SaaS・테크놀로지

TechFlow Solutions

SaaS 기업이 고객 만족도를 향상시키면서 지원 티켓을 80% 줄인 사례

티켓 수

200/day

40/day

80% reduction

첫 응답

2 hours

Instant

100% faster

고객 만족도

72%

94%

22% increase

"지원팀이 반복되는 질문에 허덕이고 있었습니다. 이제 AI가 80%의 문의를 처리하고, 팀은 정말 사람의 대응이 필요한 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다."

TechFlow Solutions

The Challenge

TechFlow Solutions는 연율 50%로 성장하고 있었지만, 지원팀은 허덕이고 있었습니다. 하루 200건 이상의 티켓이 5명의 팀에 밀려들고 있었습니다. 평균 첫 응답 시간은 2시간. 고객 만족도는 72%로 떨어지고 이탈률이 상승하고 있었습니다.

답답한 것은 그 티켓의 70%가 반복이었다는 것입니다: 'API 키를 리셋하려면 어떻게 하나요?' '왜 이 에러가 나나요?' 문서에 답이 있는 질문이었지만, 고객들은 헬프 기사를 파헤치고 싶어하지 않았습니다. 즉각적이고 정확한 답변을 원했습니다.

과제

  • 하루 200건 이상의 지원 티켓 — 5명의 팀으로는 감당 불가
  • 2시간의 평균 첫 응답 시간이 CSAT를 72%로 떨어뜨리고 있었다
  • 티켓의 70%가 반복: 비밀번호 리셋, API 에러, 통합 관련 질문
  • 일관성 없는 답변: 다른 에이전트가 모순된 정보 제공
  • 지원 비용이 연율 40%로 증가하며 이익률 압박

솔루션: ORBWEVA AER™ Retain

AER의 'R'인 Retain 시스템을 도입했습니다. TechFlow의 전체 지식 베이스로 AI 지원 에이전트를 훈련시켰습니다: 500개 이상의 헬프 기사, 완전한 API 문서, 내부 트러블슈팅 런북, 해결된 티켓 이력.

AI는 단순히 키워드를 매칭하는 것이 아니라 컨텍스트를 이해합니다. 고객은 에러 메시지를 붙여넣고 구체적인 수정을 받을 수 있습니다. AI는 스스로 문제를 해결해야 할 때와 사람에게 라우팅해야 할 때를 압니다. 그리고 성공적인 사람의 해결에서 학습합니다.

도입 내용

500개 이상의 헬프 기사, API 문서, 내부 런북으로 훈련된 AI 에이전트
기술적 질문과 에러 메시지의 자연어 이해
복잡한 문제에 대한 자동 티켓 분류 및 라우팅
성공적인 사람의 해결에서 학습하는 지식 베이스
멀티 채널 지원: 인앱 채팅, 이메일, Slack 통합

성과

45일 이내에 TechFlow의 지원 운영은 완전히 달라졌습니다. 사람에게 도달하는 티켓이 하루 200건에서 40건으로 감소했습니다. 첫 응답이 2시간에서 즉시로. 고객 만족도가 22포인트 상승해 94%로.

지원팀은—그날 50번째 '비밀번호는 어떻게 리셋하나요?'에 답하는 대신—이제 엔터프라이즈 통합과 복잡한 기술적 문제에 집중합니다. TechFlow는 추가 에이전트 3명 채용을 피해 연간 $180K 이상을 절약했습니다. 지원은 비용 센터에서 경쟁 우위로 바뀌었습니다.

성과

  • 사람에게 도달하는 티켓 수: 하루 200건 → 40건 (80% 감소)
  • 첫 응답 시간: 2시간 → 즉시 (100% 개선)
  • 고객 만족도: 72% → 94% (22포인트 상승)
  • 지원팀이 이제 복잡한 통합과 엔터프라이즈 계정 담당
  • 추가 지원 에이전트 3명 채용을 피함 (연간 $180K 이상 절약)

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Case Study: TechFlow Solutions | ORBWEVA AER™