特定のユーザーや組織からのチケットを自動的にタグ付けする

サポートチームに所属しているなら、お決まりの光景をご存知でしょう。チケットのキューは常に洪水状態で、一日の半分は受信リクエストの整理、優先順位付け、割り当てに費やしているように感じられます。これは、チームが本来、人々を助けるために使えるはずの時間を食いつぶす反復的な作業です。さらに悪いことに、チケット1件が間違った場所に送られるだけで対応が遅れ、それが顧客の不満を招く手っ取り早い方法であることは誰もが知っています。

もっと良い方法があります。特定のユーザーや組織からのチケットに自動でタグ付けすることは、混沌とした状況に待望の秩序をもたらすことができる簡単な戦略です。これは、よりスマートで効率的なワークフローに向けた、最初の本格的な一歩です。ここでは、Zendeskのような従来のヘルプデスクがこれをどのように行っているか、その手法の限界、そして最新のAIツールがどのようにゲームを変えているかを見ていきましょう。

特定のユーザーや組織からのチケットに自動でタグ付けするとは？

まずは認識を合わせましょう。チケットの自動タグ付けとは、基本的にはルールやインテリジェンスを使って、サポートチケットが届いた瞬間に、誰も指一本動かすことなくラベル（タグ）を貼り付けるシステムのことです。サポートキューの自動ドアマンのようなものだと考えてください。誰もが適切な場所に案内されるようにするのです。

ここでは、主に2つの種類に焦点を当てます。

• ユーザーによるタグ付け： これは特定の人からのチケットを見つけ出すことです。VIPや、最近多くのチケットを送ってきている顧客、あるいは解約の可能性があると懸念されるユーザーからのチケットにフラグを立てたい場合があるでしょう。

• 組織によるタグ付け： これには、顧客の会社に基づいてチケットを識別することが含まれます。これを利用して、エンタープライズクライアントを優先したり、無料トライアル中のユーザーを分けたり、パートナーアカウントからのリクエストを特定のチームにルーティングしたりできます。

どちらを使用するにせよ、目標は同じです。ワークフローをより速く、より一貫性のあるものにし、ヒューマンエラーの犠牲になりにくくすることです。要は、適切なチケットを適切な担当者に、すぐに届けることなのです。

Zendeskのようなプラットフォームは、特定のユーザーや組織からのチケットへの自動タグ付けをどう処理するか

Zendeskのような有名なプラットフォームを含む大手ヘルプデスクのほとんどは、「ビジネスルール」に依存してこれを実現しています。これは主に、トリガと自動化という2つの主要なツールを使用することを意味します。

Zendeskの設定画面。チケットのタグ付けに関するビジネスルールや自動化が設定されている様子。

トリガを使用した自動タグ付け

Zendeskのトリガは、チケットが作成または更新された瞬間に作動する、単純な「もしこうなったら、こうする」というルールです。例えば、VIPユーザーからのチケットに自動でタグ付けするトリガを設定できます。

ロジックは次のようになります。

• 条件： もしチケットが作成され、かつ問い合わせ者のメールアドレスが'vip@company.com'である、またはその組織が'Enterprise Client Inc'である場合。

• アクション： 'vip_support'というタグを追加する。

VIPが1人か2人しかいない場合はこれで完璧に機能します。しかし、100人、あるいは1000人いたらどうでしょう？新しいVIPが加わるたびに誰かが手動で更新しなければならない、巨大で煩雑な条件リストに直面することになります。そのリストはすぐに脆くなり、管理するのが本当に頭の痛い問題になります。

自動タグ付けのためのユーザーとチケットの整理

Zendeskでこれを実現するもう一つの方法は、ユーザーを「組織」に、エージェントを「グループ」にまとめることです。そこから、「Enterprise Client Inc.」からのチケットはすべて「Tier 1 Support」グループに直接送られる、というルールを作成できます。

ここでの問題は、これが信じられないほど硬直的であるということです。この種の設定は、単純で静的な企業構造には有効ですが、ビジネスはめったにそんなに整然としていません。もし小規模な会社の主要な連絡先が、ビジネスに致命的な大規模な問題に直面したらどうしますか？その例外を処理するためだけに、また別の使い捨ての複雑なトリガを作成する羽目になります。

ルールベースシステムの問題点：スケールしない

これが、これらの従来のルールベースシステムの最大の欠点につながります。単純なタスクには優れていますが、絶え間ない手作業による手入れと管理が必要です。新しい高価値の顧客、新しいパートナー、ルールに対する小さな例外が生まれるたびに、管理者が設定の奥深くまで潜り込んでロジックを更新する必要があります。

これは運用チームにとって深刻な遅延を生み出し、ヒューマンエラーが忍び込むのをあまりにも容易にします。複雑に絡み合ったトリガの中のたった一つの小さなミスが、誰も何が起こっているのか気づく前に、何百ものチケットを間違ったキューに送ってしまう可能性があります。

チケット自動タグ付けの主なメリット

では、これだけの準備をしてまで、なぜ手間をかけるのでしょうか？正しく設定すれば、チケットの自動タグ付けは単なる整理整頓以上のものであり、真の戦略的優位性となり得ます。

高価値の顧客を優先する

これが最大のメリットです。エンタープライズクライアント、VIP、または急成長中のアカウントからのチケットが、即座にエスカレーションのフラグを立てられるようにできます。例えば、「Tier 1 Clients」組織の誰かからのチケットは、自動的に「P1_Urgent」タグが付けられ、最も経験豊富なエージェントのための特別なキューに入ります。

適切な専門家にチケットをルーティングする

自動タグ付けにより、顧客が誰であるかに基づいて、適切なチームに質問を送ることができます。ある組織に「uses_feature_x」というタグが付いていれば、その組織からのチケットには自動的に「feature_x_expert」というタグが付けられ、その機能を隅から隅まで知っている製品スペシャリストに直接送られます。顧客を待たせながら部署間でチケットをたらい回しにすることはもうありません。

サービスレベル契約（SLA）を管理する

タグを使用して、顧客のプランに基づいて異なるSLAポリシーを適用できます。「Premium Support」プランを持つ会社からのチケットには、自動的に「4-hour_response」タグが付けられ、ヘルプデスクで特定のSLAタイマーが開始されます。これにより、すべてのチケットを手動で確認することなく、契約上の約束を果たすことができます。

従来のルールベースのタグ付けの限界

メリットは明確ですが、それを実現する旧来の方法には多くの制限があります。ここで、Zendeskのようなルールベースのシステムが本当に時代遅れに見え始めます。

柔軟性の欠如と絶え間ない更新

これについてはすでに触れましたが、もう一度言う価値があります。ルールベースのシステムは硬直的です。与えられた白黒はっきりした条件以外のニュアンスや文脈を読み取ることはできません。会社、製品、顧客基盤が進化するにつれて、そのトリガのリストは、チームの誰もが扱いたがらない、もつれた混乱状態になる可能性があります。

ユーザーの意図を理解できない

ルールは文字通りにしか解釈しません。メールドメインをチェックしたり、キーワードを探したり、ユーザーがどの組織に属しているかを確認したりすることはできます。しかし、メッセージの背後にある実際の意図を理解することはできません。

VIPが個人のメールアドレスからメールを送ってくるかもしれません。そうなると、丹念に構築したルールは完全に迂回されてしまいます。単純な「どうすれば…」という質問が、実はシニアエンジニアを必要とする複雑な技術的問題である可能性もあります。ルールのみに基づいたシステムは、これらの詳細を毎回見逃し、顧客が本当に必要としていることではなく、表面的な情報に基づいてチケットにタグを付けてしまいます。

チームの知識との断絶

おそらく最大の問題は、これらのシステムが、チームの真の知識が保存されている場所、つまり過去のすべてのチケット解決履歴、Confluenceの社内wiki、Googleドキュメントのプロセス文書から完全に切り離されていることです。タグは単なるラベルです。システムにチケットをどこに送るべきかを伝えますが、システムがそれをどのように解決すべきかを理解するのには役立ちません。

自動タグ付けのためのZendeskの価格設定

Zendeskのようなプラットフォームで最も便利な自動化機能が、必ずしも基本プランに含まれているわけではないことも覚えておく価値があります。ニーズが大きくなるにつれて、請求額もそれに伴って増加することがよくあります。

Zendeskの価格設定で、特定の自動化機能がどのプランに含まれているかを簡単に見てみましょう。

よりシンプルでスマートな方法：eesel AIによる自動タグ付け

ここで、最新のAIファーストのアプローチが真価を発揮します。eesel AIのようなプラットフォームは、脆弱で手動のルールと格闘する代わりに、インテリジェンスを使ってチケットを理解し、より強力で管理がはるかに簡単な方法でワークフローを自動化します。

過去のチケットでトレーニング

厳格なルールビルダーとは異なり、eesel AIのAIトリアージは、解決済みのチケットの全履歴から学習します。何千もの過去の会話を精査して、ビジネスの具体的な詳細、チームのコミュニケーション方法、一般的な問題、そして以前に同様の問題にどのようにタグ付けしたかを理解します。

これにより、顧客が実際に何を意図しているかに基づいてチケットにタグを付けることができます。「緊急」や「重大」といった言葉を使わなくても、主要な組織のユーザーが重大なバグについて尋ねていることを認識し、即時エスカレーションのためにタグ付けすることができます。これは、単に過去のデータでそのパターンを見たことがあるからできるのです。

ワンクリック統合

ヘルプデスクの設定で何十もの複雑なトリガをいじくり回して数日または数週間を費やす必要はもうありません。eesel AIを使えば、ヘルプデスクを接続するだけで、すぐに学習を開始します。既存のツールを全面的に見直したり、物事を進めるために開発者を雇ったりする必要はありません。

リスクフリーのシミュレーションで自信を持ってテスト

自動化に関する最大の懸念の一つは、失敗して顧客に悪い体験をさせてしまうことです。eesel AIは、強力なシミュレーションモードでこの問題を解決します。何かを有効にする前に、安全な環境で何千もの過去のチケットに対してAIを実行できます。

AIがそれらのチケットにどのようにタグ付けし、ルーティングし、さらには応答したかを正確に確認でき、その精度と影響について明確な予測を得ることができます。これにより、従来のルールベースのシステムでは得られないレベルの自信と安心感が得られます。

自動チケットタグ付けのために、ルールを超えよう

特定のユーザーや組織からのチケットに自動でタグ付けすることは、効率的かつ効果的でありたいと願うすべてのサポートチームにとって、中核となる実践です。

従来のヘルプデスクはルールベースのシステムを構築するためのツールを提供しますが、これらの設定はしばしば複雑で柔軟性がなく、維持に膨大な時間を要するものになります。顧客のメッセージの背後にある真の意図を理解することはできず、チームの集合知から切り離された閉鎖的な環境で機能します。

eesel AIのようなAI搭載プラットフォームは、サポート自動化の次のステップです。データから直接学習し、ユーザーの意図を理解し、リスクなしですべてをテストできるようにすることで、ワークフローにインテリジェンスを導入するための、よりスマートで、よりシンプルで、よりスケーラブルな方法を提供します。

今日から自動チケットタグ付けを始めよう

複雑なルールの管理をやめて、インテリジェントな自動化の利用を始める準備はできましたか？

わずか数分でヘルプデスクをeesel AIに接続し、AIがどのようにしてチケットの自動タグ付け、トリアージ、ルーティングをより高い精度で開始できるかをご覧ください。

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