Freshdesk AI センチメント分析

顧客が実際にどう感じているかを知ることは、優れたサポートの非常に重要な部分です。それは、単なる迅速な修正と、顧客を失わずに済むこととの違いを生みます。満足している顧客は定着しますが、不満を抱えた顧客は、そう、離れていってしまいます。ここで登場するのが感情分析のようなツールで、手遅れになる前に顧客の感情を自動的に把握できると謳っています。

Freshdeskには、感情分析と呼ばれる独自の組み込み機能があり、これはFreddy AIスイートの一部です。この機能は、顧客が不満を抱いているときに警告を発するように設計されています。しかし、実際には何ができ、どれくらいの費用がかかり、そして隠れたトレードオフは何なのでしょうか？

この記事では、Freshdesk AI感情分析機能について、余計な飾り気なしに率直に解説します。この機能で何ができるのか、チームはどのように活用しているのか、価格設定、そして知っておくべき重要な制限事項について掘り下げていきます。組み込みツールは手始めとしては悪くありませんが、なぜ1つのメッセージに含まれる感情的な言葉だけでなく、問題の背景にある全体像を理解するAIの方が優れたアプローチなのかがお分かりいただけるでしょう。

Freshdesk AI感情分析とは？

では、Freshdesk AI感情分析とは一体何なのでしょうか？その核心は、AIを使ってチケットやチャット内の顧客メッセージを読み取り、そのトーンがポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれであるかを推測するツールです。これはFreshworksの広範なAI製品であるFreddy AIの一部であり、その主な役割は不満を抱える顧客に対する早期警告システムとして機能することです。

これは、不満を募らせている人々からのチケットを素早く見つけ出し、優先順位を付ける方法だと考えてください。ネガティブな会話にフラグを立てることで、チームはより迅速に介入でき、問題がエスカレートするのを防ぎ、顧客が離れていくのを食い止めることができます。

この機能は、各顧客メッセージにスコアを付けることで機能します。そのスコアに基づいて、メッセージはポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3つのカテゴリのいずれかに分類されます。その後、そのタグを使用して自動化されたワークフローを構築し、顧客ベースの全体的な雰囲気を素早く把握することができます。

Freshdesk AI感情分析の主な機能と一般的な使用例

この機能で実際に何ができるのか、そして日常のサポートワークフローにどのように組み込むことができるのかを見ていきましょう。

Freshdesk AI感情分析の仕組み：スコアリングと分類

すべては0から100までの感情スコアに集約されます。低いスコアは顧客が不満を抱いていることを示唆し、高いスコアは機嫌が良い可能性が高いことを意味します。デフォルトでは、Freshdeskはこれらの範囲を設定しています：

• ネガティブ: 10～30

• ニュートラル: 31～70

• ポジティブ: 71～100

管理者はこれらの数値を調整できます。これは、顧客が非常に直接的な表現をする傾向がある場合や、わずかなネガティブな兆候でも捉えたい場合に便利です。

ワークフローでFreshdesk AI感情分析を活用する主な方法

チケットに感情のタグが付いたら、その情報を役立てることができます。チームが一般的に行っていることは以下の通りです：

• 緊急のチケットを優先的に処理する。 これが最も明確なメリットです。ネガティブな感情のチケットを自動的にキューの先頭に移動させるビューやルールを作成できます。これにより、エージェントは手動で探すことなく、最も重要な会話を最初に確認できます。

• 事前対応的なエスカレーションルールを設定する。 チケットの感情が低下したときに作動する自動化を構築できます。例えば、会話がニュートラルからネガティブに変わった場合、自動的にシニアエージェントやマネージャーに割り当て、事態が悪化する前に介入させることができます。

• CSATとパフォーマンスを監視する。 大局的に見ると、感情は顧客満足度のおおよその指標となります。ポジティブ対ネガティブのチケットの全体的な割合を監視することで、トレンドを把握したり、新機能のリリースがどう受け止められているかを評価したり、チームがより多くのトレーニングを必要とする可能性のあるトピックを見つけたりするのに役立ちます。

重要な制限：テキストのみの分析

しかし、ここには大きな落とし穴があります。Freshdeskのツールは事後対応的であり、現在のチケット内の言葉しか見ていません。その一つの会話の外で何が起こっているのかを全く把握していません。

顧客は最新のメールでは問題ないように見えるかもしれませんが、本当の問題はエンジニアがConfluenceで追跡している厄介なバグだったり、2週間前のチケットで言及した請求の混乱だったりするかもしれません。Freshdeskの感情分析は、その履歴を完全に無視します。言葉は見ていますが、背景にあるストーリーを見逃しているのです。

そして、そこが全体像を理解するAIが違いを生む点です。例えば、eesel AIは、過去のチケットやヘルプ記事から、Google DocsやプライベートWikiにある社内ガイドまで、会社のすべての知識に接続し、そこから学習するように構築されています。顧客が使っている怒りの形容詞だけでなく、メッセージの背後にある「なぜ」を理解します。それにより、不機嫌なメールへの迅速な反応だけでなく、より賢明な解決策へと導くのです。

Freshdesk AI感情分析の設定と実装

この機能を有効にするのは非常に簡単ですが、そのシンプルさは同時にいくつかの限界も示しています。

感情分析機能を有効にする

管理者は、管理設定 > Freddy > 感情分析に移動し、トグルをオンにすることでこの機能を有効にできます。その後、最初の顧客メッセージから感情を分析するか、2番目のメッセージからにするかなど、いくつかの基本的なオプションを設定できます。これは、最初のチケットの多くが「私の〇〇が壊れています」といった内容である場合に役立ちます。

感情分析を使った自動化ルールの作成

本当の価値は、感情をFreshdeskの自動化ツールに連携させることから生まれます。感情スコアに基づいてアクションを実行するルールを作成できます。

自動化 > チケットの更新で、『感情が_任意_から_ネガティブ_に変化し、かつ優先度が_緊急_の場合、_エスカレーションチーム_グループに割り当てる』というルールを作成できます。"> これは良い出発点ですが、同時に限界も見えてきます。自動化はFreshdeskの内部に閉じ込められています。チケットの割り当て、タグの追加、優先度の変更といったFreshdesk内の操作しかできません。

しかし、その自動化がFreshdesk内での操作以上のことをする必要がある場合はどうでしょうか？ eesel AIのようなツールは、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供します。単にチケットを更新するだけでなく、自動的にJiraで優先度の高いバグレポートを作成し、マネージャーのSlackチャンネルにリアルタイムでアラートを送信し、Shopifyから顧客の注文履歴を検索する、といった一連の操作を1つのトリガーから実行できます。これは、eesel AIのシンプルな連携機能により、数分で導入できるため可能です。

価格と重大な制限

さて、価格と、このツールだけに頼る場合に何を諦めることになるのかについて話しましょう。

実際のコスト

感情分析は無料ではありません。これはFreddy AI Copilotアドオンに含まれており、ProまたはEnterpriseプランに追加で購入する必要があります。そして、エージェントごとに課金されるため、コストは急速に増加する可能性があります。

年間請求に基づいた費用の概算は以下の通りです：

プラン	基本価格（年間請求）	Freddy AI Copilotアドオン	エージェント1人あたりの月額合計
Growth	$15/エージェント/月	利用不可	N/A
Pro	$49/エージェント/月	$29/エージェント/月	$78/エージェント/月
Enterprise	$79/エージェント/月	$29/エージェント/月	$108/エージェント/月

本当に厄介なのは価格そのものだけではありません。チームの規模に応じてコストが増加することです。新しいサポートエージェントを1人雇うたびに、この1つの機能に対する請求額が上がるのです。

ネイティブツールの欠点

これらを総合すると、Freshdeskの組み込みツールに関するいくつかの重要な問題が明らかになります：

• コンテキストを把握できない。 先に触れたように、このツールは現在のチケットしか読み取りません。ナレッジベースや過去のチケット、その他の社内ドキュメントにある重要な情報と顧客の問題を結びつける方法がありません。

• アクションが単一の場所に限定される。 自動化はFreshdeskの外部では機能しません。しかし、実際のサポートワークフローはそれほど単純ではなく、エンジニアリング、営業、その他の部門との連携が必要になることがよくあります。

• チームの成長とともにコストが増加する。 エージェントごとの料金体系は、雇用するたびに支払いが増えることを意味します。これは成長を妨げ、予算編成を困難にします。

この動画では、Freshworksが生成AIと感情分析を活用して、カスタマーサービスにおけるやり取りを最適化する方法を説明しています。

これが、eesel AIのような代替案が非常に理にかなっている理由です。私たちの価格設定は透明性があり、エージェント数ではなく使用量に基づいているため、コストは予測可能で、チームの拡大によって不利益を被ることはありません。さらに重要なことに、eesel AIは、散在する知識を統合し、すべてのツールにわたるワークフローを自動化することで、コンテキストの欠如やサイロ化されたアクションという中心的な問題を解決するために構築されました。

事後対応的な感情分析から、事前対応的な問題解決へ

Freshdesk AI感情分析は悪い機能ではありません。これは、Freshdesk環境内で怒っているチケットにフラグを立てる簡単な方法を必要とするチームにとっては、堅実な入門レベルのツールです。不満を持つ顧客をより早く見つけるのに間違いなく役立つでしょう。

しかし、その弱点は明らかです。プラットフォームを横断する深いコンテキストを持たず、自動化ツールはFreshdesk内に留まり、価格設定は成長するチームにとって大きな負担になる可能性があります。

したがって、選択はあなた次第です。唯一の目標が怒っているチケットに赤旗を立てることであるなら、今のところは組み込みツールで十分かもしれません。しかし、本当に賢く、効率的で、スケールアップに対応できるサポート体制を構築したいのであれば、すべてのツールを横断して機能し、すべての知識から学習できるAIが必要です。

まさにここでeesel AIが登場します。これは、より強力で柔軟性があるだけでなく、驚くほど簡単に設定できるソリューションです。数分で導入でき、顧客向けに有効化する前に、過去の何千ものチケットでそのパフォーマンスをシミュレートすることさえ可能です。これにより、自信を持ってテストし、実際に信頼できるAIを展開することができます。

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