Gorgias感情分析の実践ガイド

誰にでも経験があるでしょう。カスタマーサポートのチケットをじっと見つめ、行間を読もうとしているときのことが。この顧客は少しイライラしているだけなのか、それともSNSで大炎上させて二度と買ってくれないつもりなのか。この推測を誤ると、優先順位がめちゃくちゃになり、エージェントは燃え尽き、不満を抱えた顧客が続出することになります。多忙なEコマースストアにとって、こうした小さな読み間違いは、あっという間に積み重なっていくものです。

感情分析は、そうした推測をなくすのに役立つはずのものです。言葉の背後にある感情を理解するのに役立つ技術であり、チームは本当に注意が必要なチケットに真っ先に対応できるようになります。Gorgiasのようなヘルプデスクには、このための独自の組み込みツールがあり、出発点としてはかなり良いものになり得ます。

このガイドでは、Gorgiasの感情検知が実際にどのように機能するのか、チームにとって何ができるのか、そして同様に重要なこととして、成長中のブランドにとってはどこが不十分なのかを解説します。

Gorgiasの感情検知とは？

Gorgiasの感情検知は、顧客のメッセージを自動的にスキャンし、その背後にある感情を推測する機能です。主な目的は、エージェントがチケットに目を通す前に、チームがチケットを分類し、優先順位を付けるのを助けることです。

これは、事前に設定されたいくつかの感情ラベルをメッセージにタグ付けすることで行われます。Gorgias自身のドキュメントによると、このシステムはいくつかの感情を検知し、チケットの感情の全体像を素早く把握できるようにします。

感情	説明	例
ポジティブ	顧客が喜んでいる、または満足している様子。	「新しいシャツ、とても気に入りました。ありがとう！」
プロモーター	顧客が非常に満足しており、他者におすすめする可能性がある。	「あなたたちのサービスは最高です。みんなに勧めています。」
ネガティブ	顧客が不満を示している。	「この商品の品質には本当にがっかりしました。」
緊急	顧客がすぐに助けを必要としており、多くは時間的制約のある問題。	「発送前に注文を至急キャンセルしたいです！」
脅迫的	顧客が法的措置、悪いレビュー、他社への乗り換えに言及している。	「返金されなければ、BBB（消費者相談窓口）に報告します。」
攻撃的	虐待的または不適切な言葉が含まれているメッセージ。	該当なし

嬉しい特徴は、16言語に対応していることで、世界中に顧客がいる場合には間違いなく役立ちます。しかし、この機能の真価が発揮されるのは、Gorgiasのルールエンジンに接続して自動化を実現したときです。

Gorgiasの感情検知を使ってワークフローを自動化する方法

顧客が不満を抱いていると知るだけでは不十分で、それに対して何か行動を起こさなければなりません。Gorgiasでは、この機能をルールエンジン内で使用して自動アクションを設定することで、受信トレイを管理しやすくなり、その真価を発揮します。

Gorgiasの感情検知に基づいたルールの作成

ルールの設定は非常に簡単です。基本的には「もし～なら、～する」（if-then）形式のコマンドを構築します。つまり、メッセージに特定の感情が含まれている場合、Gorgiasは特定の処理を実行します。

感情に基づいてチケットの割り当てを自動化するためのif-thenルールを作成するGorgiasのインターフェースを示すスクリーンショット。

基本的なルールの作成方法を簡単に見てみましょう：

1. Gorgiasダッシュボードで設定 -> 生産性 -> ルールに移動します。

2. ルールを作成をクリックし、「意図と感情を特定する」テンプレートを選択します。

3. **「IF」**の条件として、「メッセージの感情」をトリガーとして選択します。

4. 「ネガティブ」や「緊急」など、注目したい感情を選択します。

5. **「THEN」**のアクションとして、Gorgiasに実行させたいことを決定します。例えば、「緊急レビュー」のようなタグを追加したり、特定のチームにチケットを送信したり、優先度を上げたりすることができます。

Gorgias感情検知ルールの実用的なユースケース

コツをつかめば、本当に役立つワークフローを構築できます。始めるためのアイデアをいくつかご紹介します：

• 怒っている顧客を優先する： 「ネガティブ」または「脅迫的」な感情のチケットが来た場合、自動的に「高優先度」とタグ付けし、シニアエージェントやクレーム対応専門チームに割り当てるルールを作成できます。

• 緊急のリクエストを迅速に処理する： 「緊急」とフラグが立てられたメッセージに対しては、それらのチケットを専用の「迅速対応」ビューにプッシュするルールを設定できます。これにより、注文キャンセルなどの時間的制約のある問題がすぐに処理されるようになります。

• ファンを称賛する： 「プロモーター」の感情を持つメッセージが表示されたら、「VIP」とタグ付けし、マーケティングチームに転送することができます。そうすれば、彼らは個人的な感謝のメッセージや少額の割引、あるいはレビューの依頼などでフォローアップできます。

• ソーシャルメディアのコメントを管理する： FacebookやInstagramの投稿へのコメントで「攻撃的」とフラグが立てられたものを自動的に非表示にするルールを設定できます。これにより、誰かが24時間365日監視しなくても、公開ページをクリーンに保つことができます。

Gorgiasの感情検知におけるルールベースアプローチの限界

Gorgiasのツールはチケットを分類するためのまずまずの第一歩ですが、ビジネスが大きくなるにつれて直面するであろう明確な限界があります。

まず第一に、**固定されたカテゴリ**に縛られてしまいます。「ポジティブ」「ネガティブ」「緊急」といった事前に設定された感情には、ニュアンスが欠けています。顧客は配送の遅延に不満を抱きつつも、製品をどれだけ気に入っているかについて言及するかもしれません。Gorgiasはおそらく不満だけを検知し、チケット全体を「ネガティブ」とタグ付けし、複雑なシグナルや、より思慮深い対応の機会を完全に見逃してしまうでしょう。実際の会話は複雑であり、単一の固定的なタグでは全体像を伝えられないことがよくあります。

次に、システムが完全に手動のルールに依存しているという事実があります。すべての自動化は、人が構築し、維持しなければなりません。より複雑な状況に対応したい場合はどうなるでしょうか？ルールのライブラリは、すぐに管理が面倒な複雑に絡み合ったクモの巣のようになってしまう可能性があります。これでは、うまくスケールできません。

最後に、AIはサイロ化された知識しか持っていません。Gorgiasのネイティブな感情検知は、Gorgiasの内部にあるものしか知りません。Confluenceでチームが書いた内部ガイドを参照したり、Googleドキュメントのプロジェクト計画から文脈を引っ張ってきたり、Slackで関連する会話を確認したりすることはできません。これは、顧客がなぜ特定の感情を抱いているのかをなぜ理解できないことを意味し、自動化の機会を逃し、エージェントに手作業での調査を強いることになります。

ここで、より現代的なAIプラットフォームが登場します。これらは、単純なラベル付けを超えて、実際に会話を理解し、ワークフロー全体を自動化します。

Gorgiasの感情検知を超えて：統合AIプラットフォームによる、より強力なアプローチ

基本的な感情検知に限界を感じているチームにとって、答えはヘルプデスクを捨てることではありません。その上に、よりスマートなレイヤーを追加することです。それこそがeesel AIが目指すものであり、シームレスなワンクリックのGorgias連携を含め、すでに使用しているツールと直接統合します。

過去のチケットから学習し、Gorgiasの固定カテゴリを超える

Gorgiasの事前設定タグとは異なり、eesel AIはサポート履歴全体から学習します。顧客が使用する特定の言葉遣い、ブランド独自のトーン、そして顧客が不満、喜び、または急いでいることを示す微妙な方法を学習します。

これは、単なるキーワードではなく、文脈を理解することを意味します。例えば、「この配送時間は冗談だ」（迅速な対応が必要な純粋にネガティブなコメント）と「友達がこれをプレゼントに買ってほしいと冗談を言っていた」（何の対応も必要ない中立的なコメント）の違いを区別できます。このより深く、文脈に基づいた理解こそが、はるかに正確で有用な自動化を可能にするのです。

すべてのナレッジを統合し、完全なコンテキストを把握

正直なところ、サポートナレッジは1か所にまとまっているわけではありません。技術文書、マーケティング資料、Slackの様々なスレッドに散在しています。eesel AIは、これらすべてのソースに接続します。

ユーザーが様々なナレッジソースを接続してAIをトレーニングする方法を示すeesel AIのインターフェース。gorgiasの感情検知より優れたアプローチです。

Confluence、Google Docs、Slackなどのツールと統合することで、AIは全体像を把握します。技術文書を参照して製品のバグを理解したり、セールに関するマーケティングプランから詳細を引用して応答に反映させたりすることができます。ヘルプデスクネイティブのツールではこれができず、これこそがAIがはるかに広範な複雑な質問を自律的に処理できる理由です。

チケットだけでなく、ワークフローを自動化する

ここで、その違いが本当に明確になります。Gorgiasがチケットにタグを付けることができるのに対し、eesel AIは、プロセス全体を最初から最後まで自動化するための完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供します。

つまり、単に「ネガティブ」なチケットにタグを付けるだけでなく、eesel AIはそのチケットが「破損した製品に関する苦情」であると判断できます。そこから、一連のカスタムステップを実行するように設定できます：Shopifyで自動的に注文を検索し、交換品を提供するパーソナライズされた返信を下書きし、そのチケットに「破損製品-交換提案済み」とタグを付けます。

何よりも素晴らしいのは、これらの複雑なワークフローをリスクなしで試せることです。eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、安全な環境で過去の何千ものチケットに対して設定をテストできます。実際の状況でどのように処理されたかを正確に確認し、解決率に関する正確な予測を得ることができるため、本格導入前に完全な自信を持つことができます。プロセス全体のリスクをなくすこの能力は、他のほとんどのツールでは得られないものです。

eesel AIのシミュレーションモードの画面。過去のチケットに対してAIの応答をテストし、gorgiasの感情検知の精度を向上させます。

価格モデルの比較：Gorgiasの感情検知 vs. 統合プラットフォーム

Gorgiasは従量課金制の価格モデルを採用しています。一定数の「課金対象チケット」に対して月額料金を支払い、それを超えると追加料金が発生します。AIエージェントもアドオンで、「自動化されたインタラクション」ごとに価格が設定されています。これはシンプルに見えるかもしれませんが、しばしば想定外の請求につながることがあります。忙しい月、大規模なセール、予期せぬ製品の問題などが発生すると、チケット量が増加し、請求額も急増する可能性があります。

Gorgiasの価格ページのスクリーンショット。AIエージェントアドオンの従量課金モデルを示しています。

eesel AIは、はるかに予測可能で分かりやすい代替案を提供します。プランは必要な機能に基づいており、毎月含まれるAIインタラクションの数が明確に示されています。大きな違いは、解決ごとの料金がないことです。ビジネスが成長したり、マーケティングキャンペーンが成功したりしたからといって、コストが突然跳ね上がることはありません。このような透明性は、予算を管理しようとしているスケーリング中のビジネスにとって大きな助けとなります。毎月、支払う金額を正確に把握できます。

基本的なGorgiasの感情検知から、真の会話インテリジェンスへ

Gorgiasの感情検知は、サポートの自動化を始めたばかりのチームにとって便利な機能です。基本的なチケットの分類を行う簡単な方法であり、混沌とした受信トレイを整理するのに間違いなく役立ちます。

しかし、手動のルールへの依存と文脈理解の限界により、いずれ壁に突き当たるでしょう。ビジネスが成長するにつれて、単なるラベル付け以上のものが必要になります。つまり、実際に何が言われているかを理解するAIが必要になるのです。

サポートを本格的にスケールさせ、エージェントを燃え尽きさせることなく顧客に素晴らしい体験を提供したいチームにとって、より強力で統合されたAIプラットフォームは、次の論理的なステップです。eesel AIは、ヘルプデスクと連携して動作することで、全く新しいレベルの自動化とインサイトを提供します。それは、単に感情にフラグを立てることから、会話全体を理解することへの移行です。

Gorgiasサポートの自動化を今すぐ始めましょう

顧客の気持ちを推測するのをやめ、真に理解することから始めませんか？Gorgiasのセットアップの上に、より強力なAIを重ねることで、反復的な作業を減らし、エージェントを重要な会話に集中させ、顧客とのやり取りからより多くの価値を引き出すことができます。これは、単に受信トレイを整理するだけでなく、サポート業務全体をよりスマートにすることなのです。

真にインテリジェントなAIエージェントがあなたのGorgiasワークスペースで何ができるか見てみませんか？数分でサインアップして利用を開始するか、私たちのチームとのデモを予約してください。