2025年版 Intercom会話分析の実践ガイド

サポートマネージャーなら、きっとこんな経験があるはずです。チームのIntercomチャットに、価値あるフィードバックが山ほど隠れていることはわかっている。しかし、それを実際に見つけ出すのは、終わりのない会話という干し草の山から針を探すようなもの。そんな時間、一体誰にあるというのでしょう？

でも、ご安心ください。その必要はありません。

秘訣は、Intercomの会話分析を活用することです。これにより、当て推量をやめ、実際のデータを使って顧客の問題を理解し、チームの強みを把握し、サポートを真に改善することができます。このガイドでは、プラットフォームに組み込まれたツールから、問題を発見するだけでなく解決まで支援するAIまで、Intercomのデータを分析するさまざまな方法を解説します。

Intercom会話アナリティクスとは？

Intercom会話アナリティクスとは、基本的には、プラットフォーム上のすべての顧客チャットから得られるデータを分析するプロセスのことです。これは単にチケット数を数えるだけではありません。以下のような、幅広い情報が含まれます。

• 受信している会話の数とその時間帯

• チームが最初に返信し、問題を完全に解決するまでにかかる時間

• 顧客満足度（CSAT）スコアの状況

• チャットのトピック、顧客の感情、具体的なフィードバックといった、チャットの実際の内容

目的は、週次ミーティング用の派手なグラフを作ることではありません。ビジネスに実際に役立つ、大きな問いへの答えを得ることです。例えば、次のような問いです。

• 顧客は一体何につまずいているのか？

• サポートのワークフローはどこで機能不全に陥っているのか？

• 難しい状況に対応できるよう、チームをどうトレーニングすればよいか？

• よくある質問を未然に防ぐために、どのようなヘルプ記事を作成できるか？

これを正しく行えば、絶えず火消しに追われる状況から、顧客体験を積極的に改善する体制へと移行できます。

Intercomネイティブの会話分析を理解する

Intercomは、標準で十分な分析ツールを提供しています。他の選択肢を探し始める前に、毎日使っているツールの中で何ができるのかをよく理解しておくのが賢明です。

組み込みレポートの主な機能

Intercom独自のレポートは、サポート業務の全体像を把握するのに役立ちます。新規、オープン、クローズした会話の推移を追跡できるため、最も忙しい時間帯を特定し、負荷に対応できる十分な人員をオンラインに配置するのに非常に便利です。

Intercomのレポートダッシュボードのスクリーンショット。サポート業務やパフォーマンス指標の概要を確認できます。

このプラットフォームには、チームのパフォーマンスに関するレポートもあり、初回返信時間、解決までの時間、各チームメイトが処理しているチャット数などの基本事項を網羅しています。これにより、生産性を監視し、誰が追加のサポートやコーチングを必要としているかを確認できます。また、IntercomのCSAT調査を使用すれば、顧客から直接フィードバックを収集し、提供されたサポートに対する彼らの感情を把握できます。

Intercom独自のAIであるFinを使用しているチーム向けには、その解決率、チャットのCSATスコア、実際にどのような質問を自己解決しているかを示す特定の分析機能があります。

ネイティブ分析の限界

Intercomのレポートは良い出発点ですが、物足りなさを感じることがよくあります。最大の問題は、特に顧客が何について話しているのかを理解する点で、深く掘り下げられないことです。チャットの数はわかっても、その背後にある「なぜ」はわかりません。問題を追跡するためにすべての会話に手動でタグ付けしようとすると、膨大な時間の無駄となり、エージェントによって一貫性がなくなることがほとんどです。

また、Intercomのレポートは、それ自身の閉じた世界で機能します。会話データをCRM、製品分析ソフトウェア、あるいはConfluenceやGoogle Docsのような外部のナレッジベースなど、他のツールからの情報と簡単に組み合わせることができません。このため、カスタマージャーニーの全体像を把握するのは非常に困難です。

最後に、AIには隠れたコストがあります。IntercomのFin AI Agentは、解決ごとの支払いという料金モデルを採用しています。1回の解決につき0.99ドルかかるため、サポートの量が増えるにつれてコストはあっという間に膨れ上がります。このモデルでは、単純で量の多い質問を自動化することにためらいが生じる可能性があります。なぜなら、一つ一つが月々の請求額に加算されるからです。

基本を超えて：サードパーティツールの活用

組み込みレポートの限界を乗り越えるため、多くのチームはIntercomを外部の分析プラットフォームに接続しています。これらのツールは、すべての会話データを一か所に集約し、より興味深い方法でデータを分析できるようにします。

一般的なアプローチと人気のツール

チームがこの問題に取り組む一般的な方法がいくつかあります。

• BIおよびダッシュボードツール： Zoho Analyticsのようなプラットフォームや、Coupler.ioのようなサービスが提供するダッシュボードテンプレートは、Intercomに接続してデータをカスタムのチャートやグラフに取り込むことができます。これらは、サポート指標と営業やマーケティングのデータを組み合わせた、経営層向けの高レベルなダッシュボードを構築するのに最適です。

• AIによるタグ付けと感情分析： SentiSumやCxMOMENTSのようなツールは、手動でのタグ付け問題を解決するために作られています。これらはAIを使用して会話の内容を自動的に把握し、顧客の感情を測定するため、チームの退屈な作業時間を何時間も節約できます。

• データコネクタ： Intercom用のGoogle Analyticsアプリのようなアプリを使用して、Intercomメッセンジャーでのチャットが、購入の完了やトライアルへのサインアップなど、サイト上でのユーザーの行動にどう影響するかを確認することもできます。

可視化だけのアプローチの欠点

これらのツールには、一つ落とし穴があります。それは、受動的であるということです。今週ログインに関する問題が30%増加した、といった問題があることを示すのは得意ですが、それについて何もできません。トレンドを見つけ、解決策を考え出し、それを実際に実行するのは、依然として人間の仕事です。

これらの連携を設定して実行するのも面倒な場合があり、時には開発者の助けが必要になることもあります。そしてもちろん、新しいツールを追加するたびに、予算に新たなサブスクリプション料金が加わり、チームが覚えるべきログイン情報がまた一つ増えます。より良いデータは得られますが、問題の発見と解決の間の点と点を本当の意味で結びつけたわけではありません。より良いプロセスではなく、より良いレポートを構築したに過ぎないのです。このギャップを埋めたいチームにとって、eesel AIのようなプラットフォームは、インサイトを自動化されたアクションに直接結びつける、より連携の取れたソリューションを提供します。

インサイトからアクションへ：AIを活用したアプローチ

分析の次のステップは、昨日何が起こったかを見ることではなく、次に何が起こるかを変えることです。現代のAIプラットフォームは、会話を事後分析するだけでなく、リアルタイムで理解し、学習し、ヘルプデスク内で直接行動することができます。

ナレッジソースを統合し、よりスマートな分析を実現

AIが本当に優れた回答を提供するためには、コンテキストが必要です。ここでプラットフォームアプローチが真価を発揮します。

eesel AIは、単にIntercomのチャットを見るだけではありません。チームが情報を保管しているすべての場所に接続します。過去のチケットから学習し、ブランドのトーンを自動的に採用し、一般的な解決策を理解します。また、ヘルプセンター、Confluence、Google Docsに直接接続し、その回答が常に公式ガイドに基づいていることを保証します。つまり、AIは単に「パスワードリセット」のチケットを見るだけでなく、それを解決するための正確な5つのステップを知っており、顧客をその手順に沿って案内することができるのです。

インサイトを自動化されたアクションに変える

ここで全てがつながります。単にデータを表示するだけの受動的なダッシュボードとは異なり、実行可能なAIプラットフォームは、それらの分析を即座に実際の結果に変えます。

eesel AIのようなAIプラットフォームができることの例をいくつか挙げます。

• 自律的な解決： AIが一般的で解決可能な問題を発見した場合、24時間365日、人間が介在することなくその場で対応できます。

• AIによるトリアージ： 受信したチャットを読み取り、正確にタグ付けし、適切な担当者や部署に自動的に転送します。

• カスタムアクション： AIは、Shopifyで注文状況を検索したり、Intercomで直接チケットのフィールドを更新したりといったことさえも行えます。これにより、分析は単なるレポートから、リアルタイムで機能するワークフローエンジンへと変わります。

IntercomのFin AIとプラットフォームアプローチの比較

これがIntercomのネイティブAIであるFinとどう違うのかを見てみると分かりやすいでしょう。Finは有能なツールですが、プラットフォームアプローチにはいくつかの重要な利点があります。

一つ目は価格設定です。前述の通り、Intercom Finは解決ごとに課金されるため、請求額が予測不能になる可能性があります。eesel AIは、透明性の高い価格設定を提供しており、全体のインタラクション量に基づいているため、解決ごとの料金はかかりません。つまり、月末に予期せぬ請求書を心配することなく、好きなだけ自動化を進めることができるのです。

二つ目は柔軟性です。FinはIntercom内で動作するように作られていますが、eesel AIのような外部プラットフォームは、あなたのすべてのツールと連携するように設計されています。Intercomでのサポートチケットの処理、Slackでの社内質問への回答、ウェブサイトでのチャットボットの提供など、すべてを単一の共有AI頭脳から行うことができます。

最後に、セットアップです。eesel AIは数分で利用を開始し、稼働させることができます。セルフサービス型のプラットフォームであり、製品を試すためだけに長いセールスコールやデモを受けなければならない多くのエンタープライズAIツールとは一線を画しています。

レポート作成で終わらせない、Intercom会話アナリティクスの自動化を始めよう

Intercomの会話分析を最大限に活用する道のりには、いくつかの段階があります。

1. レベル1（スタートライン）： Intercomの組み込みレポートは、基本的な指標を把握するための素晴らしい出発点ですが、真のインサイトを得るために必要な深さに欠けます。

2. レベル2（全体像の把握）： 外部のダッシュボードツールは優れた可視化を提供しますが、受動的です。問題を示してくれますが、それを解決するのはあなた自身です。

3. レベル3（アクションプラン）： これが最終目標です。AIプラットフォームは、インサイトを直接、自動化された解決策やよりスマートなワークフローへと変え、問題の発見から解決までのループを最終的に閉じます。

カスタマーサポートの未来は、より複雑なダッシュボードを構築することではなく、データを使って自律的に行動する、よりスマートなシステムを構築することです。適切なプラットフォームを使えば、Intercomのデータを単に顧客を理解するためだけでなく、一日中いつでも、より速く、より効果的にサービスを提供するために活用できます。

よりスマートな分析への次の一歩

実行可能なAIがあなたのIntercomワークスペースで何ができるか、見てみませんか？eesel AIは、既存のツールに数分で接続し、過去の会話から学習し、本番稼働前にその影響を安全にテストすることができます。

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