Zendesk Advanced AIのパフォーマンス指標に関する実践ガイド

ZendeskのAIを導入し、稼働させているのですね。素晴らしい第一歩です。しかし、それが本当に役立っているかどうか、どうすればわかるのでしょうか？AIのパフォーマンスを測定することだけが、時間の節約、顧客満足度の向上、そして投資に見合った価値を得られているかどうかを知る唯一の方法です。Zendeskには素晴らしいAIツールがいくつかありますが、それらがどれだけうまく機能しているかを把握するのは、ピースが半分しかないパズルを解こうとするようなものです。多くのサポートチームは、複雑な料金モデルと格闘しながら、さまざまなダッシュボードを掘り下げて点と点を結びつけようとしています。

このガイドは、そうした煩雑さから抜け出す手助けをします。Zendesk Advanced AIの主要なパフォーマンス指標を一つずつ解説し、どこでそれらを見つけられるかを示し、直面する可能性のある一般的な問題について説明します。また、より統一されたアプローチが、AIを単に測定するだけでなく、実際に改善するために必要な明確さをどのように提供できるかについても見ていきます。

Zendesk Advanced AIのパフォーマンス指標とは？

AIエージェントにその役割をしっかり果たしてもらうには、AIが話す言語を理解する必要があります。Zendeskは、AIのパフォーマンスを評価するためにいくつかの主要な指標を使用しています。あなたが遭遇するであろう最も重要なものを分析してみましょう。

自動解決：究極の目標

「自動解決」とは、その名の通り、人間のエージェントが一切関与することなく、AIが顧客との会話を最初から最後まで単独で処理することです。これは業務負荷の軽減を直接測定する指標であるため、Zendesk内では非常に重要視されます。自動解決が1件あるごとに、チームが対応するチケットが1件減るのです。

しかし、ここには注意点があります。多くのZendeskプランでは、この指標こそが請求額を決定する要因なのです。この使用量ベースの価格設定は、気まずい状況や予算の予期せぬ超過につながることがあり、これについては後ほど詳しく説明します。

エスカレーション率

エスカレーション率とは、AIが人間のエージェントに対応を引き継いだ会話の割合です。AIが仮想的に手を挙げて、「お手上げです。この件は助けが必要です」と言っているようなものだと考えられます。

特に導入初期において、高いエスカレーション率が必ずしも大問題というわけではありません。しかし、何かがうまくいっていない兆候である可能性はあります。ナレッジベースにギャップがある、ボットの会話フローがぎこちない、あるいは現時点ではAIにとって難しすぎる質問を顧客がしている、といったことが考えられます。重要なのは、この数値を注視し、AIにさらに学習させることで時間をかけて引き下げていくことです。

デフレクション率と理解された会話

「デフレクション（ deflection）」された会話とは、人間へのエスカレーションで終わらなかったチャットのことです。これに関連するのが「理解された会話」という指標で、AIが顧客の質問と関連性の高い回答をどれだけうまく一致させられたかを示します。

高いデフレクション率を見て自分を褒めたくなるかもしれませんが、この数値は誤解を招く可能性があります。もし顧客がボットに不満を感じて途中で諦めてしまった場合、それも「デフレクション」としてカウントされますが、これは決して顧客体験の勝利ではありません。この指標は物語の一部を教えてくれますが、顧客が実際に満足したかどうかについては何も語ってくれません。

BSAT（ボット満足度）

BSATは基本的にCSAT（顧客満足度スコア）のボット版です。顧客にAIとのチャットを評価してもらうもので、通常は簡単な1～5段階のスケールが使われます。これにより、AIの回答が役立ったか、そして全体的な体験が良かったかどうかについて直接的なフィードバックを得ることができます。

これは便利ですが、BSATもCSATと同じ問題を抱えています。回答率がかなり低いことがあるため、ごく一部のユーザーからしか意見を聞けていないのです。低いスコアは顧客が不満だったことを教えてくれますが、なぜ不満だったのかまでは必ずしも教えてくれません。

Zendesk Advanced AIのパフォーマンス指標を追跡する方法

ZendeskはAI分析を専用のダッシュボードにまとめていますが、必要な情報はいくつかの異なるタブに分散しています。全体像を把握しようとするとき、どこを見ればよいかを知ることが成功の半分を占めます。

概要タブ：毎朝のチェックに

概要タブは、3万フィート上空からの眺めのようなものだと考えてください。ここでは、総会話数、自動解決数、エスカレーション率といった大きな数字を期間ごとに表示します。日次や週次で状況のトレンドを素早く確認するのに最適な場所です。例えば、会話フローを少し変更した直後にエスカレーションが急増した場合、最初に気づくのはこのタブでしょう。

問い合わせ理由タブ：指標を深く理解する

ここから詳細を掘り下げていくことができます。問い合わせ理由タブでは、特定のトピック（または「ユースケース」）におけるAIのパフォーマンスや、AIがどのナレッジソースから情報を引き出しているかを確認できます。AIが見事に処理できる質問と、一貫して人間に引き継がれる質問を特定できます。

これは、ナレッジベースのギャップを発見するための最良のツールです。ある記事がエスカレーションされるチャットで頻繁に使用されている場合、それはその記事を更新または明確化する必要があるという大きな手がかりになります。

レポートのフィルタリングとカスタマイズ

Zendeskでは、特定のAIエージェント、チャネル（ウェブチャット、ソーシャルメディアなど）、日付、その他の詳細でダッシュボードをフィルタリングできます。これは、特定の問題に焦点を当てるのに役立ちます。

それでも、これらのフィルターを使っても、ここでのボットのパフォーマンスとZendeskの分析ダッシュボードにある人間のチームのパフォーマンスを結びつけようとすると、面倒で手作業の多い雑用のように感じられることがあります。

AIパフォーマンス測定に潜む課題

Zendeskは数値を提供してくれますが、多くのサポートリーダーは、それが全体像を語ってはいないと感じています。プラットフォームの設計方法が、AIのパフォーマンスで実際に何が起こっているのかを曖昧にし、さらには厄介な予算のサプライズにつながることさえあります。

課題1：予測不能なコスト

Zendeskの高度なAIの価格設定には、自動解決1件ごとにかかる料金が含まれていることがよくあります。そうです、AIが仕事をうまくこなせばこなすほど、支払う金額が増えるのです。このモデルは、本質的に成功したことを罰するものであり、コストを予測することをほとんど不可能にします。忙しい月には、請求額が警告なしに跳ね上がる可能性があります。

これは少しおかしいと思いませんか？eesel AIでは、解決ごとの料金が一切ない、透明で予測可能な価格設定を提供しています。当社のプランは必要な機能に基づいており、十分な月間インタラクション許容量が付属しているため、請求書を心配することなく、問い合わせの多い月を心から喜ぶことができます。

課題2：分断された分析データ

先ほど触れたように、ZendeskのAI分析は、Exploreのような主要なレポートツールから切り離された孤島に存在します。ボットの統計はこちら、エージェントアシストのデータはあちら、そして人間のエージェントのKPIはまた別の場所にある、といった具合です。このため、「AIはチームの初回応答時間にどのような影響を与えているか？」といった単純でありながら重要な質問に答えるには、CSVをエクスポートしてスプレッドシートと格闘する午後を費やさなければならず、非常に面倒です。

単一の統一されたプラットフォームがこれを解決します。eesel AIはヘルプデスクに直接接続し、すべてを1つのダッシュボードで確認できます。当社の実用的なレポートは、AIが何をしたかを示すだけでなく、ナレッジのギャップを指摘し、改善のための明確なToDoリストをすべて1か所で提供します。

課題3：テストと予測ができない

Zendeskでは、AIがどのように機能するかを実際に知る唯一の方法は、それをローンチして幸運を祈ることです。顧客に公開する前に、解決率を予測したり、どれくらいのコストを節約できるかを確認する良い方法がありません。この「作ってから確かめる」アプローチはリスクが高く、簡単に悪い第一印象を与えてしまう可能性があります。

私たちは、自信を持ってテストできるべきだと考えています。eesel AIには、安全なサンドボックス環境で、過去の何千もの自社チケットに対してAIセットアップを安全にテストできる強力なシミュレーションモードがあります。AIがどのように応答したかを確認し、そのロジックを微調整し、解決率やコスト削減に関する正確な予測を、たった一人の顧客とチャットする前に得ることができます。これにより、AIを段階的かつ自信を持って展開できます。

eesel AIでAIパフォーマンスを測定・改善する、より良い方法

AIから本当に役立つインサイトを得るには、単なるダッシュボード以上のものが必要です。透明性、コントロール、そして継続的な改善のために構築されたプラットフォームが必要です。eesel AIが、旧来のシステムにおける一般的な課題にどのように対処し、サポート業務を実際に改善するためのツールを提供するかをご紹介します。

ナレッジを統合し、よりスマートなAIパフォーマンスを実現

ZendeskのAIは非常に優れていますが、主にヘルプセンターにある情報から学習します。チームの本当の知識が、社内Wikiや共有ドライブ、ドキュメントなど他の場所に散在している場合、AIはそれを参照できません。これにより、「わかりません」という回答が増え、解決率が低下します。

eesel AIは、ナレッジを瞬時に統合できます。ヘルプデスクだけでなく、Confluence、Google Docs、Notionにも接続し、エージェントが過去のチケットをどのように解決したかからも学習できます。これにより、より正確な回答を提供するはるかにスマートなAIが生まれ、パフォーマンス指標のすべてが自然に向上します。

インサイトからアクションへ

Zendeskのレポートは、ナレッジベースに穴があることを教えてくれるかもしれませんが、それを修正するのはあなたの仕事です。何を書くべきかを考え、新しい記事を作成し、公開し、それがうまくいくことを願わなければなりません。

当社の分析は、行動に移せるように設計されています。eesel AIは、人間のエージェントによる解決成功例を自動的に特定し、ナレッジベース用の記事の下書きを生成できます。これにより、過去に実際の顧客の問題を解決したことで効果的だとわかっているコンテンツで、情報のギャップを埋める手助けをします。これは、強力で継続的な改善サイクルを生み出します。

AIパフォーマンスを完全にコントロールする

一部のプラットフォームにある厳格な自動化ルールでは、小さく始めることが難しい場合があります。一度にすべてを投入しなければならないように感じることが多く、それは気が重いものです。

eesel AIを使えば、あなたが主導権を握れます。当社のカスタマイズ可能なワークフローエンジンにより、AIが処理すべきチケットの種類を正確に選択できます。単純で頻繁な質問から始め、AIがどのように対応するかをシミュレーションし、それ以外のものは安全にエスカレーションさせることができます。慣れてきて、指標へのプラスの影響を確認できたら、徐々により多くの処理を任せることができます。

基本的なZendesk Advanced AIパフォーマンス指標を超え、主導権を握る

Zendesk Advanced AIのパフォーマンスを注視することは良いスタートですが、プラットフォームの指標にはしばしば、予測不能な価格設定、散在するデータ、リスクなしでテストする方法がないといった制約が伴います。真の改善とは、画面上の数字を見ることだけではありません。それらをより良く変えるためのコントロールを持つことです。最新のAIプラットフォームは、明確な価格設定、統一された分析、そして日々改善するための安全で強力なツールを提供すべきです。

真に統合され、コントロール可能なAIソリューションが、あなたのサポートパフォーマンスに何をもたらすかを見てみませんか？ eesel AIを無料で試して、その違いを自身で確かめてください。