メッセンジャーで解決後のアンケートを送信するIntercom自動化（2025年ガイド）

サポートチャットが終了した直後に顧客からフィードバックを得ることは、絶好の機会です。会話の内容がまだ記憶に新しいうちに、「私たちの対応はいかがでしたか？」と尋ねるのに最適なタイミングだからです。

しかし、正直なところ、その尋ね方こそが重要です。使いにくいアンケートでは、有益な回答を得られるか、完全に無視されるかの分かれ目になり得ます。

多くのチームが、扱いにくいアンケートツールに苦労したり、改善に役立たない画一的な依頼を送ったりする状況に陥っています。重要なのは、単に「高評価」か「低評価」かを得ることではなく、その評価の背景にある「理由」を理解することです。

このガイドでは、Intercomの自動化機能を使って、問題解決後にメッセンジャーでアンケートを送信する方法をいくつか紹介します。Intercom独自のツール、サードパーティ製アプリ、そしてよりスマートなAIを活用した方法について詳しく解説します。

Intercomで問題解決後にメッセンジャーでアンケートを送信する自動化とは？

簡単に言えば、サポートエージェントが会話をクローズした直後に、顧客にフィードバックを依頼する通知を自動で送信する仕組みです。チャットの最後に「対応はいかがでしたか？」と軽く尋ねるようなものだと考えてください。

この目的は、その一度のやり取りにおける顧客満足度（CSAT）を測定することです。これにより、チームはエージェントのパフォーマンスを把握し、改善点を見つけ、その瞬間の顧客の感情を理解することができます。通常、この設定はIntercom内で、会話が「クローズ」されたときに作動する自動化ルールとして行われます。

方法1：Intercomネイティブの会話評価機能を使用する

Intercomには「会話の評価」と呼ばれる独自の組み込み機能があります。これは最も手軽に始められる方法で、ほとんどのプランに含まれています。最初のステップとしては堅実ですが、正直なところ、特にチームが成長し、単純な絵文字評価以上のものを必要とする場合には、大きな制限があります。

IntercomでネイティブのCSATアンケートを設定する方法

設定は非常にシンプルです。開発者でなくても機能させることができるのは嬉しい点です。

Intercom自身のガイドによると、数クリックで設定が完了します：

1. 設定画面で「Fin AI Agent > シンプルな自動化」に移動します。

2. 「会話の評価をリクエスト（CSAT）」オプションを見つけてオンにします。

3. そこから、アウトバウンドメッセージには送信しない、顧客が評価を残したり変更したりできる期間を設定するなど、いくつかの基本的なルールを設定できます。

もう少し細かく制御したい場合は、Intercomのワークフローを使ってこれらのアンケートを調整することもできますが、その方法にも独自の制約があります。

CSATアンケートなどのシンプルな自動化を設定できるIntercomのFin AI Agent設定画面。

Intercomの組み込みアンケートツールの限界

設定は簡単かもしれませんが、遅かれ早かれ壁にぶつかることになるでしょう。Intercomの組み込みツールが少し窮屈に感じ始める点は以下の通りです：

• 質問タイプが1つに固定されている： ネイティブツールは、標準的な絵文字評価スケールを使用したCSATに特化しています。ネットプロモータースコア（NPS）や顧客努力指標（CES）などを測定したい場合は、別のアプリをインストールする必要があります。

• 自動化が非常に基本的： シンプルなトリガーは設定できますが、ロジックはそれほど深くありません。チャットの内容、顧客の履歴、その他の重要なコンテキストに基づいて複雑なルールを簡単に構築することはできません。そのため、フィードバックが受けたサポートの質から切り離されているように感じられます。

• コンテキストがほとんど得られない： レポートにはCSATスコアが表示されますが、それは出発点に過ぎません。そのスコアに至った会話については何も教えてくれません。顧客が不満を抱えていることはわかっても、その理由を突き止めるにはチケットを手作業で掘り下げるしかなく、事業が成長するにつれて非現実的になります。

Intercomのレポートダッシュボードに表示されたCSATスコア。ネイティブで利用可能なデータを示している。

ここで、よりスマートなシステムが真価を発揮します。例えば、eesel AIのようなツールは、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。これにより、「クローズ時にアンケートを送信する」という単純なトリガーよりもはるかに強力な、超具体的な自動化ルールを構築できます。

方法2：サードパーティ製のアンケートツールを連携する

Intercomの組み込み機能の限界を回避するため、多くの企業が専門のアンケートツールを連携させています。これらのアプリは、送信できるアンケートの種類や得られるレポートにおいて、はるかに高い自由度を提供します。

人気のサードパーティ製アンケートツール

Intercomアプリストアを閲覧すると、多くの選択肢が見つかります。Zonka Feedback、Survicate、Retentlyなどが人気のツールです。これらはすべて、Intercomの基本ツールよりも深い洞察を提供すると謳っていますが、それぞれに独自のアプローチがあります。

機能	Zonka Feedback	Survicate	Retently
アンケートの種類	NPS、CSAT、CES	NPS、CSAT、その他	NPS、CES、5段階評価
連携方法	メッセンジャーアプリ、メール、カスタムボット	メッセンジャーアプリ、メール	メッセンジャーアプリ、メール
主な利点	エージェントベースのレポートを提供	AI搭載のアンケートビルダー	強力なフォローアップ自動化
価格モデル	月額$49から	カスタム価格、要問い合わせ	月額$49から

サードパーティ製ツールの隠れたコスト

これらのツールは機能を追加してくれますが、同時に予期せぬ新たな悩みをもたらすこともあります。

• ツールの乱立： 新たなサブスクリプション料金、確認すべきダッシュボード、チームが学習すべきソフトウェアがまた一つ増えます。フィードバックデータはある場所に、会話データは依然としてIntercomにある、という状態になります。これにより厄介な情報のサイロ化が生まれ、顧客の全体像を把握するのが難しくなります。

• アンケート疲れ： 誰もが経験したことがあるでしょう。顧客は常にフィードバック依頼の通知にさらされています。すべてのやり取りの後に形式的なアンケートを送ると、回答率が低下し、率直に言って人々を苛立たせるだけです。

• 常に後手に回る： これらのツールは依然として受動的です。問題が発生した後にそれを知らせるのには長けていますが、会話自体から根本原因を理解したり、さらに重要なことに、問題の再発を防いだりするのには役立ちません。

理想的なのは、まるで別のツールとは思えないほどシームレスに統合できるソリューションです。例えばeesel AIは、ヘルプデスクに直接プラグインできます。過去のすべての会話から学習し、ナレッジソースを統合します。このような設定があれば、AIがやり取りの質を自律的に判断できるほど賢いため、別のフィードバックツールは不要になるかもしれません。

アンケートを超えて：AIで顧客満足度を分析する

さて、ここからが顧客フィードバックの次のレベルです。顧客が満足しているかを単に尋ねるのではなく、会話を読むだけでそれがわかるとしたらどうでしょう？そして、その情報を活用してサポートシステム全体を改善できるとしたら？

従来の問題解決後アンケートが不十分な理由

従来型のアンケートは無いよりはましですが、見過ごせない大きな欠点があります。

• 低い回答率： アンケートに回答してくれる顧客はごく一部です。つまり、あなたは少数で、しかも偏った（通常は非常に満足しているか、非常に怒っているかのどちらか）人々のフィードバックに基づいて重要な意思決定を下していることになります。

• コンテキストの欠如： 悲しい顔の絵文字だけでは、全体像はわかりません。顧客はエージェントの口調に腹を立てたのでしょうか？不満な会社の方針があったのでしょうか？アプリのバグでしょうか？それを知るには、チケットを手動で読み返すしかありませんが、すべてのチケットに対してそれを行うのは不可能です。

AIエージェントが顧客の感情を自動で分析する方法

ここで、eesel AIのようなAIプラットフォームは異なるアプローチを取ります。アンケートの回答を待つ代わりに、eeselのAIエージェントは、過去何千ものサポートチケットを掘り下げます。そして、あなたの会社のトーンを学習し、よくある問題を把握し、あなたにとっての「良い」解決策が実際にどのようなものかを理解します。

そこからAIは、会話の雰囲気、言葉遣い、結果を分析し、アンケートを一切送信することなく顧客満足度を測定できます。摩擦、混乱、不満の瞬間を自動的に特定できるのです。顧客がボタンをクリックする手間をかけた一部のチャットだけでなく、すべてのチャットが品質分析の対象となるため、実質的に100%の「回答率」を得られることになります。

このワークフローは、AIが複数のナレッジソースから情報を引き出し、単純なアンケートを超えて会話を分析する方法を示しています。

AIの洞察でサポート品質を向上させる

しかし、本当の魔法はその後に起こります。eesel AIのようなツールは、単に満足度スコアを提示して終わりではありません。そのレポートはトレンドを示し、ナレッジベースのギャップを指摘します。

例えば、AIが多くの不満を抱えた顧客が皆同じことについて質問していることを発見した場合、その問題を解決するためのヘルプセンター記事を下書きすることができます。これにより、それらのチケットがそもそも作成されるのを防ぐことができます。あなたは単なる火消し役から、サポート体制の防火対策を講じる立場へとシフトするのです。

基本的な問題解決後アンケートから一歩先へ

ここまで、Intercomでフィードバックを扱う3つの方法を見てきました。シンプルな組み込みの評価機能、より強力な（しかし独立した）サードパーティ製ツール、そしてよりスマートなオールインワンのAIアプローチです。

問題解決後にメッセンジャーでアンケートを送信することは良い出発点ですが、カスタマーサポートの真の未来は、単にスコアを付けるのではなく、会話を理解することにあります。持続的な改善は、実際に交わされている内容を深く掘り下げ、その知識を使ってサポートチーム全体をより賢くすることから生まれます。

目標は、単により多くのデータを収集することではありません。問題をうまく解決し、かつすべての会話から学習し、常に改善し続けるシステムを構築することです。

問題解決後アンケートから一歩踏み出す準備はできましたか？

eesel AIを使えば、Intercomに直接プラグインして過去のチケットを分析し、解決策を自動化し、単なるCSATスコアをはるかに超える洞察を得ることができます。数ヶ月ではなく数分で始めることができ、シミュレーションモードを使えば過去のチケットでどのように機能したかをテストすることも可能です。

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