2025年にAIを活用してサポート量を予測するための実践ガイド

誰もが経験したことがあるでしょう。静かな火曜日の朝、突如としてサポートキューが爆発する。ごく普通の一日が、あっという間に総力戦へと変わる。チームは燃え尽き、顧客の待ち時間は増え続け、満足度スコアは急降下。ストレスフルで予測不可能、そして完全に手に負えないと感じる状況です。

何年もの間、私たちにできた最善策は、スプレッドシートを開き、先月の数字をちらっと見て、経験に基づいた推測をすることでした。しかし、そのやり方はもはや通用しません。旧来の手法では、新機能のリリースやマーケティングキャンペーンがバイラルになったときに何が起こるかを予測できません。このガイドは、その問題を解決するためにあります。本記事では、AIを活用したサポート量の予測が、チームを事後対応の火消しモードから脱却させ、プロのように計画を立て始めるのにどう役立つかを解説します。

AIによるサポート量の予測とは？

簡単に言えば、スマートなテクノロジーを使って過去のデータやその他のビジネス上の出来事を分析し、将来のサポートチケット数を予測することです。当てずっぽうを、実際に信頼できる予測に置き換えることを意味します。

従来の方法と新しい方法を比較してみましょう：

• 従来の方法： 月末に何時間もかけて、ヘルプデスクからチケットデータをエクスポートしてスプレッドシートにまとめる。基本的な傾向を見つけようとし、月曜はいつも忙しいといったことに気づき、そして今後の祝日がどう影響するかを直感で推測する。これは、すでに起こったことの静的なスナップショットにすぎません。

• 新しい方法： AIモデルはヘルプデスクに直接接続し、大量のデータを自動的に掘り下げます。チケット履歴だけでなく、季節性、製品ロードマップ、マーケティングプロモーション、さらには顧客がチケットで使用している言葉までチェックします。これにより、自分では決して見つけられないパターンを発見し、ビジネスの動きに実際に追いつく予測を作成できます。

これは、来週のチケット数の魔法の数字を得ることではありません。サポート量がなぜ増減するのかを理解し、最終的にそれを先取りして、チームと顧客のために賢明な意思決定を下すことが目的なのです。

なぜ従来の予測方法では不十分なのか

スプレッドシートに頼るのは何もしないよりはましですが、その限界はいくつかの深刻な問題を引き起こし、チームが可能な限り効率的に働くのを妨げます。

時間のかかる手作業

プロセス全体が時間の無駄です。チームの誰かが何時間も費やしてヘルプデスクからデータを抽出し、整理し、ピボットテーブルと格闘し、数字の羅列を役立つ計画に変えようとしなければなりません。その時間は、エージェントのコーチングやワークフローの改善、あるいは単に顧客との対話に費やすことができたはずです。

間違いやすい

正直に言って、私たちは皆、少し偏見を持っています。直近に起こったことに過度に焦点を合わせがちです。ひどい一週間を乗り切ったばかりだと、翌週のために人員を過剰に配置してしまい、エージェントが手持ち無沙汰になるかもしれません。逆に、静かな一週間だった場合は、予測可能な祝日のラッシュの直前に人員を過小評価してしまうかもしれません。こうした直感は、良くも悪くも、しばしば不安定な計画につながります。

ビジネスのスピードについていけない

スプレッドシートは、Googleドキュメントに詳述されている新しいマーケティングキャンペーンが、特定の機能に関する質問の洪水をもたらすことを知りません。小規模なサービス停止の余波を予測したり、人気のブログ記事を新しいタイプの顧客からの質問に結びつけたりすることはできません。自分でその傾向に気づいたときには、すでに後手に回っているのです。

必要な詳細が得られない

従来の方法では、おおよその1日のチケット見積もりは得られるかもしれませんが、本当に必要な詳細まではわかりません。チャットとメールの数を予測できますか？あるいは、請求に関する緊急チケットが何件来るか予測できますか？おそらく無理でしょう。そのレベルの詳細がなければ、必要なときに適切なスキルを持つ適切なエージェントを適切なチャネルに配置することはできません。

AIによるサポート量予測がサポートチームの状況を一変させる方法

AIは単に少し良い推測を提供するだけではありません。手動での予測に伴う問題を解決することで、サポートチームの運営方法を完全に変えます。

すべての点を結びつけ、精度を飛躍的に向上させる

AIは、一見無関係に見える物事の間の関連性を見つけるのが得意です。例えば、AIは、会社のConfluenceスペースで言及されたウェビナーが、一貫して特定の機能に関するチケットを20%増加させることを学習できます。

これは、祝日、セール、製品の発売に対して、信じられないほど信頼性の高い予測を得られることを意味します。単に忙しい時期が来ると知るだけでなく、どのような種類のチケットが、なぜ来るのかを正確に把握できます。

スマートなスケジューリングでコストを削減し、燃え尽き症候群を防ぐ

正確な時間単位および日単位の予測があれば、理にかなったスケジュールを組むことができます。閑散期にエージェントが待機することも、予期せぬラッシュ時に土壇場で慌てることもなくなります。適切な時間に適切な人数のスタッフを配置することがすべてです。

これは残業代の削減に直接役立ち、チームを効果的に活用していることを保証します。さらに重要なのは、エージェントにより予測可能でストレスの少ない労働環境を提供することであり、これは燃え尽き症候群を防ぐ上で大きな要因となります。

問題を先取りして顧客体験を向上させる

チケットの急増が来ることがわかっていれば、実際に準備ができます。これは単にスケジュールにエージェントを追加する以上のことです。予想される質問に対するマクロを準備したり、新しい記事でヘルプセンターを更新したり、さらには顧客に proactive な「お知らせ」を投稿したりすることもできます。

その結果、誰もがより良い体験を得られます。顧客は準備の整ったエージェントからより速い回答を得られ、待ち時間の短縮、迅速な解決、そしてより高い満足度につながります。

AIでサポート量を予測する際の一般的なハードル

どのAIツールでもすべての問題を解決してくれると考えがちですが、必ずしもそうではありません。多くのツール、特に既存のヘルプデスクのアドオンにすぎないものは、新たなフラストレーションを生み出す可能性があります。シンプルで明確、そしてユーザーが管理できるよ​​うに作られたツールを選ぶことが重要です。

「ブラックボックス」問題

最大の問題の1つは、「ブラックボックス」AIです。ツールが予測を吐き出しても、その数字にどうやってたどり着いたのかについては一切説明がないかもしれません。それは祝日のせいでしたか？最近のマーケティングメールのせい？それとも全く別の何か？その背景がなければ、マネージャーが予測を信頼し、自信を持って人員配置の決定を下すことは困難です。

長く複雑なセットアップ

AIの夢は、開始までに6ヶ月かかると言われた瞬間に消え去ることがあります。一部のソリューションでは、データサイエンスチーム、何年分もの古いデータを整理するための巨大なプロジェクト、そしてZendeskのようなヘルプデスクとの複雑な統合が必要です。これにより、多くのチームは始めることさえほぼ不可能になり、何らかのメリットを見るまでに数ヶ月待たされることになります。

制御不能な自動化のリスク

間違った予測よりも恐ろしいものは何でしょう？それは、オフにしたり調整したりできないAIです。一部のプラットフォームはオンかオフしかなく、その中間がありません。これは大きなリスクです。初日からすべての顧客との対話をAIに任せることを強制され、テストしたり、徐々に展開したりする方法がありません。もしパフォーマンスが悪ければ、その代償を払うのは顧客です。

esel AIのシミュレーション機能のスクリーンショット。チームが展開前に過去のデータで予測をテストできる、AIによるサポート量予測の重要な側面です。

「チケットごと」の価格設定に隠されたコスト

価格モデルに注意してください。多くのAIベンダーは、AIが解決したチケットごとに課金します。これは一見公平に聞こえますが、予測不可能な請求につながり、実際には忙しいことでペナルティを受けることになりかねません。製品のバグや素晴らしいマーケティングキャンペーンがチケットの急増を引き起こした場合、AIツールは完璧に対応するかもしれませんが、月末には衝撃的な請求書が届くことになります。コストが謎であってはなりません。

esel AIの透明性の高い定額料金ページのスクリーンショット。コストを効果的に管理するためにAIでサポート量を予測する際の重要な考慮事項です。

チームを事後対応型から事前対応型へシフトさせる

AIによるサポート量の予測は、単なる小さな調整ではありません。カスタマーサービスチームを管理するための全く新しい方法です。終わりのない火消し作業や当てずっぽうのサイクルから抜け出すことです。チームが先を見越して計画を立て、ストレスを軽減し、顧客が期待するような素晴らしいサービスを提供するために必要なインサイトを与えることです。

これは複雑に聞こえるかもしれませんが、適切なツールを使えば、チームにデータサイエンティストがいなくても、驚くほどシンプルになります。これは遠い未来のコンセプトではなく、今日すぐに使える現実的なソリューションです。

eesel AIのようなソリューションを使えば、始めるのにデータ専門家のチームは必要ありません。ZendeskのようなヘルプデスクやConfluenceのようなナレッジベースとのワンクリック統合により、すべてのデータが瞬時に集約されます。透明性の高いシミュレーションツールと予測可能な定額料金が加わることで、自信を持ってAIを使い始め、すぐに結果を見ることができます。

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