Gorgias AIを使ってネガティブな感情を検出し、マネージャーに通知する方法

サポート責任者を夜も眠れなくさせる、ある種の恐怖があります。それは、非常にネガティブな顧客体験に手遅れになるまで気づかないことです。不満を抱えた顧客のチケットが他のチケットに紛れてしまい、マネージャーが気づいた時にはすでに手遅れ。顧客を失い、さらには悪いレビューを書かれて他の顧客まで遠ざけてしまうかもしれません。

正直なところ、ある程度の問い合わせ件数になってくると、すべてのチケットを手動でスキャンして不満を抱えた顧客を見つけ出そうとするのは無理な話です。こうした状況を確実に検知し、迅速に適切な担当者へ伝えるための自動化システムが必要になります。

この記事では、Gorgiasに組み込まれているAIツールを使って基本的なアラートシステムを構築する方法を解説します。しかし、さらに重要なのは、そのネイティブなアプローチで直面するであろう問題点に触れ、より強力で信頼性の高いワークフローを構築する方法を示すことです。専門的なAIレイヤーを追加することで、不満を抱えた顧客が二度と見過ごされることがないようにできます。

Gorgiasのネイティブ感情検知機能とは？

Gorgiasは、Eコマースブランド向けのヘルプデスクとして非常に人気がありますが、それには正当な理由があります。Shopifyのようなプラットフォームとの緊密な連携で知られており、サポートチームはタブを切り替えることなく注文詳細の確認やアクションを実行できます。Gorgiasの重要な要素の一つがAIで、これは一般的なタスクを自動化し、エージェントがチケットに関するより多くのコンテキストを得られるように設計されています。

意図・感情検知の仕組み

Gorgiasの主要なAI機能の一つに、意図・感情検知があります。このツールは受信メッセージを自動的に読み取り、2つのことを判断します。顧客が何を望んでいるか（返品処理などの「意図」）と、それについてどう感じているか（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの「感情」）です。

この分析に基づき、Gorgiasはチケットに「negative-sentiment」のようなタグを付けます。このタグが、構築したいあらゆる自動化の出発点となります。その目的は、エージェントがチケットを開く前に顧客の気分を素早く知らせることであり、これは良い出発点と言えるでしょう。

Gorgiasのインターフェース画面。感情に基づいてチケットに自動でタグ付けするルールが作成されています。

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基本的な感情検知ワークフローの設定

では、Gorgias AIでネガティブな感情を検知し、マネージャーに通知するワークフローを実際に設定できるのでしょうか？答えはイエスです。Gorgiasの「ルール」エンジンを使えば、基本的なワークフローを構築できます。これは非常に簡単なプロセスで、シンプルなアラートシステムをすぐに稼働させることができます。以下にその方法を示します。

全体の仕組みはシンプルな「IF-THEN」ロジックで動きます。もしGorgiasが顧客が不満を抱いていると判断したら、マネージャーに通知するというものです。

1. トリガー： 新しいチケットが届き、Gorgias AIが自動的に「negative-sentiment」タグを付けるとプロセスが開始されます。これが合図です。

2. ルールの作成： Gorgiasの設定画面に入り、新しいルールを作成する必要があります。トリガーを「チケットが作成された時」に設定し、条件として「タグにnegative-sentimentが含まれる場合」を追加します。

3. アクション： ルールがトリガーされたら、次に行うべきことを指示する必要があります。マネージャーに通知する最も一般的な方法は以下の通りです。

   • 特定のマネージャーやチームリーダーに@メンションする内部メモを追加する（例：「@Jane Doeさん、確認をお願いできますか？」）。

   • 「manager-review」や「escalation」のような別のタグを適用し、これらのチケットを専用のビューでフィルタリングできるようにする。

   • チケットを直接マネージャーや特別な「マネージャーレビュー」チームに割り当てる。

この設定は表面的には機能しますが、すぐにいくつかの悩ましい限界にぶつかり始めます。

ネイティブなアプローチの限界

この組み込みのワークフローは良い第一歩ですが、真に信頼できるソリューションとなるにはいくつかの弱点があります。

• ロジックが硬直的すぎる。 Gorgiasのルールは単純なトリガーには優れていますが、少しでも複雑になるとうまく機能しません。VIP顧客からのネガティブなフィードバックについてのみマネージャーに通知したい場合はどうでしょう？あるいは、そのネガティブなコメントがすでに追跡中の特定のバグに関するものだった場合は？そのようなロジックを作成するためにルールを連鎖させようとすると、複雑になり管理が面倒になり、しばしば機能しなくなります。

• 通知オプションが基本的すぎる。 通知の選択肢はGorgias内に限定されています。メモを追加したりチケットを割り当てたりはできますが、マネージャーが一日中Gorgiasに張り付いているわけではなかったらどうでしょう？もし彼らがSlackをメインで使っていたら？あるいは、問題を追跡するためにプロジェクト管理ツールで自動的にタスクを作成したい場合は？Gorgiasからその情報を引き出すには、たとえ可能だとしても、いくつかの面倒な回避策が必要です。

• 自信を持ってテストできない。 これが恐らく最大の問題点です。ルールを構築して、それが機能することをただ願うしかありません。過去のチケットでシミュレーションを実行して、どれだけのエスカレーションを正しく検知できたか、そしてさらに重要なことに、何を見逃したかを確認する方法がありません。あなたは基本的に目隠しで飛行し、すでに不満を抱えている実際の顧客で新しいプロセスをテストしていることになります。理想的とは言えません。

より強力なワークフローの構築

Gorgiasの組み込みツールの限界を乗り越えるために、すべてを捨てて一からやり直す必要はありません。解決策は、ヘルプデスクに知的なブーストを与えることです。専門のAIプラットフォームをその上に重ねることで、チームは使い慣れたヘルプデスクを使い続けながら、より高度なAIと柔軟なワークフローの力を手に入れることができます。

eesel AIは、数分でセットアップ可能なGorgiasとのワンクリック連携を提供しており、これらのデリケートなチケットをよりスマートかつ信頼性の高い方法で処理できるようになります。

ステップ1：ナレッジを統合して精度を向上させる

汎用的なAIモデルは明らかな怒りを検知するのは得意ですが、あなたのビジネスに特有の微妙なニュアンスを見逃しがちです。顧客が「がっかりした」という言葉を使うのは、重大な危険信号でしょうか、それとも単なる軽微なフィードバックでしょうか？eesel AIの精度は、会社のすべてのナレッジから学習する能力に由来します。

過去の何千ものGorgiasチケット、ヘルプセンターの記事、Google Docsの内部メモ、さらにはShopifyの製品情報に接続します。これにより、あなたの顧客とビジネスにとって「ネガティブな感情」が実際に何を意味するのかを理解し、はるかに正確な検知につながります。

ステップ2：柔軟なワークフローエンジンを使用する

ここからが、あなたの働き方に合ったシステムを本格的に構築できる部分です。eesel AIのカスタマイズ可能なワークフローエンジンを使えば、Gorgiasのルールでは到底不可能な、複雑で多段階のロジックを作成できます。

単純な「もしネガティブなら、通知する」ではなく、ビジネスの優先順位を実際に反映したワークフローを構築できます。

実践的な例：

eesel AIを使えば、次のようなワークフローを作成できます。「もしチケットの感情がネガティブで、かつ顧客のShopifyでの生涯価値が1,000ドルを超えていて、かつメッセージに「チェックアウトエラー」という言葉が含まれている場合、THEN（その場合）#dev-alertsのSlackチャンネルに高優先度のメッセージを送信し、サポート責任者に@-メンションを付け、Gorgiasで「Critical-Bug-Report」タグを適用する。」

これはすべて、AIが通知やデータをSlackやJira、カスタムダッシュボードなど、あなたが使用するほぼすべての他のツールにプッシュできる「カスタムアクション」を設定できるため可能です。もはやヘルプデスク内で利用可能なオプションだけに縛られることはありません。

ステップ3：シミュレーションでワークフローをテストする

これが全体の中で最も強力な部分かもしれません。実際の顧客とやり取りする前に、設定全体をテストできます。eesel AIにはシミュレーションモードという機能があります。

安全な別環境で、過去の何千ものGorgiasチケットに対して高度なワークフローを実行できます。シミュレーションは、AIがどのように応答したか、どのチケットをエスカレーションしたか、どのようなアクションを取ったかを正確に示します。これにより、導入前にその影響を明確に予測し、価値を証明できるため、ロジックが盤石であると完全に自信を持つことができます。

Gorgias vs. eesel AI：感情検知ワークフローの比較

この特定のタスクについて、2つのアプローチがどのように比較されるかを、さっと見渡せるようにまとめました。

機能	Gorgias（ネイティブ）	eesel AI（連携）
感情分析の精度	普遍的なモデルに基づいた一般的な感情分析には適している。	過去の特定のチケットやドキュメントでトレーニングされており、より高い精度を誇る。
ワークフローロジック	シンプルな「IF-THEN」トリガーによる基本的なルール。	高度な多条件ロジック（「IF-AND-OR-THEN」）。
通知アクション	Gorgias内部のアクション（タグ、メモ）に限定される。	外部システム（Slack、Jiraなど）への完全にカスタマイズ可能なアクション。
セットアップと連携	組み込み式で、ルールダッシュボードから設定する。	ワンクリックのGorgias連携による、真のセルフサービス設定。
テストと検証	シミュレーションモードなし。実際のチケットでテストする必要がある。	稼働前に過去のデータで強力なシミュレーションが可能。

価格と予測可能性

これらのツールの支払い方法も、特にチケット量が変動する可能性がある場合には重要です。

• Gorgias： チケットベースの価格モデルを採用しています。プランには毎月一定数の「請求対象チケット」が含まれており、それを超えると追加料金が発生します。これは、コストが予測不能で、サポート量に直接比例して増加することを意味します。忙しい月は請求額も大きくなります。

• eesel AI： 対照的に、eesel AIは透明性の高い、インタラクションベースの価格設定を提供しています。プランは受け取るチケット数ではなく、必要なAIインタラクションの数に基づいています。これにより、忙しい月でもコストが跳ね上がることがなく、予測可能なコストが実現します。顧客からの問い合わせが急増しても、高額な請求書に驚くことはありません。

基本的なアラートを超えて

Gorgiasは、顧客のネガティブな感情を検知するための基本的な方法を提供しており、始めるには全く問題ありません。最も明らかに不満を抱いている顧客の一部を捉えるのに間違いなく役立つでしょう。しかし、そのネイティブツールは、賢さ、柔軟性、そしてチームが実際に一日中使用しているアプリへの通知方法において限界があります。

すべての重大な問題を捉え、複雑なビジネスルールを可能にし、自信を持って自動化できる真に堅牢なシステムのためには、もっと何かが必要です。既存のヘルプデスクの上にeesel AIのようなインテリジェントなプラットフォームを重ねることが、この問題を解決する現代的な方法です。ツールを置き換える必要はありません。ただ、それらをより賢くするだけです。

本当に信頼できる感情検知ワークフローを構築する準備はできましたか？ eesel AIを無料で試し、わずか数分であなたのGorgiasチケットでシミュレーションしてみてください。