Freshdeskの自動チケット割り当てに関する完全ガイド

正直に言いましょう：誰もが未割り当てのチケットキューを恐怖の目で見たことがあります。それはただ増え続け、ストレスレベルも上がります。それが応答の遅れを引き起こし、結果としてエージェントの不満、そして最悪の場合、顧客の不満につながることはわかっています。まるで漏れたボートから手作業で水を汲み出しているようで、もっと良い方法があるはずだと感じます。

自動化は通常、人々が最初に手を伸ばす救命ボートです。それは混乱に秩序をもたらし、すべての顧客の問い合わせがすぐに適切な人に届くことを約束します。Freshdeskには自動チケット割り当てのための組み込みツールがありますが、それらはしばしば旅の始まりに過ぎません。ワークフローを本当にスムーズにするには、もう少し賢いものが必要かもしれません。

Freshdeskの自動化が実際にどのように機能するかを掘り下げ、AIの層を追加することでどのように新たなレベルに引き上げることができるかを探ってみましょう。

Freshdeskの自動チケット割り当てとは？

簡単に言えば、自動チケット割り当ては、ルールを使用して、受信したサポートチケットを手動で行うことなく適切なエージェントまたはグループに送信するシステムです。マネージャーがすべてのチケットを交通整理する代わりに、設定した基準に基づいてシステムが重労働を行います。

利点は非常に明白です。

大量の手作業を削減し、チームリーダーやエージェントをチケットの仕分けという退屈な作業から解放します。これにより、彼らは実際にそこにいる目的、つまり顧客を助けることに集中できます。チケットは到着した瞬間に注目を集め、一般的なキューでほこりを集めることなく、応答時間を自然に短縮します。良いシステムはまた、ワークロードを均等に分配し、エージェントの燃え尽きを防ぎ、チーム全体をスムーズに運営するのに役立ちます。そして、顧客が迅速で正確な回答を得るとき？彼らはより満足します。それは本当にそれだけ簡単です。

Freshdeskは、特定の種類のロジックを使用してこれを設定するためのいくつかの異なる方法を提供します。

Freshdeskの組み込み自動チケット割り当ての仕組み

Freshdeskのネイティブツールは、チケットキューを整理するための堅実な出発点です。これらは、アカウント内で直接設定できる簡単なルールに基づいています。ここでは、利用可能な主なオプションを見てみましょう。

ラウンドロビン割り当て：シンプルなローテーター

ラウンドロビン割り当てをカードのデッキを配るように考えてみてください。それは、新しいチケットを利用可能なエージェントに1つずつ、繰り返しのサークルで渡します。エージェントAがチケットを受け取り、その後エージェントB、エージェントCと続き、再びエージェントAに戻ります。

これは、すべてのエージェントが似たスキルセットを持ち、eコマースのように比較的簡単な質問が多いチームにとって、シンプルで公平な方法です。

プロのヒント: 最大の問題は、ラウンドロビンシステムがエージェントAがすでに複雑な問題に深く関わっているかどうかを知らないことです。それはただ次が彼らの番だと知っているだけです。

負荷分散割り当て：ワークロードマネージャー

負荷分散割り当てはもう少し賢いです。設定されたシーケンスに従う代わりに、その時点で最も少ないオープンチケットを持つエージェントに次のチケットを渡します。このロジックは、FreshdeskのOmnirouteという機能の一部です。

このアプローチは、応答速度を最大化しようとするチームに最適です。チケットを迅速に解決するエージェントは、より早く利用可能になり、より多くの作業を引き受けることができます。

唯一の潜在的な欠点は、誰もが過負荷にならないように設計されている一方で、最も迅速で効率的なエージェントが一貫して重いワークロードを抱えることになる可能性があることです。また、チケットの数だけを考慮し、それがどれほど複雑で時間がかかるかは考慮しません。

スキルベースの割り当て：スペシャリストルーター

これはFreshdeskの最も高度な組み込みオプションです。スキルベースの割り当ては、「スキル」として定義した特定の基準に基づいてチケットをエージェントに送信します。たとえば、異なる言語、製品ライン、または技術的専門知識のレベルのスキルを作成し、それらのスキルをエージェントに割り当てることができます。

「言語：スペイン語」のようなフィールドを持つチケットが来ると、Freshdeskはそれを「スペイン語」スキルを持つエージェントに直接ルーティングします。これは、専門家を持つチームに最適で、難しい技術的な質問が請求部門の誰かに行くのではなく、技術的な専門家に行くことを保証します。

機能	ラウンドロビン割り当て	負荷分散割り当て	スキルベースの割り当て
主な目的	チケットの均等な分配	エージェントをキャパシティに保つ	チケットをエージェントの専門知識にマッチさせる
仕組み	チケットを順番に割り当てる	最も少ない作業を持つエージェントに割り当てる	「スキル」に基づいて割り当てる
最適な用途	ジェネラリストチーム	高速サポートチーム	専門化または階層化されたチーム
主な制限	複雑さやワークロードを無視する	トップパフォーマーを過負荷にする可能性がある	厳格なルール、手動の維持が必要

Freshdeskのルールベースの自動チケット割り当ての限界

これらのルールベースのシステムは、すべてを手作業で割り当てるよりも大幅に改善されていますが、限界があります。ビジネスが成長し、顧客の問題がより複雑になるにつれて、その制約を感じ始めるでしょう。

まず、ルールは硬直しており、多くのメンテナンスが必要です。 それらは脆弱です。新製品の発売、マーケティングキャンペーン、サポートプロセスの小さな変更が、ワークフロー全体を混乱させる可能性があります。管理パネルでルールを調整するのにますます多くの時間を費やすことになり、より大きなことに集中することができなくなります。

これらのシステムはまた、真のコンテキストを欠いています。 スキルベースのルーティングは理論上は素晴らしいアイデアですが、しばしば単純なキーワードやチケットフィールドに依存しています。それは、顧客が返金ポリシーについてカジュアルに尋ねているのか、明らかに怒っていて解約しようとしているのかを区別することができません。言葉の背後にある本当の意図や感情が見逃されます。

その上、ルールベースのシステムは学習や適応をしません。 それはあなたが指示したことだけを行います。優れたエージェントが特定の問題をどのように解決するかを学んだり、サポートチケットの新しいトレンドを自動的に見つけたりすることはできません。ビジネスは常に変化していますが、ルールは変わりません。

最後に、知識はサイロに閉じ込められています。 FreshdeskのルールはFreshdesk内のものしか見ることができません。それは、ConfluenceやGoogle Docsのような内部知識ベースにある情報や、Slackでの過去の会話にある情報を活用することができません。これにより、ルーティングの決定は常に不完全な情報に基づいて行われます。

ルールを超えて：AI自動化でFreshdeskの自動チケット割り当てを強化する

ここでAIが状況を変えます。ヘルプデスクを取り除いてやり直す代わりに、既存のFreshdeskセットアップの上にインテリジェンスの層を追加することができます。eesel AIのようなツールは、これらの硬直したルールベースのシステムの制限を回避するために、現在のツールと連携します。

このFreshdeskの完全ガイドは、カスタマーサービスワークフローを最適化するための自動化とAI機能を紹介します。

Freshdeskの自動チケット割り当てのための真の意図認識でキーワードを超える

AIは単にキーワードをスキャンするだけでなく、人間のように言語を読み取り、理解します。それはニュアンス、緊急性、顧客のトーンを拾います。AIは新しいチケットを見て、VIP顧客からの高優先度の解約リスクであることを即座に認識することができます。「緊急」や「キャンセル」という言葉がどこにも見当たらなくてもです。

eesel AI Triage製品はまさにこれを目的としています。それは過去のチケットの全履歴から学び、新しいチケットを自動的に分類、優先順位付け、ルーティングします。それは、何が本当に起こっているのかを深く理解して、24時間365日働く最高のサポートマネージャーを持っているようなものです。

Freshdeskのルーティングをより賢くするためにすべての知識を統合する

Freshdeskの孤立したルールとは異なり、eesel AIは会社の知識が存在するさまざまな場所に接続できます。Confluenceの内部ウィキ、Notionの設計文書、Google Docsのプロジェクト計画と統合することで、AIは全体像を把握します。

これにより、より賢いルーティングの決定が可能になります。たとえば、AIはチケットを読み、新機能に関連する技術的なバグであることを理解し、特定のConfluenceドキュメントに記載されていることを理解し、その機能を熟知しているエンジニアリングサポートエージェントに即座に割り当てることができます。

シミュレーションを使用して自信を持ってFreshdeskの自動チケット割り当てをテストおよび展開する

新しい自動化に関する最大の恐怖の1つは、間違った割り当てをするリスクです。それがチケットを誤って割り当て始め、すべてを悪化させたらどうしますか？それがeesel AIのシミュレーションモードの目的です。

AIをライブの顧客チケットに対してオンにする前に、完全に安全な環境で過去のチケット数千件に対して実行できます。それが各チケットをどのようにタグ付け、ルーティングし、さらには応答したかを正確に見ることができます。これにより、パフォーマンスと節約できる金額の明確なデータに基づいた予測が得られ、ライブオペレーションにリスクを与えることなく実行できます。これは、ネイティブの自動化ルールでよくある「構築して最善を期待する」アプローチからの大きな進歩です。

Freshdeskの自動チケット割り当てのための硬直したルールからインテリジェントな自動化へ移行する

では、どこに行き着くのでしょうか？Freshdeskの自動チケット割り当ての組み込みツールは、素晴らしい出発点です。それらは、混沌としたサポートキューに秩序をもたらし、手作業の煩雑さからの第一歩として確実に役立ちます。

しかし、これらのルールベースのシステムには限界があります。それらは、ビジネスと共に成長するためのコンテキスト、柔軟性、インテリジェンスを持っていません。効率的で一流のサポートの未来は、既存のヘルプデスクを置き換えるのではなく、強化するAI駆動のツールにあります。インテリジェンスの層を追加することで、単にルールに従うだけでなく、時間を節約し、コストを削減し、最終的には顧客をより満足させる賢く適応的な決定を下すことができます。

数分でAI駆動の自動チケット割り当てFreshdeskを開始する

AIがFreshdeskのワークフローをどのように変革できるかを見てみませんか？eesel AIにサインアップして、数ヶ月ではなく数分でライブにすることができます。過去のチケットでシミュレーションを実行して、その可能性を自分で確認し、今日、よりスマートで効率的なサポートシステムを構築し始めましょう。