
誰もチャットボットの世話をしたくありません。顧客の質問が基本的なFAQを超えると、サポートチームは実際に役立つAIを必要とします。常に手を引いてあげる必要があるものではありません。
そのため、AIエージェントが本格的なサポート体制で従来のチャットボットに取って代わり始めています。IntercomのFinはその一例で、顧客が何を言っているのかを実際に理解し、正しい情報を引き出し、必要に応じて行動を起こすように設計されたAIエージェントです。
しかし、もっとカスタマイズ可能なものや、エージェントごとの料金を請求しない、予算に優しいものを探しているなら、eesel AIのようなソリューションが柔軟な代替手段を提供します。これは、あなたが使用しているどのプラットフォームにも接続でき、チームが必要とするサポートを正確に処理するように訓練することができます。
インターコムAIエージェントの実際の動作
AIエージェントは単純なキーワードマッチングを超えるように設計されています。顧客からのメッセージが届くと、エージェントはまず質問の背後にある意図を理解しようとします。その後、過去の会話やユーザーデータなどの利用可能なコンテキストを確認し、より正確に応答を調整します。
全体像を把握した後、エージェントはヘルプセンターの記事、過去のサポートチケット、内部文書などの接続されたソースを検索し、最も関連性の高い情報を見つけます。質問が簡単な場合、エージェントはすぐに解決できます。より複雑な問題の場合、システムアクションをトリガーしたり、会話を完全なコンテキストを含めて人間のエージェントにルーティングしたりすることがあります。
これらのシステムは、各インタラクションから学習するため、時間とともにより効果的になります。エージェントがより多くの問い合わせを処理するにつれて、どの応答が成功しているかを特定し、それに応じて調整します。この継続的なフィードバックループは、将来の応答の精度と有用性を向上させるのに役立ちます。しかし、どのデータを検索すべきかを具体的に制御しないと、応答が以前の応答や古い情報によって容易に希釈される可能性があります。
このフローは、AIエージェントがメッセージを理解し、それを解決するか、必要に応じてエスカレーションする方法を示しています。
機能 | その機能 | 実際の例 |
---|---|---|
マルチソース学習 | 異なるシステムからの回答を組み合わせる | 過去のチケット、ドキュメント、内部メモから情報を引き出す |
パーソナライズ | 顧客の履歴を使用して返信を調整する | 以前の返金リクエストに言及する |
アクション処理 | 返信以上のことを行う — 実行する | 請求情報の更新やサブスクリプションのキャンセル |
言語サポート | 45言語で動作 | グローバルな顧客に一貫したサポートを提供 |
学習エンジン | 過去の会話での返信にアクセスし、参照できる | バグに関する質問へのサポート応答を再現 |
IntercomのAIエージェントは一般的にこのプロセスに従いますが、eesel AIのようなツールは、より柔軟な原則を使用しています。複数の知識ソースを接続し、異なる役割のために異なるボットを設定し、単一のヘルプデスクを超えてさまざまなツールでプラットフォームを使用できます。eesel AIは過去のチケットをトレーニングすることもできますが、どのチケットを、どのエージェントから、どの期間から選択するかを制御することで、最も正確で最新の情報を確保する追加の制御手段があります。
AIエージェントとチャットボット
「AIエージェント」と「チャットボット」という用語はしばしば同じ意味で使われますが、実際には非常に異なる方法で動作します。両者の違いを理解することで、サポートチームは適切なツールを選択することができます。
能力 | 従来のチャットボット | AIエージェント |
---|---|---|
理解 | キーワードと事前設定されたパターンに依存 | 自然言語とコンテキストを理解 |
学習 | 固定された意思決定ツリーに従う | 実際のインタラクションから学び、改善 |
アクション | 事前設定された回答のみを返すことができる | アクションをトリガーし、システムと接続できる |
エスカレーション | 単純なルールに基づいてエスカレーション | 完全なコンテキストと履歴を持って引き継ぐ |
これらの違いは顧客体験に大きな影響を与えます。基本的なチャットボットは、価格や営業時間に関する一般的な質問に答えることができます。しかし、「サブスクリプションをキャンセルして、先月の返金を受け取りたい」といったリクエストには対応できない可能性があります。このようなリクエストは複数の要素を含み、コンテキストと必要なアクションを理解するシステムが必要です。
AIエージェントはその複雑さに対応するように設計されています。意図を認識し、適切な情報を引き出し、必要なステップを完了することができ、時には人間の介入を必要としないこともあります。
eesel AIのようなツールは、人間にエスカレーションする際にも完全な会話履歴を保持するように設計されています。これにより、サポートエージェントはAIが残したところからすぐに引き継ぐことができ、顧客に繰り返しを求めることがありません。また、トピック、感情、複雑さに基づいてルールを設定するオプションがあり、どのように、いつ引き継ぐかをチームがよりコントロールできます。返金のようなアクションは、エージェントが介入することなく会話内で行うことができます。
Intercom AIエージェントの設定
AIエージェントを始めるには、スイッチを入れるだけでは不十分です。うまく機能させるためには、適切な設定と、何をさせたいのかを明確に理解する必要があります。Intercom Finを正しく設定しないと、ボットの提案が助けになるどころか迷惑になってしまいます。
始める前に必要なもの
まずは基本的な資料を集めましょう。これには、管理者アクセス権を持つアクティブなIntercomサブスクリプション、ナレッジベース、AIが人にエスカレーションすべきタイミングを定義したルールが含まれます。
それが準備できたら、Intercom内でソースを接続します。つまり、ヘルプセンターの記事をインポートし、内部文書をアップロードし、過去の顧客との会話を同期します。
次に、コミュニケーションチャネルを設定します。これには、ウェブサイトのチャットウィジェット、メール、またはソーシャルメディアアカウントが含まれるかもしれません。また、顧客データを保護するために適切なプライバシーとセキュリティの管理を行うことも忘れないでください。
AIエージェントを効果的にトレーニングする
まず、すべてのデータソースをアップロードすることから始めましょう。これには、ヘルプセンターのコンテンツ、内部ガイド、実際の顧客との会話のサンプルが含まれます。Intercomによると、高品質なデータでトレーニングされたAIエージェントは、すべての受信チケットの86%以上を即座に解決できると報告されています。
トレーニング中は、いくつかの重要な領域をカバーすることを確認してください。まず、一般的な顧客の質問と正しい回答の例を用意します。これにより、AIはパターンを認識し、より正確に応答することができます。次に、ブランドのトーンと声を定義し、AIが会社にとって自然に感じられる方法で話すようにします。また、AIが会話を人間に引き継ぐべきタイミングの明確なルールを設定する必要があります。サポートが複数の地域をカバーしている場合は、必要な言語でAIが応答できるように設定します。
プロのヒント: 本番環境に移行する前に、閉じた環境で全てをテストしてください。これにより、実際の顧客に影響を与えることなく、応答の弱点を見つけることができます。
カスタマイズと最適化
Intercom AIエージェントがトレーニングされた後、次のステップはそれがあなたのブランドとサポート目標に合うようにすることです。
まず、トーンを調整します。ブランドの声がプロフェッショナルであれ、カジュアルであれ、その中間であれ、AIはすべての応答でそれを反映するべきです。これにより、顧客に一貫した体験を提供します。
次に、ワークフローを見直します。チケットのルーティング方法、優先順位の割り当て方法、会話が人にエスカレートするタイミングを設定します。これらのルールは、AIがチームの既存の作業方法に合ったサポートを提供するのに役立ちます。
より多くのコントロールや迅速なセットアップを必要とするチームには、eesel AIのようなツールがより柔軟性を提供します。異なるタスクに対して異なるボットを構築し、より広範なプラットフォームに接続し、1〜2週間で結果を確認することができます。
追跡すべき主要な指標
AIエージェントが稼働し始めたら、それが実際に役立っているかどうかを知ることが重要です。適切な指標を追跡することで、何がうまくいっているのか、どこを改善すべきかが明確になります。
注目すべき指標をいくつか紹介します:
- 解決率: 人間が介入せずに解決されたチケットの数を確認します。数値が高いほど、AIがうまく機能しており、チームの時間を節約していることを意味します。
- 応答の質: 回答の正確さと有用性を確認します。チャットを直接レビューしたり、顧客のフィードバックを利用して評価することができます。
- 運用効率: チケットがどれだけ迅速に処理されているか、チームがより複雑な問題に集中できているかを追跡します。AIがルーチン作業を処理している場合、ここでの効率向上が見られるはずです。
時間が経つにつれて、これらの指標はAIエージェントの動作を微調整するのに役立ちます。トレーニングを調整したり、ワークフローを更新したり、新しいルールを設定してパフォーマンスと顧客体験を向上させることができます。
インターコムの課題
インターコムのAIエージェントは強力なツールですが、どのシステムにも限界があります。
最も一般的な課題の一つは、複数のリクエストを管理することです。これらはしばしばフォローアップや、単純な返信を超えた文脈やアクションを必要とする層状の質問を含みます。AIは多くのこれらをうまく処理しますが、いくつかは人間の入力が必要です。
チームが摩擦を感じるもう一つの領域は、トーンの読み取りです。メッセージは礼儀正しく見えるかもしれませんが、人間がより簡単に気づくフラストレーションや緊急性を含んでいることがあります。
カスタマイズも障害となることがあります。ワークフローの設定、エスカレーションルールの調整、特定のシステムへの接続は、特にサポートニーズが進化するにつれて、追加の時間や技術的な知識を必要とすることが多いです。
AIはエントリーレベルのプランでは利用できず、使用量に基づく料金が適用されます。増加するチケット数を処理するチームにとって、解決量が増えるにつれてコストの考慮事項となる可能性があります。
eesel AIがIntercomをどのように改善するか
IntercomのネイティブAIは強力な自動化機能を提供しますが、チームによってはより多くのコントロール、カスタマイズ、または統合オプションが必要な場合があります。eesel AIのようなツールは、ヘルプデスクと連携して動作し、特にプラットフォーム間の接続、ワークフローのカスタマイズ、コスト管理において拡張された柔軟性を提供します。
機能 | eesel AI | Intercom AI |
---|---|---|
価格モデル | インタラクションごとの支払い | 解決数に基づく料金 |
知識ソース | 複数のプラットフォームやドキュメントから取得 | 主にIntercomホストのコンテンツ |
ボットのカスタマイズ | 複数の専門ボットを設定 | 単一のボット設定 |
解決時間 | 学習したコンテキストでリアルタイム処理 | 設定と使用状況に応じて変動 |
言語サポート | 100以上の言語をサポート | 45以上の言語をサポート |
トレーニング期間 | 通常1〜2週間で準備完了 | 設定とトレーニングに2〜4週間かかることが多い |
eesel AIは、Google Docs、Confluence、Slackなど、チームが既に使用しているツールと接続するように設計されており、関連するコンテンツを取り込んで顧客の問題を迅速に解決します。過去のチケットから学習して時間とともに精度を向上させ、人間にエスカレーションされた場合でも、インタラクション全体のコンテキストを保持します。
複数の個別ボットを作成して個別に作業させることも、異なる製品専門家ボットや異なる部門間でのコミュニケーションのためのボットネットワークを作成することもできます。ボットに技術的な質問の処理、アカウント変更の処理、返品の管理などのアクションを取らせることができます。この構造により、チームはより柔軟性を持ち、サポートニーズが成長するにつれて精度を維持するのに役立ちます。
適切なAIツールで構築を始めましょう
AIをサポートワークフローに導入することは、チームを置き換えることではなく、本当に重要なことに集中するための余裕を与えることです。Intercomの組み込みAIを使用する場合でも、eesel AIのような柔軟なツールを探求する場合でも、最も重要なのはチームの働き方に合ったセットアップを選ぶことです。
1つのプロセスから始めましょう。1つのキュー。1つのユースケース。どのように機能するかを測定し、必要に応じて調整し、そこから構築していきます。
チームがより多くのカスタマイズ、広範な統合、またはより予測可能な価格モデルを必要とする場合、eesel AIは、プラットフォームの制限に縛られることなく、AIの可能性を拡大する方法を提供します。
デモを予約したり、無料トライアルを開始したり、hi@eesel.appに直接お問い合わせいただくことで、詳細を知ることができます。