Freshdeskの自動チケット割り当てを理解する

サポートチームを管理したことがあるなら、その感覚を知っているでしょう。チケットのキューが点灯し、一人がディスパッチャーとして誰が何を受け取るかを決めるのに苦労しています。それは遅く、しばしば不正確で、ストレスを抱えた顧客とさらにストレスを抱えたチームのための完璧なレシピです。間違った人の手に渡ったために、単純なリクエストが何時間も放置されるのを見たことがあるでしょう。

Freshdeskにはこれを助けるためのいくつかの組み込みの自動化がありますが、厳格なルールベースのシステムにのみ依存すると、解決するのと同じくらい多くの頭痛の種を引き起こすことがあります。このガイドでは、Freshdeskの自動割り当てがどのように機能するかを説明します。主な方法を見て、それらがどこで短所を持つかを指摘し、最新のAIレイヤーがどのようにしてチケット管理を日々の苦労からスムーズで効率的なプロセスに変えることができるかを示します。

Freshdeskの自動チケット割り当ては何をするのか？

Freshdeskの自動チケット割り当ては、受信したサポートリクエストを適切なエージェントまたはグループに自動的に送信する機能です。すべてのチケットを手動で読み、転送する必要がないようにすることが目的です。これは、混沌とした未割り当てのキューに対する最初の防衛線と考えてください。

利点は非常に明確です：

• チームリーダーに時間を取り戻させる: チケットのルーティングに専念する代わりに、エージェントの指導やワークフローの改善に集中できます。

• 顧客への回答を迅速に: チケットはすぐに利用可能なエージェントに送られ、最初の応答時間を短縮する大きな一歩となります。

• 作業を均等に分配するのに役立つ: チケットを均等に分配することで、個々のエージェントが作業に埋もれて燃え尽きるのを防ぐことができます。

最終的な目標は、適切なチケットを迅速に適切な人に届けることです。Freshdeskはこれを行うための3つの主要な方法を提供しています：ラウンドロビン、負荷分散、スキルベースの割り当て。

Freshdeskの自動チケット割り当ての3つの組み込み方法

Freshdeskは、チケットがどのように分配されるかを自動化するためのいくつかの組み込みオプションを提供しています。それぞれが異なる目標を持っており、作業を公平に分配することや技術的な質問を技術の専門家に届けることを目的としています。それぞれの方法がどのように機能するかを見てみましょう。

Freshdeskの自動チケット割り当てのラウンドロビン割り当て: 平等を保つ

これは最もシンプルな方法です。オンラインのエージェントに1つずつチケットを配るように配布します。エージェントのサラ、ベン、クロエがいる場合、最初のチケットはサラに、2番目はベンに、3番目はクロエに、4番目のチケットは再びサラに戻り、サイクルが再開されます。

これは、すべてのメンバーがほぼ同じスキルセットを持ち、同様のタイプの質問を処理するチームに適しています。公平性を重視し、誰も簡単なチケットを選んでしまうことがないようにします。

しかし、ここに問題があります：それは公平ですが、賢くはありません。エージェントがすでに忙しいかどうか、または本当に難しい問題に対して適切な人であるかどうかを知りません。新しく入ったばかりの社員が、単に「順番だから」という理由で、重大な技術的問題のチケットを受け取ることもあります。

Freshdeskの自動チケット割り当ての負荷分散割り当て: エージェントの作業負荷を管理

この方法は、エージェントの作業負荷をより意識しています。新しいチケットを、その時点で最も未解決のチケットが少ないエージェントに送ります。ここでの焦点は、すべての人のアクティブなキューを管理可能に保ち、誰かが圧倒されるのを防ぐことです。

これは、迅速に対応することが主な目標である忙しいチームにとっては堅実な選択です。事態が混乱したとき、新しいリクエストを最も空いている可能性のある人に送ることで、突然のラッシュ時に命を救うことができます。

問題は、チケットの数だけを見ていることであり、それらがどれほど難しいかは考慮していません。2つの簡単なパスワードリセットを処理しているエージェントは、数時間かかる可能性のある複雑なトラブルシューティングセッションに没頭しているエージェントよりも「忙しい」と見なされます。したがって、チケット数は均等に見えるかもしれませんが、実際の労力は大きく異なることがあります。

Freshdeskの自動チケット割り当てのスキルベースの割り当て: 専門家にチケットを送る

この方法では、「スキル」（例：‘スペイン語’、‘請求’、‘APIサポート’）を作成し、それを持っているエージェントに割り当てることができます。特定のスキルを必要とするチケットが来たとき、Freshdeskはそれを持っている利用可能なエージェントにルーティングします。

これは、専門家がいるチームにはほぼ必須です。請求に関する質問がトップの技術エンジニアに行くことは望ましくなく、スキルベースのルーティングはそれを防ぐために設計されています。

主な欠点は、それが完全に手動であり、維持するのが本当に面倒になることです。チームが必要とする可能性のあるすべてのスキルを定義し、新しいことを学んだり役割を移動したりするたびにエージェントのプロファイルを常に更新する必要があります。また、ボックスにきれいに収まらないチケットや、解決するためにさまざまなスキルの組み合わせが必要なチケットを理解することもできません。

機能	主な目標	最適な用途	主要な制限
ラウンドロビン	チケットの均等な分配	同様のスキルを持つチーム	エージェントの作業負荷と専門知識を無視
負荷分散	可能な限り迅速な割り当て	高ボリュームのサポートキュー	チケットの複雑さを無視
スキルベース	専門家への正確なルーティング	専門チーム	固定的で手動、文脈を欠く

Freshdeskの自動チケット割り当ての古いルールが崩れ始めるところ

Freshdeskの組み込みツールは良いスタートですが、すべて固定された「もしこれなら、あれ」ロジックで動作します。このルールベースのアプローチは、実際の顧客との会話の混乱に追いつくのが難しく、サポートに深刻なギャップを残すことがあります。

ルールベースのFreshdesk自動チケット割り当てが文脈を理解しない理由

ルールベースのシステムは、件名のキーワードやドロップダウンフィールドの特定の値など、単純なものを探すことで動作します。顧客が何を意味しているのか、どのように感じているのか、何を本当に望んでいるのかを実際に理解することはできません。

例えば、「返金」という言葉を含むチケットは、単純なポリシーに関する質問かもしれません。または、大口顧客からの激怒した苦情で、アカウントをキャンセルしようとしているかもしれません。ルールベースのシステムは「返金」を見て、両方のチケットをまったく同じように扱い、重大で緊急の問題を一般的なキューに送る可能性があります。これが、物事が見落とされるところです。

ルールベースのFreshdesk自動チケット割り当てが固定的で維持が難しい理由

あなたのビジネスは常に変化しています。製品を更新し、新機能をリリースし、新しい種類の顧客問題に直面します。何かが変わるたびに、誰かがFreshdeskに戻って自動化ルールやスキルリストを調整し始める必要があります。

これにより、膨大な管理作業が発生します。最初はシンプルなルールの一握りだったものが、誰も完全に理解していない条件の絡み合ったウェブにすぐに変わることがあります。時間を節約するために設計された機能が、すでに忙しいマネージャーにとって絶え間ないメンテナンスプロジェクトになってしまいます。

ルールベースのFreshdesk自動チケット割り当てが学習や改善ができない理由

おそらく最大の問題は、これらのシステムが静的であることです。今日設定したルールは、1年後もまったく同じ方法で動作します。たとえ顧客、製品、サポートのトレンドが完全に変わっても。

チケットデータの新しいパターンを見つけたり、優れたエージェントが難しい問題を解決する方法から学んだりすることはできません。常に反応的であり、問題がすでに発生した後にルールを更新することになります。自動的に賢くなるシステムを持つ代わりに。

AIを活用したFreshdesk自動チケット割り当ての賢い方法

ここでインテリジェントな自動化レイヤーが登場します。ヘルプデスクを切り替えることを強制するのではなく、eesel AIのようなツールはFreshdeskに直接プラグインします。固定ルールの限界を克服するために、適応的で文脈を理解するAIのレイヤーを追加します。単にチケットを速く動かすだけでなく、賢く働くことが重要です。

AIがFreshdesk自動チケット割り当てを改善する方法

AI駆動のアプローチは、単純なルールでは匹敵できないインテリジェンスを追加することでゲームを変えます。

• 完全な文脈を理解する: eesel AIのAIトリアージは、キーワードをスキャンするだけでなく、すべてのチケットの内容を読み取り、理解します。顧客の感情を読み取り、言葉の背後にある本当の意図を把握し、たとえ顧客が高優先度としてフラグを立てていなくても緊急性を見抜くことができます。これにより、フラストレーションを抱えたVIPがキューに埋もれることなく、適切な注意を受けることができます。

• 過去のチケットから学ぶ: プラットフォームは、解決済みのチケットの履歴を分析します。過去にうまくいったことに基づいて、特定の問題に最適なエージェントやチームを自動的に学習します。エージェントのデイビッドが「請求エラー」チケットを他の誰よりも迅速かつ効果的に解決することを見て、同様のチケットを彼に送るようになります。手動設定なしでスキルベースのルーティングの動的で自己更新型のバージョンを持つようなものです。

• 自信を持って展開できる: すべてを取り除いてやり直す必要があるツールとは異なり、eesel AIは1クリックでFreshdeskに統合されます。過去のチケット数千件でシミュレーションを実行し、AIがどのようにルーティングしタグ付けしたかを正確に確認できます。これにより、ライブ顧客に対してオンにする前に、その精度とパフォーマンスの明確なイメージを得ることができ、推測ではなく自信を持って自動化できます。

graph TD  

subgraph Traditional Freshdesk Rules  

A[新しいチケット] --> B{キーワードに一致するか？};  

B -- Yes --> C[グループAに割り当て];  

B -- No --> D[未割り当てキューに残る];  

end  

subgraph eesel AI-Powered Triage  

X[新しいチケット] --> Y[AIが内容、感情、意図を読み取る];  

Y --> Z[過去の成功した解決策と比較];  

Z --> AA[自動タグ付けし、最適なエージェント/グループに割り当て];  

end  

このFreshdeskのビデオは、カスタマーサポートプロセスを合理化するために構築できるさまざまなタイプの自動化ルールを説明しています。

固定ルールからスマートなFreshdesk自動チケット割り当てへの移行

見てください、Freshdeskのネイティブな自動割り当て機能は価値があります。サポートキューに必要な秩序をもたらし、すべてのチケットを手作業で割り当てることから脱却するのに役立ちます。多くのチームにとって、それは素晴らしい第一歩です。

問題は、彼らが厳格で手動のルールに依存しているため、サポートの質と効率がどれだけ良くなるかに制限があることです。彼らは複雑な問題を処理するための文脈を持っておらず、絶え間ないメンテナンスが必要であり、ビジネスが成長するにつれて適応することができません。

最高のサポートは、静的なルールを超えてインテリジェントな自動化に向かうことから生まれます。チームの専門知識から学ぶAIレイヤーを追加することで、すべてのチケットが驚くべきスピードと精度で適切な人に届くようにすることができます。これにより、エージェントは問題を解決し、顧客を満足させることに集中できます。

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