会話終了時にCSAT調査を設定・送信するための戦略的ガイド | eesel AI

顧客からのフィードバックが貴重であることは誰もが知っていますが、正直なところ、尋ね方を間違えると逆効果になることがあります。タイミングや状況にそぐわない顧客満足度（CSAT）調査は、顧客の受信箱に届くただの迷惑メールのように感じられるかもしれません。問題を解決した直後に、顧客にそう思われるのは最も避けたい事態です。

問題は、多くのサポートチームが未だに時代遅れな手動のルールを使ってこれらの調査を送信していることです。このアプローチでは、状況を十分に把握して賢く対応することができず、結果として調査が無視されたり、質の低いフィードバックしか得られなかったりすることがよくあります。

このガイドでは、会話が終了した際にCSAT調査を設定し送信するための旧来の方法を解説します。その弱点を掘り下げた後、顧客体験の向上に本当に役立つフィードバックを得るための、より賢いAIを活用した方法を見ていきます。

会話後のCSAT調査とは？

顧客満足度（CSAT）とは、顧客がチームとの直近のやり取りにどれだけ満足しているかを測るための、非常にシンプルな方法です。チャットやメールでのサポートチケットがクローズされた後に送られてくる、「当社の対応はいかがでしたか？」といった簡単な質問がそれにあたります。

会話が終了した直後は、フィードバックを求める絶好のタイミングです。顧客の記憶にまだ体験が新しいうちに尋ねることで、正直で詳細な回答を得られる可能性が高まります。このフィードバックは、いくつかの理由で非常に価値があります。

• パフォーマンスの確認： 個々のエージェントやチーム全体のパフォーマンスを明確に把握できます。

• 課題の発見： 低評価が続く場合、ナレッジベースに必要なヘルプ記事が不足していたり、プロセスの中に分かりにくいステップがあったりすることを示唆している可能性があります。

• トレンドの把握： 繰り返し発生する問題や苦情が見えてくることで、製品やサービスに関するより大きな問題の兆候を掴むことができます。

CSAT調査は通常、1～5段階の評価スケールや笑顔/悲しい顔の絵文字、または高評価/低評価の親指アイコンなど、シンプルな形式が採用されます。重要なのは、顧客ができるだけ手間をかけずに素早く回答できるようにすることです。

CSAT調査を送信する従来の方法

ZendeskやIntercomといった大手を含むほとんどのヘルプデスクは、ルールベースの自動化に頼ってCSAT調査を送信しています。簡単に言えば、チームの誰かが手動でワークフローを構築し、システムにいつ調査を送信するかを正確に指示する必要があるということです。

トリガーと手動の自動化

通常、サポートマネージャーや管理者がヘルプデスクの設定画面に入り、ゼロからワークフローを構築する必要があります。これは多くの場合、「チケットのステータスが『解決済み』に変更されたとき、CSAT調査メールを送信する」といった単純な命令に集約されます。

一見シンプルに聞こえますが、ZendeskやIntercomのようなプラットフォームでは、適切な条件、トリガー、アクションを設定するために、複数のステップを慎重にクリックしていく必要があります。調査をいつ、どのような内容で、どのように配信するか、その基準を正確に指定しなければなりません。これは完全に手動の作業であり、ロジックの設計はすべて担当者にかかっています。

手動ワークフローの問題点

このシステムで調査を送信することはできますが、あまり賢いとは言えず、フィードバックの質を損なう可能性のある共通の欠陥がいくつかあります。

• 実際のやり取りを理解できない： システムは、単純な「ありがとう」と、数日間にわたるイライラするようなやり取りの違いを区別できません。それでも構わず調査を送信してしまうため、困難な体験をしたばかりの顧客にとっては、配慮に欠けると感じられることがあります。

• 調査疲れを引き起こす： クローズされたチケットすべてに対して調査を送信するのは、顧客をうんざりさせるのにうってつけの方法です。特に、頻繁に問い合わせをする顧客にとっては迷惑でしょう。これを続ければ、回答率は急落します。

• ルールが硬直的すぎる： 「過去1ヶ月以内に調査を受け取った顧客には送信しない」といった、より詳細なルールを設定したいと思っても、複雑な回避策が必要になったり、そもそも不可能だったりすることがよくあります。結果として、誰にも合わない画一的なアプローチを強いられることになります。

• データが孤立している： CSATスコアは、多くの場合、ダッシュボード上の単なる数字で終わってしまいます。評価の背後にある理由から完全に切り離されているため、サポートを実際に改善するための有益なアイデアを見つけ出すのが困難です。

Zendesk vs. Intercom

最も人気のある2つのプラットフォームが、組み込みのCSATツールをどのように扱っているか見てみましょう。どちらも、これらのワークフローを手動で構築・管理する必要があります。

Zendesk

ZendeskのCSAT機能は、その「自動化」と「トリガ」エンジンを中心に構築されています。これを機能させるには、「チケット > ステータスカテゴリ | 変更後 | 解決済み」のような特定の条件を設定する必要があります。新しいCSAT機能では質問を追加できるようになりましたが、依然として同じ硬直的なトリガーシステム上で動作しています。基本機能はほとんどのプランで利用できますが、より高度なカスタマイズやレポート機能が必要な場合は、Suite Growth（$115/エージェント/月）やProfessional（$149/エージェント/月）といった高価なプランにアップグレードする必要があります。 Intercom

Intercomは、「ワークフロー」機能を使用してCSAT調査を送信します。設定プロセスでは、「チームメイトによって会話がクローズされた」などのトリガーを選択し、次に「会話の評価を依頼する」といったステップを追加します。分岐ロジック（例えば、評価が低い場合にフォローアップの質問をするなど）も提供されており、ある程度の柔軟性はあります。しかし、結局のところ、すべてのステップと条件は手動で設定する必要があります。ワークフローとCSAT調査にアクセスするには、Proプラン（月額$39/シートから）以上が必要です。

機能	Zendesk	Intercom
設定方法	トリガーと自動化	ワークフロー
柔軟性	中程度（チケットのプロパティに基づく）	高い（分岐ロジック）
文脈認識	低い（チケットデータのみに依存）	低い（チケットデータのみに依存）
価格モデル	ほとんどのサポートプランに含まれる	上位プランが必要

CSAT調査へのより賢いAI活用アプローチ

では、代替案は何でしょうか？ここでAIが非常に興味深い選択肢として浮上します。AIは、フィードバックプロセス全体をよりインテリジェントで、文脈に沿った、そして実用的なものにする方法を提供します。

AIで硬直的なトリガーを超える

単純な「チケットクローズ」トリガーに頼るのではなく、AIエージェントは会話全体の内容と感情を分析し、次に行うべきことを判断できます。

例えば、AIは心からの「本当にありがとう、解決しました！」と、皮肉のこもった「はいはい、どうでもいいですよ」の違いを区別できます。AIは前者のシナリオでのみ調査を送信するように判断するため、すでに不満を抱いている顧客に気まずいフォローアップをするのを避けるのに役立ちます。

ここでeesel AIのようなツールが真価を発揮します。eesel AIは過去の全チケットを学習し、あなたの顧客との特有の会話やブランドのトーンを深く理解します。これにより、何十もの複雑な「もし～なら～する」というルールを構築することなく、AI自身がこのような賢明な判断を下せるようになります。

フィードバックループ全体の自動化

真にインテリジェントなシステムは、調査を送信するだけで終わりません。受け取ったフィードバックに対して、実際にループを閉じるところまで行います。AIを活用したワークフローは、顧客の回答を分析し、意味のある次のステップを実行できます。

想像してみてください。会話がクローズされると、AIがその感情を読み取ります。ポジティブな内容であればCSAT調査を送信し、ネガティブであればチケットを自動的にマネージャーに渡し、レビュー用のタグを付けます。顧客が調査にポジティブなフィードバックを残した場合、AIはその顧客を「満足した顧客」としてタグ付けできます。しかし、フィードバックが悪かった場合、AIはコメントを分析して根本原因を特定し、ナレッジベースの潜在的な欠陥を指摘し、同じ問題の再発を防ぐために新しいヘルプ記事の下書きを作成することさえできます。

esel AIがチケット分析から解決までの顧客サポートとフィードバックプロセスをどのように自動化するかを示すワークフロー図。

これこそが、eesel AIが実現するために作られたことです。フィードバックを静的な数字から、時間とともにより良くなるための能動的で自動化されたシステムへと変えます。

eesel AIがいかにCSAT調査を簡素化するか

他のツールでの複雑な多段階設定を思い浮かべてから、eesel AIのより直接的なアプローチと比較してみてください。

• 数分で開始可能： ワンクリックのヘルプデスク連携により、営業電話や必須のデモを受けることなく、自分自身で設定を完了できます。現在のツールを捨てる必要もありません。eeselは既存のシステムに直接プラグインできます。

• 主導権はあなたに： 使いやすいプロンプトエディタで、会話後のフォローアップをAIにどのように処理させたいかを正確に定義できます。AIのトーン、ペルソナ、そして実行する特定のアクションをカスタマイズでき、プロセスを完全にコントロールできます。

• リスクなしでテスト可能： eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、実際の過去のチケット何千件分も使ってフィードバックワークフローをテストできます。AIがどのように機能したかを正確に確認し、実際の顧客向けに有効化する前に、回答率の正確な予測を得ることができます。これにより、当て推量や、不適切な設定のワークフローでユーザーを煩わせる心配がなくなります。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。ユーザーが有効化する前に過去のチケットでフィードバックワークフローをテストする方法を示しています。

CSAT調査のベストプラクティス

従来のシステムを使い続けるにしても、AIを活用したシステムに移行するにしても、CSAT戦略に取り入れるべき良い習慣がいくつかあります。

効果を最大化するための調査のタイミング

チケットをクローズした直後に調査を送るのが、やり取りの記憶が新しいうちに対応できるため、通常は最適な方法です。しかし、より複雑でデリケートな問題の場合は、1～2時間待つことで、顧客が冷静になり、より思慮深いフィードバックを残す時間を与えることができるかもしれません。eesel AIのような高度なツールなら、会話の種類に基づいて最適なタイミングを学習することさえできます。

「当社の対応はいかがでしたか？」以上のことを尋ねる

CSAT調査には、「他に何かお気づきの点はありますか？」のような、任意で自由形式の質問を常に含めるべきです。これは特に否定的なレビューの場合に重要で、低い評価の背景にあるストーリーを理解するのに役立ちます。Intercomのようなプラットフォームでは手動の分岐設定でこれを実現できますが、AIエージェントなら実際に議論された内容に基づいて、より関連性の高い質問を動的に投げかけることができます。

フィードバックに基づいて行動する

フィードバックに基づいて行動しなければ、それを集めること自体が時間の無駄です。CSATスコア、そしてさらに重要なこととして、それに付随するコメントを定期的にレビューする習慣をつけましょう。そこにこそ、本当の宝が隠されています。eesel AIのようなツールは、スコアの先にあるナレッジのギャップやトレンドを指摘することでこれを容易にし、次に何を修正すべきかの明確なTODOリストを提供します。

顧客理解を始めよう

会話がクローズされたときに手動でCSAT調査を設定・送信するのは、まずまずの出発点ですが、柔軟性に欠けるルールと深刻な文脈不足によってその効果は制限されます。すべての顧客との会話が同じであるかのように扱いますが、誰もが知っているように、現実はそうではありません。

AI主導のアプローチは、フィードバックを単なる数字から、継続的な改善を助けるスマートで自動化されたループへと変えます。これにより、サポートチームは手動設定の心配をやめ、顧客が実際に何を伝えているかに集中できるようになります。各会話の文脈を理解することで、より賢い方法でフィードバックを求め、その洞察を真に意味のある変化へとつなげることができます。

より賢いフィードバックループを構築する準備はできましたか？ eesel AIがあなたのCSATプロセスをどのように自動化し、改善できるか、あなた自身のチケットを使ったリスクフリーのシミュレーションでご確認ください。