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Get Started Free →고객 불만 에스컬레이션을 처리하고 VOC를 분석합니다. "불만 고객 대응 전략 세워줘", "VIP 고객 특별 응대 방법 알려줘", "주간 CS 요약 보고서 만들어줘"라고 요청할 때 사용하세요. 에스컬레이션 레벨 배정, VIP 응대, VOC 분석, 주간 CS 요약 보고서 생성을 지원합니다.
.claude/skills/modu-ai-escalation-manager/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 101% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 58% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 64% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 80% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 14% | 0% |
고객 불만 에스컬레이션 처리, VIP 고객 특별 응대, VOC(고객의 소리) 분석 및 주간 CS 요약 보고서를 생성합니다. 2026년 한국 CX 트렌드(필코노미 — 감정이 소비 변수)를 반영하여 감정 기반 민원 대응과 데이터 기반 서비스 개선 인사이트를 제공합니다. moai-schedules 연동을 통해 매주 금 5pm 자동 CS 요약 생성 가능.
에스컬레이션, 고객 불만, 컴플레인, 피드백 분석, VOC, NPS, VIP 응대, 고충 처리, CS 요약, 주간 CS, 고객 인사이트
| 유형 | 긴급도 | 담당 레벨 | 응답 목표 | |------|--------|-----------|-----------| | 서비스 장애 | 최고 | Level 3 (경영진) | 30분 이내 | | 결제 오류 | 높음 | Level 2 (부서장) | 1-2시간 | | VIP 불만 | 높음 | Level 2 (부서장) | 1-2시간 | | 반복 민원 | 중간 | Level 1 (팀 리더) | 4시간 이내 | | SNS 공개 불만 | 높음 | Level 2 + PR팀 | 2시간 이내 | | 일반 불만 | 보통 | 담당 상담사 | 24시간 이내 |
markdown[주간 CS 요약] {YYYY}년 {M}월 {N}주차 ■ 핵심 지표 - 총 수신 티켓: N건 (전주 대비 ±N%) - 평균 응답 시간: N시간 (목표: 4시간 이내) - 1회 해결율(FCR): N% (목표: 80% 이상) - 고객 만족도(CSAT): N점 / 5점 ■ 유형별 현황 | 유형 | 건수 | 비율 | 전주 대비 | |------|------|------|-----------| ■ 에스컬레이션 현황 - Level 1: N건 | Level 2: N건 | Level 3: N건 ■ Top 3 이슈 & 인사이트 1. [이슈]: [원인] → [개선 권고] ■ 다음 주 액션 - [ ] ...
Zendesk·Medallia 2026 CX 연구 반영:
| 상황 | 해결 방법 | |------|-----------| | 티켓 원문 접근 불가 | 불만 내용 요약과 고객 반응 수위를 알려주시면 레벨과 대응 전략을 제안합니다 | | 고객 정보 부족 | 고객 등급·구매 이력 없이도 문의 내용 기반으로 긴급도와 대응 방향을 판단합니다 | | 내부 보상 정책 미파악 | 일반적인 CS 보상 기준(포인트/쿠폰/환불)을 예시로 제시하며 정책 결정은 내부 판단을 따릅니다 | | VOC 데이터 없음 | 제공 가능한 피드백 목록이나 주요 불만 패턴만 알려주시면 분석 구조를 설계합니다 |
상세 가이드는 아래 파일을 참조하세요:
references/feedback-analyzer.md — VOC·NPS 피드백 분석 방법론 가이드서술형 산출물(에스컬레이션 대응 계획서, VIP 응대 스크립트, 개선 권고안, VOC 인사이트 서술)은 다음 체인으로 마무리합니다:
escalation-manager → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-koreanmoai-core:ai-slop-reviewer — AI 티 나는 표현·과잉 수식·기계적 문장 패턴을 검수·수정moai-content:humanize-korean — 한국어 경어 자연스러움과 사람이 쓴 듯한 어조로 다듬기> 주간 CS 요약 보고서의 수치·KPI 표(핵심 지표·유형별 현황표 등)는 후처리 체인 대상이 아닙니다. 표·대시보드 형태가 필요하면 moai-office:xlsx-creator 또는 moai-data:data-visualizer로 라우팅하고, 보고서의 서술 부분(Top 3 이슈·인사이트·액션 권고)만 위 체인으로 다듬습니다.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-15 | pass→pass | 18,235 | 14,072 | -23% | 1 | 1 | 0% | 2,630 | 4,006 | +52% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→fail | 23,456 | 22,207 | -5% | 1 | 1 | 0% | 3,623 | 5,219 | +44% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 20,923 | 13,109 | -37% | 1 | 1 | 0% | 3,335 | 4,013 | +20% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 13,067 | 15,426 | +18% | 1 | 1 | 0% | 2,067 | 4,158 | +101% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 14,937 | 15,959 | +7% | 1 | 1 | 0% | 2,330 | 4,394 | +89% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 20,316 | 18,202 | -10% | 1 | 1 | 0% | 2,959 | 4,553 | +54% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 18,581 | 15,213 | -18% | 1 | 1 | 0% | 2,648 | 4,193 | +58% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 17,229 | 17,295 | +0% | 1 | 1 | 0% | 2,678 | 4,381 | +64% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 7,749 | 2,684 | -65% | 1 | 1 | 0% | 1,253 | 2,261 | +80% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 16,906 | 7,386 | -56% | 1 | 1 | 0% | 2,671 | 3,057 | +14% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 14,208 | 3,767 | -73% | 1 | 1 | 0% | 2,349 | 2,408 | +3% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 15,753 | 15,562 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,465 | 4,267 | +73% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 17,236 | 12,481 | -28% | 1 | 1 | 0% | 2,536 | 3,701 | +46% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 18,025 | 17,911 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,549 | 4,525 | +78% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 17,498 | 16,337 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,548 | 4,150 | +63% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 18,688 | 18,746 | +0% | 1 | 1 | 0% | 2,727 | 4,581 | +68% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 9,811 | 3,364 | -66% | 1 | 1 | 0% | 1,506 | 2,274 | +51% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 14,249 | 8,744 | -39% | 1 | 1 | 0% | 2,042 | 3,246 | +59% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 15,337 | 8,722 | -43% | 1 | 1 | 0% | 2,099 | 3,221 | +53% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 10,051 | 4,087 | -59% | 1 | 1 | 0% | 1,679 | 2,419 | +44% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 10,678 | 3,374 | -68% | 1 | 1 | 0% | 1,522 | 2,253 | +48% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 13,147 | 2,799 | -79% | 1 | 1 | 0% | 2,037 | 2,230 | +9% | 0 | 0 | — |
case-23 | pass→pass | 13,246 | 7,747 | -42% | 1 | 1 | 0% | 2,071 | 2,952 | +43% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 23 cases were attempted. The headline lift of +48 percentage points is the difference between those two pass rates over the 23 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.