Zendeskでサポートチームを管理している場合、おそらくこの問題に遭遇したことがあるでしょう。数十（または数百）もの解決済みチケットがあり、それらすべてに対して一度に満足度調査をリクエストしたいと考えています。しかし、Zendeskには「満足度の一括リクエスト」ボタンがありません。
このギャップは、バックログに関するフィードバックを収集したり、エージェントのパフォーマンスを測定したり、四半期ごとのレビューのデータを収集したりする必要があるサポートリーダーをイライラさせます。良いニュースは？回避策があります。このガイドでは、Zendeskで満足度調査を大規模にリクエストするための3つの実績のある方法について説明します。今後のチケットに対するトリガーの自動化、既存のバックログに対するAPIアプローチ、および面倒な作業を処理するサードパーティツールです。
詳しく見ていきましょう。
方法1：自動化された満足度トリガーを設定する
最も一般的なアプローチは、Zendeskのデフォルトの24時間遅延を即時トリガーに置き換えることです。これは既存の解決済みチケットには役立ちませんが、今後調査を見逃すことはありません。
ステップ1：デフォルトの自動化を無効にする
まず、調査を送信する前に24時間待機するシステム自動化をオフにします。このステップをスキップすると、顧客は重複したリクエストを受け取る可能性があります（新しいトリガーからのリクエストがすぐに1つ、自動化からのリクエストが1日後に1つ）。
**管理センター（Admin Center）> オブジェクトとルール（Objects and rules）> ビジネスルール（Business rules）> 自動化（Automations）**に移動します。「顧客満足度評価のリクエスト（システム自動化）（Request customer satisfaction rating (system automation)）」というタイトルの自動化を見つけ、3つのドットメニューをクリックして、**非アクティブ化（Deactivate）**を選択します。
ステップ2：新しいトリガーを作成する
次に、チケットが解決されたときにすぐに調査を送信するトリガーを作成しましょう。
**管理センター（Admin Center）> オブジェクトとルール（Objects and rules）> ビジネスルール（Business rules）> トリガー（Triggers）**に移動し、**トリガーを追加（Add trigger）**をクリックします。他の管理者がその機能を理解できるように、「解決時に満足度をリクエスト（Request satisfaction on solve）」のような明確な名前を付けます。
ステップ3：トリガー条件を構成する
「次のすべての条件を満たす（Meet ALL of the following conditions）」で、次の2つの条件を追加します。
条件1：
- オブジェクト（Object）：チケット（Ticket）
- フィールド（Field）：ステータスカテゴリ（Status category）（またはカスタムステータスが無効になっている場合はステータス（Status））
- 演算子（Operator）：変更された（Changed to）
- 値（Value）：解決済み（Solved）
条件2：
- オブジェクト（Object）：チケット（Ticket）
- フィールド（Field）：満足度（Satisfaction）
- 演算子（Operator）：である（Is）
- 値（Value）：未提供（Unoffered）
「未提供（Unoffered）」条件は非常に重要です。チケットが再度オープンされて解決された場合に、重複した調査を防ぎます。
ステップ4：トリガーアクションを設定する
アクション（Actions）で、次を追加します。
アクション1：
- オブジェクト（Object）：チケット（Ticket）
- フィールド（Field）：満足度（Satisfaction）
- 値（Value）：リクエスタに提供（Offered to requester）
アクション2：
- 通知方法（Notify by）：ユーザーメール（User email）
- チケット（Ticket）：（リクエスタ）（requester）
メールのコンテンツについては、本文にこのプレースホルダーを含めます：{{satisfaction.rating_section}}。これがないと、顧客は評価ボタンが表示されません。件名とメッセージテキストをカスタマイズして、ブランドの声に合わせることができます。
ステップ5：トリガーをテストする
個人のメールをリクエスタとして使用してテストチケットを作成し、それを解決します。1〜2分以内に満足度調査を受け取るはずです。チケットのイベントログをチェックして、トリガーが正しく起動したことを確認します。
動作しない場合は、「ステータスカテゴリ（Status category）」と「ステータス（Status）」のどちらを使用しているかを再確認してください（これは、アカウントでカスタムチケットステータスが有効になっているかどうかによって異なります）。
方法2：APIを使用して一括操作を実行する
トリガーは今後のチケットを処理しますが、先月の500件の解決済みチケットのバックログはどうでしょうか？APIアプローチは、過去の満足度リクエストに最適です。
APIアプローチを使用する場合
この方法は、次の場合に意味があります。
- 調査のない解決済みチケットの大きなバックログがある
- 特定のセグメント（特定の日付範囲、タグ、または組織）をターゲットにする必要がある
- プロセスを実装および監視するための技術リソースが利用可能である
APIワークフローの概要
この戦略では、ZendeskのTickets APIを使用して、複数のチケットの満足度ステータスを一度に更新します。一括更新エンドポイントは/api/v2/tickets/update_many.jsonで、呼び出しごとに最大100件のチケットIDを受け入れます。
一般的なアプローチは次のとおりです。
status=solvedおよびsatisfaction=unofferedでチケットをクエリする- 条件（日付範囲、タグ、組織）でフィルタリングする
- チケットを100件のグループでバッチ更新する
- APIレート制限を尊重する（デフォルトプランでは100リクエスト/分、High Volume APIアドオンでは最大300リクエスト/分）
実装例
一般的なワークフローは次のようになります。
GET /api/v2/search.json?query=status:solved satisfaction:unoffered solved>2025-01-01
これにより、2026年1月以降の解決済みチケットが返され、まだ満足度が提供されていません。次に、チケットIDを抽出し、一括更新を送信します。
PUT /api/v2/tickets/update_many.json?ids=1,2,3,4,5...
{
"ticket": {
"satisfaction_score": "offered"
}
}
難しい点は、Zendeskには直接的な「満足度調査の送信」APIエンドポイントがないことです。API経由で満足度を「提供済み」に設定しても、メールは自動的にトリガーされません。これを、満足度が「提供済み」に変更されたときに起動するトリガーと組み合わせるか、アクセスできる場合はZendesk Sellの一括メール機能を使用する必要があります。
知っておくべき制限事項
- 技術的な専門知識または開発者の時間が必要
- ネイティブな「満足度の一括リクエスト」エンドポイントが存在しない
- APIレート制限に達するリスク（プランに応じて100〜300リクエスト/分）
- エラー処理と再試行ロジックを構築する必要がある
方法3：サードパーティのツールとアプリ
APIアプローチが大げさに聞こえる場合は、サードパーティのツールが中間的な選択肢を提供します。これらのソリューションはZendeskと統合されており、カスタム開発なしで一括操作機能を提供します。
Proactive Bulk Ticketsアプリ
Zendesk Marketplaceで入手できる、Sparklyのこのアプリを使用すると、アウトバウンドキャンペーン用のチケットを一括で作成できます。遡及的な調査ではなく、プロアクティブなメッセージング用に設計されていますが、これを使用して満足度リクエストをトリガーするフォローアップチケットを作成できます。
価格：
| プラン（Plan） | 月額料金（Monthly Price） | 主な機能（Key Features） |
|---|---|---|
| チーム（Team） | $99 | キャンペーンごとに最大1,000件のチケット、マクロ統合（Up to 1k tickets per campaign, macro integration） |
| プロフェッショナル（Professional） | $199 | 最大5,000件のチケット、CSVインポート、チケットフォーム（Up to 5k tickets, CSV import, ticket forms） |
| エンタープライズ（Enterprise） | $349 | 最大15,000件のチケット、多言語、テンプレート（Up to 15k tickets, multi-language, templates） |
このアプリには7日間の無料トライアルが含まれています。過去のチケットを調査するのではなく、プロアクティブなアウトリーチキャンペーンに最適です。
満足度自動化のためのeesel AI
eesel AIは、異なるアプローチを提供します。既存のチケットを一括更新するのではなく、データから学習するインテリジェントな満足度自動化を設定するのに役立ちます。
仕組みは次のとおりです。eesel AIをZendeskアカウントに接続すると、過去のチケット、マクロ、およびヘルプセンターの記事を分析して、サポートパターンを理解します。そこから、次のことができます。
- チケットのコンテンツとコンテキストに基づいて、満足度調査のトリガーを自動化する
- CSATコメントを大規模に分析して、繰り返しのテーマを特定する
- ヘルプセンターに記事がない知識のギャップを見つける
- 応答を修正したり、ポリシーを更新したりすると、継続的に改善する
利点は？複雑なトリガーロジックを手動で構成する代わりに、本質的に、過去のパターンに基づいてフィードバックをリクエストするタイミングを学習するAIチームメイトをトレーニングしています。サポートデータに溺れているが、分析する時間がないチームにとって、これは大幅な時間の節約になります。
eesel AIの価格：
| プラン（Plan） | 月額料金（Monthly Price） | 年間料金（Annual Price） | インタラクション（Interactions） |
|---|---|---|---|
| チーム（Team） | $299 | $239/月（$239/mo） | 1,000/月（1,000/mo） |
| ビジネス（Business） | $799 | $639/月（$639/mo） | 3,000/月（3,000/mo） |
| カスタム（Custom） | 営業にお問い合わせください（Contact sales） | カスタム（Custom） | 無制限（Unlimited） |
満足度トリガーの設定の詳細については、チケット解決時にZendesk満足度調査をトリガーする方法に関するガイドをご覧ください。
適切なツールを選択する
サードパーティのオプションを評価する際には、次の要素を考慮してください。
- **ボリューム（Volume）：**毎月送信する必要がある調査の数は？
- **機能（Features）：**単純な自動化または高度な分析が必要ですか？
- **統合（Integration）：**既存の技術スタックと連携しますか？
- **予算（Budget）：**初期費用と継続的なサブスクリプション料金の両方を考慮してください
Zendeskの満足度の一括リクエストのベストプラクティス
メカニズムを機能させることは、戦いの半分にすぎません。回答率とデータ品質を最大化するための実績のある戦術を次に示します。
タイミングが重要
調査を送信するタイミングは、回答率に大きく影響します。データが示す内容は次のとおりです。
| タイミング（Timing） | 回答率（Response Rate） | 最適（Best For） |
|---|---|---|
| 即時（Immediate） | より高い（Higher） | 明確に解決された単純な問題（Simple issues clearly resolved） |
| 2〜4時間（2-4 hours） | バランスが取れている（Balanced） | 複雑な技術的な問題（Complex technical problems） |
| 10時間（10 hours） | より高い（Higher） | 翌朝の受信トレイの一番上に表示される（Landing at top of inbox next morning） |
| 24時間（デフォルト）（24 hours (default)） | より低い（Lower） | 顧客が修正を確認する時間を与える（Giving customers time to verify fixes） |
一部のサポートチームは、勤務時間中に送信された調査はメールの量に紛れてしまう可能性があり、勤務時間外に送信された調査は顧客がメールをチェックするときに受信トレイの一番上に表示される可能性があると考えています。解決時間から10時間のオフセットは、翌朝の可視性に適していることがよくあります。
調査疲れを避ける
調査のしすぎほど回答率を下げるものはありません。次のガードレールを検討してください。
- パスワードのリセットや一般的な質問などの些細な問題については、調査をスキップする
- 短期間に複数のチケットを送信した顧客には調査を行わない
- タグを使用して、チケットを「調査対象」として適切にマークする
- 最大で1週間あたり1人あたり1つの調査に制限することを検討する
メッセージをパーソナライズする
一般的な調査メールは自動化されているように感じます（実際そうです）。小さなパーソナライズにより、回答率が向上します。
- 顧客のファーストネームを使用する：
こんにちは{{ticket.requester.first_name}} - 特定の問題を参照する：
{{ticket.title}}に関する最近の質問について - フィードバックが重要な理由を説明する：「お客様の意見は、サポートエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます」
監視と反復
Zendesk Exploreでレポートを設定して、次を追跡します。
- エージェント、チャネル、およびチケットの種類別の回答率
- 経時的な満足度スコア
- 否定的なフィードバックの一般的なテーマ
さまざまなタイミングとメールのコピーをA/Bテストして、オーディエンスに最適なものを確認します。
一般的な問題のトラブルシューティング
明確な指示があっても、期待どおりに動作しない場合があります。最も一般的な問題を修正する方法を次に示します。
トリガーが起動しない
トリガーが調査を送信しない場合：
- トリガーがアクティブであることを確認する（ドラフトモードではない）
- 「ステータスカテゴリ（Status category）」または「ステータス（Status）」を使用しているかどうかを確認する（カスタムステータス設定によって異なります）
- チケットのイベントログを確認して、トリガーが起動を試みたかどうかを確認する
- すべての条件が満たされていることを確認する（トリガーはANDロジックを使用します）
重複した調査が送信される
顧客が複数の調査リクエストを受け取る場合：
- トリガーに「満足度は未提供（Satisfaction is Unoffered）」条件が存在することを確認する
- デフォルトの自動化が無効になっていることを再確認する
- 調査を送信している可能性のある他のカスタムトリガーを探す
回答率が低い
回答率が期待外れの場合：
- さまざまな送信時間（即時対遅延）を試す
- さまざまなメールの件名をテストする
- エージェントが肯定的なやり取りの最後に調査について言及するようにトレーニングする
- 適切なチケットを調査しているかどうかを確認する（些細な問題をスキップする）
満足度データの分析
フィードバックを収集しても、それを使用しない場合は意味がありません。CSATデータを実用的な洞察に変える方法を次に示します。
追跡する主要なメトリック
Zendesk Exploreでは、以下に焦点を当てます。
- **％満足度評価（% Satisfaction rated）：**回答率（15〜20％以上を目指す）
- **％満足度スコア（% Satisfaction score）：**肯定的な評価の割合
- **経時的な傾向（Trends over time）：**スコアは改善していますか、それとも低下していますか？
セグメンテーション戦略
データを分解してパターンを見つけます。
- エージェント別：誰が常に高いスコアを獲得していますか？
- チャネル別：チャットのやり取りはメールよりも高いスコアになりますか？
- 問題の種類別：特定のトピックはより多くの否定的なフィードバックを生成していますか？
- 時間別：スコアは曜日または時間帯によってどのように異なりますか？
測定戦略の詳細については、Zendesk顧客満足度メトリックに関するガイドをご覧ください。
ループを閉じる
否定的なフィードバックを受け取った場合は、速やかにフォローアップしてください。問題を認識し、どのように対処しているかを説明する簡単なメールは、批判者をプロモーターに変えることができます。さらに、顧客にフィードバックが実際に重要であることを示し、将来の参加を促します。
Zendesk満足度調査の自動化を開始する
Zendeskで満足度調査を大規模にリクエストするための3つの実行可能なアプローチができました。
- 今後のチケットに対するトリガー自動化（解決時の即時満足度）
- 既存のバックログに対するAPI一括更新（技術的なアプローチ）
- 強化された自動化と分析のためのサードパーティツール
適切な選択は、特定の状況によって異なります。今後調査を見逃さないようにしたい場合は、方法1（トリガー）が答えです。遡及的に調査する大規模なバックログがある場合は、方法2（API）が技術的な投資に値する可能性があります。また、データから学習するインテリジェントな自動化が必要な場合は、eesel AIのようなサードパーティツールが魅力的な代替手段を提供します。
重要なのは？Zendeskにネイティブの一括リクエスト機能がないために、チームが改善するために必要な顧客からのフィードバックを収集できないようにしないでください。方法を選択し、実装し、サポートのやり取りを実用的な洞察に変え始めましょう。
よくある質問
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
