지원 분석을 위한 BigQuery 연동

Maven AGI는 대화 데이터를 Google BigQuery로 직접 내보내, 데이터팀이 분석, 보고, 머신러닝을 위해 지원 상호작용 데이터에 온전히 접근할 수 있도록 합니다. Maven의 AI 고객 경험(CX) 플랫폼과 BigQuery 데이터 웨어하우스를 함께 활용해 지원 이력에서 트렌드를 발견하고, 성과를 측정하고, 예측 모델을 구축하세요.

Maven AGI와 BigQuery로 할 수 있는 일

Maven은 대화록, 해결 결과, 응답 시간, 고객 메타데이터 등 구조화된 대화 데이터를 BigQuery 데이터셋으로 스트리밍합니다. 데이터팀은 이 데이터를 제품 사용, 매출 등 다른 비즈니스 지표와 함께 쿼리해 지원이 수익에 미치는 영향을 종합적으로 파악할 수 있습니다.

주요 기능

• 자동 데이터 내보내기. Maven은 대화 기록, 해결 상태, 상호작용 메타데이터를 BigQuery 또는 Google Cloud Storage로 지속적으로 내보냅니다. 수동 추출이나 CSV 다운로드가 필요 없습니다.
• 구조화된 대화 데이터. 모든 대화는 타임스탬프, 채널, 주제, 해결 경로, 상담원 조치, 고객 만족도 신호 등 쿼리 가능한 필드로 분류됩니다. 이 구조 덕분에 Looker, Data Studio 등 BigQuery에 연결된 모든 BI 도구에서 손쉽게 대시보드를 구축할 수 있습니다.
• 시스템 간 통합 분석. Maven의 지원 데이터를 웨어하우스에 있는 제품 사용, 결제, CRM 데이터와 결합하세요. 어떤 고객 세그먼트에서 티켓이 가장 많이 발생하는지, 어떤 이슈가 이탈과 연관되는지, 지식 그래프의 어느 부분이 부족한지 파악할 수 있습니다.
• 컴플라이언스 대응 아키텍처. 데이터 내보내기는 SOC 2 Type II, HIPAA, PCI-DSS Level 1을 포함한 Maven의 엔터프라이즈 보안 기준을 따릅니다. 민감한 필드는 웨어하우스에 도달하기 전에 마스킹하거나 제외할 수 있습니다.
• 과거 데이터 백필. BigQuery를 연결하면 Maven이 과거 대화 데이터를 백필할 수 있어, 연동 첫날부터가 아니라 완전한 데이터셋으로 분석을 시작할 수 있습니다.

작동 방식

1. 연결. Google Cloud 프로젝트와 BigQuery 데이터셋을 Maven AGI에 연결합니다. Maven이 권한을 검증하고 필요한 테이블 스키마를 자동으로 생성합니다.
2. 설정. 내보낼 데이터 필드를 선택하고, 갱신 주기를 설정하고, 민감한 정보에 대한 필드 단위 마스킹 규칙을 정의합니다.
3. 분석. 대화 데이터가 설정한 일정에 따라 BigQuery로 전송됩니다. 데이터를 직접 쿼리하거나, BI 도구를 연결하거나, 예측형 지원 분석을 위한 ML 파이프라인에 활용하세요.

주요 활용 사례

• 해결률, 평균 처리 시간, 고객 만족도 추이를 시간에 따라 추적하는 경영진용 대시보드를 구축합니다.
• 지원 대화 데이터를 제품 사용 지표와 결합해 지원 문의를 가장 많이 유발하는 기능을 파악합니다.
• 코호트 분석을 통해 AI가 해결한 티켓과 상담원이 해결한 티켓이 고객 유지율과 만족도에 미치는 영향을 비교합니다.
• 대화 데이터를 머신러닝 모델에 제공해 티켓량을 예측하고, 이탈 위험 계정을 식별하거나, 지식 베이스 개선 사항을 추천합니다.
• 구조화된 상호작용 기록을 거버넌스가 적용된 데이터 웨어하우스에 저장해 컴플라이언스 감사 추적을 마련합니다.

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