도 파악, 감정 분석, 지식 추천, 응답 문구 다듬기 등
7. 로드맵 (Roadmap - 지속 업데이트 예정)
- 시스템 임베딩: 티켓 모듈을 ERP, CRM 등 다양한 비즈니스 시스템에 임베딩할 수 있도록 지원
- 티켓 상호 연결: 상하위 시스템 간의 티켓 연동 및 상태 콜백을 통한 시스템 간 협업 실현
- AI 자동화: 워크플로우에 AI 직원을 임베딩하여 백그라운드 자동 실행 및 무인 처리 지원
- 멀티 테넌시 지원: 멀티 스페이스/멀티 앱 구조를 통한 수평적 확장으로 여러 상담 팀의 독립적 운영 지원
- 지식 베이스 RAG: 티켓, 고객, 제품 등 전체 데이터를 자동으로 벡터화하여 지능형 검색 및 지식 추천 구현
- 다국어 지원: 인터페이스 및 콘텐츠의 다국어 전환을 지원하여 글로벌/다국적 팀의 협업 요구 충족