ヘルプセンターコレクションを最適化する方法：ステップバイステップガイド

整理されていないヘルプセンターほど、イライラさせられるものはありません。たしかに情報はたくさんありますが、顧客が必要な情報を見つけられなければ、基本的に役に立ちません。そのフラストレーションは、すでに答えがある質問に対してサポートチケットを作成するという結果にほぼ必ずつながり、手助けしようとしているAIボットの働きを完全に妨げてしまいます。

ヘルプセンターが整理されていれば、誰もが得をします。顧客は自分で答えを見つけ、サポートチームは繰り返しの質問から解放され、業務全体がはるかにスムーズに進みます。これこそが、効果的なセルフサービスの真の基盤となるのです。

このガイドでは、コレクションを整理する方法をステップバイステップで解説します。まずは強固な構造を構築することから始め、次にAIを使ってその状態を長期的に維持する方法をご紹介します。

ヘルプセンターのコレクションを最適化するために必要なもの

本格的に取り掛かる前に、いくつか準備しておきましょう。これらを準備しておくと、プロセス全体がずっと速く進みます。

• ヘルプデスクプラットフォーム（Zendesk、Intercom、Freshdeskなど）への管理者アクセス権。

• ヘルプセンターの分析またはレポートダッシュボードを閲覧する権限。

• 計画用のスプレッドシートまたは共有ドキュメント（シンプルなGoogleドキュメントやNotionのページで十分です）。

ヘルプセンターのコレクションを最適化するための4ステッププロセス

雑然とした状態を整理する準備はできましたか？このプロセスは、基本的な分析からスマートなAI駆動のメンテナンスへと移行するように設計されています。これらのステップに従うことで、顧客とチームの両方にとって本当に役立つナレッジベースを構築できます。

ステップ1：現在のヘルプセンターを監査し、問題点を見つける

見えない問題を修正することはできません。ですから、最初のステップはデータを掘り下げ、現在ヘルプセンターがどのように機能しているかを正直に評価することです。これは推測ではありません。ユーザーの行動から何を変えるべきかを教えてもらうのです。

まずはヘルプデスクの分析データを開きましょう。いくつかの重要な点に注目します：

• **最も閲覧されている記事：**人々はすでにどのコンテンツを読んでいますか？これらはあなたのヒット作です。これらは明らかに一般的な問題を解決しているので、追跡しておきましょう。

• **チケット数の多いトピック：**人々は常にどのような質問でサポート担当者を悩ませていますか？パスワードリセットに関するチケットが1日に10件も来ているなら、そのトピックに関するセルフサービスコンテンツが存在しないか、見つけにくい場所にあるという大きな手がかりになります。

• **失敗した検索クエリ：**顧客が検索バーに入力して何もヒットしなかった検索語句は何ですか？これは宝の山です。顧客がどのように考え、問題を説明するためにどのような言葉を使っているかを直接垣間見ることができます。

データが手に入ったら、次はチームと話しましょう。サポート担当者は毎日最前線に立っています。「答えるのにうんざりしている質問は何ですか？」と尋ねてみてください。彼らは何度も何度も答えを書かなければならないため、どのヘルプ記事が欠けているかを正確に知っています。

この分析をすべて手作業で行うのは素晴らしいスタートですが、正直なところ、時間がかかることがあります。eesel AIのようなAIプラットフォームなら、この作業を代行できます。あなたがダッシュボードで何時間も費やす代わりに、過去の何千ものサポートチケットをスキャンし、最大のコンテンツギャップがどこにあるか、最も頻繁に発生する問題は何かを即座に教えてくれます。

eesel AIのレポートダッシュボードはナレッジギャップを自動的に特定し、ヘルプセンターのコレクションの最適化に役立ちます。

ステップ2：論理的な構造を選択する

さて、どのコンテンツが機能していて、何が欠けているかがわかりました。次は、それらすべてをどう整理するかを考える番です。ここでの鍵は、顧客のように考えることです。彼らはどのように論理的に情報を探すでしょうか？コレクションを構成する「完璧な」方法は一つではありません。あなたの製品とユーザーにとって最も理にかなったモデルを選びましょう。

以下に、うまく機能する一般的なアプローチをいくつか紹介します：

1. 製品エリア別： 特定の製品や機能ごとに記事をグループ化する方法です。例えば、「請求」、「ユーザープロフィール」、「連携」といったコレクションを作成できます。この構造は、複雑な製品や複数の異なるサービスを持つ企業に最適です。

2. ユーザージャーニー別： 顧客がライフサイクルのどの段階にいるかに基づいてコンテンツを整理するモデルです。「利用開始」、「高度な機能」、「トラブルシューティング」といったコレクションを作成できます。ユーザーを最初から最後まで体験に沿って案内するため、非常に直感的です。

3. 「ジョブ理論（Jobs to be Done）」別： このアプローチでは、ユーザーが何をしようとしているかを中心にコレクションを構築します。「チームとの共同作業」や「レポートのエクスポート」などを考えてみてください。これは、ユーザーが特定のタスクを完了するのを支援するために設計されたツールに最適です。

選択の助けとなるように、簡単な内訳を以下に示します：

ステップ3：記事を再編成し、ギャップを埋める

さて、ここからは実践的な作業です。監査を行い、構造を選んだので、今度は実際に物事を動かす時です。シンプルな「統合、移動、新規作成」アプローチを使えば、作業に圧倒されるのを防げます。

• 統合： 同じトピックの断片を扱っている5つの短い記事がありますか？それらを1つの明確で包括的なガイドにまとめましょう。これにより、散らかりが解消され、ユーザーの混乱が大幅に軽減されます。散在する十数個のリソースよりも、頼りになる1つのリソースがある方が常に優れています。

• 移動： 既存の記事を、先ほど設計した新しいコレクション構造に移動させ始めましょう。これが作業の大部分を占めますが、最も大きな違いを生む部分です。

• 新規作成： ステップ1の監査に基づいて、最大のコンテンツギャップを埋める記事の作成を開始します。まずは、最も多くのサポートチケットを引き起こしているとわかっているトピックに集中しましょう。それらを修正することで、チームは即座に負担を軽減できます。

執筆や編集を行う際には、いくつかの簡単なことを心に留めておいてください：

• 明確で説明的なタイトルを書く。 「権限」のような一般的なタイトルではなく、「チームのユーザー権限を設定する方法」のようなタイトルにしましょう。

• 見出しにはセンテンスケースを使用する。 会話をしているように、より自然に読めます。

• 記事をざっと読みやすくする。 長文のテキストを読みたい人はいません。短い段落、箇条書き、画像、太字を使って文章を区切りましょう。ほとんどの人は必要な情報だけを探してざっと読んでいるので、見つけやすくしてあげることが大切です。

ステップ4：AIで関連知識を結びつける

ヘルプセンターを整理するために大変な作業をすべて終えました。クリーンで、ナビゲートしやすく、役立つ情報で満たされています。しかし、手動での整理には静的であるという問題があります。サポートを本当にレベルアップさせるには、ナレッジベースをスマートで動的なものにする必要があります。

標準的なヘルプセンターの問題点は、記事に書かれていることしか知らないことです。しかし、社内に散在する他のすべての有用な知識についてはどうでしょうか？Slackのスレッドにある役立つヒント、Confluenceにある詳細なガイド、あるいは優秀なエージェントが時間をかけて考え出した巧妙な解決策などです。

ここで、eesel AIのようなツールが大きな違いを生み出します。eesel AIは、ヘルプセンターだけを見るのではなく、すべてのナレッジソースに接続し、サポートチームのための統一された「頭脳」を作り出します。もちろん、ヘルプ記事からも学習しますが、社内Wiki、Googleドキュメント、チャット履歴からも情報を引き出します。これにより、AIは全体像を把握し、公式ドキュメントを繰り返すだけでなく、本当に役立つ回答を提供できるようになります。

このインフォグラフィックは、eesel AIが様々なナレッジソースと連携してヘルプセンターのコレクションを最適化する方法を示しています。

さらに良いことに、eesel AIのAIエージェントは、過去のヘルプデスクでの会話を実際にトレーニングデータとして使用します。何千もの古いチケットを分析して、あなたの会社のトーンを学び、経験豊富なエージェントだけが知っている文書化されていない解決策を習得します。

最も良い点は、これをゼロリスクで試せることです。コンテンツを整理した後、eesel AIのシミュレーションモードを使用して、過去の何千ものチケットでAIをテストできます。実際の顧客と話す前に、AIがどれだけうまく機能するかについての明確な予測を得ることができます。

長期的な成功のためのヒント

優れたヘルプセンターは、「一度設定したら終わり」というものではありません。継続的な注意が必要です。以下に、物事をスムーズに進め続けるためのヒントをいくつか紹介します。

• 四半期ごとのレビューをスケジュールする： 本当に、カレンダーに書き込んでください。四半期ごとに1時間かけてヘルプセンターの分析データを確認し、新しい情報がないか、新たなコンテンツギャップがないかを確認し、微調整を行いましょう。

• フィードバックループを作成する： エージェントが古い記事にフラグを立てたり、新しい記事のアイデアを提案したりできる簡単な方法を提供しましょう。彼らは、ナレッジベースの関連性を維持するための最良の情報源です。

• 大変な作業はAIに任せる： eesel AIのようなツールは、あなたに代わってチケットの傾向を監視できます。そのレポートダッシュボードは、新しい問題やナレッジギャップを自動的に指摘するため、次に取り組むべきコンテンツが常にわかります。

• エージェントをサポートする： ナレッジが整理されたら、チームにAI Copilotを導入しましょう。最適化された新しいナレッジベースから情報を引き出し、ヘルプデスク内で直接返信の下書きを作成することで、応答を迅速化し、回答の一貫性を保ちます。

整理から自動化へ

あなたは、解決するよりも多くの問題を引き起こしていたであろう、雑然としたヘルプセンターから始めました。これらのステップに従うことで、人々が自己解決するのを実際に助ける、クリーンでユーザーフレンドリーなナレッジベースを作成できました。しかし今日では、よく整理されたヘルプセンターは単なる記事のライブラリではなく、強力なAIサポートシステムのエンジンなのです。

あなたが今行った手作業でのクリーンアップは、不可欠な第一歩です。あなたの会社が知っているすべてから学習するAIを追加することが、真の自動化を解き放ち、時間を節約し、真に優れた顧客体験を提供する鍵となります。

基礎固めが終わった今、次のステップは最適化されたコレクションを実際に活用することです。eesel AIがわずか数分であなたのツールに接続し、あなたのナレッジを自律型サポートエージェントに変える方法をご覧ください。無料トライアルにサインアップするか、デモを予約して、実際の動作を確認できます。