Zendesk AI 에이전트 시작하기

얼마 전, 저는 Zendesk를 중심으로 일하는 중견 이커머스 팀과 함께 일한 적이 있습니다. 각 티켓에는 사연이 있었죠 — 지연된 주문에 화가 난 고객의 전화부터 청구 정보 변경 요청까지 다양했습니다.

이 팀은 Zendesk에서 깔끔하고 효율적인 워크플로우를 유지하며 성과를 냈습니다. 지원 담당자들도 문제 해결에 진심이었지만, 티켓 대기열은 계속 늘어났죠.

문제의 핵심은 전체 티켓의 약 60%가 단 다섯 가지 반복적인 질문이었다는 점입니다.

바로 그때 변화가 시작됐습니다. Zendesk에 AI 에이전트 구축을 직접 적용해, 반복되는 문의를 자동화하면서도 기존 지원 흐름에는 영향을 주지 않았습니다.

일주일 만에 미처리 티켓이 줄기 시작했습니다. 새롭게 도입한 Zendesk AI 에이전트가 반복 티켓을 처리하면서, 실제로 담당자가 필요한 복잡한 문의에 집중할 수 있게 됐죠.

Zendesk AI 에이전트란?

Zendesk AI 에이전트는 대형 언어 모델(LLM) 기반의 고급 봇으로, 고객 서비스 업무(FAQ 답변, 환불 처리 등)를 지원합니다.

이 AI 에이전트는 Zendesk 내에서 직접 만들거나, Botpress나 Tidio 같은 플랫폼에서 연동할 수 있습니다. 팀의 구축 및 관리 방식에 따라 선택할 수 있죠.

이들은 Zendesk 환경 내에서 고객 데이터와 회사 문서와 함께 작동하며, 다양한 채널과 언어에서 티켓을 해결하도록 설계되어 있습니다.

Zendesk AI 에이전트 사용의 주요 이점

티켓에 즉시 응답

Botpress 기반의 맞춤형 건강 코칭 솔루션 Able은 AI 에이전트를 활용해 고객 티켓의 65% 이상을 줄였습니다.

Able의 개발사인 RubyLabs에게 헬스 챗봇은 연간 5만 달러 이상의 비용 절감을 의미했습니다.

예전에는 지원팀에 연락하면 애매한 답변을 받고, 한 시간 넘게 대기 음악을 들으며 기다려야 했죠.

AI 에이전트는 과거 티켓을 참고해 즉시 답변을 제공함으로써, 긴 대기 시간을 빠른 해결로 바꿔줍니다.

수동 분류 및 라우팅 감소

Zendesk에서 티켓이 처리되는 과정을 따라가 볼까요?

1. 고객이 문의를 남깁니다
2. 누군가 티켓을 확인하고 태그를 답니다
3. 누군가 티켓을 담당자에게 할당합니다
4. 담당자가 티켓을 파악하고, 해결 방안을 확인하려고 3명에게 문의합니다

이 모든 과정이 도움이 되는 메시지가 한 번이라도 전송되기 전에 일어납니다.

Zendesk에 따르면 이런 수동 할당은 티켓당 30~60초를 소모하며, 대기열이 많을수록 그 시간은 빠르게 누적됩니다.

AI 에이전트는 이 모든 과정을 단축할 수 있습니다. 과거에 누가 유사한 문제를 처리했는지, 어떤 도구가 사용됐는지 파악해 티켓을 자동으로 적합한 담당자에게 전달합니다.

아직 그런 데이터가 없나요? 괜찮습니다 — 대화가 쌓일수록 데이터도 생성됩니다.

반복 문의 자동 처리

티켓이 라우팅된 후에도 다음 장애물은 늘 같습니다: 매일 반복되는 너무 단순한 질문들입니다.

처리하기 쉽지만, 금세 쌓입니다. 최고의 담당자도 결국 복사-붙여넣기만 반복하게 되죠.

Zendesk AI 에이전트는 사람이 메시지를 읽기도 전에 이런 문의를 해결해, 실제 문제 해결에 집중할 수 있게 해줍니다.

추가 투자 없이 다양한 채널로 확장

플랫폼, 진입 경로, 사용자 유형이 다양해질수록 티켓 양도 늘어납니다.

Zendesk AI 에이전트는 여러 채널에 배포해도 중앙화된 논리로 작동합니다.

WhatsApp 챗봇에 맞춘 간단한 버전이 필요하신가요? React 챗봇용으로 더 풍부한 버전이 필요하신가요? 문제 없습니다. 노력을 반복하지 않고도 다양한 버전을 만들 수 있습니다.

Zendesk AI 에이전트는 어떻게 작동하나요?

고객이 티켓을 제출하면, Zendesk AI 에이전트가 이를 받아 분석을 시작합니다. 메시지를 분석해 사용자의 요구와 최적의 처리 방법을 파악하죠.

여기에는 문장 표현, 과거 티켓, 고객 데이터, 태그 등이 모두 활용됩니다. 에이전트는 직접 답변할지, 담당자를 연결할지, 액션을 트리거할지 결정합니다.

유용한 답변을 생성하기 위해, 에이전트는 신뢰할 수 있는 소스(도움말 센터, 과거 대화, 내부 문서, 제품 데이터베이스 등)에서 정보를 가져옵니다 — 이를 검색 기반 생성(RAG)이라고 합니다.

단순 답변 이상의 처리가 필요할 경우, Shopify를 통한 환불 처리나 Hubspot CRM 챗봇을 통한 고객 정보 업데이트 등 외부 워크플로우도 실행할 수 있습니다.

1. 들어오는 티켓 분류 및 태그 지정

Zendesk AI 에이전트는 예약 챗봇이든 리드 생성 챗봇이든, 티켓 처리 흐름에 바로 연결됩니다.

새로운 요청을 스캔해 목적(예: 결제, 배송 등)을 파악하고, 자동으로 해당 태그를 적용합니다.

2. 내부 지식 소스에서 답변 검색

요청이 분류되면, 에이전트는 도움말 센터에서 답을 찾기 시작합니다.

Zendesk 콘텐츠나 연결된 소스에서 문의와 가장 관련 있는 정보를 찾아, 문자로 고객에게 전달할 수 있습니다.

더 복잡한 질문의 경우, AI Zendesk 에이전트가 상황과 사용자 정보를 포함한 요약을 작성해, 담당자가 몇 번의 클릭만으로 대화를 이어갈 수 있게 합니다.

3. 요청에 따라 에이전트가 직접 액션 수행

일부 티켓은 실제로 환불 처리나 주문 업데이트 등 구체적인 작업을 요청합니다.

이럴 때 Zendesk AI 에이전트는 단순 답변을 넘어, 연결된 시스템에서 직접 작업을 수행할 수 있습니다.

이것이 가능한 이유는 에이전트가 두 가지를 갖추고 있기 때문입니다:

• 제품과 워크플로우가 어떻게 작동하는지에 대한 명확한 이해(예: 환불 처리 방식)
  
  
• 언제, 어떻게 액션을 트리거할지 설명하는 규칙 또는 조건 세트

이 조건이 충족되면, 에이전트는 Stripe나 Calendly 같은 도구와 통신할 메시지나 코드를 생성해 작업을 자동으로 완료합니다.

Zendesk AI 에이전트 구축을 위한 5대 플랫폼

Zendesk가 자체적으로 AI 에이전트 기능을 제공하긴 하지만, 이는 시작점에 불과합니다.

지원 자동화(지능적 티켓 라우팅, 도구 간 액션 트리거 등)에 진지하게 접근하려면, 구축 시 더 많은 유연성이 필요합니다.

어떤 제어 수준을 원하느냐에 따라 Zendesk 내외부에서 사용할 수 있는 주요 AI 에이전트 프레임워크 5가지를 살펴보겠습니다.

1. Botpress

추천 대상: 유연한 워크플로우, API 액션, 티켓 처리 방식에 대한 세밀한 제어가 가능한 맞춤형 Zendesk AI 에이전트를 원하는 사용자

강점: 여러 시스템을 아우르는 고도로 맞춤화된 워크플로우 구현 가능

Botpress는 다양한 커뮤니케이션 채널에서 작동하는 AI 에이전트 및 대화형 AI 시스템 구축 플랫폼입니다.

에이전트가 요청을 해석하고, 정보를 검색하며, 액션을 트리거하고, 필요시 에스컬레이션하는 방식까지 모두 직접 제어할 수 있습니다.

Botpress로 구축된 에이전트는 Zendesk에 직접 통합할 수 있지만, 이에 국한되지 않습니다. 내부 도구, Notion, Google Drive, 맞춤형 데이터베이스 등 다양한 소스의 지식에 접근할 수 있습니다.

대부분의 노코드 툴과 달리, Botpress는 팀이 에이전트의 논리, 메모리, 예외 처리, API 상호작용을 단계별로 세밀하게 정의할 수 있게 해줍니다.

내장된 휴먼 인 더 루프 (HITL) 시스템을 통해 에이전트가 해결되지 않은 이슈를 맥락과 함께 사람에게 이관할 수 있어, 잘못된 답변이나 추측을 줄여줍니다.

Zendesk AI 에이전트를 위한 주요 기능:

• 여러 헬프데스크의 티켓을 한 곳에서 라우팅 및 관리
• Zendesk 연동으로 헬프데스크 지식에 직접 연결하고 티켓을 관리
• 내장된 휴먼 인 더 루프 이관 기능
• 도구 호출 간에도 메모리와 맥락을 지원하는 시각적 플로우 빌더
• Slack, 웹, WhatsApp 또는 자체 도구 내에 배포 가능

가격:

• 무료 플랜: 월 $0, AI 사용 $5 포함
• Plus: 월 $89 — 실시간 상담 연결 및 플로우 테스트 추가
• Team: 월 $495 — SSO, 협업, 접근 제어 포함
• Enterprise: 대규모 및 규정 준수를 위한 맞춤 가격

2. Zendesk

추천 대상: 이미 Zendesk를 적극적으로 사용하는 팀으로, 최소한의 작업으로 AI 답변 및 라우팅을 원하는 경우

강점: Zendesk 티켓 시스템, 헬프센터, 매크로, 워크플로우와 즉시 연동됨

Zendesk는 클라우드 기반 고객 서비스 플랫폼으로, 기업이 고객 응대와 지원을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

Zendesk의 기본 AI 에이전트 기능은 기존 티켓 처리 워크플로우에 자연스럽게 통합되도록 설계되었습니다.

티켓 분류와 태깅에 강점을 보이며, 별도의 설정 없이도 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

에이전트는 헬프센터 콘텐츠에 크게 의존하므로, 문서가 잘 정리되어 있다면 답변도 명확하고 브랜드에 맞게 제공됩니다.

하지만 모든 것이 Zendesk 내에서만 이루어지기 때문에, 커스터마이즈에는 한계가 있습니다. 플랫폼 외부에서 동작을 쉽게 트리거하거나, 대화 중간에 에이전트의 행동을 유연하게 바꾸기는 어렵습니다.

Zendesk AI 에이전트를 위한 주요 기능:

• 메시지 의도 기반 자동 태깅 및 분류
• 헬프센터 콘텐츠를 활용한 추천 답변
• 내장 자동화 및 라우팅 플로우

단점:

• 유연성 제한 — Zendesk에서 제공하는 범위를 넘어 외부 시스템 연동이나 논리 확장이 어려움
• 내부 문서 품질에 따라 성능이 크게 좌우됨

가격:

• Suite Team: 월 $55 — 기본 티켓 관리 및 입문용 AI 답변 포함
• Suite Growth: 월 $89 — 자동화 도구 및 더 많은 AI 용량 추가
• Suite Professional: 월 $165 — 고급 AI 기능(분류, 추천 등) 포함
• Enterprise: 맞춤형 가격

3. Eesel

추천 대상: 티켓 시스템 자체를 없애고, 더 가볍고 AI 중심의 지원 경험을 원하는 팀

강점: 흩어진 지식 소스를 하나의 검색 계층으로 연결해, 에이전트가 Zendesk 내에서 수동 태깅이나 플로우 없이도 정확한 답변을 찾을 수 있도록 지원

Eesel은 Notion, Google Drive, Confluence 등 다양한 도구의 내부 지식 접근을 자동화하는 AI 에이전트 빌더입니다.

엄격한 플로우에 의존하지 않고, 복잡하고 흩어진 문서에서도 정확한 FAQ 챗봇을 만들 수 있도록 돕는 데 중점을 둡니다.

답변이 충분하지 않으면 사용자가 사람의 도움을 요청할 수 있고, 해당 대화는 내부 채널로 전달됩니다.

에이전트 대시보드나 인박스가 없습니다. Eesel은 티켓 자체를 없애는 빠르고 간편한 서비스를 지향합니다.

Zendesk AI 에이전트를 위한 주요 기능:

• Notion, Google Docs, Slack 등 내부 소스에서 정보를 가져오는 AI 에이전트
• 사용자 평가를 바탕으로 에이전트를 학습시키는 피드백 루프
• 속도 중시, 티켓 관리 부담 없음

단점:

• 복잡한 티켓 라우팅이나 다팀 SLA에는 적합하지 않음
• 티켓 필드나 구조화된 리포팅 등 Zendesk 워크플로우에 의존한다면, 전환 시 초기화처럼 느껴질 수 있음

가격:

• Starter: 월 $49 — 1개 봇, 200회 상호작용, 핵심 기능
• Team: 월 $299 — 3개 봇, 1,500회 상호작용, Slack 및 헬프데스크 연동
• Business: 월 $639 — 무제한 봇, 3,000회 상호작용, API 액션 및 고급 학습
• Custom: 맞춤형 가격 — 온프레미스 호스팅, 맞춤 SLA 등 엔터프라이즈 기능 제공

4. Tidio

추천 대상: 간단한 문의를 빠르게 처리할 수 있는 가볍고 노코드 Zendesk 호환 챗봇을 찾는 팀

강점: 최소한의 설정만으로 빠르게 시작 가능

Tidio는 Zendesk와의 빠른 연동이 필요한 소규모 팀을 위한 플러그앤플레이 지원 자동화 플랫폼입니다.

Tidio는 AI를 도입하고 싶지만, 워크플로우를 처음부터 구축하고 싶지 않은 지원팀을 위해 설계되었습니다.

이 플랫폼은 Lyro라는 에이전트를 제공하며, FAQ 형태의 콘텐츠에서 정보를 가져와 웹사이트나 위젯이 삽입된 곳에서 고객에게 채팅으로 답변합니다.

코드를 전혀 건드리지 않고도 Tidio를 설정할 수 있습니다. 정적인 봇보다 똑똑하면서도, 학습 데이터나 복잡한 트리거 관리를 원하지 않는 팀을 위한 솔루션입니다.

Tidio는 Zendesk 연동을 지원하지만, 에이전트 논리는 여전히 Tidio 내에서 작동합니다. Zendesk와 느슨하게 연결된 팀에 더 적합합니다.

Zendesk AI 에이전트를 위한 주요 기능:

• FAQ 콘텐츠나 도움말 문서로 학습된 Lyro AI 에이전트
• 실시간 채팅으로 전환 가능한 웹 챗 위젯
• Zendesk와 손쉽게 연동해 티켓 전달 가능
• FAQ, 주문 추적, 상태 확인용 사전 구축 자동화

단점:

• 에이전트 논리가 Zendesk 워크플로우와 깊게 연동되지는 않음
• 1차 문의 차단에 적합하며, 전체 지원 자동화에는 한계가 있음

가격:

• Starter: 월 $49 — 1개 봇, 200회 상호작용, 핵심 기능
• Team: 월 $299 — 3개 봇, 1,500회 상호작용, Slack 및 헬프데스크 연동
• Business: 월 $639 — 무제한 봇, 3,000회 상호작용, API 액션 및 고급 학습
• Custom: 맞춤형 가격 — 온프레미스 호스팅, 맞춤 SLA 등 엔터프라이즈 기능 제공

5. Intercom

추천 대상: Zendesk를 운영의 중심으로 두면서, 세련된 AI 기반 프론트 레이어를 원하는 팀

강점: AI, 타겟팅, UX를 한 곳에서 결합

Intercom은 라이브 채팅과 AI 기반 지원을 하나의 인터페이스로 제공하는 고객 메시징 플랫폼입니다.

Intercom은 AI 기능을 지속적으로 강화해왔으며, 이제 Fin을 통해 고객 서비스에 특화된 기능을 제공합니다.

Fin은 헬프센터, 맞춤 문서, 과거 대화 기록까지 활용해 깔끔하고 브랜드에 맞는 답변을 생성합니다.

차별점은 Intercom의 전체 플랫폼과 긴밀하게 연결된 점입니다. 언제 노출할지, 누가 볼지, 사용자 유형에 따라 어떤 예외 처리를 할지 세밀하게 제어할 수 있습니다.

Zendesk AI 에이전트를 위한 주요 기능:

• 사용자 데이터나 앱 내 행동 기반 맞춤 트리거
• Zendesk와의 원활한 연동으로 이관 및 기록 가능

단점:

• Zendesk가 이행을 담당하는 경우 두 시스템을 모두 관리해야 함
• Intercom 내에서 티켓 단위의 가시성이나 감사 기능이 꼭 필요하다면 적합하지 않음

가격:

• Essential: 좌석당 월 $29 — 라이브 채팅, 공유 인박스, 헬프센터, 기본 Fin AI 포함
• Advanced: 좌석당 월 $85 — 워크플로우, 연동, 고급 인박스 기능 추가
• Expert: 좌석당 월 $132 — SSO, SLA, 맞춤 역할, 고급 제어 포함
• Fin AI: 해결 건당 $0.99 — AI가 처리한 채팅에 대한 사용량 기반 과금

Zendesk AI 에이전트를 활용한 고객 지원 구축 방법

주요 도구들을 살펴봤으니, 이제 처음부터 끝까지 완전한 Zendesk AI 에이전트를 만드는 과정을 안내하겠습니다.

이 튜토리얼에서는 Botpress를 사용하지만, 맞춤 논리, 검색, API 액션을 지원하는 플랫폼이라면 전반적으로 동일한 절차가 적용됩니다.

이 가이드는 지식 소스 설정부터 Zendesk 에이전트를 다양한 채널에 연결하는 기본 과정을 다룹니다.

1단계: Zendesk 연동 및 HITL 플러그인 설치

가장 먼저 해야 할 일은 Botpress에서 새 프로젝트를 만들고 Zendesk 연동을 설치하는 것입니다.

에이전트가 필요할 때 사람에게 이관하도록 하려면 휴먼 인 더 루프(HITL) 플러그인도 추가하세요.

2단계: Zendesk를 AI 에이전트 플랫폼에 연결

연동 설치가 완료되면, Zendesk 관리 센터로 이동해 API 토큰을 생성하세요:

• 설정에서 API 활성화
• 토큰 접근 허용
• API 토큰 복사

Botpress에서 Zendesk 연동 설정으로 이동하세요. Zendesk 로그인을 입력할 때 이메일 뒤에 /token을 붙여야 합니다. 이것이 Zendesk의 API 로그인 방식입니다.

예시:

사용자명: [email protected]/token
비밀번호: YOUR_API_TOKEN

이 기능은 Botpress 에이전트를 Zendesk에 연결하여 티켓 생성, 태그 지정, 에이전트 할당, 데이터 조회 등 다양한 권한을 부여합니다.

3단계: 지식 베이스 추가

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이제 에이전트가 Zendesk와 소통할 수 있게 되었으니, 실제 답변을 할 수 있도록 말할 무언가가 필요합니다. 즉, 이미 보유한 문서, 정책, 사용 가이드 등 실제 답변 자료에 접근할 수 있도록 해야 합니다.

Botpress Studio에서 Knowledge Base 탭으로 이동해 콘텐츠를 추가하세요. 다음과 같은 방법이 있습니다:

• “Sync Knowledge Base With Bot” 설정을 켜서 Zendesk 헬프 센터 문서 동기화
• PDF, 마크다운 파일, Notion 페이지, Google Docs, 공개 URL 등 직접 소스 추가

연결이 완료되면 Botpress가 자동으로 콘텐츠를 가져와 질문에 답변하는 데 사용합니다.

4단계: 티켓 처리 워크플로우 구축

이 통합에는 Zendesk 전용으로 미리 만들어진 액션 및 트리거 카드가 포함되어 있으며, 노드에서 “카드 추가”를 클릭해 사용할 수 있습니다.

티켓 생성, 에이전트 할당, 헬프 센터 동기화 등 다양한 작업을 할 수 있습니다. 이 카드를 원하는 플로우에 추가하고 실행 시점과 방식을 자유롭게 설정할 수 있습니다.

사용자가 도움을 요청할 때 어떤 일이 일어나야 할지 먼저 결정하세요 — 예를 들어 새 티켓을 만들거나, 태그를 추가하거나, 특정 팀에 전달할 수 있습니다. 그런 다음 조건을 추가하세요: 언제 사람을 투입할지, 언제 AI를 중단할지, 언제 Zendesk 지식 베이스를 업데이트할지 등.

5단계: 대화 채널에 배포

Zendesk 에이전트의 플로우(답변, 라우팅, 예외 처리 등)가 완성되면, 웹챗, WhatsApp, Slack, Messenger 등 사용자가 접근하는 다양한 채널에 배포할 수 있습니다.

로직은 동일하게 유지됩니다. 채팅 인터페이스만 플랫폼에 맞게 바뀝니다. 즉, 각 채널마다 플로우를 새로 만들 필요 없이 하나의 에이전트로 모두 처리할 수 있습니다.

여러 채널에 에이전트를 배포하려면 프로젝트의 Channels 탭에서 원하는 채널을 연결하세요.

내장 에뮬레이터로 로컬 테스트 후, 준비가 되면 실제 환경에 배포할 수 있습니다.

Zendesk AI 에이전트 시작하기

지원 요청은 한 번에 몰려오는 것이 아니라, 반복적인 티켓, 수동 분류, 비슷한 요청들이 쌓이면서 점점 복잡해집니다.

Botpress를 사용하면 실제 지원 프로세스에 맞춰 티켓 태그 지정, 라우팅, 답변, 액션 실행까지 자동화된 에이전트를 만들 수 있습니다.

로직은 Zendesk 내에서 실행되지만, 동작 방식, 참조하는 지식, 사람에게 넘기는 시점까지 모두 직접 제어할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

자주 묻는 질문

Zendesk AI 에이전트 구축에 얼마나 많은 기술 지식이 필요한가요?

Botpress나 Tidio와 같은 노코드 플랫폼을 사용하면 개발자 기술 없이도 Zendesk AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 하지만 외부 시스템과의 API 연동 등 복잡한 워크플로우를 만들려면 API와 데이터 구조에 대한 기술적 이해가 필요합니다.

Zendesk AI 에이전트가 민감한 고객 데이터를 안전하게 처리할 수 있나요?

네, Zendesk AI 에이전트는 올바르게 설정하면 안전하게 민감한 데이터를 처리할 수 있습니다. 보안 API, 엄격한 접근 제어, SOC 2, GDPR, HIPAA 등 표준 준수를 통해 고객 정보를 안전하게 보호할 수 있습니다. 올바른 설정이 개인정보 보호의 핵심입니다.

Zendesk AI 에이전트가 티켓 처리 중 실수하면 어떻게 되나요?

Zendesk AI 에이전트가 고객 의도를 잘못 이해하거나 잘못된 답변을 하면, 사용자가 불편을 겪거나 해결이 지연될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 워크플로우에서 대화를 자동으로 사람 에이전트에게 이관할 수 있으며, 로그와 분석 기능을 통해 오류를 파악하고 개선할 수 있습니다.

Stripe, Shopify 등 외부 도구를 Zendesk와 연동할 때 추가 비용이 발생하나요?

네, Stripe나 Shopify 같은 도구를 Zendesk AI 에이전트와 연동하면 추가 비용이 발생할 수 있습니다. Zendesk는 고급 연동을 위해 상위 요금제가 필요할 수 있고, Stripe나 Shopify도 API 사용량, 프리미엄 기능, 높은 API 호출량에 따라 요금을 부과할 수 있습니다.

Zendesk와 연결된 AI 에이전트는 여러 언어의 대화를 어떻게 처리하나요?

타사 플랫폼에서 구축된 AI 에이전트는 Zendesk를 지식 베이스로 연결해 고급 언어 모델과 맞춤 플로우를 활용하여 다양한 언어의 대화를 더 정확하고 효과적으로 처리할 수 있습니다. Zendesk 자체에도 내장 번역 기능이 있지만, 복잡한 대화나 희귀 언어의 경우 한계가 있을 수 있습니다.