Freshdeskアナリティクス実践ガイド

カスタマーサポートにおいて、データは単なる「あれば便利」なものではなく、すべてです。データがあるからこそ、奇妙なトレンドが大きな問題になる前に発見し、チームの本当のパフォーマンスを把握し、顧客が実際に何を望んでいるのかを理解することができます。Freshdeskのようなヘルプデスクには独自のレポーティングツールが備わっていますが、そのツールで何ができて（何ができないのか）を理解することから、本当の改善が始まります。

この記事では、Freshdeskアナリティクスのすべてを解説していきます。その主な機能、料金プランの厄介な点、そしてその長所と…まあ、そうでない点について正直にお話しします。なぜなら、レポートを見るだけでは不十分だからです。そのデータをアクションに変えることは、全く別の次元の話なのです。

Freshdeskアナリティクスとは？

基本として、Freshdeskアナリティクスは、ヘルプデスクに内蔵されたレポーティング機能です。サポートマネージャーやチームリーダーがパフォーマンスを監視し、重要な指標を追跡し、単なる勘ではなく実際のデータに基づいた賢明な意思決定を下せるようにするために存在します。

基本的に、ヘルプデスクの日々の業務をダッシュボードで可視化してくれます。次のような項目を追跡できます：

• チケット量： 問い合わせが殺到していませんか？最も忙しい時間帯はいつですか？

• エージェントの生産性： エージェントはどれくらいの速さで対応し、チケットをクローズしていますか？

• 顧客満足度（CSAT）： 顧客は提供されるサポートに本当に満足していますか？

• SLAコンプライアンス： チームは約束した対応時間を守れていますか？

システム全体は、手早く状況を確認するための既成の「キュレーション」レポートと、データを深く掘り下げることができるカスタムレポートの2つに集約されます（ただし、適切なプランに加入している場合に限ります）。当てずっぽうの対応にうんざりしているチームにとっては、良い出発点となるでしょう。

主な機能と性能

Freshdeskでは、データを分析する方法が2つあります。手軽な標準搭載レポートと、より強力なカスタムレポートです。しかし、ここで知っておくべき注意点があります。本当に優れた機能の多くは、高価なプランでしか利用できないことが多いのです。

様々なサポート指標を示すFreshdeskアナリティクスダッシュボードのスクリーンショット。

定型レポート vs カスタムレポート

データを表示する主な2つの方法を見てみましょう：

• 定型レポート（Curated Reports）： これらはFreshdeskに標準で付属している既成のダッシュボードです。チケット量、ヘルプデスクのパフォーマンス、個々のエージェントの働きぶりといった一般的な指標を追跡するための良い出発点となります。日々の簡単な概要把握には最適ですが、いくつかの基本的なフィルターを適用する以外に、ほとんどカスタマイズすることはできません。

• カスタムレポート（Custom Reports）： ここでデータを深く掘り下げることができますが、この機能は主に上位プラン向けです。カスタムレポーティングでは、ゼロからレポートを作成できます。指標を選び、高度なフィルターを使い、様々なチャートを選択して、思い通りにデータを可視化できます。設定には手間がかかりますが、詳細な分析には不可欠です。

分かりやすく比較してみましょう：

機能	定型レポート	カスタムレポート
使いやすさ	高（既成）	中（設定が必要）
カスタマイズ性	低（限定的なフィルター）	高（カスタム指標、フィルター、ビジュアル）
ユースケース	日次/週次の簡単なパフォーマンスチェック	特定の問題やチームパフォーマンスの深掘り分析
プラン利用可否	全プランで利用可能	主にProプランとEnterpriseプラン

追跡可能な主要指標

では、実際に何を測定できるのでしょうか？Freshdeskは一般的な指標をカバーしており、これらはいくつかの主要なカテゴリーに分類されます：

• チケット指標： チケットのライフサイクルに関するすべてです。作成、解決、再オープンされたチケットの数を確認したり、未解決チケットの経過時間をチェックして、どのチケットがキューに長期間滞留しているかを確認できます。

• パフォーマンス指標： スピードに関するすべてです。初回応答時間、平均解決時間、SLAコンプライアンスなどを考えればよく、目標を達成できているかどうかが分かります。

• エージェントの生産性： これらの指標は、エージェントごとの返信数や、内部連携のために追加しているメモの数など、個人およびチームのパフォーマンスに焦点を当てています。

Freshdeskは数値を提供することに長けていますが、多くの場合そこで止まってしまいます。何が起こったかは教えてくれますが、なぜそれが起こったのかまでは教えてくれません。例えば、「再オープンされたチケット」が急増していることに気づくかもしれません。これは良い警告ですが、レポートは新しいバグが大混乱を引き起こしているのか、ヘルプ記事が皆を混乱させているのか、あるいはあるエージェントにもう少し指導が必要なのかを教えてはくれません。その探偵仕事は、依然としてあなた自身に委ねられているのです。

料金とプランの内訳

ここが少し不満を感じるかもしれない点です。Freshdeskアナリティクスの最も強力な機能の多くは、高価なプランにロックされており、小規模または成長中のチームにとっては受け入れがたい場合があります。

FreeプランまたはGrowthプランを利用している場合、基本的な定型レポートを利用できます。しかし、独自のレポートを作成したり、スケジュール設定したり、データをエクスポートして詳しく分析したい場合は、ProプランまたはEnterpriseプランに移行する必要があります。これはエージェント一人当たりの価格が大幅に上がります。

プランごとの機能の内訳は以下の通りです：

機能	Free	Growth (15ドル/エージェント/月)	Pro (49ドル/エージェント/月)	Enterprise (79ドル/エージェント/月)
定型レポート	あり	あり	あり	あり
カスタムレポーティング	なし	なし	あり	あり
レポートのスケジュール設定	なし	なし	あり	あり
データのエクスポート	なし	なし	あり	あり
データのドリルダウン	なし	なし	あり	あり
カスタム指標	なし	なし	あり	あり

Freshdeskアナリティクスの限界

正直なところ、Freshdeskアナリティクスの問題はFreshdeskだけの話ではありません。ほとんどのヘルプデスクに組み込まれたレポーティングツールに共通する問題です。これらのツールは、バックミラーに映るもの（過去）を見せてくれるのは得意ですが、前方の道をナビゲートする（未来を予測する）のはあまり得意ではありません。

なぜFreshdeskアナリティクスは事後対応的であり、事前対応的ではないのか

ほとんどのアナリティクスツールは、その性質上、事後対応的です。先週のチケット量や前四半期のCSATスコアなど、すでに起こったことを教えてくれるのは非常に得意です。レポートは先月、チケットの30%がパスワードリセットに関するものだったと教えてくれますが、明日も同じようなチケットが殺到するのを防ぐためには何もしてくれません。レポートは火事を指摘してくれますが、バケツと水を探しに行くのはあなた自身なのです。

サイロ化された知識と不完全なコンテキスト

あなたのヘルプデスクは孤立して存在するわけではありません。チームや顧客が必要とする答えは、おそらくConfluenceのスペース、Googleドキュメントの奥深く、Notionの片隅、あるいは古いSlackのスレッドの中に散らばっているでしょう。

Freshdeskアナリティクスは、そのどれも見ることができません。它が知っているのは、Freshdeskの内部にあることだけです。つまり、あなたはパズルのたった一つのピースに基づいて意思決定をしており、会社が実際に持っている知識の全体像を見ていないのです。

インサイトとアクションの間のギャップ

そして、これが最大の頭痛の種です。ダッシュボードは画期的なインサイトを示してくれますが、それに対して何かを実行することはできません。

レポートが、チームが毎週10時間を同じ単純な「使い方」に関する質問に費やしていることを指摘したと想像してみてください。素晴らしいインサイトです！しかし…さて、どうしましょう？結局、手動でヘルプドキュメントを作成したり、新しいマクロを構築したり、エージェントを呼んでトレーニングしたりする必要があります。問題を発見してから実際に解決するまでには、膨大で時間を浪費するギャップが存在するのです。

レポーティングを超えて：AIがFreshdeskアナリティクスをアクションに変える方法

では、次の一手は何でしょうか？それは、より洗練されたチャートやより多くのデータポイントではありません。AIを使って、問題を発見してから解決するまでの、もどかしいギャップを最終的に埋めることです。

ここで現代のAIツールが登場します。これらのツールはあなたのFreshdeskアカウントに直接接続し、すべてのデータの上にインテリジェンス層として機能します。何が起こっているかを示すだけでなく、それに対して何かをする手助けをしてくれるのです。

例えば、eesel AIのようなツールは、Freshdeskのチケットだけを見るのではありません。知識が隠されている他のすべての場所にも接続します。すべてを統合することで、AIはエージェントを支援する場合でも、顧客と直接対話する場合でも、役立つ回答を提供するために必要な完全なコンテキストを把握します。

Freshdesk内で返金ポリシーに関する問い合わせへの返信を下書きするeesel AIのコパイロットの例。

あの「パスワードリセット」の例に戻りましょう。従来のレポートはトレンドを指摘します。しかし、AIエージェントは、それらのチケットを自動的に処理するように設定できます。eesel AIを使えば、ヘルプドキュメントや過去のチケットから学習し、これらの単純で反復的な質問を自律的に解決するエージェントを構築できます。これにより、人間のエージェントは、本当に人間の頭脳が必要な複雑な問題に集中できるようになります。

そして何より素晴らしいのは、ただ導入してうまくいくことを祈るだけではない点です。eesel AIにはシミュレーションモードがあり、実際の顧客と対話する前に、過去の何千ものFreshdeskチケットでテストすることができます。どのように機能したかを正確に確認し、どれだけ自動化できるかを現実的に予測できます。これにより、プロセスから当て推量を完全に取り除くことができます。

データはゴールではなく、スタート地点です

結論として、Freshdeskアナリティクスは、特にProプランやEnterpriseプランを利用している場合、チームのパフォーマンスを把握するための堅実なツールです。何がうまくいっているのか、どこに問題があるのかを把握するために必要な基本的な数値を提供してくれます。

しかし、それは過去にとらわれています。事後対応的であり、Freshdesk外のナレッジを見ることはできず、問題を発見してから実際に解決するまでの、あの厄介なギャップを残したままです。

優れたカスタマーサポートの真の未来は、より良いチャートではありません。AIを使ってデータに即座に行動を起こすことです。eesel AIのようなツールは、ヘルプデスクを置き換えるのではなく、時間を節約し、エージェントの燃え尽き症候群を減らし、顧客をより幸せにする自動化レイヤーを追加することで、ヘルプデスクをよりスマートにします。

もしあなたが、ただレポートを眺めるのをやめて、それに基づいて行動を起こす準備ができているなら、eesel AIがどのようにあなたの最前線サポートを自動化できるかを確認してみてください。