Gorgiasルールを使って初回購入者にのみCSATアンケートを送るための戦略的ガイド

Stevia Putri

Amogh Sarda
Last edited 2025 10月 29
Expert Verified

すでにご存知のことと思いますが、顧客からのフィードバックはすべて同じではありません。初回購入者から得られる意見は、初期の顧客体験を把握するための純金のようなものです。しかし、そのフィードバックは、10回もリピートしてくれている顧客が語る「なぜ戻ってくるのか」という理由とはまったく異なります。
本当の課題は、スプレッドシートや手作業のフォローアップに追われることなく、これら2つのグループと個別にコミュニケーションをとる方法を見つけ出すことです。
顧客が数十人を超えた時点で、ターゲットを絞ったアンケートを手作業で送ろうとするのは完全に非現実的です。しかし、同じ一般的なアンケートを全員に一斉送信してしまうと、ノイズの多いデータばかりが集まり、使い物になりません。そんな中から、どうやって明確で実行可能なインサイトを見つけ出せばよいのでしょうか?
Gorgiasのようなヘルプデスクには、ルールを使って顧客をセグメント化するツールが備わっていますが、そのアプローチにはそれなりの悩みもつきものです。このガイドでは、Gorgiasで新規購入者向けのCSATアンケートを設定する方法、手動ルールに依存する際によくある問題、そして、はるかに強力なAI主導で顧客フィードバックを処理する方法について解説します。
GorgiasのCSATアンケートとは?
顧客満足度(CSAT)アンケートとは、特定のやり取りに対する顧客の満足度を測るための簡単な方法です。通常、「受けたサポートをどのように評価しますか?」といったシンプルな質問に集約されます。これは、カスタマーサービスの品質を素早く把握するための手軽な方法です。
Gorgiasでは、この機能がプラットフォームに組み込まれています。サポートチケットがクローズされた後、顧客に自動的にアンケートが送られるように設定できます。これにより、その特定の会話に関するフィードバックを即座に得ることができ、これは現代のヘルプデスクではかなり標準的な機能です。重要なのは機能の有無ではなく、その使い方にあります。
また、Gorgiasの料金プランがどのようになっているかを知っておくと、自動化について考える上で役立ちます。プランは、チームが毎月対応する「課金対象チケット」の数に基づいています。チケットは、人間のエージェント、ルール、またはAIから応答があった場合に課金対象となります。つまり、自動送信するCSATアンケートの一つひとつが、月の上限数にカウントされる可能性があるのです。さらに、別個のAI機能は自動解決数に基づいて価格設定されているため、ビジネスの成長に伴い、コストが予期せず変動する可能性があります。
| Gorgiasプラン | 月額料金(年払い) | 含まれる課金対象チケット数 | 含まれるAIエージェントの対応数 |
|---|---|---|---|
| Starter | N/A(月払いのみ) | 50 | 0 |
| Basic | $50/月 | 300 | 60 |
| Pro | $300/月 | 2,000 | 600 |
| Advanced | $750/月 | 5,000 | 2,500 |
| Enterprise | カスタム | カスタム | カスタム |
データはGorgiasの公式料金ページから引用しています。
なぜ初回購入者とリピート顧客でアンケートを分けるべきなのか
フィードバックを分けることは、単なる小手先のテクニックではなく、賢いビジネス戦略の核となる部分です。初回購入者とロイヤルカスタマーはまったく異なる道のりを歩んでおり、彼らのフィードバックはビジネスの異なる側面を浮き彫りにします。
初回購入者の視点
新規顧客からのフィードバックは、あなたのビジネスを新鮮な目で見てもらう絶好の機会です。以下のような点について、フィルターのかかっていない意見を得ることができます:
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第一印象: ウェブサイトは使いやすかったか? 探しているものを手間なく見つけられたか?
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チェックアウトプロセス: 支払いの際に、どこか使いにくい、または奇妙に感じる部分はなかったか?
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期待との一致: 実際の製品は、マーケティングで約束された通りのものだったか?
これを完璧にこなすことは非常に重要です。Salesforceのレポートによると、89%の人が良い初回体験の後に再び購入する可能性が高いとされています。このグループから得られる否定的なフィードバックは、基本的に点滅する赤信号であり、顧客を惹きつけるチャンスを得る前にどこで離脱しているのかを正確に示してくれます。
ロイヤルカスタマーの視点
リピート顧客はまったく異なるストーリーを持っています。彼らのフィードバックから、長期的な戦略について学ぶことができます:
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ロイヤルティを生み出すもの: 競合他社ではなく、あなたを選び続けてくれる秘訣は何か?
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長期的な製品性能: 数ヶ月、数年と使用した後、製品はどのように機能しているか?
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ブランドの方向性: 新機能、新製品、あるいはあなたが行っている変更についてどう思うか?
彼らは、ブランドの真のファンをどうやって作るかを教えてくれる人々です。新規購入者にするのと同じ基本的な質問を彼らにするのは、より深いインサイトを得る絶好の機会を逃すことになります。
Gorgiasのルールを使い、初回購入者にのみCSATアンケートを送信する方法
さて、CSATアンケートを初回購入者だけに送りたいとします。Gorgiasでは、「ルール」機能を使ってこれを実現できます。長くて退屈なチュートリアルの代わりに、その背後にあるロジックを分解してみましょう。
主な考え方は、注文履歴が1件しかない顧客のサポートチケットがクローズされたときにのみ作動する自動化を構築することです。この設定全体は、eコマース連携(Shopifyなど)やBigCommerceが顧客の注文データをGorgiasに正しく同期しているかどうかにかかっています。
ルールが使用するシンプルなロジックは次のとおりです:
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トリガー: 「チケットがクローズされた時」にすべてが開始されます。
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条件: 何かを行う前に、ルールは顧客データが特定のプロファイルに一致するかどうかをチェックします。この場合、条件は「顧客の注文数が1である」です。
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アクション: この条件が真である場合に限り、ルールは「満足度アンケートを送信する」というアクションを実行します。顧客の注文数が0件または10件の場合、ルールは何もせず、アンケートは送信されません。
この「if-this-then-that」ロジックは非常にシンプルで、基本的なセグメンテーションにはうまく機能します。同じ考え方を使って、注文数が10回以上のVIP顧客に特別な感謝メッセージを送ったり、特定の商品を購入した人から具体的なフィードバックを求めたりするなど、他のグループをターゲットにすることもできます。
Gorgiasのルール設定インターフェースのスクリーンショット。これを使って初回購入者にCSATアンケートを送信できます。
初回購入者向けアンケートにGorgiasのルールを使用する際の限界
表面的にはロジックは十分にシンプルに見えますが、顧客フィードバックのような重要な事柄を、手動のルールベースのシステムに依存することには、いくつかの深刻な欠点があります。ここで、シンプルな「if this, then that」アプローチの綻びが見え始めます。
物事はすぐに複雑化する
初回購入者のためのその小さなルール一つも、長くは一つのままではいられません。もし、最初の商品を返品しなかった顧客にだけアンケートを送りたい場合はどうでしょう? あるいは、アンケートを送る前に3日間待ちたい場合は? 新しい条件ごとに別のルールが必要になり、気づけば、下手に触ると壊れてしまいそうな、脆い自動化の網の目を管理することになります。これは、eesel AIのような、わずか数分で設定できるシンプルなセルフサービスツールとは正反対です。
ルールは文脈を理解しない
Gorgiasのルールは白か黒かです。注文数が「1」であることは確認できますが、会話の雰囲気を理解することはできません。顧客は不満を感じていたものの、最終的には問題解決に満足していたでしょうか? 製品の使い方について混乱しているようでしたか? ルールベースのアンケートは、こうした豊かな文脈をすべて見逃してしまいます。対照的に、eesel AIのようなAIツールは、接続した瞬間から過去のチケットで学習し、顧客との会話のニュアンスを学び、はるかに賢い判断を下すことができます。
スケールするのが難しい
ビジネスが成長するにつれて、奇妙な例外や一度きりのシナリオも増えていきます。数十、あるいは数百もの特定のルールを維持しようとすると、それだけで一つの仕事になってしまいます。これは、迅速に行動する必要がある成長中のチームに対応できるシステムではありません。
閉じた世界に留まっている
Gorgiasのルールは、ヘルプデスク内のデータしか見ることができません。国際配送ポリシーが書かれたGoogleドキュメントや、トラブルシューティングガイドが載っているConfluenceページから情報を引き出すことはできません。これは、100以上のナレッジソースに即座に接続できるeesel AIと比較して大きなハンディキャップであり、eesel AIは個々のやり取りに対してはるかに多くの文脈を把握できます。
テストする良い方法がない
Gorgiasでルールを作成したら、あとはスイッチを入れて祈るしかありません。そのルールが過去数千件のチケットに対してどのように機能したかを確認する方法はありません。あなたは本質的に目隠しで飛行しているようなもので、設定を一つ間違えれば、顧客にスパムメールを送ったり、あるいはフィードバックをまったく収集できなかったりする可能性があります。
Gorgiasルールに代わる賢い選択肢:AIの活用
多数の厳格なルールに縛られる代わりに、より現代的なアプローチは、Gorgias、Zendesk、その他のヘルプデスクなど、すでに使用しているヘルプデスクに直接接続できる専用のカスタマーサポート自動化AIプラットフォームを使用することです。これにより、静的な指示から動的なインテリジェンスへと移行できます。
現代のAIは単にスクリプトに従うだけでなく、各チケットの内容を読み解き、賢明な判断を下します。「注文数 = 1」をチェックするだけでなく、AIは初回購入者が製品のセットアップについて質問しているのを見て、数日後にオンボーディングガイドに関するフィードバックを積極的に求めることができます。データポイントだけでなく、文脈を理解するのです。
ここでeesel AIのようなツールが真価を発揮します:
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数週間ではなく数分で稼働開始。 複雑なルールを何日もかけて構築し、テストする手間は忘れてください。Gorgiasヘルプデスクをワンクリックで接続できます。eesel AIは既存のデータからすぐに学習を開始するため、数分で賢い自動化を機能させることができます。
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完全なコントロールが可能。 スイッチを一つ入れてすべてを一度に自動化する必要はありません。eesel AIは選択的自動化を提供しており、AIがどのタイプのチケットを処理するかを正確に決定できます。まずは初回購入者のフィードバック収集のみに絞るなど、小さく始めて、それ以外のチケットはすべて人間のチームに安心して任せることができます。
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ストレスなくテスト可能。 これは非常に重要です。eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、実際の過去のチケット数千件に対して安全に設定をテストできます。AIがどのように返信したかを正確に確認し、自動化率の確かな予測を得て、実際の顧客と話す前にその動作を微調整できます。もう推測に頼る必要はありません。
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理にかなった価格設定。 忙しい月の後に、予期せぬ請求書が届くプラットフォームがあることを覚えていますか? eesel AIは、必要なキャパシティに基づいた透明で予測可能な価格設定を提供しています。解決ごとの隠れた料金はないため、迅速で効率的なサポートを提供することで不利益を被ることはありません。
厳格なルールからインテリジェントなインサイトへ
初回購入者からのターゲットを絞ったフィードバックは、カスタマージャーニーを改善するための最良のツールの一つです。それは、道のりのどこに障害があるのか、そして最初からロイヤルティを築くために何を修正する必要があるのかを正確に示してくれます。
Gorgiasのようなツールのヘルプデスクルールは、フィードバックのセグメンテーションを始めるための基本的な方法を提供しますが、最終的には硬直的で、成長するにつれて管理が難しく、適切に行うために必要な文脈認識能力に欠けています。これらは昨日の問題に対する、まあまあの解決策でした。
AIは、あなたの素晴らしいサポートチームを置き換えるものではありません。それは、複雑なロジックと自動化をインテリジェントに処理できるツールを彼らに与えることです。これにより、エージェントは、真の永続的な顧客関係を築く、価値の高い人間的な対話に集中できるようになります。
脆いルールエンジンとの格闘にうんざりし、顧客からより深く、より有用なインサイトを得たいのであれば、より強力で柔軟なソリューションを検討する時期かもしれません。eesel AIが既存のヘルプデスクにどのように接続し、管理の手間をかけずにインテリジェントな自動化の力を提供できるかをご覧ください。
よくある質問
これを設定するには、「チケットがクローズされた時」にトリガーされるGorgiasのルールを作成します。重要な条件は「顧客の注文数が1である」ことで、これにより新規購入者のみが対象となります。この条件が満たされた場合、ルールの実行アクションとして、その顧客に「満足度アンケートを送信する」が設定されます。
主な欠点としては、条件を追加するにつれて急速に複雑化すること、単純なデータポイントを超えた文脈の理解が不足していること、効果的なスケーリングやテストが困難なことなどが挙げられます。これにより、ルールが壊れやすくなったり、顧客とのやり取りにおける重要なニュアンスを見逃したりする可能性があります。
はい、この方法はeコマース連携(ShopifyやBigCommerceなど)が顧客の注文データをGorgiasに正確に同期していることに大きく依存します。ルールは特に「顧客の注文数」フィールドをチェックして、購入が1回のみの顧客を特定します。
AIは、会話の文脈や感情を理解し、より広範なナレッジソースに接続し、堅牢なテスト機能を提供することで、大きな利点をもたらします。これにより、厳格なルールベースのシステムよりもはるかに賢く、ターゲットを絞ったフィードバック収集が可能になります。
はい、Gorgiasのルールを維持して初回購入者にのみCSATアンケートを送信する(および他のセグメント向けに同様のルールを維持する)ことは、ビジネスの成長に伴い非常に複雑で時間のかかる作業になる可能性があります。新たな例外や条件ごとに別のルールが必要になり、脆くて管理が難しいシステムになり、追いつくのが困難になります。
Gorgiasのルールは、注文数のような明示的なデータポイントのみを評価します。顧客とのやり取りの感情、尋ねられた特定の製品に関する質問、または解決策が見つかる前に顧客が不満を経験したかどうかといった重要な文脈的要素を見逃すため、フィードバックのニュアンスが乏しくなります。





