商品を発送するすべての企業にとって、破損した商品のクレーム処理は現実です。顧客が破損した商品を報告するチケットを開いた場合、サポートチームは顧客を満足させながら問題を迅速に解決するための明確なプロセスを必要とします。
Zendeskをヘルプデスクとして使用している場合、強力なツールを利用できます。ただし、効果的な損害賠償請求ワークフローをセットアップするには、チケットフィールドを作成するだけでは不十分です。構造化されたデータ用のカスタムフィールド、クレームを効率的にルーティングするための自動化、および規模に応じてボリュームを処理するためのAIが必要になる可能性があります。

基本的なセットアップから高度な自動化まで、Zendeskで完全な破損した商品のワークフローを構築する方法を見ていきましょう。
必要なもの
始める前に、以下を確認してください。
- Zendeskアカウント(カスタムフィールドの場合はTeamプラン以上)
- チケットフィールド、トリガー、および自動化を構成するための管理者アクセス
- 返品/損害ポリシーの明確な理解
- オプション:注文確認のためのeコマースプラットフォームの統合(Shopify、WooCommerce)
Teamプラン(年間$19/エージェント/月)では、カスタムフィールド、トリガー、およびマクロが提供されます。AIエージェント機能を使用するには、Suite Team($55/エージェント/月)以上が必要です。
ステップ1:損害賠償請求のカスタムフィールドを設定する
標準のチケットフィールドは、損害賠償請求には十分ではありません。ワークフローを通じてクレームを追跡し、後で傾向を報告するために、構造化されたデータが必要です。
管理センター > オブジェクトとルール > チケットフィールドに移動し、次のカスタムフィールドを作成します。
返品理由(ドロップダウン)
- 輸送中の破損
- 不良品
- 間違った商品が送られた
- 気変わり
- その他
破損状況(ドロップダウン)
- 報告済み
- 写真リクエスト済み
- 審査中
- 承認済み
- 解決済み
破損の程度(ドロップダウン)
- 軽微(外観のみ)
- 中程度(機能に影響)
- 重度(完全に使用不能)
写真証拠添付(チェックボックス)
- ドキュメントを確認するための簡単なはい/いいえ
返品許可番号(テキスト)
- 自動生成または手動で割り当てられた追跡番号
解決タイプ(ドロップダウン)
- 全額払い戻し
- 一部払い戻し
- 交換品発送済み
- ストアクレジット
- 修理提供
プロセスを制御するために、これらのフィールドをエージェントのみに表示されるように設定します(顧客には表示されません)。チームが分類手順をスキップできないように、破損状況と返品理由を必須フィールドにします。
プロのヒント:可能な限り、テキストフィールドの代わりにドロップダウンフィールドを使用してください。これにより、レポートの一貫したデータが保証され、エージェントが「破損」対「損傷」対「破壊」のようなバリエーションを入力するのを防ぎます。
ステップ2:損害賠償請求チケットフォームを作成する
フィールドができたので、損害賠償請求専用のチケットフォームに整理します。これにより、エージェントはこれらの特定の問題を処理するときに、クリーンで集中的なビューを得ることができます。
管理センター > オブジェクトとルール > チケットフォームに移動し、新しいフォームを作成します。
- 「損害賠償請求/返品リクエスト」という名前を付けます
- カスタムフィールドを論理的な順序で追加します。
- 返品理由(ワークフローを駆動するため、最初)
- 破損の程度
- 破損状況
- 写真証拠添付
- 返品許可番号
- 解決タイプ
- 標準フィールドを追加します:件名、説明、優先度
- 条件付きフィールドを設定します:「返品理由」が「輸送中の破損」または「不良品」の場合のみ、破損の程度を表示します
このフォームを適切なグループ(サポートチーム、返品チームなど)で利用できるようにします。異なるブランドまたは製品ラインで異なるワークフローが必要な場合は、複数のフォームを作成することもできます。
ステップ3:自動化トリガーを構成する
手動のチケットルーティングは、損害賠償請求を遅らせます。トリガーを設定して、損害賠償請求を自動的に分類、割り当て、および応答します。
トリガー1:損害賠償請求を自動タグ付けする
- **条件:**チケットが作成されたAND(件名に「破損」が含まれているOR説明に「破損」が含まれているOR説明に「壊れている」が含まれている)
- アクション:
- タグを追加:「damage_claim(損害賠償請求)」
- 返品理由を設定:「輸送中の破損」(エージェントは後で調整できます)
- 優先度を設定:通常
トリガー2:返品チームにルーティングする
- **条件:**チケットが作成されたANDタグが「damage_claim(損害賠償請求)」
- アクション:
- グループに割り当てる:「返品チーム」
- 破損状況を設定:「報告済み」
トリガー3:高額損害賠償請求のエスカレーション
- **条件:**チケットが作成されたANDタグが「damage_claim(損害賠償請求)」AND(説明に「$500」が含まれているOR説明に「$1000」が含まれているORカスタム注文額フィールド > $500)
- アクション:
- 優先度を設定:高
- タグを追加:「high_value_claim(高額請求)」
- 通知:返品マネージャーにメールで通知
トリガー4:写真リクエストの自動化
- **条件:**チケットが更新されたANDタグが「damage_claim(損害賠償請求)」AND破損状況が「写真リクエスト済み」に変更された
- アクション:
- コメントを追加(公開):「損害賠償請求を処理するには、破損した商品と梱包を示す写真を添付して返信してください。これは、運送業者の請求を提出し、交換または払い戻しをより迅速に処理するのに役立ちます。」
ステップ4:一貫した応答のためのマクロを設定する
マクロはエージェントの時間を節約し、一貫したメッセージングを保証します。一般的な損害賠償請求シナリオのために、これらの標準応答を作成します。
マクロ:最初の損害賠償承認
こんにちは、{{ticket.requester.name}}様
破損したご注文についてお問い合わせいただきありがとうございます。商品が完璧な状態で到着しなかったことをお詫び申し上げます。
これを迅速に解決するために、次のことをお願いできますでしょうか。
1. 商品の損傷を示す写真を添付してください
2. 損傷を示す場合は、梱包の写真を含めてください
3. 調査が完了するまですべての梱包材を保管してください
これらの写真を受け取り次第、24時間以内に{{ticket.ticket_field_xxxx}}(交換/払い戻し)を処理できます。
よろしくお願いします。
{{current_user.name}}
マクロ:損害賠償承認済み - 交換
こんにちは、{{ticket.requester.name}}様
損害賠償請求を確認し、交換を承認しました。新しいご注文(#{{ticket.ticket_field_xxxx}})は1営業日以内に発送されます。
追跡情報はすぐに届くはずです。破損した商品を返品する必要はありません。
ご理解いただきありがとうございます。
マクロ:損害賠償承認済み - 払い戻し
こんにちは、{{ticket.requester.name}}様
損害賠償請求が承認されました。${{ticket.ticket_field_xxxx}}の全額払い戻しが元の支払い方法で処理され、3〜5営業日以内に表示されるはずです。
破損した商品の返品は不要です。
これらのマクロを共有マクログループに配置して、すべてのエージェントがアクセスできるようにします。プレースホルダー参照(ticket_field_xxxx)を実際のカスタムフィールドIDで更新します。
ステップ5:損害賠償請求のためにAIエージェントを有効にする(オプション)
Zendesk Suite Team以上を使用している場合は、AIエージェントを使用して損害賠償請求を自動的に処理できます。これは、ワークフローが手動から自律に移行する場所です。
ZendeskのAIエージェントは次のことができます。
- 顧客メッセージから損害関連の意図を認識する
- 注文番号と損害の説明を自動的に収集する
- 必要に応じて写真をリクエストする
- 規則に基づいて払い戻しを処理するか、交換をトリガーする
- 複雑または高額な請求を人間のエージェントにエスカレートする
これを設定するには:
- 管理センター > チャネル > ボットと自動化 > AIエージェントに移動します
- 「損害賠償請求」の新しい会話フローを作成します
- トリガーフレーズを設定します:「破損した商品」、「不良品」、「荷物が破損して到着した」
- フローを次のように構成します。
- 損害賠償報告を承認する
- 注文番号と写真をリクエストする
- 統合を介して注文の詳細を確認する
- ポリシーに基づいて解決オプション(払い戻し/交換)を提供する
- 収集されたすべての情報を含むチケットを作成する
AIエージェントは基本的に最初の防衛線となり、ルーチンの損害賠償請求を処理しながら、例外をチームにエスカレートします。
AIエージェントに関する重要なことは、手動プロセスをすでに改善している場合に最適に機能することです。破損したワークフローを自動化しないでください。トリガー、マクロ、およびカスタムフィールドをスムーズに動作させてから、AIを重ねてボリュームを処理します。
eesel AIでは、損害賠償請求に対するAIに対して異なるアプローチを取ります。会話フローを構築する代わりに、eeselをAIチームメイトとして採用します。eeselをZendeskアカウントに接続すると、過去の損害賠償チケット、ヘルプセンターの記事、および解決パターンから学習します。数分以内に、ポリシーを理解し、請求の処理を開始できます。

まず、eeselがチームがレビューするための応答を下書きすることから始めます。正確であることが証明されたら、範囲を拡大して直接返信を送信し、払い戻しを処理し、完全な損害賠償請求ワークフローを処理します。重要な違いは、eeselがすべてのインタラクションから継続的に学習するため、手動で再トレーニングしなくても時間の経過とともに改善されることです。
避けるべき一般的な間違い
適切な設定でも、チームはこれらの問題につまずくことがよくあります。
-
ドロップダウンの代わりにテキストフィールドを使用する これはレポートを台無しにします。エージェントが同じ問題タイプに対して「破損」、「損傷」、「破壊」、および「ひび割れ」を入力した場合、傾向を分析できません。
-
写真の証拠を要求しない 特定のしきい値を超える請求の場合、写真は必須にする必要があります。高額請求を承認する前に、写真証拠添付フィールドを確認するようにトリガーを設定します。
-
SLAターゲットの欠落 損害賠償請求は時間の影響を受けやすいです。「damage_claim(損害賠償請求)」タグが付いたチケットにSLAポリシーを特別に設定し、一般的な問い合わせよりも短い応答時間を設定します。
-
在庫との統合がない 交換を承認した場合、倉庫は知っていますか?Zendeskを在庫システムまたはeコマースプラットフォームに接続して、交換品が自動的に発送されるようにします。
-
エージェントトレーニングのスキップ ワークフローは、それを使用する人と同じくらい優れています。各マクロをいつ使用するか、重大度を分類する方法、およびエスカレーションのしきい値が何であるかについて、チームをトレーニングします。
損害賠償請求の成功を測定する
ワークフローが実行されたら、これらのメトリックを追跡して、改善の機会を特定します。
| メトリック | 追跡方法 | ターゲット |
|---|---|---|
| 平均解決時間 | Zendeskインサイト:タグごとの解決までの時間 | 標準請求の場合は24時間以内 |
| 重大度別の請求 | カスタムレポート:破損の程度の分布 | 傾向を監視する |
| 解決タイプの分布 | カスタムレポート:解決タイプの内訳 | 払い戻しと交換のバランス |
| 写真提出率 | 写真証拠添付のある請求の割合 | 80%以上 |
| 損害賠償チケットのCSAT | タグごとのZendesk CSAT調査 | 全体的なCSATに一致または上回る |
これらのレポートを使用して、ワークフローを改善します。写真の提出率が低い場合は、自動応答トリガーを調整します。特定の製品カテゴリの解決時間が急増する場合は、これらのアイテムに異なる処理手順が必要かどうかを調査します。
AI自動化で損害賠償請求を合理化する
Zendeskで損害賠償請求ワークフローを構築するには作業が必要ですが、その見返りは大きいです。顧客はより迅速な解決策を得られます。チームは反復的なタスクに費やす時間を減らします。そして、最初に損害を防ぐのに役立つパターンを可視化できます。
進捗は明確です:カスタムフィールドとチケットフォームから始め、トリガーとマクロで自動化を追加し、ボリュームが増加するにつれてAIエージェントを重ねます。各ステップは前のステップに基づいて構築されます。
このプロセスを加速したい場合は、eesel AIが異なるパスを提供します。複雑なフロービルダーを介してAIエージェントを構成するのではなく、eeselを既存のZendeskセットアップを学習するチームメイトとして採用します。過去の損害賠償請求を調査し、ヘルプセンターの記事からポリシーを理解し、数分以内にチームの支援を開始します。

ペースを制御します:AIが作成した応答から始め、ルーチンの請求の自律的な処理に拡大し、複雑なシナリオではeeselをサポート役として維持します。eeselのインタラクションごとの支払いモデルでは、使用していないシートの料金は支払いません。eeselが実際に処理する請求に対して支払います。
AIチームメイトが損害賠償請求ワークフローをどのように変革できるか見てみませんか?eesel AIを無料で試して、数分でZendeskアカウントに接続してください。
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.



