신청·진행 현황 판매처별 신규 요청 + 진행(처리 중)
이 표 보는 법
| 판매처 | 취소 | 교환 | 반품 | 문의 | 관리자센터 |
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📋 건별 상세 신청 대기 + 진행(회수중·처리중) — 한 표에서 전부
이 표 보는 법
| 판매처 | 단계 | 주문번호 | 유형 | 상태 | 회수/재출고 | 회수 송장 | 상품 | 고객 | 금액 | 사유 | 신청일 | 처리 |
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완료된 주문 이전 회차엔 있었는데 사라진 = 처리 완료
이 표가 만들어지는 방식
| 완료 시각 | 판매처 | 유형 | 회수/재출고 | 주문번호 | 상품 | 고객 | 금액 | 신청일 |
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📈 회차별 추이 수집할 때마다 남는 대기 수 기록
이 표가 만들어지는 방식
| 수집 시각 | 취소 | 교환 | 반품 | 문의 |
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📈 클레임 분석 판매처 · 기간 · 제품으로 좁혀 취소/교환/반품 건수와 금액을 봅니다 (전 기간 누적 데이터)
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💬 CS 현황 채널·일별 문의 인입, 자동화 갭, 제품별 불량 — 경영진 요약
주간 추세 선택 기간을 주(월~일) 단위로
선택 기간 내 주별 흐름. 숫자는 마지막 주 값, 화살표는 직전 주 대비.
플랫폼별 자동화 (인입 기준 · 발송 기준 — 탭 전환)
판매처 문의는 채널톡 ALF가 아니라 우리 디스패처(AI 초안)가 처리합니다. 기준 = 실제 발송 분류(send_kind). 초록 = 자동([발송]만·AI 초안 그대로), 빨강/노랑 = 개입(수정·직접작성). 막대 옆 % = 자동화율(낮은 순 = 자동화 우선순위). ⚠️ 인입 기준=받은 문의 건 단위, 발송 기준=보낸 답장 건 단위 — 세는 단위가 달라 합계가 다릅니다(인입엔 아직 답장 안 나간 문의 포함, 발송엔 기간 경계·틱톡 외부답변·재발송분 등이 반영). ※ send_kind 직접 계측은 6/25부터, 이전은 대화 기록으로 사후 재구성.
카테고리별 자동화 (인입 기준 자동화율 · 발송 기준 개입분포 — 탭 전환)
인입 기준: 위 '인입 기준'과 같은 문의 집합을 태그로 4분류(제품문의 · 배송문의 · 취소·교환·반품 · 기타), [발송]만 자동 vs 수정·작성 개입 — 합계는 인입 기준과 일치. 발송 기준: 보낸 답장 중 상담사가 개입(수정·작성)한 건을 내용으로 4분류(단순문의 · 배송 · 취소교환반품 · 이벤트) — 어느 유형에 사람 손이 몰리는지 = 자동화 우선순위. 각 건은 '채팅 ↗'으로 이동됩니다. 분류 규칙: 취소/교환/반품/환불 → 취소·교환·반품, 배송/주문조회/분실/누락/오배송 → 배송, 제품/불량/부작용/성분/사용 → 제품문의, 그 외(이벤트·증정품·미분류) → 기타.
앱/웹 직접채팅 — 자동응답 vs 상담사 연결
ALF(AI)가 응답한 비율 vs 상담사가 직접 붙은 비율. 판매처 문의는 위 '플랫폼별 자동화율'에서 같은 기준으로 측정.
취소·교환·반품 자동응답률 (전체 — 직접+플랫폼)
취소/교환/반품/환불 문의(직접+플랫폼) 중 ALF가 응답한 비율. 플랫폼 문의는 ALF 불가라 상담사로 집계. ⚠️ 데이터상 '자동응답'이라도 ALF가 상담사 연결을 안내한 것일 뿐 실제 자동해결은 아님 — 실질 자동화율은 0%에 가깝습니다.
채널톡 공식 지표 자사몰 AI 응대 — 채널톡이 매기는 값
채널톡 통계에만 있는 값입니다(상담 결과 긍정·중립·부정, 부정 이유, 주제별 부정 비율). 단 AI가 관여한 상담만 평가되며 판매처 문의는 빠집니다 — 판매처 답변 품질은 우리가 따로 채점합니다. 주 단위로 갱신되므로 기간을 주 단위로 고르면 딱 맞는 값이 나옵니다.
다시 물어본 비율 (재문의율) 앱·웹 직접 기준
상담이 끝난 뒤 6시간~7일 사이에 같은 손님이 다시 문의를 열면 재문의로 봅니다 — 첫 답변이 '진짜 답'이었는지 재는 지표입니다. 종료 직후 몇 시간 내 재개는 답이 부실한 게 아니라 대화를 너무 빨리 닫은 쪽이라 따로 셉니다. ⚠️ 판매처 유입은 문의마다 손님 식별값이 새로 생겨 추적되지 않습니다. ⚠️ 최근 7일은 아직 재문의가 더 생길 수 있어 잠정치입니다.
채널별 문의 인입
기간 내 채널별 문의 건수와 전체 대비 비율. 막대가 길수록 인입 많음.
제품 × 불량유형 — 어디에 무엇이 몰리나
시트 '불량' 탭(팀 정리) 기준. 세트로 사신 경우에도 실제 불량난 제품 하나로만 셉니다. 우측 합계·비율로 어떤 제품/사유가 큰지 확인.
제품별 월간 추이 불량 문의가 문의량·판매량 대비 늘고 있나
월 단위 고정 — 위 기간 필터와 무관합니다. 불량 = 시트 '불량' 탭 기준(위 표와 동일). 출고 대비 불량률(%)이 핵심 지표: 판매가 늘어 문의가 늘어난 것이라면 이 값은 비슷하게 유지되고, 이 값이 오르면 실제 불량 증가입니다. 출고량 = 회사 데이터 창고 일별 집계(시딩·미발송 제외 · 세트는 낱개 환산 · 부스터프로=본품+미니 합산), 매일 자동 갱신 — 위 불량 표의 분모와 같은 소스입니다.
안심케어 0건
안심케어(예외 반품 등) 처리 건별.
물류오류 (물류귀책) 0건
미배송·파손·누락 등 물류 귀책 건별.
🚨 CS 사고 점검 9·10월 가중목 — 본부장 보고에 쓰는 숫자만 모았습니다
✋ 오늘 할 일
🎯 이번 주 네 숫자 월~일 기준 · 가장 최근 주
✅ 오늘 전 판매처 점검 과정 ③④ — 직접 열어 보고 체크
⚖️ 잘못 답했나 — 사람 판정 이 칸에서 '맞음'을 누른 것만 사고율에 들어갑니다
📅 주차별 흐름 네 숫자를 한 표에 · 숫자를 누르면 그 주 건이 펼쳐집니다
| 주 (월~일) | 문의 | 늦음 | 잘못 답함 | 판정 대기 | 사고율 | 목표 2% | 다시 물음 | 점검한 날 | 자동화가 놓친 것 |
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고른 건
| 날짜 | 등급 | 무엇 | 판매처 | 고객 | 문의 종류 | 고객이 한 말 | 기한 | 답 나간 시각 | 초과(시간) | 대화 |
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다시 물은 건
| 고객 | 처음 문의 | 그때 무슨 말 | 대화 | 다시 물음 | 그때 무슨 말 | 대화 | 사이(시간) |
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🏪 판매처가 우리에게 매긴 점수 우리 계산이 아니라 판매처 장부 · 매일 9시 40분
🔎 자세히 보기 — 기간을 골라 원인·판매처별·목록 보기
판매처별 — 어느 판매처가 문제인지
| 판매처 | 문의 | 늦음 | 잘못 답함 | 사고 | 사고율 | 기한 |
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왜 늦었나 고른 기간의 늦은 건을 원인별로
어떤 문의가 늦나
늦은 것 판매처가 점수를 깎는 기준을 넘긴 건
| 날짜 | 등급 | 왜 늦었나 | 판매처 | 고객 | 문의 종류 | 고객이 한 말 | 기한 | 답 나간 시각 | 초과(시간) | 대화 |
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다시 물어본 비율 — 주차별 자세히
| 주 (월~일) | 문의 | 다시 물음 | 비율 | 목표 6% 대비 | 같은 분류 (참고) | 24시간 이내 (참고) |
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| 불러오는 중… | ||||||
하루 한 줄 흐름 고른 기간 · 잘못 답함은 사람이 '맞음'으로 판정한 것만
| 날짜 | 문의 | 늦음 | 잘못 답함 | 판정 대기 | 사고율 |
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| 불러오는 중… | |||||
판매처 점수 — 날짜별 흐름
판매처 점수 — 항목 하나하나
| 판매처 | 묶음 | 무엇을 보나 | 지금 | 목표 | 판정 | 집계기간 · 비고 |
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🗣 고객 목소리 판매처 · 제품 · 기간 · 유형으로 직접 골라 보는 VOC
📌 한눈에 보기 선택 조건 기준 · 괄호 = 직전 같은 길이 기간 대비
🤖 AI 분석 지금 고른 조건의 목소리를 통째로 읽고 정리
기간·판매처·제품·유형을 고른 뒤 누르면, AI가 그 범위의 고객 목소리 전체를 읽고 반복 이슈와 제안을 정리합니다 (10~30초).
📄 리포트 만들기 고른 조건으로 CX 리포트 한 편을 자동 작성
별점만 봐서는 안 보이는 것까지 정리합니다 — 내용 없는 정형 리뷰를 걸러내고, 항목별로 칭찬·불만을 갈라 세고, 미리 정해둔 목록에 없는 주제까지 찾아내고, 반품 사유와 실제 상담 내용을 맞춰봅니다. 주제마다 근거가 된 원문(리뷰·상담 기록)을 펼쳐 볼 수 있고, 칭찬도 따로 정리됩니다. (1~7분, 같은 조건은 저장해 두었다가 다시 씁니다)
📋 목록
문의는 원문 대화가 아니라 고객이 말한 요지 한 줄로 정리해 보여줍니다(AI 요약 · 개인정보 제거). 리뷰는 본문 앞부분입니다.
| 날짜 | 판매처 | 제품 | 유형 | 감성 | 출처 | 고객 목소리 |
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