Gorgiasの自動化ルールでチケットをトピック別に自動タグ付け

もしあなたのGorgiasの受信トレイが、緊急の問題、簡単な質問、スパムでごちゃ混ぜのカオス状態になっているなら、それはあなただけではありません。すべてが混在していると、何が重要か優先順位をつけるのは難しいものです。どうすればトレンドを把握し、顧客が期待する迅速な返信を提供できるのでしょうか？まさにここでチケットのタグ付けが役立ちます。会話が届いた時点で自動的に分類することで、ついにそのカオスに秩序をもたらすことができるのです。

このガイドでは、Gorgiasの自動化ルールを設定して、チケットをトピックごとに自動でタグ付けする方法を解説します。一般的な設定方法やいくつかのベストプラクティス、そして正直なところ、ビジネスが成長するにつれていずれ直面するであろう壁についても触れていきます。また、手作業のメンテナンスから脱却し、本格的にサポートをスケールアップしたいチームのために、よりスマートなAI主導の方法もご紹介します。

Gorgiasの自動化ルールを理解し、トピックごとにチケットを自動タグ付けする

Gorgiasの自動化ルールは、シンプルな「もしこうなったら、こうする」というロジックを使って反復的なタスクを自動化できる組み込み機能です。これは、ヘルプデスクに与える一連の指示のようなもので、誰も指一本動かすことなく、チケットを自動で処理してくれます。

すべてのルールには3つの主要な部分があります：

• トリガー: ルールを開始させるイベントです。タグ付けの場合、ほぼ常に「チケットが作成された時」になります。

• 条件: ルールを実行するためにチケットが一致しなければならない特定の事柄です。例えば、「もしメッセージ本文に『返品』という単語が含まれていたら」などです。

• アクション: 条件が満たされた時にルールが実際に行うことです。例えば、「その場合、『返品リクエスト』というタグを追加する」などです。

自動タグ付けは、これらのルールを最も有効に活用する方法の一つです。特定の問題専用のビューを作成したり、顧客が最も多く質問している内容を確認するためのレポートを作成したりと、ワークフロー全体を整理するための第一歩となります。

Gorgiasの自動化ルールを設定して、トピックごとにチケットを自動タグ付けする

Gorgiasで自動タグ付けルールを始めるには、設定の「ルール」セクションに移動し、さまざまな状況に応じた「もしこうなら、こうする」というロジックを具体的に設定します。プロセスは非常にシンプルですが、タグ付けがどれだけうまく機能するかは、顧客が使用するであろう正確な言葉をどれだけ推測できるかにかかっています。

ここでは、チームがチケットにタグを付けるために通常設定するいくつかの方法を紹介します。

メッセージの内容と意図に基づくタグ付け

最も一般的な方法は、受信メッセージから特定のキーワードをスキャンするルールを作成することです。チケットに「返金」「交換」「破損」といった言葉が含まれていれば、ルールによって自動的に適切なタグを付けることができます。

Gorgiasには意図検出機能が組み込まれており、これを条件として使用することも可能です。例えば、Gorgiasが「注文/キャンセル」の意図を検出したと判断した場合に、「キャンセル」タグを追加するルールを作成できます。

メッセージ内容に基づいてトピックごとにチケットを自動タグ付けするGorgias自動化ルールの設定インターフェースを示すスクリーンショット。

しかし、ここからが少し厄介になります。このアプローチは、単純で予測可能な質問には問題ありませんが、ニュアンスの表現には対応できません。「送り返す」と「返品する」といった同義語や、よくあるタイプミス、キーワードが全く異なる意味で使われている複雑な文章などを理解することができないのです。基本的な内容をカバーするためだけでも膨大なキーワードリストを作成することになり、それでもなおチケットを見逃してしまうでしょう。

顧客データとチャネルに基づくタグ付け

Shopify連携から得られる顧客データを使用したルールを設定することも可能です。例えば、500ドル以上を使った顧客からのチケットには「VIP」というタグを付けて、チームが優先的に対応できるようにすることができます。また、「Facebookコメント」や「ライブチャット」のように、チケットがどこから来たかに基づいてタグ付けし、オムニチャネルサポートを整理することもできます。

この画像は、Gorgiasの自動化ルールがShopifyの顧客データを使用してチケットを自動タグ付けする方法を示しています。

問題点は？これはデータが完全にクリーンで統合されている場合にのみ機能します。そしてさらに重要なのは、顧客が何を必要としているかではなく、誰であるかに基づいてチケットにタグ付けする点です。重大な配送問題を抱えたVIP顧客も、基本的な質問をしているVIP顧客も、同じ「VIP」タグが付けられてしまい、エージェントが次に何に取り組むべきかについての十分なコンテキストを提供できません。

感情分析やその他の基準に基づくタグ付け

Gorgiasでは、感情検出（ポジティブまたはネガティブ）を使用して、ソーシャルメディアのコメントにタグ付けすることができます。これは、ネガティブなフィードバックをマネージャーに送ったり、絶賛のレビューを集めたりするのに便利です。また、営業時間外に届いたチケットにタグを付け、チームが翌朝一番に対応できるようにするなど、他の状況に応じたルールを設定することもできます。

残念ながら、自動化された感情分析は、実際の会話に対しては単純すぎることがよくあります。皮肉や複雑な言葉遣いを簡単に見逃してしまい、間違ったタグ付けや偏ったレポートにつながる可能性があります。「注文した商品を発送するのに1週間もかかるなんて、素晴らしい対応ですね」といった顧客の発言が「ポジティブなフィードバック」としてタグ付けされてしまうかもしれず、これでは全く役に立ちません。

Gorgias自動化ルールの限界

Gorgiasの自動化ルールは、出発点としては悪くありません。件数の少ない受信トレイを整理するのには確かに役立ちます。しかし、ビジネスが成長し、顧客からの質問がより複雑になるにつれて、手動のルールベースシステムの亀裂が見え始めます。

• あまりにも文字通りすぎる。ルールはIF-THENロジックを文字通りに実行し、文脈を理解する能力はゼロです。「この商品を返品したい」と「また貴社のウェブサイトに戻ってきて、もっと買いたいです」の違いを区別できません。この硬直性により、多くのチケットが誤ってタグ付けされ、チームが手作業で修正する必要が生じます。それでは自動化の意味がありません。

• 管理が悪夢になる。製品やサポートシナリオが増えるにつれて、ルールのリストは爆発的に増加します。気づけば、何百ものルールが複雑に絡み合ったウェブを管理しようとしていることになります。それらの更新やトラブルシューティングは一大作業となり、一つの小さな変更が他の5つのものを壊してしまう可能性もあります。

• 賢くならない。ルールベースのシステムは静的です。チームの実際の働き方から学習することはありません。エージェントが、あるルールが常に間違ってタグ付けする特定の種類のチケットを頻繁に再タグ付けしていても、そのルールは適応しません。毎回手動で調整する必要があり、常に後手に回ることになります。

ここで、真のAIシステムが全く異なる働き方を提供します。AIエージェントは、あらゆるキーワードを予測しようとする代わりに、サポート履歴全体から直接パターンを学習します。eesel AIのようなAI搭載ツールは、ルールでは到底太刀打ちできないレベルのニュアンスで、顧客が本当に何を意味しているのかを理解します。そのトリアージ製品は、過去何千ものチケットから学習し、チケットのタグ付け、ルーティング、さらにはクローズまでを自動で行い、ルールを構築し修正するという終わりのないサイクルからあなたを解放します。

よりスマートなアプローチ：eesel AIによるAI搭載のタグ付け

eesel AIは、あなたのGorgiasヘルプデスクに数分で直接接続できます。Gorgiasを置き換えるのではなく、手動ルールの限界を補うAIでGorgiasを強化します。

なぜこれがよりスマートな方法なのか、その理由をご紹介します：

• 過去のチケットから学習する。eesel AIの最大の利点は、過去の会話を分析する能力です。あなたの独自の問題タイプ、ブランドの声、そしてエージェントが既に使用している正しいタグ付け手順を自動的に把握します。これにより、複雑なトピックのために何十ものルールを構築する必要がなく、AIは初日からそれを理解します。

• 真の意図を理解する。単にキーワードを探すだけではありません。eesel AIは顧客のメッセージの背後にある本当の意味を理解します。これにより、「製品フィードバック」と「破損品」のようなニュアンスのある問題に対して、はるかに正確なタグ付けが可能になります。

• 複雑な問題も簡単に処理する。返品リクエストのさまざまなタイプ（間違った商品、間違ったサイズ、破損、遅延）をすべて適切に分類するために20もの異なるGorgiasルールが必要になるかもしれませんが、eesel AIは単一の自己学習モデルで、顧客の言葉の何千ものバリエーションに対応できます。

• 自動化する前にシミュレーションできる。これは非常に大きな利点です。eesel AIにはシミュレーションモードがあり、有効にする前に、過去何千ものチケットにどのようにタグ付けしたかを正確に表示します。これにより、その精度に完全な自信を持ち、その影響を明確に把握することができます。Gorgiasのルールにはこのような機能はなく、ただオンにして最善を祈るしかありません。

機能	Gorgias自動化ルール	eesel AI Triage
ロジック	手動のIF/THENルール	AIによる意図検出
設定	すべてのルールを一つずつ作成する必要がある	データから自動的に学習
精度	キーワードに依存し、ニュアンスに弱い	文脈、タイプミス、同義語を理解
メンテナンス	常に微調整と更新が必要	自己改善し、メンテナンスはほぼ不要
テスト	本番稼働前にテストする実質的な方法がない	過去のデータに対する強力なシミュレーション
スケーラビリティ	スケールするとすぐに複雑で脆弱になる	チケット量に応じて容易にスケール

価格比較：Gorgias自動化ルール vs. eesel AI

自動化ツールを検討する際には、どのように課金されるかを理解することが重要です。Gorgiasの価格設定は、主に毎月処理する「課金対象チケット」の数に基づいています。プランをアップグレードすると、より多くの機能とより高いチケット上限が解放されます。また、自動解決ごとに課金される別の「AIエージェント」製品もあり、これにより月々の請求額がかなり予測不能になることがあります。

一方、eesel AIの価格モデルは、シンプルで予測可能になるように作られています。

• 解決ごとの料金なし。プランは月間のAIインタラクション（AIによる返信やアクション）の опреде数に基づいています。つまり、忙しい月の後に驚くような請求書が届くことはありません。

• オールインクルーシブプラン。完全解決のためのAIエージェント、タグ付けのためのAIトリアージ、そして人間のエージェントを支援するAI Copilotを含むすべての主要製品が、すべてのプランに含まれています。多数の異なるアドオンに対して支払う必要はありません。

• 柔軟なサブスクリプション。月単位のプランから始めることができ、いつでもキャンセルできます。これにより、長期契約に縛られることなく、自由に試してその価値を自分で確かめることができます。

トピックごとのチケット自動タグ付けのためのGorgias自動化ルールを超えて

Gorgiasの自動化ルールは、基本的なチケットタグ付けの出発点としては全く問題ありません。受信トレイを整理し、ワークフローにある程度の構造をもたらすのに役立ちます。しかし、成長しているサポートチームにとっては、すぐにボトルネックになります。絶え間ない手作業を必要とし、チームから実際に学ぶことができないシステムに依存することは、長期的にはさらなる仕事を生み出すだけです。

AIを活用した自動化は、真に効率的になるための次の論理的なステップです。AIにデータから学習させてすべてのチケット整理を任せることで、チームは最も得意なこと、つまり素晴らしい顧客体験の創造に集中できるようになります。

終わりのないルールに悩まされるのをやめて、AIにチケットを整理させてみませんか？Gorgiasヘルプデスクでeesel AIを試して、あなたのチケットを数分でインテリジェントにタグ付けする方法をご覧ください。