Gorgiasマクロでポータルなしの返品をガイド：2025年版ガイド

適切なポータルなしで顧客の返品を管理しようとすると、まるでループにはまり込んでいるように感じることがあります。サポートチームにとっては、同じ反復作業の繰り返しであり、たった一つの小さなミスが、単純なはずの返品を顧客サービスの大混乱に変えてしまう可能性があります。エージェントは一日中同じ指示をコピー＆ペーストすることになり、顧客は簡単な回答を待たされることになります。

Gorgiasユーザーなら、役立つ組み込みツールがいくつかあることをご存知でしょう。しかし、それだけで本当に十分なのでしょうか？このガイドでは、マクロのようなネイティブ機能を使って返品を処理する方法を解説します。また、その限界についても正直にお伝えし、チームの専門知識から実際に学習するAIを使ってプロセス全体を自動化する、より賢い方法をご紹介します。

Gorgiasのマクロとは？

Gorgiasのマクロは、事前に作成されたテンプレートや定型文のようなものだと考えてください。サポートチームがよくある質問に素早く答えるための便利なツールです。主な役割はメッセージ本文を自動入力することであり、変数を使えば顧客の名前（"{{Customer First Name}}"）や最新の注文番号（"{{Number of last order}}"）などの顧客詳細を取り込むこともできます。

これらは、Gorgiasにおける自動化への第一歩であり、反復的なタイピングを減らし、応答の一貫性を保つために設計されています。多くのチームは、Gorgiasコミュニティで、非常によくある返品リクエストを含む、あらゆるシナリオに対応するための最高のマクロテンプレートを共有しています。これらは確かな出発点ですが、すぐにわかるように、それはあくまで始まりに過ぎません。

Gorgiasのマクロを使って返品を案内する方法

では、これらのツールをどのように活用し、返品のためのワークフローを構築するのでしょうか？問題点から始め、マクロベースのソリューションを構築していきましょう。

問題点：手動での返品処理にかかるコスト

おそらく聞き覚えのある光景でしょう。顧客から返品を依頼するメールが届きます。エージェントはチケットを開き、別のタブに切り替えてShopifyで注文を見つけ、返品ポリシー（15日間でしたっけ、それとも30日間でしたっけ？）を再確認し、デジタル付箋から返品手順をコピーして返信に貼り付け、最後に送信ボタンを押します。

これは時間がかかり、手作業に頼るルーチンであり、ヒューマンエラーを誘発します。間違った住所や古い指示を送ってしまえば、新たなフォローアップチケットと、かなりイライラした顧客を生み出すことになります。これは、事業が成長するにつれて返品を処理するための現実的な方法ではありません。

Gorgiasのインターフェースに顧客のShopify注文詳細がチケットビュー内に直接表示され、返品プロセスを効率化している様子。

ステップバイステップガイド：Gorgiasのマクロを返品に利用する

ここでGorgiasのネイティブツールが少し余裕をもたらしてくれます。「ルール」と「マクロ」を組み合わせることで、基本的な自動化フローを作成できます。「ルール」はトリガーとして機能し、受信チケットから「返品」や「返金」などのキーワードをスキャンします。一致するものが見つかると、指定したマクロを自動的に適用します。

あなた自身の返品プロセス用に設定できるいくつかの例をご紹介します。

• マクロ1：返品手順（対象となる注文用）。 これが最もよく使うテンプレートになるでしょう。顧客が返品期間内にいることを確認し、商品を梱包してどこに発送すればよいか、明確でステップバイステップの手順を伝えます。これにより、エージェントが同じ情報を1日に10回もタイプする手間が省けます。

• マクロ2：返品対象外。 返品期間外のリクエストに対して、このマクロは注文が返品できない理由を丁寧に説明し、ストアのポリシーを再度示します。悪い知らせを伝えなければならないときでも、一貫性のあるプロフェッショナルなトーンを保つのに役立ちます。

• マクロ3：破損した商品が到着。 顧客が壊れた商品を受け取った場合、このマクロは共感を示すことから始めます。問題について謝罪し、チームが迅速に解決できるよう、破損部分の写真を要求することができます。

Gorgiasマクロの限界

マクロは手動でのコピー＆ペーストよりは確かに優れていますが、恒久的な解決策というよりは応急処置に近いです。これらは非常に基本的なタイプの自動化であり、少しでも複雑なことに頼り始めると、その弱点はかなり明白になります。

• 静的であり、実際の会話ができない。 マクロはテキストのブロックを送信するだけで、それが全ての仕事です。顧客が「ありがとう、でも代わりに別のサイズに交換できますか？」と返信した場合、自動化は完全に停止します。人間のエージェントが介入する必要があり、それではチャットを自動化しようとする目的そのものが損なわれてしまいます。

• 事態は非常に早く複雑化する。 3つのシンプルなマクロから始まったものが、簡単に手に負えないほど増殖する可能性があります。返品理由（サイズ違い、破損、心変わり）、商品タイプ（最終セール品、電子機器、衣類）、さらには顧客層（VIP顧客は返品送料無料かもしれません）ごとに異なるマクロが必要になるかもしれません。まさに適切なマクロをトリガーするために必要なルールの網の目は、壊れやすい絡まった混乱状態になります。

• 手動での更新は面倒。 返品ポリシーを少し変更するたびに、マネージャーはそれについて言及しているすべてのマクロを探し出し、一つずつ更新するという手間をかけなければなりません。もし一つでも見逃せば、顧客に矛盾した情報を提供することになります。

マクロを超えて：Gorgiasのガイダンス付きAIエージェント

Gorgiasはマクロの限界を認識し、より高度なツールであるガイダンス付きAIエージェントを導入しました。これは自動化のための次世代ソリューションですが、独自の学習曲線とハードルが伴います。

GorgiasのAIエージェントとガイダンスとは？

Gorgias AIエージェントは、顧客との自動化された会話を行うために構築されています。その動作は「ガイダンス」と呼ばれる機能を使って指示します。これは基本的に、「When（いつ）、If（もし）、Then（ならば）」というロジックを使ってあなたが書く一連の指示です。

これは、条件付きの思考を可能にするため、単純なマクロからのステップアップです。例えば、次のような単一のガイダンスを書くことができます：WHEN 顧客が返品を要求したとき、IF 注文が30日以内に行われた場合、THEN 返品手順を送信する。IF 注文が30日以上前の場合、THEN 返品期間外であることを知らせる。

Gorgiasで新しいAIガイダンスを作成するためのインターフェース。「When, If, Then」ロジックが応答の自動化に使用されている様子。

Gorgias AIガイダンスが期待に応えられない点

表面的には、これはかなりの改善のように聞こえます。しかし、実際に使い始めると、いくつかの同じ古い問題に依然として苦しんでいることに気づきます。

• 依然として手動でプログラミングしている。 AIは実際には何も自力で学習しません。それはあなたが与えた正確で文字通りの指示に従う機械に過ぎません。サポートチームは事実上、ボットプログラマーのチームとなり、本当に難しい問題で顧客を助ける代わりに、ロジックの記述とデバッグに時間を費やすことになります。

• チームの経験から学習できない。 AIエージェントには、あなたのチームがすでに処理した何千もの成功した返品会話を分析する方法がありません。ブランド特有の口調を習得したり、微妙なエッジケースを理解したり、優秀なエージェントが問題を素早く解決するために使う近道を学んだりすることはできません。あなたが明示的にプログラムしたことしか知りません。

• 設定に非常に時間がかかる。 すべてのフォローアップの質問や異なる顧客状況を含む、考えられるすべての返品シナリオに対して包括的なガイダンスを書き出すのは、非常に大きな仕事です。そしてマクロと同様に、ポリシーや製品が変更されるたびに常にメンテナンスが必要です。これは自己適応できない硬直したシステムです。

Gorgias自身のロードマップを少し見ると、彼らのAIは「AIエージェントがマクロを送信する機能」のような、まだ基礎的な機能を開発中であることがわかります。これは、実際の返品でしばしば要求される複雑で多段階のやり取りを処理するために必要な、深く統合されたシステムにはまだなっていないことを示唆しています。

より良い方法：あなたのGorgiasデータから学習するAI

マクロは単純すぎ、ガイダンスは硬直しすぎています。人員を増やすことなくサポートを真にスケールアップさせたいチームにとって、答えはボットをプログラムすることではなく、それ自体で学習できるAIを使用することです。

真に学習するAIで、静的な指示から脱却する

ここで eesel AI の出番です。これは、既存のGorgiasヘルプデスクに直接接続し、ワークフローの変更を強いることなく大幅なアップグレードを提供するAIプラットフォームです。セットアップは完全にセルフサービスで、わずか数分で実行できます。

最大の違いは何でしょうか？ eesel AIは、あなたの過去のGorgiasチケットから自動的に自己学習します。過去の何千もの会話を読み込み、あなたのブランドの声のトーンを学び、実際の返品ポリシーを理解し、トップエージェントがさまざまな状況にどのように対処するかを把握します。あなたの最高のスタッフから学ぶため、あらゆる可能性に対して手動で指示を何週間もかけて書く必要はありません。

eesel AIがGorgiasマクロをどのように改善するか

eesel AIは、マクロやルールベースのボットのようなツールが引き起こすまさにその問題を解決するために作られました。以下は、それがあなたの返品ワークフローをどのように変えるかです。

• ワンクリックでのセットアップ。 eesel AIをGorgias、ヘルプセンター、そしてGoogleドキュメントのような他のナレッジソースに数分で接続できます。長時間の営業電話や開発者の時間は必要ありません。

• 複雑で多段階のアクションを処理。 返品は単なる一つの返信ではありません。プロセス全体です。eesel AIはShopifyで注文を検索し、返品ポリシーに基づいて対象かどうかを確認し、Gorgiasチケットに「返品開始」のタグを付け、そして顧客に正しくパーソナライズされた指示を、すべて一つの自動化されたインタラクションで提供できます。

• すべてのナレッジを一か所に集約。 あなたの返品ポリシーは、おそらくGorgiasのマクロ内には存在しないでしょう。GoogleドキュメントやNotionページにあるかもしれません。eesel AIは、あなたの散在するすべてのナレッジベースに接続できるため、ポリシーが変更されたときは、一か所で更新するだけです。AIは即座に新しい情報を認識するため、何十ものマクロやガイダンススクリプトを編集する必要はありません。

eesel AIのインターフェース。ユーザーはGorgiasのチケットやGoogleドキュメントなど、さまざまなナレッジソースを接続してAIをトレーニングできる。

自動化する前にテストする

新しいAIへの切り替えは大きな一歩のように感じられるかもしれませんが、それが目隠しで行われる必要はありません。eesel AIにはシミュレーションモードが付属しており、完全にリスクフリーで全てをテストできます。Gorgiasの過去の何千もの返品チケットに対してAIを実行し、それがどのように返信したかを正確に確認できます。

これにより、潜在的な自動化率について、データに裏付けられた明確な見通しが得られます。AIの挙動を調整し、顧客が一度もチャットする前にそのパフォーマンスに慣れることができます。

Gorgiasの価格設定

これら全てに文脈を与えるために、Gorgiasがどのように価格を設定しているかを見ると役立ちます。彼らのプランは通常、毎月処理する請求対象チケットの数に基づいており、AI機能はアドオンとして利用可能であったり、使用量に基づいて価格が設定されたりすることがよくあります。

返品プロセスをマクロを超えてスケールさせる

返品対応はeコマースにおける宿命ですが、それがチームの時間とエネルギーを常に消耗させるものである必要はありません。まずは純粋な手作業から脱却し、簡単なテンプレートにはGorgiasのマクロを使用することから始められます。成長するにつれて、GorgiasのAIガイダンスでルールベースのロジックを重ねていくこともあるでしょう。

しかし、最終的には、スケーリングを真剣に考えているチームは、これらのツールでは壁にぶつかります。真にインテリジェントで適応性のあるサポートシステムをプログラミングで構築することはできません。そのためには、学習するAIが必要です。eesel AIはその次なるステップであり、Gorgiasとシームレスに連携しながらも、静的なツールでは到底及ばないレベルのインテリジェンスと自動化をもたらすソリューションを提供します。

返品を手作業で管理し、AIをプログラミングするのをやめる準備はできましたか？eesel AIはあなたのGorgiasヘルプデスクに接続し、過去のチケットから学習して真の自動化を実現します。無料トライアルを開始して、数分でその動作を確認してください。