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國立中央大學 資訊管理學系 謝依靜所指導 陳彤的 How can the Chatbots Enhance the Customer Purchase Intentions （2019），提出zendesk客服關鍵因素是什麼，來自於聊天機器人、態度確定性、顧客滿意度、處理流暢度、決策舒適度。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 王永鐘所指導 賴柏辰的 以WebRTC設計與實作雲端線上客服系統 （2017），提出因為有 語音通話、畫面分享、線上客服、SignalR、WebRTC、ASP.NET MVC的重點而找出了 zendesk客服的解答。
How can the Chatbots Enhance the Customer Purchase Intentions
為了解決zendesk客服 的問題，作者陳彤 這樣論述：
聊天機器人(Chatbots) 是一種新型態的智慧客服，越來越多企業將其作為行銷利器，來拉近並加強與消費者之間的聯繫，儘管使用聊天機器人有諸多好處，不過在某些情況下，還是需要真人客服的幫助。近年來，聊天機器人已被廣泛應用在各個領域中，且研究如何優化其性能的文獻也不少，但這些性能在顧客情感面的影響卻鮮少人探討。基於先前的文獻，我們針對幾個關鍵的性能屬性來探討聊天機器人的處理流暢性，也為聊天機器人對顧客服務提供了基礎研究，其次，本研究檢驗了使用不同性能的聊天機器人對顧客感知流暢度的影響，是否能進一步提升消費者在選擇產品∕服務時的情感影響(即決策舒適度以及態度確定性)，進而提升購買以及口碑意願。
以WebRTC設計與實作雲端線上客服系統
為了解決zendesk客服 的問題，作者賴柏辰 這樣論述：
本論文以WebRTC實作具有畫面分享及語音通話的線上客服系統，並將軟體即服務 (SaaS)的概念應用於本系統，各網站可嵌入此系統之功能，讓網站簡單地擁有自己的客服後端平台，並建立與顧客的即時通訊渠道，迅速且精確地解決使用者瀏覽網頁所面臨之問題，以達到最即時的客戶服務，藉此提升網頁的使用滿意度及使用者的良好體驗。本系統以ASP.NET為開發框架，使用Microsoft SQL Server (MSSQL)作為資料庫管理，佈署於Internet Information Server (IIS)上，系統皆採用微軟解決方案提升平台開發效率及整合能力，搭配使用Iframe標籤達到能嵌入線上客服於各網站
，並使用Model-View-Controller(MVC)設計架構，透過MVC模式可將系統平台的模型與視圖分離，便於後續對程式的修改及擴充，增加系統的維護性和可重用性。本系統分為訪客端、客服端及系統管理員端，客服端可分為最大權限客服及一般客服，皆可對資料庫之客服及訪客資料進行操作及使用，當訪客發出客服請求時會以使用Web Notifications技術通知客服端；訪客端透過SignalR技術與客服端進行連線後以先進先出(FIFO)原則安排適當客服，提供Inline Installation使訪客操作簡易，並以WebRTC進行畫面分享及語音通話，使訪客在進行客服時能有良好的體驗與使用。