저희 고객은 클라우드 기술을 통해 비즈니스 혁신을 주도하며, APAC 및 동남아시아 전역의 기업들이 경쟁력을 강화할 수 있도록 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 주요 목표는 올인원 고객 서비스 도구를 최적화하는 것입니다. 이 도구는 Shopee, Lazada, TikTok과 같은 플랫폼에서 고객과의 연결을 가능하게 하며, Zendesk 및 Sunshine Conversation과 원활하게 통합되어 고객 상호작용을 효율적으로 관리합니다.
Savvycom의 AI 기반 추천 시스템으로 마켓플레이스 지원 혁신
사례 연구
Savvycom의 AI 기반 추천 시스템으로 마켓플레이스 지원 혁신
고객 알아보기
고객의
도전 과제
자원 품질 및 응답 시간
고객은 불충분한 자원으로 인해 문제를 겪었으며, 이는 고객 문의와 문제에 신속하게 대응하는 능력에 영향을 미쳤습니다. 이러한 질적 자원의 부족은 고객 지원 관리의 비효율성을 초래하고 높은 고객 만족도를 유지하는 데 제한을 주었습니다.
다양한 마켓플레이스에서의 복잡한 고객 상호작용
고객은 Shopee, Shopify, Lazada와 같은 여러 마켓플레이스에서 활동하고 있어 고객 상호작용이 점점 더 복잡해졌습니다. 각 플랫폼은 고유한 커뮤니케이션 도구와 고객 서비스 프로토콜을 갖추고 있어, 고객이 모든 채널에서 일관된 지원 경험을 제공하기가 어려웠습니다.
고객의
목표
추천 시스템 구축
상점 데이터를 활용하여 고객에게 맞춤형 제품 추천을 생성하는 모델을 개발합니다. 이 시스템은 Zendesk와 통합되어야 하며, Shopee, Shopify, Lazada와 같은 여러 마켓플레이스에서 앱으로 제공되어야 합니다.
마켓플레이스 커뮤니케이션을 Zendesk와 통합하기
저희의 전담
접근 방식
마켓플레이스 통합
- Python 애플리케이션: Savvycom은 각 마켓플레이스(Shopee, Shopify, Lazada)의 REST API를 활용하여 맞춤형 Python 애플리케이션을 개발했습니다. 이 애플리케이션은 상점 및 판매자 데이터를 MongoDB 데이터베이스와 동기화하여 주문 및 제품 정보를 포함합니다.
- 추천 시스템: Python과 TensorFlow를 사용하여 추천 애플리케이션을 개발했습니다. 이 애플리케이션은 동기화된 상점 데이터를 기반으로 모델을 학습시켜 각 고객에게 맞춤형 제품 추천을 생성합니다.
- REST API: Python과 FastAPI를 사용하여 추천 애플리케이션과의 상호작용을 위해 REST API를 설계했습니다. 이를 통해 모델 학습 및 제품 추천 조회를 가능하게 합니다.
데이터 관리
CRUD 작업: JavaScript와 NestJS를 사용하여 상점 데이터를 위한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업을 관리하는 전용 REST API가 개발되었습니다. 이 구현은 효율적인 데이터 관리와 쉬운 접근성을 보장합니다.
아마존 채팅 통합
- 이메일 기반 솔루션: 아마존에 채팅 API가 없기 때문에 Savvycom은 이메일 메시지를 채팅 대신 사용할 수 있는 맞춤형 솔루션을 만들었습니다. 이 과정에는 Dovecot 및 Postfix를 사용하여 메일 서버를 설정하고 구성하는 것이 포함되었습니다.
- 메일 서버 상호작용: Python과 FastAPI를 사용하여 메일 서버와 상호작용할 수 있는 REST API가 개발되어 상담원이 메시지를 읽고 응답할 수 있도록 했습니다.
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이러한 솔루션을 구현함으로써 우리는 고객의 문제를 효과적으로 해결하고 비즈니스 목표를 달성하며 전반적인 운영 효율성을 향상시켰습니다.
