Gorgias収益レポートに関する専門家ガイド(およびその限界)

Kenneth Pangan

Amogh Sarda
Last edited 2025 10月 26
Expert Verified

長い間、カスタマーサポートは単なる「コストセンター」と見なされてきました。支払わなければならない経費ではあるものの、それが実際に収益にどう貢献しているのかを把握するのは、少し謎めいた部分がありました。しかし、その状況は変わりつつあります。賢明なeコマースブランドは今、優れた顧客体験が収益を上げる最良の方法の一つであることに気づいています。すべてのサポートチケットは、顧客との関係を築き、問題を解決し、さらには売上につなげるチャンスなのです。
この流れを本格的に活用するには、サポートチームが実際に何をしているのかを測定できるツールが必要です。そこで役立つのが、Gorgiasの収益レポートのような機能です。これは、サポートチャットと売上の間の点と点を結びつけることを約束します。しかし、それは全体像を完全に示しているのでしょうか?
このガイドでは、Gorgiasの収益レポートとは何か、どのように機能するのか、そしてどこに欠点があるのかを解説します。また、最新のAIツールが、単純な数字を超えて、サポートのROIをより明確に把握し、新たな成長の道筋を見つけるのにどのように役立つかについても見ていきます。
Gorgiasの収益レポートとは?
簡単に言えば、Gorgiasの収益レポートは、サポートチームの仕事に金額的な価値を付けようとする機能です。これにより、どれだけのサポート会話が売上につながったかを確認でき、チームの認識をコストから利益の源泉へと転換させるのに役立ちます。
すべてはいくつかの主要な数値に集約されます:
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コンバージョンしたチケット数: 特定の期間内に、同じ顧客からの購入が続いたサポートチケットの総数。
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サポートからの総売上: 最も重要な数値です。コンバージョンしたチケットに関連する注文から得られた総金額です。
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コンバージョン率: サポートチケットのうち、顧客が何かを購入して終わった割合を示します。
では、どのように機能するのでしょうか?非常にシンプルです。Gorgiasは、ヘルプデスク内の顧客プロファイルと、Shopifyストアの注文履歴を連携させます。最近サポートチケットを開いた顧客がその後購入した場合、Gorgiasはその売上をサポートの対応によるものと見なします。
ここで最も重要な詳細はアトリビューション期間です。Gorgiasは、すべての収益レポートに3日間のアトリビューション期間を使用しています。これは、顧客がチケット作成後3日以内に何かを購入した場合にのみ、その売上が「サポートによってコンバージョンした」とカウントされることを意味します。
Gorgias収益レポートの分析方法
もしGorgiasを使用しているなら、収益レポートを詳しく見ることは、チームの財務的な影響を理解するための確かな第一歩です。それを最大限に活用する方法について話しましょう。
まず、GorgiasのProプラン以上を利用している必要があり、ストアはShopifyである必要があります。これらの条件を満たしていれば、Statistics > Support Performance > Revenueからレポートを見つけることができます。そこでは、日付、特定の担当者、サポートチャネル(メールやチャットなど)、さらにはチケットのタグでデータを絞り込むことができます。
ダッシュボードには、いくつかの役立つチャートが表示されます。
一つは担当者ごとの売上です。これはマネージャーにとって非常に便利で、どの担当者が一貫して会話を売上に結びつけているかを示します。製品の推薦やアップセルが得意な担当者を見つけることができるかもしれません。誰がスタープレイヤーであるかを見極め、他の全員のコーチング機会を見つけるのに役立つ方法です。
もう一つは日別の売上です。このチャートは、長期的な収益トレンドを把握するのに役立ちます。これらのトレンドをマーケティングキャンペーンや製品の発売、ブラックフライデーのような繁忙期と照らし合わせることができます。追加した新しいチャットウィジェットは、サポートからの売上増加につながったでしょうか?このグラフがその答えを教えてくれるかもしれません。
コンバージョン率も多くのことを教えてくれます。高い率は、担当者が顧客の問題を購入につなげることに優れていることを意味するかもしれません。低い率は、チームが顧客を販売へと促す機会を逃している可能性を示唆するかもしれません。
しかし、ここで最初の本当の問題にぶつかります。これらの数字は全体像を把握するには素晴らしいですが、何が起こったのかを伝えるだけで、なぜ起こったのかは教えてくれません。担当者がチケットをコンバージョンさせたことはわかりますが、具体的にどの返信やマクロが決め手となったのかは全くわかりません。このレポートはスコアボードのようなものです。最終スコアは示してくれますが、チームが改善するための試合の録画映像は提供してくれません。
Gorgias収益レポートのアトリビューションモデルの長所と短所
Gorgiasの収益レポートは優れたツールであり、多くのブランドにとって正しい方向への大きな一歩です。しかし、どんなツールにも良い面と悪い面があります。
Gorgias収益レポートの優れた点
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シンプルでモチベーションを高める。 レポートは理解しやすいです。「私たちのチームは今月、Xドルの売上を生み出しました」という言葉は、サポート担当者が収益にどう貢献しているかを考えるきっかけとなる強力なメッセージです。
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ROIとの直接的な関連性を生み出す。 サポートチケットから売上までの直線的なつながりを示すため、チームの予算を正当化し、会社全体にその価値を示すことがはるかに容易になります。
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Shopifyとの連携がスムーズ。 Shopifyで構築されたストアの場合、連携はシームレスです。複雑な設定は不要で、すぐに機能します。
Gorgias内のシームレスなShopify連携の画面。サポートチケットの横に顧客の注文データが表示されている。
Gorgias収益レポートの不十分な点
このレポートだけに頼ると、チームの実際のインパクトについて少し歪んだ見方をしてしまう可能性があります。以下に、このモデルのいくつかの欠点を示します:
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3日間の期間設定はかなり厳しい。 顧客が月曜日に高価な商品について詳細なアドバイスを求め、金曜日まで購入を決断しなかった場合はどうなるでしょうか?これでは5日間の間隔があります。このシナリオでは、たとえ担当者のアドバイスが購入の理由であったとしても、その努力に対して一切の功績が認められません。
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チームワークを無視している。 レポートは、チケットがクローズされた際に割り当てられていた担当者に100%の功績を与えます。しかし、最初のメッセージを処理した担当者、技術的な詳細を調べた別の担当者、そして会話を締めくくった3人目の担当者がいた場合はどうでしょうか?良いサポートはしばしばチームの努力の賜物ですが、このモデルでは最後にチケットに触れた人物しか評価されません。
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実用的なインサイトを提供しない。 これが恐らく最大の問題です。レポートは売上があったことを確認しますが、どのマクロ、ヘルプセンターの記事、あるいは特定のアドバイスが顧客を購入に導いたのかを教えてはくれません。このデータを使って、最も成果の高いコンテンツを見つけ出し、チームの他のメンバーをトレーニングすることはできません。
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知識がサイロ化されている。 レポートはGorgiasの外で起こることは何も見ることができません。もし取引を成立させた答えがGoogleドキュメント、Confluenceページ、またはSlackのスレッドから得られたものであれば、レポートはそれを全く認識できません。企業の最高の情報は通常、さまざまな場所に分散しているため、これは大きな盲点です。
Gorgias収益レポートを超えて:サポートROIを測定し、促進するためのより良い方法
真のサポートROIは、ダッシュボード上の単一の数字だけではありません。サポート業務全体をよりスムーズにし、担当者に適切なタイミングで適切な情報を提供して売上を成立させ、自己学習と改善を続けるシステムを構築することです。
これを実現するには、単純なアトリビューションを超えて考える必要があります。最初のステップは、すべての知識を一つにまとめることです。担当者は、常にタブを切り替えたり情報を探したりしていては、難しいプレセールスの質問に答えることはできません。eesel AIのようなツールは、Gorgiasだけでなく、社内Wiki、過去のチケット、さらにはチームの会話など、すでに使用しているツールに直接接続します。これにより、回答を一元化し、担当者は必要な情報を即座に見つけて、より迅速に取引を成立させることができます。
次のステップは、「何が」起こったかを知ることから、「なぜ」起こったかを理解することへと移行することです。Gorgiasのレポートは結果を示しますが、eesel AIのレポートは実際に活用できるインサイトを提供します。解決されたチケットの数だけでなく、どのナレッジソースが最も効果的かを示し、さらに重要なことに、エスカレーションや失注の原因となっている知識のギャップを指摘します。これは、時間をかけて改善していくためのロードマップです。
おそらく最も実用的な機能は、自信を持って物事を試せることです。新しいプロセスを導入し、それが収益レポートの数字を動かすかどうかを数週間待つ代わりに、eesel AIはシミュレーションモードを提供します。過去の何千ものサポートチケットでAIを実行することで、解決率、コスト削減、そして潜在的なROIの正確な予測を、導入する前に得ることができます。これは、初日から投資の価値を証明できるリスクのない方法であり、標準的なレポートでは得られないものです。
料金比較:Gorgias収益レポートプラン vs. eesel AI
Gorgiasの収益レポートは優れた機能ですが、それを利用するには高価なプランのいずれかに加入する必要があります。料金がどのように比較されるか見てみましょう。
Gorgiasの料金は処理するチケット数に基づいているため、特に繁忙期には請求額が予測不能になることがあります。
| プラン | 月額料金(月払い) | 主な機能へのアクセス |
|---|---|---|
| Starter | $10 | - |
| Basic | $60 | - |
| Pro | $360 | 収益レポートが利用可能 |
| Advanced | $900 | 全機能 |
一方、eesel AIは、設定されたAIインタラクション数に基づいた、透明で予測可能な料金体系を持っています。解決ごとに課金されるわけではないので、良い月だったからといってペナルティを受けることはありません。さらに、いつでもキャンセル可能な月額プランのオプションもあり、これは通常、年間契約を推奨する市場ではかなり珍しいです。
| プラン | 実質月額(年払い) | 月間AIインタラクション数 | 主な機能 |
|---|---|---|---|
| Team | $239 | 最大1,000回 | ドキュメント、Slackでのトレーニング、AIコパイロット |
| Business | $639 | 最大3,000回 | 過去のチケットでのトレーニング、AIアクション、シミュレーション |
| Custom | カスタム | 無制限 | 高度な連携、カスタムコントロール |
Gorgias収益レポートを超えて、積極的に収益を促進する
Gorgiasの収益レポートは便利なツールです。サポートが単なるコストセンター以上のものであることを証明し、チームが目指すべき明確な指標を提供します。顧客体験に真剣に取り組むeコマースブランドにとって、これは素晴らしい出発点です。
しかし、それはあくまで始まりに過ぎません。そのシンプルなアトリビューションモデル、厳しい時間枠、そして企業の知識に対する限定的な視野は、一流のサポート業務を構築するために必要な、深く実用的なインサイトを提供することはできません。
サポートチームを信頼できる成長の源泉に変えるには、企業のすべての知識を一つにまとめ、何が機能しているか(そして何が機能していないか)を伝え、初日からROIを証明できるシステムが必要です。
あなたのサポートチームがもたらす真のインパクトを見る準備はできましたか? 今すぐeesel AIにサインアップして、過去のサポートチケットで無料のシミュレーションを実行しましょう。 ほんの数分で、何を自動化できるか、どれだけ節約できるかを正確に知ることができます。
よくある質問
Gorgias収益レポートは、カスタマーサポートチームの財務的な影響を数値化することを目的としています。サポートの会話と売上を結びつけることで、サポートの認識をコストセンターから利益の原動力へと転換させるのに役立ちます。
Gorgias収益レポートは、顧客がサポートチケットを作成してから3日間のアトリビューション期間内に購入した場合、その売上をサポートに起因するものとします。Gorgias内の顧客プロファイルとShopifyの注文履歴をリンクさせて判断します。
主な制限には、厳しい3日間のアトリビューション期間があり、遅れて発生した売上を見逃す可能性があること、そしてコンバージョンがなぜ起こったのかについての実行可能なインサイトを提供できないことが挙げられます。また、チームワークやGorgias外の知識も考慮されません。
残念ながら、Gorgias収益レポートは主に何が起こったか(例:ある担当者がチケットをコンバージョンさせた)を示すものであり、どの特定の返信、マクロ、またはアドバイスが売上につながったかについてのインサイトは提供しません。このため、特定の担当者トレーニングに活用するのは困難です。
Gorgias収益レポートを利用するには、eコマースブランドがGorgiasのProプラン以上に加入している必要があります。さらに、ストアがShopifyと連携している必要があります。
3日間のアトリビューション期間が課題となるのは、多くの高額な購入や複雑な問題が解決やコンバージョンに至るまでに3日以上かかることがあるためです。もし顧客が4日目に購入した場合、担当者は何の功績も得られず、サポートチームの全体的な影響が不正確に表現されることになります。





