글로벌 고객 지원 수준 향상: 티켓 관리 시스템에서 Python의 강력한 기능

오늘날 상호 연결된 세상에서 탁월한 고객 지원은 단순한 차별화 요소가 아닙니다. 이는 비즈니스 성공의 기본적인 기둥입니다. 글로벌 규모로 운영되는 조직은 다양한 언어 요구 사항 및 시간대 관리부터 방대한 양의 문의 처리까지 고유한 일련의 과제에 직면합니다. 이러한 요구 사항을 효율적으로 해결하려면 전담 팀 이상의 정교한 기술이 필요합니다. 티켓 관리 시스템(TMS)이 중요한 역할을 하는 곳이며, 점점 더 Python이 이러한 중요한 플랫폼을 구축, 사용자 지정 및 강화하는 데 가장 선호되는 언어로 부상하고 있습니다.

이 포괄적인 가이드에서는 Python의 다재다능함, 광범위한 생태계 및 강력한 기능이 고객 지원 환경을 어떻게 변화시켜 전 세계 기업이 운영을 간소화하고 에이전트 생산성을 향상하며 비교할 수 없는 서비스 경험을 제공할 수 있는지 자세히 설명합니다.

세계화된 세상에서 효율적인 고객 지원의 중요성

디지털 시대는 지리적 경계를 흐리게 하여 기업이 전 세계 거의 모든 곳에서 고객에게 다가갈 수 있게 했습니다. 이는 엄청난 기회를 제공하지만 고객 서비스의 복잡성도 증폭시킵니다. 도쿄의 고객은 베를린에서 개발되고 뉴욕에서 운영되는 팀에서 지원하는 제품과 상호 작용할 수 있습니다. 위치에 관계없이 기대치는 문제에 대한 원활하고 신속하며 효과적인 해결입니다.

수많은 과제를 고려해 보세요.

• 볼륨 및 속도: 문의 건수가 압도적일 수 있으며 종종 여러 채널을 통해 동시에 도착합니다.
• 다양한 인구 통계: 고객은 서로 다른 언어를 사용하고 다양한 문화적 기대를 가지며 다양한 통신 기본 설정을 사용합니다.
• 시간대 불일치: 대륙 전체에 걸쳐 24시간 연중무휴 지원을 제공하려면 신중한 리소스 할당 및 인계 프로세스가 필요합니다.
• 데이터 사일로: 고객 정보는 종종 분리된 시스템에 존재하므로 단편적인 보기와 지연된 해결이 발생합니다.
• 에스컬레이션 경로: 복잡한 문제는 물리적 위치에 관계없이 올바른 전문가에게 도달할 수 있는 명확하고 효율적인 경로가 필요합니다.

이러한 상호 작용을 관리하는 강력한 시스템이 없으면 기업은 불만을 품은 고객, 소진된 에이전트 및 궁극적으로 상당한 평판 및 재정적 손실의 위험을 감수합니다. 잘 구현된 TMS는 더 이상 사치가 아니라 전략적 필수품이며 고도로 효과적인 솔루션을 제공하는 데 있어 Python의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다.

티켓 관리 시스템(TMS) 이해

TMS란 무엇입니까?

핵심적으로 티켓 관리 시스템(헬프 데스크 시스템 또는 고객 지원 시스템이라고도 함)은 조직이 고객 문의, 문제 및 요청을 관리하고 추적하는 데 도움이 되도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션입니다. 모든 커뮤니케이션을 중앙 집중화하고 워크플로를 간소화하며 모든 고객 상호 작용이 기록, 우선 순위 지정 및 효율적으로 해결되도록 합니다.

TMS의 핵심 기능

최신 TMS는 글로벌 운영에 중요한 일련의 기능을 제공합니다.

• 티켓 생성 및 분류: 고객은 다양한 채널(이메일, 웹 양식, 채팅, 전화)을 통해 문제를 제출할 수 있으며 자동으로 티켓으로 변환됩니다. 이러한 티켓은 유형(예: 기술 문제, 청구 문의, 기능 요청), 긴급성 및 영향에 따라 분류됩니다.
• 라우팅 및 할당: 티켓은 사전 정의된 규칙, 에이전트 기술 세트, 언어 능숙도 또는 작업량을 기반으로 가장 적합한 에이전트 또는 팀으로 자동 라우팅됩니다.
• 추적 및 상태 업데이트: 에이전트와 고객은 제출부터 해결까지 티켓 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 상태(예: "새로 만들기", "열기", "보류 중", "해결됨", "닫힘")는 투명성을 제공합니다.
• 커뮤니케이션 관리: 티켓과 관련된 모든 커뮤니케이션(내부(에이전트 간 메모, 에스컬레이션) 및 외부(에이전트-고객 이메일, 회신))을 용이하게 합니다.
• 보고 및 분석: 응답 시간, 해결 시간, 에이전트 생산성, 일반적인 문제 유형 및 고객 만족도 지표(CSAT, NPS)를 포함한 지원 성과에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 지식 베이스 통합: 에이전트가 신속하게 답변을 찾고 고객이 사소한 문제를 독립적으로 해결할 수 있도록 셀프 서비스 포털 및 지식 베이스에 직접 연결합니다.
• 자동화 기능: 확인 전송, 티켓 라우팅, 이전 티켓 닫기 및 기한이 지난 티켓 에스컬레이션과 같은 반복적인 작업을 자동화합니다.

TMS 개발 및 사용자 정의에 Python이 이상적인 언어인 이유

웹 개발 및 데이터 과학에서 인공 지능에 이르기까지 다양한 산업에서 Python이 급격히 부상한 것은 우연이 아닙니다. 고유한 강점으로 인해 유연하고 강력하며 확장 가능한 TMS 솔루션을 구축하는 데 매우 적합합니다.

엔터프라이즈 컨텍스트에서 Python의 강점

• 가독성 및 단순성: Python의 깔끔한 구문은 개발 시간을 줄이고 코드를 유지 관리하기 쉽게 만듭니다. 이는 대규모로 진화하는 엔터프라이즈 시스템에 중요한 요소입니다. 즉, 반복 주기가 더 빠르고 장기 유지 관리 비용이 저렴하여 코드베이스에서 협업하는 글로벌 팀에 유용합니다.
• 광범위한 생태계 및 라이브러리: Python은 개발을 가속화하고 기능을 확장하는 비교할 수 없는 라이브러리 및 프레임워크 모음을 자랑합니다.
  • 웹 프레임워크: Django 및 Flask는 대부분의 TMS의 백본을 형성하는 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 기반을 제공합니다.
  • 데이터 처리: Pandas 및 NumPy와 같은 라이브러리는 고객 상호 작용에서 생성된 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 필수적이며 강력한 분석을 가능하게 합니다.
  • 머신 러닝(ML) 및 AI: Scikit-learn, TensorFlow 및 PyTorch는 효율성 및 개인화에 직접적인 영향을 미치는 지능형 라우팅, 감정 분석 및 예측 지원을 위한 기능을 제공합니다.
  • API 통합: 'requests' 라이브러리 및 기타 라이브러리를 사용하면 기존 CRM, ERP, 통신 플랫폼 및 외부 서비스와 쉽게 통합할 수 있으며 이는 전체적인 고객 보기에 매우 중요합니다.
• 확장성: Python 애플리케이션은 조직이 전 세계적으로 성장함에 따라 증가하는 로드를 처리하여 수직 및 수평으로 확장되도록 설계할 수 있습니다. Django와 같은 프레임워크는 트래픽이 많은 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.
• 플랫폼 간 호환성: Python 코드는 다양한 운영 체제(Windows, macOS, Linux)에서 원활하게 실행되므로 배포 유연성을 제공하고 글로벌 엔터프라이즈 전체의 다양한 기술 환경에 대한 접근성을 보장합니다.
• 통합 기능: Python의 유연성을 통해 데이터베이스 및 클라우드 플랫폼에서 레거시 시스템 및 최첨단 API에 이르기까지 사실상 다른 시스템 또는 서비스에 쉽게 연결할 수 있습니다. 이는 CRM, 영업 및 제품 사용 도구에서 데이터를 가져와 통합된 고객 보기를 만드는 데 가장 중요합니다.
• 커뮤니티 지원: 거대하고 활발한 글로벌 커뮤니티는 풍부한 리소스, 문서 및 오픈 소스 기여를 의미합니다. 이는 더 빠른 문제 해결과 미리 구축된 솔루션에 대한 액세스로 이어집니다.

최신 TMS를 위한 주요 Python 기반 기능

조직은 Python의 기능을 활용하여 기본 티켓 추적을 넘어 에이전트와 고객 경험을 모두 획기적으로 개선하는 지능형 기능을 TMS에 주입할 수 있습니다.

지능형 티켓 라우팅 및 우선 순위 지정

기존 규칙 기반 라우팅은 엄격할 수 있습니다. ML 기능을 갖춘 Python을 사용하면 동적이고 지능적인 라우팅이 가능합니다.

• ML 기반 분류: 자연어 처리(NLP) 모델은 티켓 설명, 제목 줄, 심지어 첨부된 파일까지 분석하여 티켓을 정확하게 분류하고 실제 의도를 식별하여 잘못 라우팅된 티켓 수를 줄일 수 있습니다.
• 감정 분석: Python 라이브러리는 고객 커뮤니케이션의 감정을 측정하여 고객 이탈을 방지하는 데 중요한 높은 우선 순위 또는 즉각적인 관심을 위해 부정적인 감정으로 티켓을 자동으로 플래그할 수 있습니다.
• 기술 기반 라우팅: 기본 분류 외에도 ML 모델은 특정 유형의 문제 해결에 가장 효과적인 에이전트 또는 팀을 학습하여 에이전트 전문 지식과 과거 성공률을 기반으로 티켓을 라우팅할 수 있습니다. 이는 전문적인 지역 또는 제품 지식을 갖춘 글로벌 팀에 특히 유용합니다.

반복 작업 자동화

자동화는 에이전트가 복잡하고 가치 있는 상호 작용에 집중할 수 있도록 하는 데 핵심입니다. Python은 이러한 자동화를 스크립팅하고 오케스트레이션하는 데 탁월합니다.

• 자동화된 응답: 지능형 시스템은 일반적인 쿼리에 대한 초기 응답을 제안하거나 전송하여 고객에게 즉각적인 피드백을 제공하고 에이전트 작업량을 줄일 수 있습니다.
• 상태 업데이트 및 알림: 티켓 상태를 자동으로 업데이트하고 보류 중인 작업에 대한 에이전트에게 알림을 보내거나 진행 상황에 대한 고객에게 알립니다.
• 에스컬레이션 워크플로: Python 스크립트는 서비스 수준 계약(SLA)을 모니터링하고 기한에 가까워지거나 너무 오랫동안 해결되지 않은 티켓을 자동으로 에스컬레이션하여 적시에 개입할 수 있습니다.
• 데이터 동기화: TMS와 CRM 또는 청구 플랫폼과 같은 다른 시스템 간에 고객 데이터 동기화를 자동화하여 모든 데이터 소스가 일관성을 유지하도록 합니다.

고급 분석 및 보고

Python의 데이터 과학 스택은 원시 티켓 데이터를 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스로 변환합니다.

• SLA 추적 및 성과 모니터링: 자세한 대시보드는 다른 지역 또는 에이전트 그룹 간에 첫 번째 응답 시간, 해결 시간 및 SLA 준수와 같은 중요한 지표를 추적할 수 있습니다.
• 에이전트 성과 분석: 포괄적인 데이터를 기반으로 최고의 성과를 내는 사람, 에이전트 교육 영역 및 리소스 할당 요구 사항을 식별합니다.
• 추세 분석 및 예측 통찰력: 과거 티켓 데이터를 분석하여 반복적인 문제를 식별하고 향후 지원 볼륨을 예측하고 잠재적인 제품 문제를 광범위해지기 전에 예측합니다.
• 고객 만족도 통찰력: 티켓 데이터를 CSAT/NPS 점수와 연관시켜 고객 만족 또는 불만족의 동인을 이해하여 표적 개선을 허용합니다.

원활한 API 통합

TMS는 고립되어 작동하지 않습니다. API 상호 작용에 대한 Python의 뛰어난 지원은 연결된 생태계를 용이하게 합니다.

• CRM 통합: 인기 있는 CRM(예: Salesforce, HubSpot)과 연결하여 구매 내역, 상호 작용 및 기본 설정을 포함하여 고객에 대한 완전한 360도 보기를 에이전트에게 제공합니다.
• ERP 및 청구 시스템: 엔터프라이즈 리소스 계획 또는 청구 시스템에 연결하여 결제 문제를 해결하거나 제품 관련 정보를 신속하게 제공합니다.
• 통신 플랫폼: TMS 내에서 통합된 통신을 위해 이메일 서비스, SMS 게이트웨이 및 인기 있는 채팅 애플리케이션(예: Slack, Microsoft Teams)과 통합합니다.
• 지식 베이스 및 문서화: 내부 또는 외부 지식 베이스에서 관련 기사를 자동으로 검색하고 검색하여 에이전트와 고객 모두 셀프 서비스에 도움이 됩니다.

다국어 지원 및 자연어 처리(NLP)

전 세계 고객에게는 언어 지원이 가장 중요합니다. Python은 NLP 및 기계 번역의 최전선에 있습니다.

• 자동 번역: 번역 API(예: Google 번역, DeepL)와 통합하여 수신 티켓을 에이전트가 선호하는 언어로 자동 번역하고 응답을 다시 고객의 모국어로 번역합니다.
• 언어 감지: 언어별 지원 팀으로 라우팅하거나 적절한 번역 서비스를 활성화하는 데 도움이 되도록 수신 티켓의 언어를 자동으로 감지합니다.
• 교차 언어 감정 분석: 다양한 언어에서 감정 분석 기술을 적용하여 전 세계적으로 고객 감정을 일관되게 측정합니다.

챗봇 및 가상 비서

Python은 정교한 챗봇 및 가상 비서를 개발하는 데 가장 적합한 언어입니다.

• 최전선 지원: 챗봇은 일반적인 문의의 상당 부분을 처리하여 즉각적인 답변을 제공하고 사람 에이전트의 부담을 줄일 수 있습니다.
• FAQ 처리: 질문에 따라 관련 지식 베이스 기사로 고객을 안내하여 셀프 서비스 비율을 개선합니다.
• 티켓 자격: 에이전트가 필요한 모든 컨텍스트를 갖도록 사람 에이전트에게 전달하기 전에 고객으로부터 필수 정보를 수집합니다.
• 사전 참여: 봇은 웹사이트 또는 애플리케이션에서 고객 행동을 기반으로 대화를 시작하여 문제가 공식적으로 보고되기 전에 도움을 제공할 수 있습니다.

Python 기반 TMS 구축: 주요 고려 사항

Python으로 TMS를 개발하거나 사용자 지정하려면 몇 가지 전략적 결정과 모범 사례가 필요합니다.

올바른 프레임워크 선택

Python 웹 프레임워크 간의 선택은 주로 프로젝트 범위와 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.

• Django: 종종 "배터리 포함"이라고 하는 Django는 강력한 ORM, 인증 및 기본 제공 관리 인터페이스가 필요한 복잡하고 기능이 풍부한 애플리케이션에 적합합니다. 포괄적인 엔터프라이즈 TMS에 적합합니다.
• Flask: 경량 마이크로 프레임워크인 Flask는 더 많은 유연성과 적은 상용구 코드를 제공합니다. 더 작은 애플리케이션, API 또는 개발자가 구성 요소를 선택하고 선택하려는 경우에 이상적입니다. 또한 사용자 지정 구성 요소가 신중하게 통합된 경우 강력한 TMS에 전원을 공급할 수도 있습니다.

데이터베이스 선택

데이터베이스 선택은 성능과 데이터 무결성에 매우 중요합니다.

• PostgreSQL: 강력하고 개방형 관계형 데이터베이스로 강력성, 확장성 및 고급 기능으로 유명하여 복잡한 데이터 관계를 처리하는 엔터프라이즈 수준 TMS에 강력한 선택입니다.
• MySQL: 또 다른 인기 있는 개방형 관계형 데이터베이스로 널리 사용되고 잘 지원되며 많은 TMS 구현에 적합합니다.
• MongoDB: NoSQL 문서 데이터베이스인 MongoDB는 구조화되지 않은 데이터 또는 반구조화된 데이터에 대한 유연성을 제공하며, 이는 다양한 고객 상호 작용 로그 또는 동적 티켓 메타데이터를 저장하는 데 유용할 수 있습니다.

API 설계 및 통합 전략

잘 정의된 API 전략은 다른 비즈니스 시스템과의 원활한 통합에 필수적입니다. 웹 개발 프레임워크에서 Python의 강점은 RESTful API 생성을 용이하게 하여 TMS가 고객 데이터를 위한 중앙 허브 역할을 할 수 있도록 합니다.

보안 모범 사례

민감한 고객 데이터를 처리하려면 엄격한 보안 조치가 필요합니다.

• 강력한 인증 및 권한 부여 메커니즘을 구현합니다.
• 전송 중 및 저장 시 데이터에 암호화를 사용합니다.
• 정기적인 보안 감사 및 취약성 평가.
• 글로벌 데이터 개인 정보 보호 규정(예: GDPR, CCPA) 준수.

확장성 및 성능 계획

미래 성장을 염두에 두고 TMS를 설계합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 수평 확장을 위한 아키텍처(예: 마이크로 서비스, 로드 밸런서 사용).
• 데이터베이스 쿼리 최적화 및 캐싱 메커니즘 활용.
• 계산 집약적인 작업에 비동기식 처리를 사용합니다.

사용자 인터페이스/사용자 경험(UI/UX)

Python은 백엔드에서 탁월하지만 훌륭한 TMS에는 직관적이고 효율적인 프런트엔드가 필요합니다. 최신 Python 웹 프레임워크는 React, Vue.js 또는 Angular와 같은 프런트엔드 기술과 잘 통합되어 개발자가 에이전트와 고객 모두를 위한 응답성이 뛰어나고 사용자 친화적인 인터페이스를 구축할 수 있습니다.

실제 애플리케이션 및 글로벌 영향

Python 기반 TMS 솔루션은 다양한 산업 및 글로벌 기업에서 실질적인 변화를 일으키고 있습니다.

전자 상거래

글로벌 전자 상거래 플랫폼의 경우 Python 기반 TMS는 여러 언어와 통화로 국제 주문 문의, 배송 문제, 반품 처리 및 제품 지원의 홍수를 효율적으로 처리할 수 있습니다. ML 기반 분류는 긴급한 배송 지연이 간단한 주문 상태 확인보다 우선 순위가 높도록 하여 고객 신뢰를 유지합니다.

SaaS 회사

글로벌 사용자 기반을 갖춘 Software-as-a-Service(SaaS) 제공업체는 기술 지원, 버그 보고, 기능 요청 및 온보딩 지원을 위해 정교한 TMS에 의존합니다. 제품 사용 분석과 통합하는 Python의 기능은 지원 에이전트가 사용자 여정에 대한 컨텍스트를 갖는 것을 의미하여 전 세계 사용자에게 더 개인화되고 효과적인 해결책을 제공합니다.

금융 서비스

규제가 심한 금융 부문에서는 보안과 규정 준수가 가장 중요합니다. Python의 강력한 프레임워크와 통합 기능을 통해 다양한 국제 데이터 보호 규정을 준수하면서 계정, 거래 및 투자와 관련된 민감한 고객 문의를 처리하는 안전한 TMS를 구축할 수 있습니다. 자동화된 사기 경고 및 보안 통신 채널을 통합할 수 있습니다.

의료

의료 제공업체, 특히 원격 의료를 제공하거나 환자 포털을 전 세계적으로 관리하는 의료 제공업체는 Python TMS를 활용하여 환자 문의, 예약 일정, 처방전 리필 및 일반 관리 작업을 관리하는 동시에 HIPAA 또는 GDPR과 같은 건강 데이터 규정을 엄격히 준수할 수 있습니다.

물류 및 공급망

글로벌 물류 회사는 국제 배송 추적, 통관 및 국경 간 배송 문제 해결과 관련된 복잡한 문제에 직면해 있습니다. Python 기반 TMS는 다양한 물류 API와 통합되어 실시간 업데이트를 제공하고 문제 해결을 자동화하며 운송업체에서 최종 고객에 이르기까지 광범위한 이해 관계자 네트워크를 관리할 수 있습니다.

Python의 적응성으로 과제 극복

TMS 구축에는 고유한 과제가 있지만 Python의 적응성은 강력한 솔루션을 제공합니다.

데이터 볼륨 및 복잡성

고객 지원은 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. Python의 데이터 과학 라이브러리(Pandas, NumPy)와 다양한 데이터베이스 시스템에 연결하는 기능은 대규모의 복잡한 데이터 세트의 효율적인 처리, 분석 및 저장소로 성능이 규모에 따라 저하되지 않도록 보장합니다.

통합 복잡성

최신 기업에는 새로운 클라우드 서비스와 함께 레거시 시스템이 있는 경우가 많습니다. Python의 풍부한 HTTP 클라이언트 라이브러리 생태계와 다양한 데이터 형식(JSON, XML)을 처리하는 유연성은 이기종 시스템을 통합하여 고객에 대한 통합된 보기를 만드는 데 매우 능숙합니다.

다양한 사용자 요구 및 사용자 지정

특히 다른 국가 또는 비즈니스 부서에서 동일하게 운영되는 조직은 없습니다. Python의 확장성은 심층적인 사용자 정의를 허용하여 특정 워크플로, 지역 요구 사항 및 브랜딩 지침에 정확하게 맞게 TMS를 조정하여 진정으로 글로벌하면서도 개인화된 경험을 보장합니다.

진화하는 기술 및 미래 보장

고객 지원 환경은 생성 AI와 같은 새로운 기술로 끊임없이 진화하고 있습니다. AI 및 머신 러닝 연구의 최전선에 있는 Python의 위치는 Python 기반 TMS가 본질적으로 미래 지향적임을 의미합니다. 조직은 최첨단 모델과 기능을 통합하여 지원 시스템을 최첨단 상태로 유지할 수 있습니다.

고객 지원에서 Python의 미래

고객 지원에서 Python의 여정은 아직 끝나지 않았습니다. AI와 머신 러닝이 계속 발전함에 따라 Python의 역할은 더욱 중요해질 것입니다.

향상된 AI/ML 통합

복잡하고 미묘한 고객 쿼리를 이해하고 잠재적인 문제를 사전에 식별하며 초개인화된 응답을 위해 더욱 정교한 NLP 모델을 기대하십시오. 생성 AI는 에이전트 응답 초안 작성 및 고객 직접 지원에 더 큰 역할을 할 것입니다.

예측 지원

문제가 발생하기 전에 고객 요구 사항을 예측하는 기능이 현실이 될 것입니다. Python 기반 시스템은 제품 사용 데이터, 과거 상호 작용 및 외부 요인을 분석하여 고객이 문제를 겪을 수 있는 시기를 예측하여 사전 예방적인 지원 및 지원을 제공합니다.

사전 문제 해결

고객이 문제를 보고하기를 기다리는 대신 TMS는 센서 데이터, IoT 입력 및 시스템 로그를 활용하여 문제를 자율적으로 식별 및 해결하거나 고객이 문제를 인식하기도 전에 지원 팀에 알립니다.

초개인화

AI는 현재 문제뿐만 아니라 고객의 기록, 기본 설정 및 심지어 감정 상태까지 이해하여 매우 개인화된 지원 경험을 제공하여 더욱 공감적이고 효과적인 상호 작용을 이끌어낼 수 있습니다.

지원용 증강 현실/가상 현실(AR/VR)

여전히 떠오르고 있지만 Python은 AR/VR 향상된 지원 도구의 백엔드 처리에 중요한 역할을 할 수 있어 에이전트가 고객 환경을 시각화하거나 특히 물리적 제품 및 기술 지원에 가치가 있는 몰입도가 높은 방식으로 복잡한 문제 해결 프로세스를 안내할 수 있습니다.

결론

고객 기대치가 그 어느 때보다 높고 경쟁이 치열한 세상에서 효과적인 고객 지원은 글로벌 비즈니스의 전략적 필수 요소입니다. 비교할 수 없는 다양성, 강력한 생태계 및 AI/ML 리더십을 갖춘 Python은 효율적이고 확장 가능할 뿐만 아니라 지능적이고 적응력이 뛰어난 티켓 관리 시스템을 구축하고 향상하기 위한 강력한 기반을 제공합니다.

Python을 활용함으로써 조직은 고객 문제에 단순히 대응하는 것을 넘어설 수 있습니다. 그들은 사전에 참여하고, 지능적으로 라우팅하고, 심층적으로 분석하고, 궁극적으로 충성도를 높이고 모든 대륙에서 지속 가능한 성장을 주도하는 지속적으로 뛰어난 경험을 제공할 수 있습니다. TMS를 위해 Python에 투자하려는 선택은 고객 관계의 미래에 대한 투자이며 지원 운영이 비즈니스 자체만큼 역동적이고 글로벌해지도록 보장합니다.