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# 데이터 수집

데이터 수집은 LLM 기반 분석을 사용해 대화 기록에서 구조화된 정보를 자동으로 추출합니다. 수동 처리 없이도 중요한 데이터 포인트를 수집할 수 있어 운영 효율성과 데이터 정확도를 높일 수 있습니다.

## 개요

데이터 수집은 대화 기록을 분석하여 정의한 특정 정보를 식별하고 추출합니다. 추출된 데이터는 지정한 사양에 따라 구조화되며, 후속 처리 및 분석에 사용할 수 있습니다.

### 지원되는 데이터 유형

데이터 수집은 다양한 정보 형식을 처리할 수 있도록 4가지 데이터 유형을 지원합니다.

* **문자열**: 텍스트 기반 정보(이름, 이메일, 주소)
* **불리언**: 참/거짓 값(동의 상태, 자격 여부)
* **정수**: 정수 값(수량, 나이, 평점)
* **숫자**: 소수 값(가격, 백분율, 측정값)

## 구성

#### 데이터 수집 설정 열기

에이전트 설정의 **분석** 탭에서 **데이터 수집** 섹션으로 이동합니다.

![데이터 수집 설정](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/1dd7120a0d0236e4b225f1054f17c13956dc5ccc7de275e600eaab9e20604634/assets/images/conversational-ai/collection.gif)

#### 데이터 수집 항목 추가

**항목 추가**를 클릭하여 새 데이터 추출 규칙을 만듭니다.

각 항목을 다음과 같이 구성합니다.

* **식별자**: 데이터 필드의 고유 이름(예: `email`, `customer_rating`)
* **데이터 유형**: 문자열, 불리언, 정수 또는 숫자 중에서 선택
* **설명**: 기록에서 데이터를 추출하는 방법에 대한 상세 지침

> **Info**
>
> 설명 필드는 LLM에 전달되므로 무엇을 추출하고 어떤 형식으로 지정할지 최대한 구체적으로 작성해야 합니다.

> **Note**
>
> 데이터 수집 항목은 Trial 및 엔터프라이즈 플랜에서 에이전트당 최대 40개, 그 외 플랜에서는 에이전트당 최대 25개로 제한됩니다.

#### 추출된 데이터 검토

추출된 데이터는 대화 기록에 표시되므로 각 상호작용에서 어떤 정보가 수집되었는지 검토할 수 있습니다.

![대화 기록의 데이터 수집 결과](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/beddd4acf7a431f10b6d6ac602d4ef16604e93bc51040325e185df6517ba3021/assets/images/conversational-ai/collection_result.gif)

## 모범 사례

#### 효과적인 추출 프롬프트 작성

* 예상 형식을 명확히 지정합니다(예: "[user@domain.com](mailto:user@domain.com) 형식의 이메일 주소")
* 정보가 누락되었거나 불분명한 경우의 처리 방식을 지정합니다
* 유효한 데이터와 유효하지 않은 데이터의 예시를 포함합니다
* 검증 요구사항을 언급합니다

#### 일반적인 데이터 수집 예시

**연락처 정보:**

* `email`: "고객의 이메일 주소를 표준 형식([user@domain.com](mailto:user@domain.com))으로 추출합니다"
* `phone_number`: "지역 번호를 포함한 고객의 전화번호를 추출합니다"
* `full_name`: "고객이 제공한 전체 이름을 추출합니다"

**비즈니스 데이터:**

* `issue_category`: "고객의 문제를 기술, 청구, 계정 또는 일반 중 하나로 분류합니다"
* `satisfaction_rating`: "고객이 제공한 수치형 만족도 점수(1\~10점)를 추출합니다"
* `order_number`: "고객이 언급한 주문 번호 또는 참조 번호를 추출합니다"

**행동 데이터:**

* `was_angry`: "통화 중 고객이 분노나 불만을 표현했는지 판단합니다"
* `requested_callback`: "고객이 콜백 또는 후속 조치를 요청했는지 판단합니다"

#### 누락되었거나 불분명한 데이터 처리

요청한 데이터를 기록에서 찾을 수 없거나 모호한 경우, 추출 결과는 null 또는 빈 값으로 반환됩니다. 다음을 고려하세요.

* 애플리케이션에서 조건부 로직을 사용해 누락된 데이터를 처리합니다
* 불완전한 추출을 위한 대체 기준을 만듭니다
* 필수 정보를 일관되게 수집하도록 에이전트를 학습시킵니다

## 데이터 유형 가이드라인

#### 문자열

다른 유형에 맞지 않는 텍스트 기반 정보에 사용합니다.

**예시:**

* 고객 이름
* 이메일 주소
* 제품 카테고리
* 문제 설명

**모범 사례:**

* 관련된 경우 예상 형식을 지정합니다
* 검증 요구사항을 포함합니다
* 표준화 필요성을 고려합니다

#### 불리언

예/아니요, 참/거짓 판단에 사용합니다.

**예시:**

* 고객 동의 상태
* 자격 확인
* 기능 요청
* 불만 표시

**모범 사례:**

* 참과 거짓을 구성하는 기준을 명확히 정의합니다
* 모호한 응답을 처리합니다
* 불분명한 경우의 기본값을 고려합니다

#### 정수

정수 값에 사용합니다.

**예시:**

* 고객 나이
* 제품 수량
* 평점 점수
* 문제 개수

**모범 사례:**

* 해당하는 경우 유효 범위를 지정합니다
* 숫자가 아닌 응답을 처리합니다
* 필요한 경우 반올림 규칙을 고려합니다

#### 숫자

소수 또는 부동 소수점 값에 사용합니다.

**예시:**

* 금액
* 백분율
* 측정값
* 계산된 점수

**모범 사례:**

* 정밀도 요구사항을 지정합니다
* 통화 또는 단위 맥락을 포함합니다
* 다양한 숫자 형식을 처리합니다

## 사용 사례

#### 리드 자격 평가

영업 대화에서 연락처 정보, 자격 기준 및 관심 수준을 추출합니다.

#### 고객 인텔리전스

전략적 인사이트를 위해 고객 선호도, 피드백 및 행동 패턴에 관한 구조화된 데이터를
수집합니다.

#### 지원 분석

운영 개선을 위해 문제 카테고리, 해결 세부 정보 및 만족도 점수를
수집합니다.

#### 규정 준수 문서화

감사 추적을 위해 필수 고지, 동의 및 규제 정보를 추출합니다.

## 문제 해결

#### 데이터 추출 결과가 빈 값으로 반환됨

* 대화 기록에 데이터가 있는지 확인합니다
* 추출 프롬프트가 충분히 구체적인지 확인합니다
* 데이터 유형이 예상 형식과 일치하는지 확인합니다
* 대화 중 정보가 명확하게 전달되었는지 고려합니다

#### 일관되지 않은 데이터 형식

* 형식 사양이 포함되었는지 추출 프롬프트를 검토합니다
* 프롬프트에 검증 요구사항을 추가합니다
* 데이터 표준화를 위한 후처리를 고려합니다
* 다양한 대화 시나리오로 테스트합니다

#### 성능 고려사항

* 데이터 수집 규칙마다 처리 시간이 추가됩니다
* 복잡한 추출 로직은 평가 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다
* 추출 정확도와 속도 요구사항을 모니터링합니다
* 가능한 경우 효율성을 위해 프롬프트를 최적화합니다

> **Info**
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> 추출된 데이터는 CRM 시스템, 데이터베이스 및 분석 플랫폼과 통합할 수 있도록 [통화 후 웹훅](/docs/ko/eleven-agents/workflows/post-call-webhooks)을 통해 제공됩니다.