30년 전, 서비스 데스크 연구소(SDI)가 탄생했습니다. SDI는 "비즈니스가 양질의 서비스를 제공하는 능력을 지속적으로 개선하는 것"을 사명으로 하는 IT 헬프 데스크 산업 그룹입니다. SDI의 30주년 기념일은 그리 화제를 모으지 않을 수 있지만, IT 서비스 데스크가 지속적인 기관이라는 것을 상기시키는 역할을 합니다. IT 서비스 데스크는 회사와 고객 사이의 주요 연락 지점으로 기능하며 성공적으로 이끌어야 할 기업 운영의 한 축을 나타냅니다. 그런데 성공이란 무엇인가요? 지켜봅시다.
IT 헬프 데스크의 핵심은 무엇인가요? 지식
SDI는 IT 서비스 데스크의 전문 기준을 설정하고 모범 사례를 옹호하는 것으로 국제적으로 인정받고 있습니다. 그의 주요 제품 중 하나는 포괄적인 설문 조사를 통해 IT 서비스 데스크 산업의 전반적인 상황을 측정하고 문제를 노출하며 새로운 트렌드를 탐구하는 연례 벤치마킹 보고서입니다. 최신 설문 조사에서 묻힌 질문은 "어떤 도구에 접근할 수 있습니까?"입니다. 기타 유용한 도구들 중에서, "지식 베이스"는 널리 보고되었으며, 70%의 응답자가 지식 관리 도구의 어떤 형태를 소유하고 있다고 답했습니다. 이는 전혀 놀라운 일이 아닙니다. IT 서비스 매니저들은 지식 베이스의 장점을 오랫동안 축하해왔습니다, 그 이점은 더 스마트한 직원에서 운영 비용 절감까지 다양합니다.
하지만 "지식"만으로 충분할까요?
서비스 데스크는 직원들에게 권한을 부여하고 비용을 절감하기 위해 지식 관리로 전환했지만, 많은 지식 시스템은 인적 또는 기술적 요인 때문에 부족합니다. 따라서, 중요한 성과 지표를 영향을 미치기 어렵게 만들 수 있습니다. 일부 관찰자들는 사람들이 그것이 요구하는 문화적 변화를 과소평가하기 때문에 지식 관리가 traction을 얻지 못할 수 있다고 지적합니다. 지식 추출 – 사실 사람들이 알고 있는 것을 포착하고 지속적으로 활용하는 것은 직관적으로 발생하지 않으며, 대신 서비스 인력은 특정 몇몇이 게시한 정적인, 쉬이 변하는 유물에 계속 의존하여 서비스 비효율성을 지속합니다. 한 SDI 저자는 콘텐츠의 관련성을 유지하는 것은 팀 스포츠여야 한다고 강조합니다. “지식 베이스는 시간이 지남에 따라 자연 발생적으로 성장하고 변합니다…[따라서] 서비스 데스크의 일상이 되게 하세요: 팀의 모든 사람이 서로 돕습니다.”
왼쪽으로의 이동: 지식 추출과 비용 요인이 만나는 곳
최근 몇 년 동안 등장한 보다 중요한 서비스 데스크 모토 중 하나는 “왼쪽으로 이동”입니다. 이는 고객에 최대한 가깝게 티켓 해결을 추진하는 조직적 행동 촉구입니다. 이를 관점에서 보면, 오른쪽으로 이동하는 것은 성과 지표와 기업 비용에 좋지 않으며, 이는 문제를 해결하기 위해 고임금 전문가들을 호출하길 요구합니다. 이것은 고객 지원 담당자(혹은 심지어 고객 본인)들이 해결할 수 있는 문제입니다. 전통적인 지식 관리가 왼쪽으로 이동하지 못하는 이유는 분류 단계가 문제의 미묘함을 감지하지 못하는 자의적인 대본과 FAQ에 고정되어 있기 때문입니다.
그렇다면 선두 전문가들은 상황을 왼쪽으로 계속 유지하기 위해 어떤 지식을 추출해야 할까요?
우선, 그들은 팀 전체에 의해 육성된 동적이고 잘 정리되고 검색 가능한 지식 라이브러리를 보유함으로써 보다 관련성 높은 솔루션을 발견하는 경향이 있습니다. 지식 베이스가 더 넓은 조직에 의해 지원되면, 고객 지원 담당자들은 전문가에게 에스컬레이션하지 않고도 자신이 필요한 답변을 찾을 수 있는 권한을 부여받습니다. 반대로, 올바른 지식이 존재하지 않는 경우, 주제 전문가를 쉽게 찾아 새로운 지식을 생성하고 라이브러리에 통합할 수 있습니다.
둘째로, 티켓 시스템에 AI 레이어를 추가함으로써, 키워드를 긁어와서 필요한 지식을 제공하기 위해 사용할 수 있습니다. 키워드는 문제 유형, 시스템 매개변수, 위치에서 생길 수 있으며, 반복 가능한 단서를 제공하고 기계 논리를 훈련시킬 수 있는 모든 것입니다. 1차 인력이 학습 시스템에 기반하여 맞춤형 콘텐츠를 제공받고, 첫 번째 호출 해결에 집중하며 문제를 에스컬레이션할 경향을 저항할 수 있습니다. 문제가 다음 단계로 에스컬레이션해야 하더라도, 비즈니스 AI 구성 요소는 주요 세부 정보를 기반으로 사건 우선 순위 지정 및 할당을 도울 수 있습니다.
효율화, 해고가 아닌
전체 왼쪽 이동 패러다임은 중요한 헬프 데스크 지표 중 하나인 총 소유 비용에 대해 말하고 있습니다. 이 지표는 지능형 티켓 분류 및 자신감 있는 에스컬레이션의 운영 예술을 나타냅니다. 왼쪽으로 이동하고 총 소유 비용을 줄이는 것은 의미가 없습니다; 집단 해고와 해고를 나타내지 않습니다. 그 목표는 서비스 데스크가 스스로를 폐업할 위험에 처하게 되도록 효율성을 과소화하는 것입니다. 비록 실제로 그런 일은 일어나지 않겠지만, 30년 된 SDI는 이렇게 말합니다: "정교한 지식 베이스가 있는 자기 도움과 자기 치유 옵션은 비싼 프리미엄 인간 지원 서비스의 필요성을 줄이기 위해 사용됩니다."
결국, 숙련된 전문가로 구성된 기관들이 이 산업을 앞으로 나아가게 하고 있다는 생각에 위안을 얻을 수 있습니다(비록 왼쪽으로는 아니더라도). 축하합니다, SDI. 당신의 통찰력과 옹호가 앞으로도 계속 이어지기를 바랍니다.
30년 전, 서비스 데스크 연구소(SDI)가 탄생했습니다. SDI는 "비즈니스가 양질의 서비스를 제공하는 능력을 지속적으로 개선하는 것"을 사명으로 하는 IT 헬프 데스크 산업 그룹입니다. SDI의 30주년 기념일은 그리 화제를 모으지 않을 수 있지만, IT 서비스 데스크가 지속적인 기관이라는 것을 상기시키는 역할을 합니다. IT 서비스 데스크는 회사와 고객 사이의 주요 연락 지점으로 기능하며 성공적으로 이끌어야 할 기업 운영의 한 축을 나타냅니다. 그런데 성공이란 무엇인가요? 지켜봅시다.
IT 헬프 데스크의 핵심은 무엇인가요? 지식
SDI는 IT 서비스 데스크의 전문 기준을 설정하고 모범 사례를 옹호하는 것으로 국제적으로 인정받고 있습니다. 그의 주요 제품 중 하나는 포괄적인 설문 조사를 통해 IT 서비스 데스크 산업의 전반적인 상황을 측정하고 문제를 노출하며 새로운 트렌드를 탐구하는 연례 벤치마킹 보고서입니다. 최신 설문 조사에서 묻힌 질문은 "어떤 도구에 접근할 수 있습니까?"입니다. 기타 유용한 도구들 중에서, "지식 베이스"는 널리 보고되었으며, 70%의 응답자가 지식 관리 도구의 어떤 형태를 소유하고 있다고 답했습니다. 이는 전혀 놀라운 일이 아닙니다. IT 서비스 매니저들은 지식 베이스의 장점을 오랫동안 축하해왔습니다, 그 이점은 더 스마트한 직원에서 운영 비용 절감까지 다양합니다.
하지만 "지식"만으로 충분할까요?
서비스 데스크는 직원들에게 권한을 부여하고 비용을 절감하기 위해 지식 관리로 전환했지만, 많은 지식 시스템은 인적 또는 기술적 요인 때문에 부족합니다. 따라서, 중요한 성과 지표를 영향을 미치기 어렵게 만들 수 있습니다. 일부 관찰자들는 사람들이 그것이 요구하는 문화적 변화를 과소평가하기 때문에 지식 관리가 traction을 얻지 못할 수 있다고 지적합니다. 지식 추출 – 사실 사람들이 알고 있는 것을 포착하고 지속적으로 활용하는 것은 직관적으로 발생하지 않으며, 대신 서비스 인력은 특정 몇몇이 게시한 정적인, 쉬이 변하는 유물에 계속 의존하여 서비스 비효율성을 지속합니다. 한 SDI 저자는 콘텐츠의 관련성을 유지하는 것은 팀 스포츠여야 한다고 강조합니다. “지식 베이스는 시간이 지남에 따라 자연 발생적으로 성장하고 변합니다…[따라서] 서비스 데스크의 일상이 되게 하세요: 팀의 모든 사람이 서로 돕습니다.”
왼쪽으로의 이동: 지식 추출과 비용 요인이 만나는 곳
최근 몇 년 동안 등장한 보다 중요한 서비스 데스크 모토 중 하나는 “왼쪽으로 이동”입니다. 이는 고객에 최대한 가깝게 티켓 해결을 추진하는 조직적 행동 촉구입니다. 이를 관점에서 보면, 오른쪽으로 이동하는 것은 성과 지표와 기업 비용에 좋지 않으며, 이는 문제를 해결하기 위해 고임금 전문가들을 호출하길 요구합니다. 이것은 고객 지원 담당자(혹은 심지어 고객 본인)들이 해결할 수 있는 문제입니다. 전통적인 지식 관리가 왼쪽으로 이동하지 못하는 이유는 분류 단계가 문제의 미묘함을 감지하지 못하는 자의적인 대본과 FAQ에 고정되어 있기 때문입니다.
그렇다면 선두 전문가들은 상황을 왼쪽으로 계속 유지하기 위해 어떤 지식을 추출해야 할까요?
우선, 그들은 팀 전체에 의해 육성된 동적이고 잘 정리되고 검색 가능한 지식 라이브러리를 보유함으로써 보다 관련성 높은 솔루션을 발견하는 경향이 있습니다. 지식 베이스가 더 넓은 조직에 의해 지원되면, 고객 지원 담당자들은 전문가에게 에스컬레이션하지 않고도 자신이 필요한 답변을 찾을 수 있는 권한을 부여받습니다. 반대로, 올바른 지식이 존재하지 않는 경우, 주제 전문가를 쉽게 찾아 새로운 지식을 생성하고 라이브러리에 통합할 수 있습니다.
둘째로, 티켓 시스템에 AI 레이어를 추가함으로써, 키워드를 긁어와서 필요한 지식을 제공하기 위해 사용할 수 있습니다. 키워드는 문제 유형, 시스템 매개변수, 위치에서 생길 수 있으며, 반복 가능한 단서를 제공하고 기계 논리를 훈련시킬 수 있는 모든 것입니다. 1차 인력이 학습 시스템에 기반하여 맞춤형 콘텐츠를 제공받고, 첫 번째 호출 해결에 집중하며 문제를 에스컬레이션할 경향을 저항할 수 있습니다. 문제가 다음 단계로 에스컬레이션해야 하더라도, 비즈니스 AI 구성 요소는 주요 세부 정보를 기반으로 사건 우선 순위 지정 및 할당을 도울 수 있습니다.
효율화, 해고가 아닌
전체 왼쪽 이동 패러다임은 중요한 헬프 데스크 지표 중 하나인 총 소유 비용에 대해 말하고 있습니다. 이 지표는 지능형 티켓 분류 및 자신감 있는 에스컬레이션의 운영 예술을 나타냅니다. 왼쪽으로 이동하고 총 소유 비용을 줄이는 것은 의미가 없습니다; 집단 해고와 해고를 나타내지 않습니다. 그 목표는 서비스 데스크가 스스로를 폐업할 위험에 처하게 되도록 효율성을 과소화하는 것입니다. 비록 실제로 그런 일은 일어나지 않겠지만, 30년 된 SDI는 이렇게 말합니다: "정교한 지식 베이스가 있는 자기 도움과 자기 치유 옵션은 비싼 프리미엄 인간 지원 서비스의 필요성을 줄이기 위해 사용됩니다."
결국, 숙련된 전문가로 구성된 기관들이 이 산업을 앞으로 나아가게 하고 있다는 생각에 위안을 얻을 수 있습니다(비록 왼쪽으로는 아니더라도). 축하합니다, SDI. 당신의 통찰력과 옹호가 앞으로도 계속 이어지기를 바랍니다.
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