Zendesk AIの提案を活用して返金や交換の返信をパーソナライズする方法：ステップバイステップガイド

本音を言えば、返金や交換の対応は骨の折れる作業です。顧客にとっては、通常、悪い体験の残念な結末です。サポートチームにとっては、たった一つの言葉の間違いが事態を10倍悪化させかねない、繰り返しの多いタスクです。

AIはこうした作業をスピードアップさせるためのものですが、スピードが「ロボットのような対応」を意味すべきではありません。特に顧客がすでに苛立っている場合はなおさらです。幸いなことに、スピードと人間味のある対応は両立できます。このガイドでは、Zendeskに組み込まれたAIツールを正確に使いこなし、返金や交換の返信を向上させる方法を解説します。

まずはZendesk内部にあるツールから始めますが、その後、これらの機能を土台にして、非常にシームレスでスマートな自動化（smart automation）を実現する方法についても詳しく説明します。

進めるにあたって必要なもの

解説に入る前に、準備しておくべき項目のクイックリストを確認しましょう。

• Zendesk Suiteプラン: AIエージェントやCopilot（コパイロット）機能は、通常Suite Professionalなどのプランに含まれているか、アドオンとして追加可能です。

• 管理者権限: AIのコミュニケーションガイドラインを設定するには、管理者としてログインする必要があります。

• 既存のナレッジベース（knowledge base）: ZendeskのAIは、提案を作成するためにヘルプセンターの記事に大きく依存するため、ある程度充実したナレッジベースがあることが非常に重要です。

• （任意）eesel AIのアカウント: 後ほど、パーソナライズと自動化をさらに強化するための補完ツールとして、eesel AIをワークフローに接続する方法についてお話しします。

ステップバイステップ：Zendesk AIを使用して返信をパーソナライズする

Zendeskアカウント内のツールを使い始めることは、素晴らしい第一歩です。いくつかの設定を調整するだけで、AIが支援する返信の質に大きな違いを生むことができます。

ステップ1：ブランドボイスを定義する

まず最初に、AIに対して「どのように」聞こえてほしいかを伝える必要があります。Zendeskでは、これをコミュニケーションガイドライン（communication guidelines）で行います。これは、ボットの一貫性を保つためのスタイルガイドのようなものだと考えてください。

Zendesk独自のドキュメントによると、優れたガイドラインは具体的で、単なる厳格なルールのリストではなく、トーン（口調）に焦点を当てたものです。単にリストを作るのではなく、論理的にグループ化し、「すべきこと」と「すべきでないこと」の明確な例を示すのが最善です。

例えば、返金に関して次のようなガイドラインを作成できます。「常に謝罪の意を込めたプロフェッショナルなトーンで始めてください。解決策を提示する前に、お客様の不満に共感を示してください。」その上で、カジュアルすぎるスラング（「大丈夫ですよ」「こちらのミスです」など）や、返金時期について守れない約束をすることを避けるよう指定できます。良い例としては、「商品が破損して届いたとのこと、大変申し訳ございません。返金の手続きを喜んでお手伝いさせていただきます。」といったものが挙げられます。悪い例は、「大丈夫です。返金しておきますね。」といったものです。

これらの基本ルールを設定することで、すべてのAIの提案が適切なトーンで開始され、エージェントが対応するためのより良い土台が構築されます。

ステップ2：Copilotを活用して返信を洗練させる

ガイドラインで全体のトーンを設定しても、エージェントは依然として個別の状況に合わせて返信を微調整する必要があります。そこで活用するのが、Zendesk Copilotとその「執筆の強化（Enhance writing）」ツールです。これらの機能により、エージェントはテキストボックス内でワンクリックするだけで、AIの出力を調整できます。

返金や交換を扱う際、特に以下のツールが役立ちます。

• よりフレンドリーにする（Make more friendly）: 長年利用してくれているロイヤルカスタマーに小さな問題が発生し、より安心感を与えたい場合に最適です。

• よりフォーマルにする（Make more formal）: 重大な苦情、高額な注文、またはプロフェッショナルなトーンが必須となる法人顧客に対して使用します。

• 自分のトーンで書き直す（Rewrite in your tone）: これは非常に優れた機能です。その特定の会話におけるエージェントの以前のメッセージを分析し、AIが提案するテキストがエージェント個人のスタイルと一致するようにします。

返信がどれほど素早く変わるかの例を挙げます。

• 調整前: 「返金処理が完了しました。5〜7日かかります。」

• 調整後（「よりフレンドリーにする」を使用）: 「嬉しいお知らせです！たった今、返金手続きを完了いたしました。5〜7営業日以内にお客様の口座に反映される予定です。他にも何かございましたら、お気軽にお知らせください！」

この小さな調整だけで、顧客がやり取り全体に対して抱く印象が完全に変わる可能性があります。

ステップ3：ヘルプセンターを整理する

Zendesk AIの真実は非常にシンプルです。提案の質は、ナレッジベースの質に完全に依存します。ヘルプセンターが古い記事の寄せ集めであれば、AIの提案も同様に混乱したものになります。

返金や交換の返信をパーソナライズするためのZendesk AIの提案の精度を高めるには、学習元となる明確で構造化された情報を提供する必要があります。Zendeskが推奨するいくつかのポイントを紹介します。

1. 特定の単一トピックに関する記事を作成する: 巨大な「返品ポリシー」ページにすべてを詰め込まないでください。「返金の申請方法」、「異なるサイズへの交換方法」、「ホリデー期間の返品ポリシー」といった記事に分割しましょう。

2. 明確な質問形式のタイトルを使用する: 顧客が実際に質問するような形でタイトルを書きます。「返金処理にはどのくらい時間がかかりますか？」というタイトルは、AIにとって「返金タイムライン」のような一般的なタイトルよりもはるかに効果的です。

3. コンテンツの焦点を絞る: 各記事は一つの明確な目的を持ち、読者を一つの解決策に導くようにすべきです。これにより、AIは質問に答えるために必要な正確な情報を見つけやすくなります。

これらのトピックに関するヘルプセンターのコンテンツを整理するために少し時間を費やすだけで、AIの提案がどれほど正確で役立つものになるか、すぐに実感できるはずです。

ZendeskネイティブAIでスケーリングする際の考慮事項

これらのステップは間違いなく役立ちますが、成長に合わせて考慮すべき要素がいくつかあります。ZendeskのネイティブAIは優れた出発点であり、その仕組みを理解することで、いつシステムに補完的なツールを追加すべきかを判断しやすくなります。

Zendeskエコシステムへの集中: AIはZendeskヘルプセンターとチケット履歴を読み取るように高度に最適化されています。これにより、最も関連性の高いサポートデータに基づいた提案が保証されます。チームがGoogleドキュメントやConfluenceなどの外部ソースに他の情報を保管している場合は、統合機能を使用してその文脈を会話に取り込むことができます。

合理化されたデータアクセス: AIは、内部知識に基づいてエージェントが「何を言うべきか」を知るのを助けるように設計されています。Shopifyでのリアルタイムの注文状況の確認やCRMの履歴が必要な特定のタスクについては、Zendeskのマーケットプレイスで、プラットフォームを離れることなくそれらの情報を見つけるための様々なツールが提供されています。

コミュニケーションへの特化: Zendesk Copilotは、エージェントがプロフェッショナルな返信をドラフトするのを支援する、業界をリードするテキスト生成ツールです。返金プロセス自体を自動化（チケットのタグ付けやバックエンドの更新開始など）するには、Zendeskを強力なワークフロー自動化ツールと組み合わせることができます。

反復的な最適化: AIの微調整は学習と改善のプロセスです。Zendeskは堅牢な基盤を提供しており、パフォーマンスを監視することで、顧客により良いサービスを提供できるよう継続的にガイドラインを調整していくことができます。

eesel AIがパーソナライズと自動化をどのように強化するか

ここでeesel AIのようなツールの出番です。これはヘルプデスクを置き換えるものではありません。代わりに、既存のセットアップ（Zendeskなど）に直接プラグインし、先ほど説明した機能を拡張します。チームに超能力を与える「インテリジェンス・レイヤー」と考えてください。

すべてのナレッジを統合する

eesel AIが最初に行うのは、社内のすべてのナレッジに接続し、Zendeskに既にある情報を補完することです。これには、過去のチケット、マクロ、Googleドキュメント、Confluence、Notion、その他情報を保存しているほぼすべての場所が含まれます。

つまり、顧客が「モデルXプロ」の返金を求めたとき、eesel AIは一般的な返金ポリシー以上のものを参照できます。類似した過去のチケットのトラブルシューティング手順や、Googleドキュメントの指示も確認できるのです。その結果、ZendeskのネイティブAIと調和しながら機能する、非常に正確な返信が可能になります。

カスタムアクション：基本的なテキスト提案を超えて

eesel AIは、エージェントと一緒にタスクを実行するように設定できます。ワークフローエンジンを構成して、返金プロセスの自動化を支援することが可能です。

次のようなシナリオを想像してみてください。

1. 顧客が返金を求めるメールを送ります。

2. eesel AIがチケットを読み取り、カスタムアクションを使用してShopifyで注文を検索します。

3. 購入日を確認し、商品が返品対象かどうかをチェックします。

4. 対象であれば、eesel AIはZendeskチケットに「返金承認済み（Refund-Approved）」というタグを付け、適切なチームに通知します。

5. 最後に、検索した注文詳細を含めたパーソナライズされた返信をエージェントのために下書きします。これにより、最終確認が非常に簡単になります。

これは、Zendesk内で動作し、エージェントの時間を節約して正確性を確保する完全なワークフローです。

数分で自信を持ってテストし、本番運用へ

eesel AIは、現在のテックスタックにユーザーフレンドリーに追加できるように設計されています。数分で登録して実行できるため、Zendeskの機能を拡張するシンプルな方法となります。

また、シミュレーションモードを使用して自動化の推測を排除できます。AIエージェントを有効にする前に、過去のチケットでテストできます。どのように応答し、チケットにタグを付けたかを確認できるため、パフォーマンスに関する優れたデータが得られます。これにより、セットアップに完全な自信を持って本番運用を開始できます。

Zendesk AIの提案はあくまで始まりにすぎません

Zendesk内部に既にあるAIツールを使用することは、素晴らしいスタート地点です。明確なコミュニケーションガイドラインを設定し、エージェントにCopilotへのアクセスを提供することで、成熟した信頼性の高いプラットフォームを使用して、返金や交換の返信に必要不可欠な人間味を加えることができます。

さらに高いレベルの効率性に到達するには、これらの機能を基盤に構築していくことができます。AIが幅広いナレッジソースにアクセスでき、ツールをまたいでアクションを実行する力を持ったとき、真のパーソナライズと自動化が実現します。

単に返信を書くだけの状態から、プロセス全体を自動化する段階へ進む準備ができているチームにとって、eesel AIのようなツールを追加することは自然な次のステップです。これは、あなたがすでに熟知し愛用しているZendeskのツールを強化し、よりスマートなサポートシステムの構築を支援します。

返信以上の自動化を実現する準備はできましたか？

eesel AIを数分でZendeskアカウントに接続する方法を確認してください。過去の返金チケットでシミュレーションを実行し、その違いを自身で確かめることができます。今すぐ無料でお試しください。