Zendeskアナリティクス実践ガイド：運用指標から戦略的インサイトまで

どのサポートチームも指標を追跡しています。しかし、正直なところ、私たちのほとんどは、チケット量、初回応答時間、CSATスコアといった、ありきたりなレポートばかりを見てしまいがちです。これらの数値は業務を維持するために不可欠ですが、本当に価値のある情報は、通常、もっと深いところに埋もれています。それは数値の背後にある理由に隠されており、多くの場合、長年にわたる非構造化されたチケット履歴全体に散らばっています。

そして、これこそが標準的なZendeskアナリティクスが壁にぶつかっていると感じられる点です。

このガイドでは、Zendeskのネイティブツールで何ができるのか、そしてさらに重要なこととして、AIで分析を強化し、ビジネスに真に役立つインサイトを発見する方法について解説します。

Zendeskアナリティクスとは？

人々がZendeskアナリティクスについて話すとき、ほとんどの場合、Zendeskの組み込みレポーティングツールであるZendesk Exploreを指しています。その主な役割は、カスタマーサービス業務の主要業績評価指標（KPI）を追跡・可視化し、エージェントのパフォーマンスを確認することです。

Zendesk Exploreは、いくつかの主要な機能を中心に構築されています。

• 構築済みダッシュボード: チケット量、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度（CSAT）といった一般的な指標について、すぐに使えるレポートが多数用意されています。

• カスタムレポート: 対象プランを利用している場合、さまざまな指標を組み合わせて独自のレポートを作成し、より具体的な視点を得ることができます。

• データセット: Zendeskのさまざまな製品（SupportやChatなど）から取得したデータの集まりで、レポート作成に利用できます。

• データ共有: レポートをステークホルダーに定期的に送信するようスケジュール設定でき、彼らがログインしなくても最新情報を共有できます。

Zendesk Exploreを、車のダッシュボードのようなものだと考えてみてください。サポートというエンジンのリアルタイムの状態、走行速度、オーバーヒートの危険性、そして1日を乗り切るための燃料が十分にあるかどうかを監視するために不可欠です。

中核的な課題：戦略的インサイトの獲得

問題は、Zendesk Exploreが悪いツールだということではありません。それは本来の目的であるオペレーショナルレポーティング（業務報告）のためには素晴らしいツールです。多くのチームが気づくように、本当の課題は、最も価値のあるインサイトが追跡している数値の中にはなく、保存されている会話の中にあるということです。

非構造化データとの格闘

Zendesk Exploreは、物事を数えるのが得意です。先週解決されたチケットの数、平均CSATスコア、そして「悪い」と評価した顧客の数を教えてくれます。しかし、何千ものチケットコメント内の自由形式のテキストを分析して、なぜそれらの顧客が不満だったのかを簡単に知ることはできません。

本当の宝は、顧客が使う言葉の中にあります。そこには、繰り返し発生する製品のバグ、ヘルプセンターの分かりにくい説明、素晴らしい機能リクエスト、そしてブランドに対する人々の生の、フィルターのかかっていない感情が見つかります。

Redditのあるサポートリーダーは、10年分のチケット履歴からスマートなカテゴリ分類システムを作成しようとした際に、この苦労を完璧に表現しています。標準的なレポーティングツールでは、重要なコンテキストがすべて会話自体に閉じ込められているため、これはほぼ不可能なタスクです。

手動データエクスポートの煩わしさ

この制約に直面したとき、多くの人が次に取る論理的なステップは、データをエクスポートしようとすることです。ここからが本当の頭痛の種です。そのRedditユーザーが発見したように、長年のチケット履歴をエクスポートすると、巨大で扱いにくいJSONファイルが残ることがよくあります。これらのファイルはオンラインコンバーターをクラッシュさせることで知られており、ChatGPTのようなツールに простоコピー＆ペーストするには大きすぎます。

このプロセスは、顧客を苛立たせている原因を知りたいだけの非技術系のマネージャーにとって、大きな障壁となります。一般的な問題を見つけるために、データエンジニアリングの学位は必要ないはずです。それに加えて、生の顧客との会話を一般的なサードパーティのオンラインツールにアップロードすることに伴う、非常に現実的なデータプライバシーとセキュリティのリスクも考慮しなければなりません。

「何が」から「なぜ」へ

これが、ほとんどの組み込み分析ツールが持つ主な限界点です。つまり、何が起こったかは教えてくれますが、なぜそうなったのかは教えてくれません。ダッシュボードでは先月のCSATが5%低下したことが示されるかもしれませんが、その原因がバグのある機能リリースなのか、分かりにくい新しいポリシーなのかを突き止めるには、何百ものチケットを手動で読んだり、データエクスポートと格闘したりする必要があります。

これこそが、最新のAIソリューションが大きな違いを生むことができる分野です。データを引き出す代わりに、適切なツールがヘルプデスクに直接接続し、面倒な作業を代行してくれます。たとえば、eesel AIのようなプラットフォームは、Zendeskと連携し、過去のすべてのチケットでトレーニングするように設計されており、根本原因を自動的に特定します。あなたが指一本動かす必要はありません。

オペレーショナルレポーティングにZendesk Exploreを活用する方法

より良い方法に飛び込む前に、すでにあるツールを最大限に活用することが重要です。Zendesk Exploreを意図された目的のために効果的に使用することが、チーム全体でデータを共通認識とするための第一歩です。

Exploreを始める

始めたばかりの場合は、Exploreを有効にし、管理者、編集者、閲覧者というユーザーロールを把握する必要があります。これらは、誰がレポートを作成でき、誰が閲覧のみできるかを制御します。詳細な手順については、Zendeskが基本を網羅した優れたスタートガイドを用意しています。

追跡すべき主要なオペレーショナルメトリクス

設定が完了したら、Zendeskアナリティクスダッシュボードで監視すべき重要なKPIを以下に示します。これらはチームの日々のパフォーマンスを把握するのに役立ちます。

• 初回応答時間（FRT）: 顧客が最初の返信を待つ時間はどれくらいか？これは顧客満足度に大きな影響を与えます。

• 平均処理時間（AHT）: エージェントがチケットの開始から終了までにかける平均時間は？これは効率性の主要な指標です。

• 顧客満足度（CSAT）: 顧客は受けたサポートに満足しているか？これはあなたのインタラクションの質を測る主要な尺度です。

• チャネル別チケット量: 顧客はどこから来ているか？メール、チャット、ソーシャルメディアのどれを好むかを知ることで、適切な場所に人材を配置できます。

• 解決率: エージェントが正常に解決しているチケットの割合は？これはチームの有効性を理解し、さらなるトレーニングが必要な箇所を特定するのに役立ちます。

Zendesk Exploreでこれらの指標を注視することで、確固たる基盤を築き、運用上の問題が大きな問題になる前に発見することができます。

AIでアナリティクスを強化する

オペレーショナルレポーティングが軌道に乗ったら、次はさらに深く掘り下げる時です。ここでAIが、単にサポートチームを監視するだけでなく、会社全体に影響を与えることができる戦略的なインサイトを見つける手助けをします。

自動チケット分析でダッシュボードを超える

AIは、数値と実際の会話との間のギャップを埋めます。単にグラフを表示するだけでなく、過去と現在のすべてのチケットの内容を読み取り、理解します。

これがeesel AIのようなツールが非常に役立つ理由です。数分であなたのZendeskアカウントに接続し、すぐに全チケット履歴でトレーニングを開始します。あなたのブランドの声、一般的な問題、そして過去に機能した解決策を学習します。その結果、レポートを一つも作成することなく、「ログインエラー」に言及するチケットの急増や新機能に関する質問の集中など、見逃しがちなトレンドを自動的に指摘してくれます。

自信を持ってテストし、段階的に展開する

新しいAIツールを導入するのは大きな一歩に感じられるかもしれません。もし間違った答えを出したら？もし主張するほど賢くなかったら？リスクなしでテストする方法が必要です。

eesel AIはこれを念頭に置いて構築されており、強力なシミュレーションモードを提供しています。完全に安全な別の環境で、何千もの過去のチケットに対してAIを実行できます。AIがどのように問題を分類したか、どのようなインサイトを発見したかを正確に示し、さらには潜在的な自動化率やコスト削減を予測することもできます。

これは、営業デモ程度で「一斉導入」を要求することが多い競合他社とは全く異なります。eesel AIを使えば、実際の顧客とやり取りする前に、あなた自身のデータで現実世界の結果を確認し、それがあなたにとって機能するかをチェックできます。

eesel AIのシミュレーションモードの画面。過去のデータを用いて、ZendeskアナリティクスにおけるAI自動化の効果を予測します。

インサイトからアクションへ：統一されたナレッジと自動化されたワークフロー

インサイトは、アクションにつながって初めて役に立ちます。最高のAIプラットフォームは、何が問題かを教えてくれるだけでなく、それを修正する手助けもしてくれます。

eesel AIのアナリティクスは、実用的であるように設計されています。例えば、単にトレンドを示すだけでなく、あなたのナレッジベースのギャップを積極的に見つけ出します。AIがエージェントが同じ質問に何度も答えているのを見ると、彼らの成功した返信に基づいて新しいヘルプセンター記事を自動的に下書きすることができます。これにより、すでに効果が証明されているコンテンツでセルフサービスオプションを拡充できます。

そこから、さらに一歩進めることができます。AIが「請求」に関連するすべてのチケットを特定したら、それを使用してカスタムワークフローを構築し、それらのチケットに自動的にタグを付け、財務チームにルーティングし、さらにはAIエージェントに初回の返信を送信させることもできます。このレベルの制御により、AIはあなたが望む通りに機能し、チームに新たなツールを追加するだけでなく、チームを助ける存在となります。

eesel AIのこのワークフローは、Zendeskアナリティクスから得られたインサイトを、タグ付けからルーティングまで、どのように自動化されたアクションに変換できるかを示しています。

Zendeskアナリティクスの価格

Zendeskアナリティクスの中核であるZendesk Exploreは、Zendesk Suiteプランに含まれています。しかし、利用できる機能は選択するプランによって大きく異なるため、これは心に留めておくべき重要な点です。

カスタムレポートの作成やリアルタイムのインサイト取得といった主要な機能は、上位のプランでのみ利用可能であることは注目に値します。このため、より柔軟なツールであるeesel AIを検討する理由になるかもしれません。eesel AIは、すべての有料プランで最も強力な分析および自動化機能を提供しています。

プラン	価格（エージェント1人あたり/月、年間払い）	主な分析機能
Suite Team	$55	構築済み分析ダッシュボード、データエクスポート
Suite Professional	$115	Teamの全機能 + カスタマイズ可能なレポーティング、リアルタイムインサイト
Suite Enterprise	$169	Professionalの全機能 + ビジネスルール分析、視覚的なデータアラート

チケットを数えるだけでなく、理解を始めよう

Zendesk Exploreは、サポートチームの日々の健全性とパフォーマンスを監視するための不可欠なツールです。キューを管理し、エージェントを指導するために必要なオペレーショナルな可視性を提供します。

しかし、チケット量を削減し、製品を改善し、真の顧客ロイヤルティを築くための深く戦略的なインサイトを見つけるには、会話そのものに目を向けなければなりません。これを手動で行うことは、ほぼ不可能です。

AIはその架け橋となります。AIはあなたのZendeskチケット履歴を、ほこりをかぶった忘れられたアーカイブから、豊富で検索可能、かつアクティブなビジネスインテリジェンスの源泉へと変貌させます。

サポートデータに隠されたストーリーを解き明かす

貴重なインサイトを古いチケットに埋もれさせてはいけません。eesel AIはあなたのZendeskアカウントに接続し、顧客との会話に隠されたトレンド、テーマ、知識のギャップを即座に示します。

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