Gorgiasの自動化によるストアフロントまたはブランド別チケットルーティング：完全な概要

正直なところ、1つのブランドのカスタマーサポートを管理するだけでも大変です。そこに2つ目、3つ目、4つ目のブランドを1つのGorgiasヘルプデスクに追加すると、事態はあっという間に混乱しがちです。チケットを整理するための賢いシステムがなければ、対応は遅れ、エージェントは誰が何に答えるべきか推測し、顧客満足度を徐々に低下させる全体的な混乱が生じます。

解決策はチケットルーティングです。これは、顧客からの質問を適切な担当者やチームに自動的に送信する方法です。Gorgiasには、始めるためのしっかりとした組み込みツールがいくつかありますが、ビジネスが成長するにつれて限界に達することに気づくかもしれません。大規模なチームを雇わずにマルチブランドのサポートを拡大する必要がある場合、多くの場合、もう少し賢い何かが必要になります。

ここでは、Gorgias独自の自動化機能を使ったチケットルーティングの設定方法を順を追って説明し、行き詰まる可能性のある点について話し、AIを活用したツールがより柔軟で強力なソリューションをどのように提供できるかをご紹介します。

ストアフロントまたはブランド別のチケットルーティングとは？

チケットルーティングとは、作成したルールに基づいてサポートチケットを適切なエージェントやチームに自動的に割り当てるプロセスです。受信トレイが無法地帯になるのを防ぐ、デジタル版の郵便仕分け機のようなものだと考えてください。

複数のブランドを扱うビジネスにとって、これは単なる便利な機能ではなく、必要不可欠なものです。なぜそれがそれほど重要なのか、理由は次のとおりです。

• 適切な専門家にチケットを届ける: ブランドAを熟知しているエージェントが、ブランドAに関する質問を確実に担当するようにします。

• ブランドの声を一貫させる: 各ストアフロントには独自の個性があるでしょう。ルーティングは、チームが顧客とのすべてのメールやチャットでその特定の声を維持するのに役立ちます。

• レポート作成を容易にする: チケットが最初からブランド別に分類されていると、各ストアフロントのパフォーマンスレポートの作成がはるかに簡単になります。

• サポートを迅速化する: 「これは誰が対応すべきか？」という手作業のステップをなくすことで、初回応答時間や問題解決までの時間といった重要な指標を改善します。

Gorgiasでは、このプロセス全体はルールによって処理されます。これらは基本的に単純な「もし～なら、～する（if-then）」コマンドです。例えば、「もし」特定のメールアドレスからチケットが来た「なら」、「その場合」Gorgiasはタグを追加したり、チームに割り当てたりできます。

Gorgiasで基本的なチケットルーティングを設定する方法

Gorgiasでルールベースのルーティングを始めることは、マルチブランドビジネスにとって素晴らしい第一歩です。より整理された基盤を築くのに役立ちます。

Gorgiasのルールをチケットルーティングに利用する

Gorgiasでのルールの設定は、幸いにもそれほど技術的な作業ではありません。誰でも理解できる、単純な「もし〜なら、〜する（if-then）」ロジックに基づいています。その仕組みを簡単に見てみましょう。

1. トリガーを見つける: ブランド別ルーティングで最も使いやすいトリガーは、チケットが届いたチャネルです。「support@brand-a.com」に送信されたチケットは、それがブランドAのものであるという明確なシグナルです。

2. 新しいルールを作成する: Gorgiasの設定に移動し、自動化を構築するためのルールセクションを見つけます。

3. 条件を定義する: これがコマンドの「IF」の部分です。「IF ticket channel IS "support@brand-a.com"」（もしチケットチャネルが "support@brand-a.com" なら）のような条件を設定します。

4. アクションを設定する: これが「THEN」の部分です。チケットが条件を満たした場合、Gorgiasに次に何をすべきかを指示します。ルーティングで最も一般的なアクションは次のとおりです。

   • タグを追加する: 「brand-a」や「storefront-a」のようなタグを適用して、チケットを簡単に見つけられるようにします。

   • チームに割り当てる: 専用のサポートチームがある場合は、「ブランドAサポートチーム」に直接送信できます。

   • マクロを適用する: これにより、顧客の質問を受け取ったことを確認するブランド固有の自動返信を自動的に送信できます。

Gorgiasの自動化でストアフロントやブランド別にチケットをルーティングするためのif-thenコマンドを示すスクリーンショット。

ブランド別のビューを作成する

チケットが正しくタグ付けされたら、次のステップはビューの作成です。ビューとは、エージェントが必要なチケットだけを表示できるようにするフィルタリングされた受信トレイです。例えば、「brand-a」タグが付いたチケットのみを表示する「ブランドAチケット」ビューを作成できます。

これにより、チームはクリーンで集中できるキューで作業でき、エージェントが誤って別のブランドの情報を顧客に送信する可能性を大幅に減らすことができます。

Gorgiasネイティブ自動化の限界

Gorgiasのルールは、基本的なルーティングを整理するのに最適です。しかし、ビジネスがより多くのブランドを追加し、サポートがより複雑になるにつれて、純粋にルールベースのシステムの綻びが見え始めるでしょう。

ルールベースのルーティングが複雑になる理由

ブランドが2つ、メールアドレスが2つしかない場合、いくつかのルールを管理するのは大したことではありません。しかし、ブランドが増えたらどうなるでしょうか？あるいは、ソーシャルメディアやチャットのようなサポートチャネルが増えたら？必要なルールの数は急速に膨れ上がります。

管理、トラブルシューティング、更新が面倒な長いルールのリストに簡単に行き着いてしまいます。ルーティングポリシーを変更する必要がある場合、何十もの個別のルールを調べて編集しなければならないかもしれず、時間がかかり、ミスの原因にもなります。

文脈や緊急性を理解できない

ルールは白黒はっきりしています。事前に設定した完全なキーワード一致や特定のトリガーに基づいて機能します。顧客のメッセージが事前に定義された枠に完全にはまらない場合、その意図や緊急性を理解することはできません。

例えば、ネイティブのルールでは、ブランドAに関する単純な「注文はどこですか？」という質問と、同じブランドの壊れた製品に関する怒りのメッセージを簡単に見分けることはできません。特定の単語を捉えるためにたくさんのキーワードルールを作成しようとすることもできますが、顧客が問題を表現する無数の方法に常に追いつくことはできません。

外部ナレッジとの連携不足

Gorgiasのルールは、主にチケット自体のデータに依存します。より良いルーティング決定を行うために、Confluenceの内部プロセス文書やGoogle Docsのポリシーガイドのような外部情報を参照することはできません。また、過去に類似のチケットをどのように処理したかから学習することもありません。

これらのハードルを乗り越えるには、既存のGorgias設定と連携できる、より動的なアプローチが必要です。

ネイティブのルールに代わる賢い選択肢：AIエージェントの活用

ヘルプデスク全体を入れ替える代わりに、その上で動作するAIエージェントを追加することができます。eesel AIのようなツールは、ヘルプデスクのインテリジェントな副操縦士として機能し、プラットフォームを切り替えることなく、ワークフローにはるかに多くのパワーと柔軟性を追加します。AIファーストのアプローチがGorgiasでのマルチブランドルーティングにどのように役立つかをご紹介します。

インテリジェントなチケットトリアージ

新しいソフトウェアで最も面倒なことの1つは、セットアップに時間がかかることです。eesel AIは、Gorgiasとのワンクリック統合でこの問題を回避します。開発者やカスタムAPIの作業は不要で、これはすべてを移行する必要があるプラットフォームとは大きな違いです。

接続されると、**eesel AIのAIトリアージ**は、過去のGorgiasチケットから学習を開始します。過去の何千もの会話をレビューし、受信チケットの文脈、トピック、緊急性を自動的に理解します。これにより、キーワードだけでは得られないはるかに正確なルーティングが可能になります。例えば、ブランドBの「破損した商品」に関する苦情を検出し、顧客がその正確な言葉を使わなくても、自動的に「緊急」かつ「brand-b」としてタグ付けできます。

自動化の完全なコントロール

タスクをAIに任せるのは少し賭けのように感じるかもしれませんが、最新のツールは完全なコントロールができるように設計されています。eesel AIでは、AIが処理を許可されるチケットの種類を正確に決定できます。

これの非常に役立つ部分がシミュレーション機能です。AIに実際のチケットを1つも触らせる前に、過去の何千ものGorgiasチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、AIがそれらをどのようにタグ付けし、ルーティングし、応答したかが正確に表示され、そのパフォーマンスの明確な全体像を把握し、信頼を築くことができます。これは、すべてをリスクなしでテストする方法です。まず1つのストアフロントのチケットをAIにルーティングさせることから始め、慣れてきたらその役割を拡大できます。

Gorgiasの自動化でストアフロントやブランド別にチケットをルーティングするためのシミュレーション機能のスクリーンショット。

すべてのナレッジを連携させる

チケットデータのみに縛られるネイティブルールとは異なり、eesel AIは、どこにあっても会社のすべてのナレッジに接続できます。Confluenceの社内wiki、Google Docsのプロセス文書、NotionのFAQ、公開ヘルプセンターにリンクできます。

これにより、AIはビジネスについてより豊かな理解を得ることができます。例えば、顧客が特定のエラーコードに言及し、そのエラーコードが社内のConfluenceで「ブランドAの優先度の高い問題」として文書化されている場合、eesel AIはその文脈を使用してチケットを即座に適切なエンジニアリングチームにルーティングできます。単純なトリガーを超えて、真に情報に基づいたルーティング決定を行います。

eesel AIがGorgiasの自動化でストアフロントやブランド別にチケットをルーティングするためにナレッジを統合する方法を示すインフォグラフィック。

スケールに対応した透明性の高い価格モデル

予期せぬ請求書を好む人はいません。特に成長を目指しているときにはなおさらです。Gorgiasの価格は「課金対象チケット」の数に基づいており、特に繁忙期には月々のコストが変動する可能性があります。

対照的に、**eesel AIの価格**は、分かりやすく予測可能に設計されています。

以下は、eesel AIのアプローチの主な違いです。

• 解決ごとの料金なし: プランには月額固定料金で一定数のAIインタラクションが含まれます。忙しい月だったからといって、予期せず高額な請求が来ることはありません。

• 柔軟なプラン: 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、多くのツールが年間契約を推進する市場では珍しいレベルの柔軟性が得られます。

まとめ

複数のブランドを持つ成長中のeコマースビジネスにとって、整理されたヘルプデスクは譲れない条件です。Gorgiasのルールは、基本的なチケットルーティングの出発点としては全く問題ありませんが、会社が成長するにつれて、複雑さの処理やニュアンスの理解における限界がより明らかになります。

AIを活用した自動化は、マルチブランド運営のより繊細で要求の厳しい部分を処理する方法を提供します。eesel AIのようなツールを既存のGorgias設定に追加することで、すでに機能しているものを置き換えるのではなく、より強力なエンジンを追加して、実際にあなたと共にスケールできるサポートシステムを構築するのです。

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