Kustomer連携：テックスタック接続のための完全ガイド

今日のカスタマーサービスチームは、会話の処理、注文の追跡、満足度の測定、パフォーマンスの分析のために、さまざまなツールに依存しています。課題は、仕事をするソフトウェアを見つけることではありません。すべてのソフトウェアを相互に連携させることです。

Kustomerは、この断片化に対するソリューションとしての地位を確立しています。このプラットフォームは、CRM、チケット管理、AIを1つのシステムに統合しています。しかし、統合されたプラットフォームであっても、スタックの残りの部分と接続する必要があります。そこで、Kustomer連携が登場します。

このガイドでは、利用可能な連携、その仕組み、ワークフローに適した連携の選択方法について説明します。また、eesel AIのような最新のAI代替手段が、連携の課題にどのように異なるアプローチを取るかについても見ていきます。

Kustomer連携とは？

Kustomer連携とは、Kustomerプラットフォームと、チームが使用する他のソフトウェアツールとの間の接続です。これらの接続により、システム間でデータが自動的に流れるため、手動でのコピーが不要になり、エージェントは各顧客の完全なビューを得ることができます。

中心となる考え方は、統合された顧客のタイムラインです。顧客が連絡を取ると、エージェントは現在の会話だけでなく、注文履歴、以前のサポートチケット、NPSスコア、および統合されたシステムからのその他の関連データを確認できます。タブの切り替えは不要です。顧客に既に提供した情報を繰り返すように求める必要はありません。

Kustomerの連携エコシステムには、音声システム、eコマースプラットフォーム、調査ツール、分析ウェアハウスなど、カテゴリに分類された合計86の接続が含まれています。一部はKustomerによって構築されています。その他は、サードパーティの開発者によって構築されています。すべて、カスタムコードを必要とせずにプラットフォームができることを拡張することを目的としています。

Kustomer連携の種類

すべての連携が同じように機能するわけではありません。Kustomerは、技術的なリソースとユースケースに応じて、3つの主要なアプローチを提供しています。

App Directory連携（ノーコード）

最も簡単なオプションです。Kustomer App Directoryには、一般的なプラットフォーム用の事前構築された連携が含まれています。参照して、インストールをクリックし、他のツールで認証すれば完了です。

これは、Magento、Delighted、Adaなどの一般的なプラットフォームに適しています。連携は、データマッピング、同期、およびエラー処理を自動的に処理します。コードを記述したり、インフラストラクチャを維持したりすることなく、機能を利用できます。

トレードオフは柔軟性です。App Directory連携は、作成者が設計したユースケースをサポートします。カスタムが必要な場合は、制限に達する可能性があります。

API連携（カスタム開発）

完全な制御のために、Kustomerは、開発者が独自の接続を構築できるREST APIを提供しています。メール、電話、または外部IDで顧客を検索できます。カスタムKObject（注文やサブスクリプションなどの構造化データに対するKustomerの用語）を作成および更新できます。ワークフローをプログラムでトリガーできます。

このアプローチには、開発者の時間と継続的なメンテナンスが必要です。ただし、独自のシステムを接続したり、既製の連携がサポートしていない特殊なロジックを実装したりする必要がある場合は、唯一のオプションです。

Webhookとワークフロー連携（中間地点）

ノーコードアプリと完全なAPI開発の中間には、KustomerのWebhookシステムがあります。外部システムがWebhookを介してイベントデータをKustomerに送信するように構成し、Kustomerワークフローを使用してそのデータを処理します。

たとえば、顧客がeコマースシステムで注文した場合、システムはWebhookをKustomerに送信します。ワークフローはWebhookを受信し、顧客のレコードを作成または更新し、注文をタイムラインに追加します。確認メッセージの送信など、自動応答をトリガーすることもできます。

このアプローチでは、完全なAPI連携よりも開発者の時間が少なくて済みますが、App Directoryのインストールよりも技術的な知識が必要です。最初からすべてを構築せずにカスタム動作が必要な、ある程度の技術的なリソースを持つチームに適しています。

主要なKustomer連携カテゴリ

86の連携が利用可能であるため、主要なカテゴリと各タイプの接続で何が可能になるかを理解するのに役立ちます。

eコマース連携

目的：注文データ、顧客履歴、および在庫情報を同期します。

主要な連携：Magento、Shopify、BigCommerce。

顧客が不足しているパッケージについてメールで問い合わせると、エージェントはKustomerを離れることなく、完全な注文履歴を確認できます。配送状況を確認し、配送先住所を確認し、注文番号を顧客に要求したり、別のシステムに切り替えたりすることなく、交換品を処理できます。

Shopifyを使用しているチームの場合、eesel AIのShopify連携のような代替手段は、AIを活用した応答の下書きという追加の利点とともに、同様の注文ルックアップ機能を提供します。

音声および電話連携

目的：通話ログ、画面ポップ、および統合されたレポートのために電話システムを接続します。

主要な連携：Amazon Connect、8x8、Aircall。

これらの連携により、音声会話がメール、チャット、およびSMSと同じタイムラインに表示されます。顧客が電話をかけると、エージェントは応答する前に完全な履歴を確認できます。通話後、録音とトランスクリプトが他のインタラクションとともに表示されます。

チャットおよびメッセージング連携

目的：複数のチャネルからの会話を1つのインターフェイスに集中化します。

主要な連携：Ada、Flip CX。

Adaは、人間のエージェントにエスカレーションする前に、ルーチンな問い合わせを処理できるAI搭載のチャットボットを専門としています。Kustomerと統合すると、ボットの会話が顧客のタイムラインに表示されるため、エージェントは引き継ぐときに完全なコンテキストを持つことができます。

調査およびフィードバック連携

目的：顧客の感情を捉え、エージェントがそれに基づいて行動できる場所に表示します。

主要な連携：Delighted。

Delightedは、NPS、CSAT、およびCES調査を実施します。統合すると、調査の回答はKustomerで顧客レコードを自動的に作成または更新します。エージェントは、NPSスコアとフィードバックコメントをタイムラインで直接確認できるため、顧客の感情に基づいてアプローチを調整できます。

データおよび分析連携

目的：高度なレポートとビジネスインテリジェンスのためにKustomerデータをエクスポートします。

主要な連携：Amazon Redshift。

Kustomerには組み込みのレポートが含まれていますが、一部のチームはサポートデータを他のビジネスメトリックと組み合わせる必要があります。これらの連携は、会話データ、顧客属性、およびパフォーマンスメトリックをデータウェアハウスにプッシュし、アナリストがカスタムダッシュボードを構築できます。

適切なKustomer連携を選択する方法

非常に多くのオプションがあるため、過剰な統合になりがちです。接続するものを決定するための実用的なフレームワークを次に示します。

機能ではなく、問題点から始めます。 どのような手作業がチームの作業を遅らせていますか？エージェントは常に他のシステムでどのような情報を調べる必要がありますか？最適な連携は、仮説的なものではなく、特定の問題を解決します。

頻繁に変更されるデータを優先します。 顧客の生涯価値は重要ですが、サポートの会話中に変化することはおそらくありません。最近の注文状況は変化します。エージェントがチケットを処理する方法に影響を与える動的なデータに連携を集中させます。

チームの技術的能力を考慮します。 App Directory連携は最小限のセットアップが必要です。Webhook連携には、JSONとAPIの概念を理解している人が必要です。完全なAPI開発には、専任のエンジニアリング時間が必要です。維持できるものについて現実的になりましょう。

連携のメンテナンスの負担を評価します。 誰が構築しましたか？どの程度積極的にメンテナンスされていますか？接続されたシステムがAPIを更新するとどうなりますか？一部の連携は設定して忘れることができます。他の連携は定期的な注意が必要です。

小さく始めて拡張します。 影響の大きい連携を1つ選択し、うまく機能させてから、さらに追加します。すべてを一度に接続しようとするチームは、多くの場合、脆弱なシステムと混乱したエージェントで終わります。

Kustomer連携の設定：ベストプラクティス

統合するものを選択したら、次のプラクティスに従って、スムーズな実装を確保してください。

最初にサンドボックスでテストします。 ほとんどの連携は、テストモードまたはサンドボックス環境を提供しています。それらを使用してください。エージェントを連携に公開する前に、データの流れが正しいことを確認してください。

データマッピングを計画します。 システムを接続する前に、どのデータをどこに配置するかを文書化します。eコマースシステムのどのフィールドがKustomerのどの顧客属性にマッピングされますか？明確なマッピングにより、乱雑なデータと混乱したエージェントを防ぐことができます。

カスタムワークフローを文書化します。 Webhookまたはワークフローを使用している場合は、それらがどのように機能するかを書き留めます。将来のあなた（または後継者）は、何かが壊れてトラブルシューティングが必要になったときに感謝するでしょう。

連携の健全性を監視します。 失敗したWebhook配信、APIエラー、または同期の遅延のアラートを設定します。連携は、予想以上に静かに失敗することがよくあります。

エージェントに何を期待するかをトレーニングします。 エージェントを驚かせる連携は、連携がないよりも悪いです。どのようなデータが表示されるか、どこから来るか、そしてそれを効果的に使用する方法を説明します。

eesel AI：接続されたカスタマーサポートへのAI搭載のアプローチ

Kustomerは複数のシステムからのデータの統合に焦点を当てていますが、一部のチームは異なるアプローチを取っています。CRMを多数のツールに接続する代わりに、既存のデータから学習し、システム全体で自動的に動作するAIネイティブプラットフォームを使用しています。

eesel AIは、カスタマーサービスのAIチームメイトとして機能します。すべてのツールに事前構築された連携を必要とするのではなく、eeselはヘルプデスク（Zendesk、Freshdesk、GorgiasなどのKustomerの代替手段を含む）に接続し、過去のチケット、ヘルプセンターの記事、および接続されたドキュメントから学習します。

重要な違いは、段階的なロールアウトです。チームは、人間がレビューするためのeeselの下書きの返信から始めます。AIがその能力を証明するにつれて、完全な会話を自律的に処理するまで、その範囲を拡大します。ワークフローを構成しているわけではありません。チームメイトをトレーニングしています。

連携戦略を評価しているチームの場合、eesel AIの連携アプローチは、ヘルプデスク、ナレッジソース、および内部ツール全体で100以上のワンクリック接続を提供します。プラットフォームは、すべてのフィールドをマッピングしてカスタム接続を構築する必要があるのではなく、既存のデータからビジネスを学習します。

Kustomer連携の開始

Kustomerエコシステムにコミットしている場合は、まず現在のテックスタックを監査することから始めます。サポートチームが触れるすべてのシステムをリストします。eコマースプラットフォーム、電話システム、調査ツール、データウェアハウス。それぞれについて、このシステムからのデータはエージェントがチケットをより迅速に解決するのに役立ちますか？と尋ねます。

次に、Kustomer App Directoryにアクセスして、最優先システムで利用可能なものを確認します。明確な問題点を解決する1つの連携から始めます。複雑さを増す前に、うまく機能させてください。

ただし、別のアプローチの方が役立つかどうかを検討することも検討してください。最新のAIサポートプラットフォームは、連携の負担を軽減しながら、より迅速な解決時間を提供できます。システムの接続に時間を費やすよりも、顧客体験の向上に時間を費やしている場合は、eesel AIのような代替手段を検討する価値があるかもしれません。

目標は、最も多くの連携を持つことではありません。エージェントに必要な情報を、必要なときに、最小限の摩擦で提供することです。それがKustomerの接続されたエコシステムによるものか、AIネイティブプラットフォームによるものかは、チームのニーズ、技術的なリソース、および労力をどこに投資したいかによって異なります。