Freshdesk SLAポリシーの実践ガイド（とそれらの限界）

カスタマーサポートにおいて、あなたの言葉は契約そのものです。サービスレベル合意書（SLA）はまさにそれであり、顧客の問題にどれだけ迅速に対応し、解決するかについて顧客と交わす約束です。これにより、顧客にとっては明確な期待値が設定され、あなたのチームにとっては達成すべき明確な目標が与えられます。

SLAを遵守することは、単にレポートの項目をチェックすること以上の意味を持ちます。それは顧客の満足度とロイヤルティを維持するための基本です。約束を一貫して守ることで、信頼を築くことができます。しかし、本当の課題は、ただ時計が刻むのを見ているだけではありません。FreshdeskのようなプラットフォームはSLAを追跡するツールを提供していますが、真に優れたサービスを実現する鍵は、「ああ、タイマーが赤くなった」という事後対応的な考え方から、 proactive（事前対応的）な考え方へとシフトすることにあります。

FreshdeskのSLAポリシーとは？

FreshdeskのSLAポリシーは、ヘルプデスク内で顧客との約束を定義し、徹底させるための組み込み機能です。これは、新規チケットごとに自動的にタイマーを開始する一連のルールと考えることができます。これらのルールは、チケットの優先度、発生元（メール、ソーシャルメディアなど）、さらには顧客の契約プランといった要素に基づいて、エージェントが問題に対応し解決するためにどれだけの時間があるかを判断します。

Freshdeskのチケットダッシュボードの表示。エージェントはFreshdeskのSLAポリシーに基づいて顧客の問題を管理し、優先順位を付けます。

その目標は非常にシンプルです：

• すべてのお客様が妥当な時間内に返信を受け取れるようにする。

• チームが最も緊急性の高いチケットに最初に集中できるように支援する。

• サービス品質の一貫性と信頼性を維持する。

これらのポリシーの核心は、応答時間の目標、解決期限、そして時計を24時間365日動かすべきか、それとも営業時間中のみにすべきかなど、いくつかの主要な設定を調整することに基づいています。

Freshdesk SLAポリシーの主要コンポーネント

チーム（そして顧客）にとって実際に機能するSLAを設定するためには、まずFreshdeskが提供する構成要素に慣れる必要があります。ここでは、あなたが扱うことになる最も重要な要素を分解して見ていきましょう。

FreshdeskのSLAポリシーで追跡できるSLAメトリクス

Freshdeskでは、いくつかの主要なタイマーに対するパフォーマンスを測定できます：

• 初回応答時間： これは非常に分かりやすい指標です。顧客がチケットを送信してから、エージェントが最初の返信を送るまでにかかる時間を測定します。これは「私たちはあなたの問題を確認し、対応しています」と伝える最初の機会であるため、非常に重要です。迅速な初回応答は、最終的な解決に少し時間がかかったとしても、多くの好意を得ることができます。

• 解決時間： これがメインイベントです。チケットが作成された瞬間から、正式に「解決済み」とマークされるまでの全行程を追跡します。これはチームの効率性を測る究極の指標であり、顧客満足度に大きな影響を与えます。

• 次の応答時間： やり取りが必要な複雑な問題に対して、このメトリクスは各返信間の時間を追跡します。これにより、一度会話が始まったら、顧客が更新を待って放置されることがないようにします。

Freshdesk SLAポリシーにおける稼働時間：営業時間 vs カレンダー時間

また、SLAの時計が実際にいつ動いているのかを決める必要もあります。

• カレンダー時間： これは24時間365日、休みなしのオプションです。時計は昼夜を問わず、週末や祝日も動き続けます。

• 営業時間： このオプションは、会社の公式な勤務時間中のみ時間をカウントします。もし金曜の夜にチケットが届き、24時間のSLAが設定されている場合、タイマーは実際には月曜の朝まで動き始めません。

ここには少しトレードオフがあります。営業時間を使用するとパフォーマンスレポートは見栄えが良くなるかもしれませんが、カレンダー時間は顧客が実際に体験していることをより正直に反映します。現実的に言って、顧客はそれが祝日の週末であることなど気にしません。彼らが知っているのは、回答を2日間待っているということだけです。

| メトリクス | 測定内容 | なぜ重要か | 最適なケース | | :--- | :--- | :--- | | 初回応答時間 | 最初の確認の速さ | 顧客の期待値を設定し、注意を払っていることを示す。 | 優先度の高いチケット、ソーシャルメディアのメッセージ。 | | 解決時間 | 顧客の問題を解決するまでの総時間 | 顧客満足度とチームの効率に直接影響する。 | チーム全体のパフォーマンス測定。 | | 次の応答時間 | 継続的な返信の間の時間 | 顧客に状況を伝え続け、気にかけていると感じさせる。 | 複数のやり取りが必要な複雑な問題。 |

複数のFreshdesk SLAポリシーを管理する方法

基本的なデフォルトのSLAポリシーを設定したら、さまざまな状況に合わせてより具体的な設定を作成し始めることができます。結局のところ、大規模なシステム障害と、請求に関する簡単な質問に対して、同じ4時間の解決目標を設定したいとは思わないでしょう。

Freshdeskでは、チケットの詳細に基づいて作動する複数のポリシーを作成できます。例えば、次のような場合により厳しいSLAを設定できます：

• VIP顧客： 最も価値のあるクライアントには、より迅速な応答と解決時間でプレミアムな体験を提供します。

• 緊急の問題： 「緊急」とマークされたチケットや、「ダウン」や「停止」といったキーワードを含むチケットには、自動的に30分の応答時間を適用します。

• 異なるチャネル： 標準的なメールに比べて、Twitterのような速いペースのチャネルにはより短い期限を設定します。

チームを軌道に乗せるため、Freshdeskにはリマインダーとエスカレーション機能が組み込まれています。システムは、チケットがSLAの期限に近づくとエージェントに通知できます。時間が切れた場合、自動的にチケットをチームリーダーやマネージャーにエスカレーションすることも可能です。これはまずまずのセーフティネットですが、ロジックはすべてあなたが作成したルールに基づいており、管理が煩雑になる可能性があります。ポリシーの順序は非常に重要です。Freshdeskは、チケットのプロパティに一致するリストの最初のルールを使用するため、順序の小さな間違いが間違ったポリシーの適用につながる可能性があります。

FreshdeskのSLAポリシーを手動で管理することの限界

Freshdesk内部のツールは、チームに説明責任を持たせるための確かな出発点です。しかし、少し詳しく見てみると、それらがほぼ完全に事後対応的であることに気づくでしょう。失敗しそうになったときに教えてくれるのは得意ですが、実際に成功するのを助けるためにはあまり役立ちません。

Freshdesk SLAポリシーの課題1：解決ではなく、監視しているだけ

FreshdeskのSLAタイマーは、実質的には単なるストップウォッチです。エージェントが時間切れになる前に正しい情報を見つけ出し、完璧な返信をタイプアウトするというプレッシャーをすべて彼らに押し付けます。これにより、品質が後回しにされ、スピードに焦点が当たるストレスの多い環境が生まれます。システムは警報を鳴らすのは得意ですが、消火器を渡してくれるわけではありません。

Freshdesk SLAポリシーの課題2：知識がいたるところに散在している

正直なところ、チケット解決を最も遅らせる最大の要因は、正しい答えを探すことです。そのSLAタイマーは、エージェントが古いチケットを必死に検索したり、ヘルプセンターを掘り下げたり、十数個のGoogleドキュメントをざっと読んだり、騒がしいSlackチャンネルで助けを求めたりしていることなど気にしません。ネイティブのFreshdeskナレッジベースは良い出発点ですが、それはしばしば孤島であり、チームの知識が実際に存在する他のすべての場所から切り離されています。

• AIがどのように役立つか： これはeesel AIのようなツールが解決するために作られた問題です。既存のツールに直接接続し、過去のFreshdeskチケット、Confluenceページ、Google Docsなどからすべての知識を一つにまとめます。エージェントが作業している場所で、即座に正確な回答を提供し、SLAが危険にさらされるずっと前に問題を解決するのを助けます。

- eesel AI CopilotがFreshdesk内で返信を作成している様子。AIがエージェントの迅速な応答を支援し、FreshdeskのSLAポリシー遵守に貢献する方法を示しています。

Freshdesk SLAポリシーの課題3：トリアージとエスカレーションが手動で遅い

確かに、Freshdeskはすでに期限を過ぎたチケットをエスカレーションできますが、それでは手遅れです。マネージャーがその通知を受け取った瞬間には、顧客はすでに悪い経験をしています。このプロセスは、すでに発生した問題を修正するために人間が介入することに依然として依存しています。

• AIがどのように役立つか： eesel AI Agentは、単に問題を警告するだけではありません。フロントラインサポートを単独で処理し、一般的な質問に即座に回答し、チケットを正しくタグ付けし、本当に人間の介入が必要な複雑な問題のみをエスカレーションします。膨大な数のチケットを自動的に解決することで、SLA違反を防ぐのに役立ちます。

Freshdesk SLAポリシーの課題4：設定が複雑でルールが硬直的

考えられるすべての顧客シナリオに対応する詳細なポリシーを作成したいのであれば、多くの管理作業を覚悟してください。何十もの「もしこうなら、こうする」というルールを構築し維持するのは退屈で、壊れやすいものです。そして、どれだけ多くのルールを書いても、顧客のトーンのニュアンスを理解したり、予期せぬ状況に適応したりすることはできません。

• AIがどのように役立つか： eesel AIは、数分で導入できる柔軟なセルフサービス型のセットアップを提供します。脆弱なルールに依存する代わりに、AIを使用してチケットが実際に何についてのものであるかを理解します。そして、適切な知識を適用し、正しいアクションを自動的に実行します。過去の何千ものチケットでどのように機能するかをシミュレーションして、実際の顧客向けに有効にする前に、正確な自動化率を確認することもできます。

- eesel AIのシミュレーションダッシュボード。チームが本番稼働前に、自動化がFreshdeskのSLAポリシー遵守をどのように改善できるかを理解するのに役立ちます。

Freshdeskのサポート、AI機能、SLAポリシーの料金

Freshdeskのより高度なSLA管理機能やAI機能を利用するには費用がかかり、少し分かりにくいことがあります。彼らのネイティブAI製品であるFreddy AIは、通常、メインプランのアドオンとして販売されます。これは、エージェントごとまたは「セッション」ごとに別々の料金が発生することを意味し、チケット量が増えるにつれて予測不可能なコストが膨れ上がる可能性があります。

Freshdesk SLAポリシーの追跡から、それを超える達成へ

FreshdeskのSLAポリシーは、真剣なサポートチームにとって必須のものです。基準を設定し、顧客の期待を管理し、チームを同じ方向に向かせるのに役立ちます。しかし、結局のところ、それらは測定ツールであり、それ自体が解決策ではありません。

タイマーと手動のエスカレーションだけに頼ることは、エージェントを燃え尽きさせ、必ずしも顧客にとってより良い結果につながるとは限らない、高ストレスで事後対応的なサイクルを生み出します。優れたカスタマーサービスの未来は、締め切り直前に何とか間に合わせることではなく、スピードと正確さで問題を解決することにあります。現代のチームは、それを実現するためにヘルプデスクと連携して機能するスマートなツールを必要としています。

AIによる解決でFreshdesk SLAポリシーを強化する

SLAをただ追跡するだけでなく、時計が問題になる前にチケットの50%を自動的に解決できるとしたらどうでしょうか？

eesel AIは、わずか数分であなたのFreshdeskセットアップに直接接続します。散在するすべての知識を統合し、それを利用してフロントラインサポートを処理するAI Agent、人間のチームを支援するAI Copilot、そしてキューを整理するAI Triageを強化します。

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