Intercomワークフローを活用したCSAT分析のための会話タグ付け実践ガイド

たくさんのCSATスコアが返ってくると、良い気分になりますよね。笑顔のマークや不満そうな顔のマークを見て、物事がどう進んでいるか大まかに把握できます。しかし正直なところ、単純なスコアは顧客が何を感じているかを教えてくれるだけで、なぜそう感じているのかは分かりません。

本当に役立つ、実際に行動に移せるインサイトを得るには、顧客のコメントを深く掘り下げ、フィードバックを分類し始める必要があります。これを手作業で行おうとすると、膨大な時間がかかるだけでなく、担当者によってタグの付け方が少しずつ異なるため、データが乱雑で一貫性のないものになりがちです。

幸いなことに、この作業の大部分はIntercom内で自動化できます。このガイドでは、CSAT分析のために会話にタグを付けるIntercomワークフローをセットアップする具体的な方法を順を追って説明します。ワークフローをゼロから構築する方法をカバーし、その後、AIを使ってより深いインサイトを引き出し、チームを何時間もの手作業から解放する方法を見ていきます。

このワークフローのセットアップに必要なもの

始める前に、準備を整えましょう。セットアップは非常に簡単ですが、いくつか事前に用意しておくとスムーズです。

• Intercomアカウント： 当たり前に聞こえるかもしれませんが、ワークフロー機能が含まれているプランが必要です。Intercomの料金ページをざっと見ると、Advancedプラン以上で利用できることがわかります。

• 管理者アクセス： Intercomワークスペースでワークフローを作成・管理するための適切な権限が必要です。権限がない場合は、権限を持つ人を探す必要があります。

• 基本的なタグ付け戦略： 事前に何を学びたいかを考えておくと役立ちます。完璧なシステムは必要なく、出発点があれば十分です。「csat-positive」や「csat-negative」のようなシンプルなタグで問題ありません。また、「pricing-issue」や「product-feedback」のように、すでにご存知の一般的なトピックについていくつか追加するのも良いでしょう。

ステップ・バイ・ステップ：Intercomワークフローの構築

それでは、実際に構築していきましょう。目標は、会話が終了したときに自動的にCSATサーベイを送信し、顧客の評価に基づいてその会話にタグを付けるシステムを作成することです。

ステップ1：ワークフローをゼロから新規作成する

まず、IntercomダッシュボードのWorkflowsセクションに移動します。+ New Workflowボタンを見つけてクリックします。何がしたいか尋ねられるので、from scratch（ゼロから）でワークフローを構築することを選択します。これにより、動作を完全に制御でき、まさに私たちが必要としているものです。

ステップ2：トリガーを設定する

すべてのワークフローには「開始」の合図が必要です。今回は、サポートチャットが終了した直後に開始させたいと考えています。

1. トリガーのCategoryで、During conversation only（会話中のみ）を選択します。

2. 次に、特定のトリガーを選択します：If [teammate changes the conversation state]（チームメイトが会話の状態を変更した場合）(https://www.intercom.com/help/en/articles/6904514-teammate-changes-conversation-state)。

3. そのトリガーの設定で、Closed（クローズ）状態を選択します。この細かい設定が重要で、ボットではなくチームの担当者が会話をクローズしたときにのみワークフローが実行されるようになります。

ステップ3：CSAT評価リクエストを追加する

トリガーが設定されたら、次に行いたいのはフィードバックの依頼です。顧客の記憶に会話が新しいうちに、すぐに行うのが最善です。

1. トリガーの直後にある**+ Add Step**ボタンをクリックします。

2. アクションとして[Ask for conversation rating]（会話の評価を依頼する）(https://www.intercom.com/help/en/articles/11799242-configuring-and-sending-a-csat-survey-when-a-conversation-is-closed)を選択します。これはIntercomの組み込みCSATツールなので、他のすべてとスムーズに連携します。

ステップ4：ブランチを作成する

ここからが自動化の賢いところです。ワークフローは一時停止し、顧客の評価を待ち、フィードバックが良かったか悪かったかに応じて異なるパスをたどる必要があります。これが全体を便利にするポイントです。

1. 先ほど追加した「Rate Your Conversation」ステップをクリックします。

2. 「Wait for customers to give a rating before continuing the Workflow」（ワークフローを続行する前に顧客が評価するのを待つ）というトグルが表示されます。これをオンにします。

3. 待機ステップの後、+ Add Stepをクリックし、Branch（ブランチ）を選択します。これにより、評価に基づいて異なるパスを作成できます。

ステップ5：ブランチを設定し、タグを適用する

各パスのルールを設定し、どのタグを使用するかをIntercomに指示します。ここではポジティブとネガティブの2つのブランチでシンプルに構成します。

• ブランチ1：ネガティブなフィードバック

  • 条件を「If Conversation Rating is less than Ok」（会話の評価が「普通」未満の場合）に設定します。

  • このブランチ内で**+ Add Step**をクリックし、Tag conversation（会話にタグを付ける）を選択します。

  • 既存のタグを選ぶか、「csat-negative-feedback」のような新しいタグを作成します。特定のSlackチャンネルでマネージャーに通知するステップを追加することもできます。

• ブランチ2：ポジティブなフィードバック

  • これは「Else」（その他）のパスになります。条件は「If Conversation Rating is More than or equal to Ok」（会話の評価が「普通」以上の場合）にします。

  • Tag conversationアクションを追加し、「csat-positive-feedback」のようなタグを使用します。

より詳細に分析したい場合は、後から中立的な評価のための3つ目のブランチを追加して、これをさらに複雑にすることもいつでも可能です。

ステップ6：ワークフローを公開する

ブランチとタグがすべて設定されたら、全体をざっと見直します。ロジックは理にかなっていますか？トリガーから最後のタグまでスムーズに流れていますか？すべて問題なければ、Set it liveボタンを押します。これで完了です！ワークフローが有効になり、評価が届くたびに会話にタグが付けられ始めます。

CSAT分析のためのトリガー、アクション、ブランチを示すIntercomワークフロービルダーの全体像。

基本的なタグ付けの先へ

基本的なタグ付けの自動化は、素晴らしい第一歩です。何もしないよりははるかに優れています。しかし、ここで止まってしまうと、顧客満足度の全体像を把握するのを妨げるいくつかの障害にいずれ突き当たることになります。

グループチャットの問題

チームが最初に気づく癖の一つは、Intercomは参加者が複数いる会話にはCSATサーベイを送信しないということです。これは、誰がチャットを評価すべきかの混乱を避けるために意図的に行われていますが、同僚を会話に加えたチケットからのフィードバックを逃していることを意味します。Intercomコミュニティで指摘されているように、ワークフローは起動しますが、サーベイが実際に送信されないため、データに厄介な死角が生まれてしまいます。

なぜ基本的なワークフローでは「なぜ」が分からないのか

「csat-negative-feedback」というタグは、顧客が不満であったことを明確に示しています。しかし、その原因は製品のバグだったのでしょうか？機能の欠如？価格の問題？それとも単に応答が遅かっただけでしょうか？その「なぜ」を見つけるためには、チームはタグ付けされた会話を一つ一つ開き、手動で読み通す必要があります。これこそ、まさに自動化したかったはずの、魂を削るような作業です。時間がかかり、主観的で、チケットの量が増え始めると全く機能しなくなります。

なぜ複雑なワークフローはすぐに複雑化するのか

そこで、「キーワードのためのブランチを追加すればいいじゃないか！」と考えるかもしれません。会話中の特定の単語を探す何十ものブランチを持つワークフローを構築しようと試みることもできます。しかし、このアプローチはすぐに、構築、テスト、維持が悪夢のような複雑に絡み合ったルールの網に変わってしまいます。気づいたときには、自動化によって節約される時間よりも、自動化の調整に多くの時間を費やしており、それでもなお、求めるほどの精度は得られません。

AIを活用したより深いCSAT分析

壊れやすいワークフローと格闘したり、単純なスコアに頼ったりする代わりに、AIを使って顧客が実際に使用した言葉を分析し、はるかに意味のあるタグを自動的に適用することができます。ここでeesel AIのようなツールが役立ちます。既存のツールを切り替えることなく、Intercomのようなヘルプデスクに直接接続します。

スコアを超えた、よりスマートな分析へ

Intercomのワークフローは会話を「ネガティブ」とタグ付けできますが、eesel AIのAI Triage製品は、顧客のコメントを実際に読み、彼らの不満の本当の理由を理解することができます。そして、以下のようなはるかに有用なタグを自動で適用できます：

• 「bug-report」（バグレポート）

• 「feature-request」（機能リクエスト）

• 「ui-confusion」（UIの混乱）

• 「slow-response-time」（応答時間の遅延）

• 「billing-issue」（請求に関する問題）

これにより、誰も手動でチケットを読み通すことなく、CSATスコアの背後にある根本原因をひと目でわかるダッシュボードを即座に得ることができます。

チームから学習するツール

この設定には、何ヶ月もの導入期間や開発者チームは必要ありません。eesel AIを使えば、数分で運用を開始できます。ワンクリックでIntercomヘルプデスクを接続するだけで、AIは過去のチケットから学習を始め、あなたの製品や一般的な顧客の問題を理解します。

そして、厳格で事前定義されたルールに縛られるツールとは異なり、eesel AIは柔軟なワークフローエンジンを提供します。シミュレーションモードを使用して、実際の顧客との会話に触れる前に、何千もの過去のチケットでAIをテストすることができます。これにより、AIがどのように機能するかを正確に確認し、自信を持ってその動作を微調整でき、当て推量を完全になくすことができます。

機能	標準的なIntercomワークフロー	eesel AI Triage
タグ付けの基準	CSATスコア（良い/悪い）	顧客フィードバックのコンテンツ分析
インサイトのレベル	基本的（何が起こったか）	深い（なぜそれが起こったか）
セットアップ時間	数分から数時間	数分
柔軟性	ルールビルダーによる制限あり	完全にカスタマイズ可能なアクションとプロンプト
テスト	ライブテストのみ	過去のチケットでのリスクフリーなシミュレーション

Intercomワークフローで実用的なインサイトを創出する

CSAT分析のために会話にタグを付けるIntercomワークフローを設定することは、より組織化されたいサポートチームにとって素晴らしい出発点です。シンプルでありながら価値のあるタスクを自動化し、良いフィードバックと悪いフィードバックを迅速に分類するのに役立ちます。

しかし、顧客を真に理解し、彼らの体験を向上させるためには、スコアを超える必要があります。AIを使用してフィードバックの実質的な内容を分析することで、手動分析に時間を浪費するのをやめ、実際に顧客満足度を向上させる、スマートでデータに基づいた改善に集中し始めることができます。

CSATスコアに隠された本当の物語を解き明かす準備はできましたか？

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