Intercom ヘルプセンター検索：完全な概要

正直なところ、優れたセルフサービス体験とは、結局のところ一つのことに尽きます。それは、顧客が必要なものを、必要な時にすぐに見つけられるかどうかです。チケットの削減とユーザー満足度の維持において、頼りになるヘルプセンター検索は魔法の杖のような存在であるべきです。そして、Intercomはヘルプセンターで良い出発点を提供してくれますが、その組み込み検索機能は時に顧客を迷わせ、サポートチームは同じことの繰り返しだと感じさせてしまうことがあります。

このガイドでは、Intercomのヘルプセンター検索がどのように機能するのか、どこでつまずきやすいのか、そしてAIを使ってそれを強化し、顧客が求めている即時かつ的確な回答を提供する方法について、詳しく解説していきます。

Intercomのヘルプセンター検索を理解する

検索機能の詳細に入る前に、まずIntercomヘルプセンターとは何か、そしてその検索がどのように機能することを意図しているのかについて、認識を合わせておきましょう。

Intercomヘルプセンターとは？

Intercomヘルプセンターは、あなたの会社の顧客向けデジタルライブラリのようなものだと考えてください。これは、製品やサービスに関するよくある質問に答えるための記事を作成・公開できるナレッジベースです。関連する記事を「コレクション」に分類して、整理整頓することができます。すべてIntercomファミリーの一部なので、Intercom MessengerやInboxのようなツールと連携し、顧客があなたとチャットしている場所ならどこでもヘルプコンテンツを利用できるようにします。

Intercomヘルプセンターのスクリーンショット。顧客向けのデジタルライブラリとして機能し、「Intercomヘルプセンター検索」機能を示している。

Intercomのヘルプセンター検索の仕組みは？

内部的には、Intercomの検索はかなり旧式です。すべてはキーワードに基づいています。顧客が検索バーに何かを入力すると、システムは記事内で一致する単語をスキャンします。Intercom自身のドキュメントによると、アルゴリズムは記事のタイトルにあるキーワードに最も注意を払い、次に説明、そして最後に本文のテキストに注意を払います。

目標はシンプルです。ユーザーが入力した単語を記事内の単語と照合し、関連性が高いと判断した上位10件の結果を表示することです。

Intercomのネイティブ検索を最適化する

Intercomのネイティブ検索をうまく機能させたいなら、設定して放置するだけではいけません。いくつかの主要な機能が付属していますが、その効果を維持するには、一貫した手作業が必要です。

キーワードベースの記事マッチングと提案

検索の主な仕事は、キーワードを照合し、顧客を適切な記事に誘導することです。これはIntercom Messengerで最も明確にわかります。ここでは、顧客がエージェントとのチャットを開始する前に、ヘルプセンター検索を提案するように設定できます。これは、回答を目の前に提示することでチケットを削減しようとする賢い方法です。検索がうまくいけば、顧客は満足し、対応すべきチケットが1つ減ります。

検索失敗レポートでコンテンツのギャップを特定

幸いなことに、Intercomは自社の検索が完璧ではないことを知っているので、穴を埋めるのに役立つレポートを提供しています。記事レポートには検索失敗に関するセクションがあり、これは顧客が検索して結果がゼロだった用語のリストです。このリストは、ナレッジベースに何が欠けているかを把握するための最良の友です。「パスワードリセット」を検索している人がたくさんいて何も見つからない場合、それは次に書くべき記事を知らせる大きな点滅サインです。

Intercomのレポートダッシュボードのスクリーンショット。チームが顧客満足度と検索失敗を追跡し、「Intercomヘルプセンター検索」を改善する方法を示している。

コンテンツ管理の手動プロセス

これが、Intercomヘルプセンターを運営する上で最も要求の厳しい部分です。あなたは本質的にコンテンツのトレッドミルに乗っているようなものです。検索を機能させ続けるために、チームは常に以下のことを行う必要があります。

• 完璧なタイトルを書く： 顧客が使うであろうと考える正確なキーワードを使って、タイトルと説明を作成する必要があります。

• コレクションを整理する： 検索結果が空だった場合でも人々が情報を閲覧できるように、記事を論理的なコレクションに分類する必要があります。

• レポートを分析する： 新しい記事のアイデアを得るために、定期的に検索失敗レポートを確認する必要があります。

• コンテンツを作成する： 見つけたすべてのギャップを埋めるために、記事を書き、公開し、更新する必要が常にあります。

この継続的な手作業が、ネイティブの検索体験を最大限に活用する唯一の方法です。

機能	説明	仕組み
キーワードマッチング	ユーザーの検索語句を含む記事を見つけます。	タイトル、説明、本文のキーワードに基づいて結果をランク付けします。
記事の提案	新しいチャットを防ぐために、Messengerでヘルプ記事を提供します。	ユーザーがエージェントと話す前に関連コンテンツを表示して、チケットを削減しようとします。
検索失敗レポート	どの検索クエリが結果ゼロだったかを表示します。	人々が探しているものに基づいて、チームに作成すべき新しい記事のToDoリストを提供します。
コンテンツの整理	記事をコレクションにグループ化して、簡単に閲覧できるようにします。	チームは手動でコレクションを作成・整理し、コンテンツに構造を与える必要があります。

Intercomのネイティブヘルプセンター検索の限界

これらの機能にはそれなりの価値がありますが、キーワードベースのシステムにはいくつかの大きな弱点があり、顧客の不満やサポートチームの過負荷につながる可能性があります。

手動最適化の重い負担

Intercomの検索の成功は、顧客が質問をする可能性のあるあらゆる方法を推測するチームの超能力にほとんどかかっています。彼らの語彙、タイポ、問題を説明する独自の方法を予測しなければなりません。これにより、検索用語の確認、タイトルの書き直し、説明の微調整という終わりのないループに陥ります。これは、チームをより複雑な顧客問題の対応から引き離す、多大な作業です。

ヘルプセンターの範囲を超えて検索できない

これがおそらく最大の欠点です。正直なところ、顧客の質問に対する最良の答えは、完璧に磨かれたヘルプ記事の中にあるとは限りません。それは、エージェントがすでに同じ問題を解決した過去のサポートチケットに隠れているかもしれませんし、あるいは製品チームが書いた内部ドキュメントにあるかもしれません。

Intercomのネイティブ検索は、そのどれも見ることができません。これらの情報の宝庫から完全に切り離されています。

• 過去のサポート会話： 解決済みのチケットの全履歴は、実証済みの修正方法で満ちています。

• 内部Wiki： 詳細なガイドは、ConfluenceやGoogle Docsのようなツールに存在することがよくあります。

• チームチャット： 簡単な回答やトラブルシューティングのヒントは、SlackやMicrosoft Teamsで常に飛び交っています。

検索がヘルプセンター内に留まっているため、顧客はあなたの会社の集合知のほんの一部にしかアクセスできていません。

限定的な「Intercomヘルプセンター検索」と、複数のナレッジソースにアクセスするAI搭載検索との対比を示すワークフロー。

真の対話理解の欠如

キーワードマッチングはもろいです。顧客が「支払いが通りませんでした」と言ったとしても、あなたの美しく書かれた記事のタイトルは「失敗した取引を解決する方法」かもしれません。キーワード検索ではおそらく何も見つからず、答えがあるにもかかわらず顧客に「結果が見つかりません」と表示されます。これは、システムが言葉の背後にある意図を理解せず、単にテキストを照合するだけだからです。これにより、顧客はあなたが使った魔法の言葉の組み合わせを見つけるために推測ゲームを強いられ、通常は諦めてチャットを開始することになります。

AIでIntercomヘルプセンター検索を強化する

良いニュースは、これらの問題を解決するためにすべてを壊してやり直す必要はないということです。限られたキーワード検索に固執する代わりに、Intercomの上にインテリジェントなAIレイヤーを追加して、会社のすべての知識から即座に正確な回答を引き出すことができます。

すべてのナレッジソースを統合する

ここでeesel AIのようなツールが登場します。eeselは、すでに使用しているツールに直接接続するAIプラットフォームで、会社の情報の中央脳のように機能します。ワンクリックでIntercomアカウントに接続し、ヘルプセンターの記事とサポート会話の全履歴から即座に学習を開始します。

さらに良いことに、知識のサイロを破壊します。eeselはGoogle Docs、Confluence、Notion、Slack、その他100以上のアプリにも接続します。これにより、古い検索ではアクセスすることしか夢見られなかった、単一の信頼できる情報源が作成されます。

複数のナレッジソースを接続し、統合されたAIで「Intercomヘルプセンター検索」を強化する様子を図解。

キーワードを超えて意図を理解する

単に単語を照合するのではなく、eesel AIは高度な大規模言語モデル（LLM）を使用して、顧客の質問の背後にある意味を理解します。したがって、顧客が「支払いが通りませんでした」と尋ねると、AIは彼らが取引の問題を抱えていることを理解します。そして、質問がどのように表現されたかに関係なく、「失敗した取引」の記事、過去のチケット、または内部ガイドから適切な情報を見つけることができます。

Intercom内で動作するAIエージェントを導入する

このすべての統合された知識が、Intercom Messenger内に常駐するAIエージェントを動かします。顧客が質問をすると、5つの記事のリストをふるいにかけるのではなく、直接的で対話形式の回答を得られます。その回答は、考えられる最良の情報源からまとめられたものです。

最高の部分は？ 数ヶ月ではなく数分で稼働開始できることです。長い営業電話、デモ、開発者チームを必要とする他のAIツールとは異なり、eesel AIは完全にセルフサービスです。ワンクリック統合により、サインアップしたその日のうちに、Intercom内でより賢いAIが顧客をサポートできるようになります。

Intercom Messenger内に導入されたAIエージェントが、直接的で対話形式の回答を提供し、「Intercomヘルプセンター検索」を改善する様子。

シミュレーションを使って自信を持ってテストする

顧客にAIを解き放つのが心配ですか？わかります。eesel AIは、かなり優れたシミュレーションモードでこれを解決します。安全な別の環境で、過去の何千ものIntercomチケットに対してAIを実行できます。これにより、実際の顧客の質問にどのように回答したかを正確に確認でき、たった一人のライブ顧客に対してスイッチを入れる前に、その解決率を確実に予測できます。これにより、完全に自信を持って自動化を展開できます。

Intercomの価格設定に関する注意点

Intercomヘルプセンターは単体で購入できるものではないことに言及する価値があります。通常、「Pro」および「Premium」プランにバンドルされています。

彼らの価格設定は、しばしば大企業向けに調整されており、複雑になることがあり、通常は実際の金額を知るために営業チームとのチャットが必要です。

このため、プラットフォームからあらゆる価値を引き出すことがさらに重要になります。すでにIntercomエコシステムに支払っている場合、強力なAIレイヤーを追加することは、その投資対効果を高める最も迅速な方法の1つです。

記事を探すから、答えを得るへ

Intercomのネイティブヘルプセンター検索は、セルフサービスの第一歩としてはまともですが、その限界によって足かせとなっています。チームに重い最適化の負担をかけ、最も価値のある知識を顧客から遠ざけてしまいます。

今日のカスタマーサポートには、それ以上のものが必要です。人々が何を意味しているのかを理解し、会社が持つあらゆる知識に、それがどこに保存されていても即座にアクセスできるAI搭載エンジンが必要です。そこに至るためにIntercomを捨てる必要はありません。eesel AIのようなツールを統合することで、現在の設定を単純な記事検索から、強力で即時的な回答エンジンにアップグレードできます。

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