AIを活用したチケットの分類がZendeskの高度な検索とレポート作成をどのように改善するか

しかし、少し現実を見てみましょう。すべてのチケットを手作業で読み取り、分類するのはどうでしょうか？遅く、一貫性がなく、チームが実際に顧客を助けるために使える貴重な時間を浪費しています。これは、チームがスムーズに作業するのを妨げ、ヘルプデスクにあるデータを最大限に活用するのを妨げるボトルネックです。

ここで人工知能が登場します。AIは企業がサポートを扱う方法を変えており、その大きな方法の一つはチケットの分類を自動化し改善することです。AIにチケットを分析し、分類させることで、手作業を省き、より正確な結果を得て、より効果的な Zendeskの高度な検索 や洞察に満ちたレポートなどの強力な機能を解放できます。なぜこれが重要なのか、そしてAIがどのようにそれを実現するのかについてお話ししましょう。

チケットを分類することがサポートチームにとって重要な理由

チケットを分類するための確固たる方法を持つことは、物事を整頓するだけではありません。効率的なサポート運営を行うために実際に重要です。チケットが正確に分類されると、自動的に適切なエージェントやチームに送信するルールを設定できます。これにより、顧客はより早く助けてくれる人とつながることができます。

カテゴリは、役立つレポートや分析に必要な整理されたデータを提供します。これにより、 Zendeskの高度な検索 フィルターやレポートを使用して、どの問題が最も頻繁に発生しているか、異なるチームのパフォーマンス、そしてどこで問題が発生しているかを把握できます。このような洞察は、製品やサービス、またはサポートの扱いを改善するための賢明な決定を下すための鍵です。さらに、明確なカテゴリはエージェントがチケットの内容を迅速に理解するのを助け、作業をスピードアップし、迅速な対応を可能にします。

手作業または単純なルールでのチケット分類の難しい部分

重要であるにもかかわらず、Zendeskチケットを分類する従来の方法にはいくつかの実際の欠点があります。人間のエージェントにすべてのチケットを読み取り、分類するように求めることは、膨大な時間を要します。これにより、顧客との対話や問題解決から引き離されてしまいます。

一貫性を保つことも大きな問題です。あるエージェントが「請求」問題と呼ぶものを、別のエージェントは「支払い」や「請求書」とタグ付けするかもしれません。この一貫性の欠如は、正確なレポートを取得し、トレンドを把握するのを難しくします。そして、ますます多くのチケットが入ってくる中で、手作業での分類は追いつきません。それを管理しようとすると、バックログが発生し、エージェントが圧倒されることになります。

Zendeskで基本的なキーワードトリガーを使用することも限界があります。トリガーは自動的に単純なタグを追加できますが、人々が実際に話す方法には苦労します。顧客は同じ問題をまったく異なる言葉で説明するかもしれませんし、1つのキーワードはメッセージの残りの部分によって異なる意味を持つことがあります。これにより、チケットが誤ったカテゴリに分類されることが多く、自動化の目的が損なわれます。これらの困難は、私たちがより賢く、柔軟な方法を必要とする理由を示しています。

AIがZendeskチケットの分類を自動化し、改善する方法

人工知能は、手作業でのチケット分類や単純なルールを使用することの問題に対する非常に強力な解決策を提供します。基本的に、AIは自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を使用して、受信したチケットが 実際に何を言っているのか を理解します。これは、人間が行うのと同じように、はるかに速く、同時に大量のチケットを処理します。

その仕組みは通常次のようになります：AIはチケットの件名、説明、およびその他の重要な詳細を確認します。学習したパターン、キーワード、文脈、さらにはトーンに基づいて、AIはトピック、顧客が求めていること、そしてその緊急性を把握できます。次に、適切なタグを自動的に追加し、チケットを正しいカテゴリに配置し、最適な部門やエージェントに送信することができます。

この自動化により、物事が非常に迅速に進み、チケットが毎回同じ方法で整理され、エージェントがより難しい問題に集中するための時間が増えます。タグ付けにおける人的ミスを減らし、たくさんのチケットがあっても正確かつ効率的に整理されることを保証します。

Zendeskチケットの整理のためのAIオプションをチェックする

あなたのビジネスがZendeskでのチケットの整理を自動化したい場合、いくつかの選択肢があります。Zendesk自体に組み込まれた機能があるか、またはそれに接続する他の会社のツールを検討することができます。

Zendesk独自のカテゴリ分けのためのAI

Zendeskには、主に「インテリジェントトリアージ」と呼ばれるもので、整理を助けるために設計されたいくつかのAI機能が組み込まれています。これは、Zendeskの高度なAIと呼ばれる別の追加コストのアドオンの一部であり、通常のプランには含まれていません。

インテリジェントトリアージは、新しいチケットを自動的に確認し、顧客の意図、感情（センチメント）、使用している言語などを推測するように設計されています。この情報はチケットに追加され、適切な場所に送信し、その重要性を判断するのに役立つことを目的としています。

しかし、ZendeskのネイティブAIによるカテゴリ分けにはいくつかの制限があります：

• 高価なAdvanced AIアドオンを追加する必要があり、毎月のエージェントあたりのコストがかなり増加します。
• 主にヘルプセンターの記事から学習するため、過去のサポートチケットや内部文書で見られる特定の詳細、一般的な問題、独自の用語を完全に理解できない可能性があります。
• これにより、他の場所から学習できるツールと比較して、正確さや完全性が欠ける分類が行われる可能性があります。
• サードパーティツールと比較して、本当にカスタムなソートルールを設定する柔軟性があまりありません。
• 「解決策」に基づく価格設定は、特にZendeskの「自動解決策」の考え方が予想以上に広い場合、コストを予測しにくくする可能性があります。

他のAIツールとそれらを接続する方法

幸いなことに、Zendeskと連携し、より高度なAIソート機能を提供する他のツールやプラットフォームがたくさんあります。これらは、 Zendesk Marketplace で見つけるアプリであったり、 Make.com のような接続プラットフォームを使用して、Zendeskと強力なAIサービスをリンクすることができます。

現在のセットアップを補完または強化するために機能する非常に強力で柔軟なオプションがeesel AIです。

Zendeskチケットのカテゴリ分けにeesel AIが優れている理由

eesel AIは、ネイティブのZendesk AIや他のツールが見逃す可能性のあることを処理するために特別に構築されました。これにより、チケットをより強力でカスタマイズされた方法で分類できます。
以下は、Zendeskチケットのカテゴリ分けにeesel AIを使用する際の主な利点です：

• より広い知識源： Zendesk AIがヘルプセンターの記事に固執する一方で、eesel AIは過去のZendeskチケット、Google DocsやConfluenceのような内部ファイル、外部ウィキ、その他100以上の場所から学習できます。これは、あなたの特定のサポート履歴と内部知識から学ぶことを意味し、チームが対処する問題の種類を正確に把握した非常に正確な分類を実現します。さらに、自動的に同期されるため、AIは常に最新の情報から学習しています。eesel AIについては、 https://eesel.ai/ja で確認できます。
• より深いカスタマイズ： eesel AIは、プロンプトとアクションの設定を通じて多くのカスタマイズを可能にします。チケットを詳細な基準に基づいて正確に分類する方法をAIに指示できます。これにより、チケットの内容やその文脈に基づいて、タグの追加、チケットの送信、エスカレーションなどがいつどのように行われるべきかを正確に説明するルールを設定できます。
• 予測可能なコスト： コストを考えると、eesel AIはインタラクションに基づいた柔軟な従量課金モデルを使用しています。これは、エージェントごとや解決策ごとに支払うよりも、特にチームやチケットの数が増えるにつれて、はるかに予測可能でコストが低くなります。eesel AIの価格についての詳細は、彼らのサイトで確認できます。
• 簡単なセットアップ： Zendeskにeesel AIを設定するのは非常にスムーズです。統合は簡単に設定できるように設計されているため、複雑なデータを移動することなく、Zendeskでの作業を改善できます。
• 堅牢なテスト： eesel AIは、より良いテストを可能にします。シミュレーション機能を使用して、実際に稼働させる前に、過去のデータを使用してAIがチケットをどのように分類するかを確認できます。これにより、正確性を確保し、実際の顧客チケットで作業を開始する前にAIのパフォーマンスを調整できます。

AIによるカテゴリ分けの設定を考えていますか？

AIによるカテゴリ分けを導入するには考慮が必要ですが、過度に複雑である必要はありません。重要なのは、技術的な「方法」に入る前に、全体像の「何」と「なぜ」に焦点を当てることです。
以下は考慮すべきいくつかの重要なステップとヒントです：

• カテゴリを明確に定義する： AIツールを検討する前に、ビジネスと顧客にとって意味のある論理的で完全なカテゴリセットを作成してください。これにより、AIが作業するための構造が提供されます。
• 適切なツールを選ぶ： 特定のデータから学習できるか（過去のチケットから学習できるか、例えばeesel AIのように）、どれだけカスタマイズできるか、Zendeskとの接続の良さ、料金体系に基づいて異なるオプションを検討してください。
• データが準備できていることを確認する： AIをトレーニングするために使用する知識源（ヘルプセンター、古いチケット、内部文書など）は、正確で最新である必要があります。
• AIがカテゴリ分けしたチケットに対してエージェントがどのように作業するかを計画する： 彼らはカテゴリを再確認しますか？チケットを送信したり検索したりする際にどのように使用しますか？AIが彼らの日常業務に適合することを確認することが非常に重要です。
• テストと変更を計画する： AIはすぐには完璧ではありません。AIの分類がどれだけ正確かを確認し、時間をかけてトレーニングやルールを調整する必要があります。eesel AIのようなツールには、このテストプロセスを大幅に簡素化するシミュレーション機能があります。

AIによって分類されたチケットを賢く活用する方法

AIが自動的にZendeskのチケットを分類するようになると、その整理されたデータを効果的に活用することで大きな利益を得ることができます。
AIによって分類されたチケットを活用するための賢い方法は以下の通りです：

• Zendeskの高度な検索とレポートを強化する： AIが追加する一貫したカテゴリとタグは、 Zendesk Explore やカスタムビューでのフィルタリングの強力な手段となります。これにより、驚くほど詳細に分析でき、トレンドを迅速に把握し、異なるカテゴリのパフォーマンスを確認し、サポートの状況をより良く理解できます。
• ルーティングルールを改善する： AIが適用したカテゴリを使用して、専門チームやエージェントにチケットを送信するためのより正確なトリガーや自動化を構築します。
• 知識のギャップを特定する： AIが人間の介入を必要とするカテゴリや回答を見つけられないカテゴリを見て（eesel AIは特定の知識ギャップ分析にも役立ちます）、ヘルプセンターの記事や内部文書の改善が必要な場所を特定できます。
• 監視と調整： AIがチケットを正確に分類しているか定期的に確認します。フィードバックを使用してAIのトレーニングやルールを調整し、時間とともに改善を続けます。

Zendeskのチケット分類を改善する準備はできていますか？

Zendeskでチケットを手動で分類するのは大変な作業で、作業が遅くなり、サポートデータを本当に理解するのが難しくなります。人工知能はこのタスクを迅速かつ一貫して自動化する素晴らしい解決策を提供します。

AIによる分類はワークフローをスムーズにし、データの正確性を確保し、 Zendeskの高度な検索 やレポートなどの機能を最大限に活用するのに役立ちます。Zendesk自身のAIは出発点ですが、eesel AIのようなツールは、より深い、柔軟性、価値を提供し、高度な分類や自動化を行うことができます。

Zendeskのチケットを分類する方法を自動化し、サポートプロセスを改善するための柔軟で強力かつコスト効果の高い方法を探しているなら、eesel AIをチェックしてください。これはZendeskと簡単に接続でき、すべての知識源から学習して非常に正確な結果を提供します。

今すぐ無料トライアルを開始する か、デモを予約する ことで、eesel AIがあなたのチームにどのように機能するかを確認できます。