Intercom Finを使用してチャット開始前に関連記事を表示する方法

正直なところ、あなたのサポートチームは毎日同じような質問に答えているのではないでしょうか。「パスワードをリセットするには？」「請求書はどこですか？」「返金ポリシーについて教えてください」。これらはごく普通の質問ですが、適切なヘルプ記事へのリンクを送れば数秒で解決できるものでもあります。

こうした簡単な問い合わせでチームの受信箱を埋め尽くすのではなく、顧客が質問を入力し終える前に答えを提示できるとしたらどうでしょう？それがチャットディフレクション（問い合わせの自己解決促進）の目的です。適切なヘルプコンテンツを顧客に前もって提示することで、彼らが自力で問題を解決できるようになります。これにより、チームは人の手が必要な、より複雑な問題に対応する時間を確保できるようになります。

このガイドでは、Intercom Finを使ってチャットが開始される前に関連記事を提示する方法を具体的に説明します。これは、チームの時間を大幅に節約し、サポートコストを削減し、顧客が求める迅速な回答を提供するための素晴らしい第一歩です。

Intercom Finのロゴのイラスト。チャット開始前に関連記事を提示するためにIntercom Finを使用する方法に関するガイドに関連しています。

はじめに必要なもの

本題に入る前に、必要なものがすべて揃っているか確認しましょう。プロセスはそれほど複雑ではありませんが、Intercomで適切な設定がされていることが前提となります。

必要なものの簡単なリストです：

• 有効なIntercomのサブスクリプション。 FinやWorkflowsといった機能へのアクセスが必要です。Intercomの料金ページを見ると、Finはすべてのプランに含まれていますが、Workflowsビルダーは通常、AdvancedプランまたはExpertプランで利用できます。

• Intercomワークスペースへの管理者アクセス権。 ワークフローを構築・編集するには、適切な権限が必要です。

• しっかりとしたIntercomヘルプセンター。 AIの性能は、見つけられる情報の質に左右されます。顧客の最も一般的な質問をカバーした、明確で分かりやすい記事を用意しておきましょう。

• 最も一般的なサポートの質問についての把握。 どのような質問が来るか分からなければ、問い合わせを減らすことはできません。サポートレポートを確認して、人々が連絡してくる主な理由を見つけましょう。

Intercom Finを設定するためのステップバイステップガイド

それでは、設定を始めましょう。ボットが記事を提案できるように、いくつかの簡単なステップに分けて説明します。

1. 顧客が何について質問しているかを把握する

何かを構築し始める前に、少し時間を取って計画を立てましょう。ここでの目標は、すべての会話を自動化することではなく、簡単で反復的なものを処理することです。まずはサポートチケットのデータを確認することから始めましょう。常に寄せられる質問の上位5～10個は何ですか？

これらは通常、次のようなものです：

• パスワードのリセット

• 請求と請求書に関する情報

• 返金ポリシー

• 基本的な機能の使い方

リストが完成したら、どのヘルプ記事を充実させておくべきかが明確になります。この簡単な分析がロードマップとなり、実際に変化をもたらすタスクを自動化できるようになります。

2. ヘルプ記事を準備する

AIエージェントを、読書によって学習する新しいチームメンバーだと考えてみてください。ヘルプコンテンツが分かりにくかったり、古かったり、専門用語だらけだったりすると、AIも同じように混乱してしまいます。

Intercom自身のベストプラクティスに基づいた、記事をAIフレンドリーにするためのヒントをいくつか紹介します：

• 明確で、質問形式のタイトルを使う。 「サブスクリプション管理」のようなタイトルではなく、「サブスクリプションプランを変更するにはどうすればよいですか？」のように、より直接的な表現を試してみてください。これにより、AIが人の質問と適切な記事を一致させやすくなります。

• 記事は1つのトピックに絞る。 1つの長大なドキュメントで5つの異なることを説明しようとしないでください。1つの記事につき、1つの問題、1つの解決策に徹しましょう。

• 人間らしい言葉で書く。 顧客が絶対に使わないような社内用語や過度に技術的な言葉は避けましょう。会話で使わないような言葉は、記事にも書かないようにします。

3. Intercom Finのワークフローを構築する

いよいよ、顧客がチャットを開始したときに介入する自動化を構築します。これにはIntercomのワークフロービルダーを使用します。

1. Intercomワークスペースで、「Fin AI Agent > Workflows」に移動し、New workflow をクリックします。

2. トリガーとして When a customer opens a new conversation in the Messenger を選択します。これにより、誰かがチャットを開始した瞬間にワークフローが起動します。

3. より具体的にしたい場合は、ここでオーディエンスルールを追加することもできます。例えば、ログインしているユーザーにのみ実行するなどです。今のところは、誰にでも開かれたままにしておきましょう。

4. 次に、Finに最初の対応を任せます。顧客が最初のメッセージを送った後、新しいステップを追加し、アクションとして Let Fin answer を選択します。この1つのアクションが、設定全体の核となります。これにより、IntercomはFinのAIを使って質問を理解し、ヘルプセンターから最適な記事を見つけるよう指示します。

4. チームへのスムーズな引き継ぎを計画する

これは非常に重要なステップです。Finが記事を提案したものの、それが顧客が必要としていたものではなかった場合はどうなるでしょうか？行き詰まりを避けるためには、人間へのきれいな引き継ぎが必要です。

同じワークフロー内で、Finが記事を提案した直後に、次に何が起こるかを設定します：

• フィードバックを求める。 「お役に立ちましたか？」と尋ね、「はい」と「いいえ」のボタンがある簡単なステップを追加します。

• 「はい」と答えた場合。 素晴らしい！感謝を伝えて会話を自動的にクローズするアクションを追加できます。チームのチケットが1つ減りました。

• 「いいえ」と答えた場合。 記事が役に立たなかった場合、またはFinがそもそも回答を見つけられなかった場合、会話は人の手に渡る必要があります。会話をサポートチームに割り当てるアクションを追加します。これにより、誰もループにはまることがなくなります。

よくある落とし穴（と解決策）

Intercomでこのワークフローを稼働させることは、素晴らしいスタートです。しかし、成長するにつれて、このような設定の限界にぶつかるかもしれません。基本的なボットからより強力なボットへと移行する際に、考慮すべき点をいくつか紹介します。

単一の知識ソースの問題

このアプローチの最大の欠点は、Intercom FinがIntercomヘルプセンターにあるものしか読めないことです。しかし、現実的に考えて、会社のすべての知識がそこにあるでしょうか？おそらくそうではないでしょう。最適な答えが、プロダクトチームが更新したばかりのGoogleドキュメントや、Confluenceページの詳細なガイドにあったらどうしますか？Finはそれを見ることはありません。その結果、ボットは失敗し、情報はすでにどこかに書かれているにもかかわらず、チームが質問に答えなければならなくなります。

だからこそ、すべての知識ソースを連携させるツールが非常に重要なのです。eesel AIのようなプラットフォームは、ヘルプデスクや他のすべてのアプリに接続できます。AIに全体像を与えることで、あらゆる場所から情報を引き出し、最も正確で役立つ答えを見つけ出すことができます。

回答ごとの課金という隠れたコスト

IntercomのAI料金体系は一見シンプルに見えますが、高額になる可能性があります。基本のサブスクリプション料金に加えて、Finが処理する**解決ごとに$0.99**を支払います。大した金額には聞こえないかもしれませんが、これはボットの成功率が高まるほど請求額が増えることを意味します。問い合わせの自己解決件数が多い月には、予想外に高額な請求書が届くかもしれません。効率的であることに対して、実質的にペナルティを支払っているようなものです。

対照的に、eesel AIは月間の対話数に基づいた予測可能な料金設定で、解決ごとの追加料金はありません。これにより、コストが膨れ上がる心配なく自動化をスケールアップできます。AIがどれだけ多くの質問に答えても、毎月の支払額を把握できます。

手探りでローンチするリスク

Intercomではワークフローをプレビューできますが、ボットが実際の何千もの顧客の質問に対してどう機能するかを知るのは困難です。多くの場合、死角を抱えたままローンチすることになり、実際の解決率を推測したり、AIがつまずきやすい箇所を特定したりするのが難しくなります。

eesel AIのようなより高度なツールの大きな利点は、シミュレーションモードです。安全な環境で、AIエージェントを過去の何千ものサポートチケットでテストできます。これにより、パフォーマンスの非常に正確な予測が得られ、さまざまな質問にどう応答するかが正確に分かり、実際の顧客と話す前にコスト削減額を計算するのに役立ちます。

自動化の旅の良いスタート

Intercom Finを使用してチャットが開始される前に関連記事を提示することは、よくある質問に対応し、サポートチームの効率を高める賢い方法です。ここで概説した手順に従うことで、顧客の自己解決サービスの強固な基盤を築くことができます。

しかし、見てきたように、この設定には限界があります。特に知識ソース、予測可能な料金設定、テストの面でです。これは素晴らしい出発点ですが、スマートでスケーラブルな自動化戦略を真剣に構築するなら、最終的にはより柔軟なソリューションが必要になるでしょう。

サポートを自動化する、より賢い方法

サイロ化された予測不可能なAIの限界を超えたいなら、eesel AIを検討すべきです。これは、ゼロからやり直させるのではなく、すでに使用しているツールと連携するように設計されています。

• 数分で稼働開始。 ワンクリック連携で、ヘルプデスクとすべての知識ソースを接続します。複雑な設定や開発者は不要です。

• すべての知識を連携。 AIを単一のヘルプセンターに限定しないでください。eesel AIは、Googleドキュメント、Confluence、過去のチケットなどから学習し、常に最適な回答を顧客に提供します。

• リスクなくテスト。 強力なシミュレーションを使用して設定を完璧に調整し、何が期待できるかを正確に把握した上でローンチできます。

• 予測可能な定額料金。 料金プランはシンプルで透明性が高く、解決ごとの料金を心配する必要はありません。

チームと本当に連携できるAIサポートソリューションの準備はできていますか？**eesel AIを無料でお試し**いただき、自信を持ってサポートを自動化できる速さを実感してください。