Zendeskの自己解決とセルフサービス：2026年完全ガイド

すべてのサポートチームは同じ課題に直面しています。チケットの量は増え続けていますが、人員は増えていません。そこで、チケット削減が登場します。すべての問題をチケットとして処理する代わりに、顧客が自分で問題を解決するためのツールを提供します。

このガイドでは、Zendesk（ゼンデスク）の自己解決とセルフサービスについて知っておくべきことをすべて説明します。プラットフォームに組み込まれているツール、成功を測定する方法、実際に機能する戦略について説明します。また、AI（人工知能）チームメイトがZendesk（ゼンデスク）のネイティブ機能をどのように拡張できるかについても見ていきます。

チケット削減とは何か、なぜ重要なのか？

チケット削減とは、顧客の問題が正式なサポートチケットになる前に解決することを意味します。ヘルプセンターで回答を見つける顧客と、チケットを送信して回答を待つ顧客の違いです。

削減と解決の違いが重要です。削減は、エージェントが関与せずに顧客が必要なものを得るときに発生します。解決は、チケットが作成された後に発生します。どちらも顧客の問題を解決しますが、削減の方が大幅に安価です。

こちらが計算です。Gartner（ガートナー）によると、ライブ電話サポートのやり取りには平均で約8.01ドルの費用がかかります。セルフサービスのやり取りには約0.10ドルの費用がかかります。これは80倍の差です。1か月に数千件のチケットを処理するチームの場合、節約額はすぐに積み上がります。

顧客は実際には多くの問題に対してセルフサービスを好みます。調査によると、顧客の50％は、サポートに連絡するのではなく、問題を自分で解決したいと考えています。彼らはあなたの営業時間内ではなく、すぐに答えを求めています。

eesel AI（イーセルAI）では、これを日々目の当たりにしています。Zendesk（ゼンデスク）と並行して当社のAIチームメイトを使用しているチームは、多くの場合、レビューのために回答の草案を作成することから始めます。品質を確認したら、一般的な問題に対する自律的な回答に拡大します。重要なのは、ガイダンスから始めて、パフォーマンスに基づいてレベルアップすることです。

Zendesk（ゼンデスク）のセルフサービスエコシステム

Zendesk（ゼンデスク）は、包括的なセルフサービスエクスペリエンスを作成するために連携するいくつかのツールを提供しています。各コンポーネントがどのように適合するかを理解することで、実際にチケット量を削減するシステムを構築できます。

Zendesk Guide（ゼンデスクガイド）

Zendesk Guide（ゼンデスクガイド）は、ナレッジベースプラットフォームです。ヘルプ記事を作成、整理、公開する場所です。AI（人工知能）搭載の機能には、生成コンテンツの作成（箇条書きを完全な記事に変換）や、キーワードを照合するだけでなく、顧客の意図を理解するセマンティック検索が含まれます。

Guide（ガイド）は、Zendesk（ゼンデスク）の他の設定と直接統合されます。顧客がチケットの入力を開始すると記事が自動的に提案され、エージェントは会話中に適切な記事をすばやく共有できます。

Answer Bot（アンサーボット）

Answer Bot（アンサーボット）は、チケットを自動的に解決するために記事を提案するZendesk（ゼンデスク）のAIエージェントです。メール、Webフォーム、メッセージングなどのチャネルで機能します。顧客が質問を送信すると、Answer Bot（アンサーボット）はコンテンツを分析し、チケットがエージェントに届く前に、関連するヘルプセンターの記事を提案します。

システムはフィードバックから学習します。顧客が提案を有益（またはそうでない）とマークすると、Answer Bot（アンサーボット）は時間の経過とともに推奨事項を改善します。

Zendesk Explore（ゼンデスクエクスプローラー）

Zendesk Explore（ゼンデスクエクスプローラー）は、レポートおよび分析プラットフォームです。記事の閲覧数、検索クエリ、削減率などのセルフサービスメトリックを追跡します。事前構築済みのダッシュボードと、カスタムレポートを作成する機能があります。

主要なセルフサービスメトリックは、セルフサービススコアです。これは、ヘルプセンターのユーザー数をチケット送信者数で割ったものです。これにより、チケットを開かずに回答を見つけている顧客の割合がわかります。

コミュニティフォーラム

ピアツーピアサポートのために、Zendesk（ゼンデスク）には、顧客が質問をしたり、解決策を共有したりできるコミュニティフォーラムが含まれています。これにより、チームの負荷が軽減され、実際の解決策のナレッジベースが構築されます。

Web Widget（ウェブウィジェット）

Web Widget（ウェブウィジェット）は、ヘルプセンターの検索とライブチャットをWebサイトまたはアプリに直接埋め込みます。顧客は、記事を検索したり、会話を開始したり、ページを離れることなくチケットを送信したりできます。

削減のためにZendesk（ゼンデスク）ナレッジベースを設定する

適切に整理されたナレッジベースは、効果的な削減の基礎です。成功のために設定する方法を次に示します。

ヘルプセンターを論理的に構造化する

明確な階層から始めます。関連する記事をカテゴリとセクションにグループ化します。たとえば、ソフトウェア会社には、「はじめに」、「アカウント管理」、「トラブルシューティング」のカテゴリがある場合があります。各カテゴリ内で、セクションを使用してトピックまたは機能で整理します。

Zendesk Guide（ゼンデスクガイド）は、ほとんどのプランで最大2レベルの階層をサポートし、Enterprise（エンタープライズ）では最大6レベルをサポートします。必要以上に深く掘り下げないでください。顧客は2〜3回のクリックで必要なものを見つける必要があります。

実際に問題を解決する記事を書く

最高のヘルプコンテンツは、特定の手順で特定の質問に答えます。「ダッシュボードの使用方法」の代わりに、「ダッシュボードからデータをエクスポートする方法」と記述します。各記事は、1つのタスクまたは問題に焦点を当てる必要があります。

逆ピラミッド構造を使用します。最初に回答を上部に配置し、次に詳細を説明します。多くの顧客は簡単な確認を必要とするだけで、他の顧客は完全なチュートリアルを求めています。

Zendesk（ゼンデスク）の生成AI（人工知能）がここで役立ちます。箇条書きを提供し、それを完全な記事に展開させることができます。また、それを使用してトーン（よりフォーマルまたはフレンドリー）を調整し、複雑な説明を簡素化することもできます。

データを使用してコンテンツのギャップを特定する

既存のチケットは、コンテンツのアイデアの宝庫です。上位のチケットカテゴリを見てください。パスワードのリセットに関するチケットが数百件ある場合は、そのトピックに関する詳細な記事が必要であることを明確に示しています。

Zendesk（ゼンデスク）のContent Cues（コンテンツキュー）機能は、AI（人工知能）を使用してチケットのトレンドトピックを特定し、新しい記事を推奨します。これにより、後手に回るのではなく、新たな問題に先んじることができます。

検索可能性を最適化する

ヘルプセンターの検索は、Google検索とは異なります。顧客は、「サブスクリプションのキャンセル」や「メールの変更」などの特定のフレーズを使用します。記事のタイトルが、顧客が実際に使用する言語と一致していることを確認してください。

記事に同義語を含めます。顧客が「払い戻し」、「返品」、または「返金」を検索する可能性がある場合は、関連する記事でこれら3つの用語すべてに言及してください。

Answer Bot（アンサーボット）を戦略的に構成する

Answer Bot（アンサーボット）は、適切なタイミングでトリガーするように設定すると最適に機能します。記事を提案するように構成できます。

• 顧客がチケットの入力を開始したとき（送信する前）
• メール自動返信で
• チャットでの会話中にWeb Widget（ウェブウィジェット）を介して
• 送信後のチケットフォームで

最初に信頼度の高い提案のみから始めます。フィードバックを収集してコンテンツを改善するにつれて、より広範なトリガーに拡張できます。

Zendesk（ゼンデスク）でのセルフサービスの成功の測定

測定しないものは改善できません。削減の取り組みを効果的に追跡する方法を次に示します。

セルフサービススコアを計算する

基本的な計算式は簡単です。ヘルプセンターのユーザー数をチケット送信者数で割ります。1,000人がヘルプセンターにアクセスし、400人がチケットを送信した場合、セルフサービススコアは60％になります（つまり、60％がチケットなしで回答を見つけました）。

業界のベンチマークは異なりますが、通常見られるものを次に示します。

Explore（エクスプローラー）で適切なメトリックを追跡する

全体的なスコアを超えて、これらの特定のメトリックを監視します。

• **カテゴリ別の記事の閲覧数：**どのトピックが最も人気がありますか？
• **検索クエリ：**顧客は何を探していますか？（結果がない検索を探してください）
• **記事の有用性評価：**コンテンツの品質に関する直接的なフィードバック
• **Answer Bot（アンサーボット）の解決率：**AI（人工知能）の提案によって解決されたチケットの割合
• **解決までの時間：**セルフサービスユーザーは、チケット送信者よりも早く解決していますか？

ドルで削減を定量化する

セルフサービスの取り組みのROI（投資収益率）を計算するには、次の計算式を使用します。

（削減されたチケット数×チケットあたりの平均コスト）-セルフサービスの運用コスト=純利益

1か月あたり500件のチケットを削減し、チケットの処理にかかる平均コストが8ドルの場合、4,000ドルの節約になります。Zendesk（ゼンデスク）のサブスクリプションとコンテンツのメンテナンスコストを差し引いて、真のROI（投資収益率）を取得します。

削減の測定の詳細については、削減率とその改善方法に関するガイドをご覧ください。

Zendesk（ゼンデスク）と並行してGoogle Analytics（グーグルアナリティクス）を使用する

Zendesk Explore（ゼンデスクエクスプローラー）は内部メトリックを提供しますが、Google Analytics（グーグルアナリティクス）はより広範なコンテキストを追加します。次のことがわかります。

• ヘルプセンターのトラフィックの発生元（オーガニック検索、ダイレクト、リファラー）
• 訪問者が記事に費やす時間
• 直帰率（必要なものを見つけているか、不満を感じて離れているか）
• モバイル対デスクトップの使用状況

Google Analytics（グーグルアナリティクス）をヘルプセンターに接続して、ユーザーの行動を完全に把握します。

Zendesk（ゼンデスク）の削減率を向上させるための実績のある戦略

基本が整ったら、これらの戦略で削減率をさらに高めることができます。

プロアクティブなサポート：顧客が質問する前にヘルプを表示する

顧客が検索するのを待たないでください。トリガーを使用して、行っていることに基づいて関連する記事を表示します。 例：

• 新しいユーザーがログインしたときに「はじめに」ガイドを表示する
• 誰かがサブスクリプションページを表示したときに請求記事を表示する
• エラーメッセージが表示されたときにトラブルシューティングコンテンツを提供する

Web Widget（ウェブウィジェット）を使用すると、これが簡単になります。ページURLまたはユーザーアクションに基づいて、特定の記事を提案するように構成できます。

チケットフォームを最適化する

チケットフォームは、重要な削減ポイントです。顧客が「送信」を押す前に、入力した内容に基づいて提案された記事を表示します。Zendesk（ゼンデスク）のAnswer Bot（アンサーボット）は、顧客がフォームに入力すると、記事を自動的に提案できます。

また、「ヘルプセンターを確認しましたか？」という必須フィールドを追加することもできます。この簡単なプロンプトは、セルフサービスオプションが存在することを顧客に思い出させます。

一般的なワークフローのガイド付きパスを構築する

一部のプロセスは、1つの記事では複雑すぎます。顧客が複数ステップのワークフローを順を追って説明するガイド付きパスを作成します。たとえば、「アイテムを返品する」パスには、次のものが含まれる場合があります。

1. 返品資格を確認する
2. 注文番号を見つける
3. 返品ラベルを印刷する
4. 返品状況を追跡する

各ステップは、関連する記事またはツールにリンクし、顧客をセルフサービスモードに保ちます。

AI（人工知能）を使用して削減を強化する

AI（人工知能）は、従来のナレッジベースが提供するもの以上の削減を実現できます。最新のAI（人工知能）は、キーワードを照合するだけでなく、コンテキストと意図を理解します。フォローアップの質問を処理したり、あいまいなリクエストを明確にしたり、顧客の履歴に基づいて応答をパーソナライズしたりできます。

eesel AI（イーセルAI）では、これらの機能を拡張するためにZendesk（ゼンデスク）と統合しています。当社のAIチームメイトは、過去のチケットとヘルプセンターのコンテンツから学習し、記事の提案を超える状況に応じた回答を提供します。エージェントのレビューのために返信の草案を作成することから始め、自信が高まるにつれて自律的な応答に拡大できます。

Zendesk（ゼンデスク）に最適なAI（人工知能）チャットボットに関するガイドで、AI（人工知能）チャットボットがどのように比較されるかをご覧ください。

複雑なトピックのビデオコンテンツを作成する

一部の概念は、視覚的に説明する方が簡単です。複雑なワークフローまたは技術的な設定の場合、短いビデオ（2〜3分）は、テキスト記事よりも効果的なことがよくあります。これらをヘルプセンターの記事に直接埋め込みます。

Zendesk（ゼンデスク）は、YouTube（ユーチューブ）、Vimeo（ビメオ）、およびその他のプラットフォームからのビデオ埋め込みをサポートしています。組み込みの画面録画ツールを使用して、簡単なチュートリアルを作成することもできます。

コンテンツの鮮度を維持する

古いコンテンツは削減を阻害します。顧客が古い指示に従ってエラーが発生すると、セルフサービスへの信頼を失い、代わりにチケットを送信し始めます。

Zendesk Guide（ゼンデスクガイド）でコンテンツ検証ワークフローを設定します。記事を定期的なレビューのためにスケジュールし、コンテンツキュー機能を使用して、新しいチケットの傾向に基づいて更新が必要になる可能性のある記事を特定します。

避けるべき一般的な間違い

善意のある削減戦略でさえ、裏目に出る可能性があります。注意すべき落とし穴を次に示します。

セルフサービスを見つけにくくする

顧客がヘルプセンターを見つけられない場合、使用できません。メインナビゲーションに目立つ「ヘルプ」または「サポート」リンクがあることを確認してください。ヘルプセンターを直接検索する検索バーをホームページに追加することを検討してください。

過度に技術的なドキュメントを書く

ヘルプコンテンツは、対象読者の技術レベルと一致する必要があります。技術的な読者向けに書いている場合を除き、専門用語は避けてください。簡単な言葉と短い文を使用してください。技術用語を使用する必要がある場合は、定義してください。

モバイルエクスペリエンスを無視する

ヘルプセンターのトラフィックの半分以上は、モバイルデバイスからのものです。ナレッジベースがモバイルフレンドリーでない場合、削減の可能性の大部分を失っています。複数のデバイスと画面サイズでヘルプセンターをテストします。

設定して忘れる

ナレッジベースは、1回限りのプロジェクトではありません。継続的なメンテナンスが必要です。定期的なコンテンツ監査、製品の変更を反映した更新、および新たな問題に基づいた新しい記事を計画します。

人間の助けへの簡単な道を提供しない

削減は壁のように感じるべきではありません。セルフサービスで問題が解決しない場合、顧客は人間に連絡するための明確で簡単な方法が必要です。「お問い合わせ」オプションがすべてのヘルプセンターページから表示され、アクセスできることを確認してください。

AI（人工知能）チームメイトでZendesk（ゼンデスク）の削減をさらに進める

Zendesk（ゼンデスク）のネイティブツールは、セルフサービスの強固な基盤を提供します。ただし、従来のナレッジベースとルールベースのボットができることには限界があります。

ネイティブZendesk（ゼンデスク）削減の制限

Answer Bot（アンサーボット）は、明確な回答が得られる簡単な質問には適しています。ただし、次の点に苦労します。

• 複雑な複数部の質問
• コンテキストに依存する問題（「注文が予想と異なっていたのはなぜですか？」）
• 会話の履歴を理解する必要があるフォローアップの質問
• 顧客データに基づいたパーソナライズされた応答

ナレッジベースも、明示的に文書化されたものによって制限されます。同様の過去のチケットから解決策を推測したり、エッジケースに適応したりすることはできません。

AI（人工知能）チームメイトが機能を拡張する方法

eesel AI（イーセルAI）のようなAI（人工知能）チームメイトは、異なる方法で機能します。クエリを記事に照合するだけでなく、サポート履歴全体から学習します。これには以下が含まれます。

• 過去のチケットとその解決方法
• ヘルプセンターの記事とドキュメント
• エージェントのマクロと保存された返信
• 顧客データと注文履歴（統合されている場合）

その結果、データベースを検索するよりも、経験豊富なエージェントと話しているように感じられる応答が得られます。

過去のチケットから自動的に学習する

従来のナレッジベースでは、解決策を手動で文書化する必要があります。AI（人工知能）チームメイトは、チームが解決するすべてのチケットから自動的に学習します。エージェントが独自の問題を解決すると、AI（人工知能）はその解決策を学習し、同様の将来のクエリに適用できます。

これは、ヘルプセンターの記事には決して掲載されないエッジケースや複雑な問題に特に役立ちます。

複雑なクエリの処理

Answer Bot（アンサーボット）が記事を提案する場所で、AI（人工知能）チームメイトは会話をすることができます。明確にする質問をしたり、複数のデータソースを確認したり、一般的なドキュメントを指すのではなく、具体的な回答を提供したりできます。

たとえば、「返品ポリシー」の記事にリンクする代わりに、「3月1日に青いウィジェットを注文したことがわかります。これは30日以内であるため、全額払い戻しの対象となります。返品プロセスを開始しますか？」と言うことができます。

段階的な展開：ガイド付きから始めて、レベルアップする

AI（人工知能）削減への最良のアプローチは段階的です。エージェントのレビューのためにAI（人工知能）が応答の草案を作成することから始めます。エージェントは、送信する前に編集して承認できます。これにより、信頼が高まり、AI（人工知能）がトーンとポリシーを学習するのに役立ちます。

一貫した品質を確認したら、特定のチケットタイプの自律的な応答に拡大します。最終的には、完全なフロントラインサポートを自動的に処理でき、AI（人工知能）は複雑または機密性の高い問題のみをエスカレートします。

公式Zendesk（ゼンデスク）統合を通じて、Zendesk（ゼンデスク）と直接統合します。当社のAI Agent（AIエージェント）は、既存のZendesk（ゼンデスク）の設定と並行して機能し、データから学習し、快適さのレベルに基づいてドラフトから自律的な応答にレベルアップできます。

今すぐZendesk（ゼンデスク）の削減を改善し始める

チケット削減は、顧客との連絡を避けることではありません。人間の専門知識を本当に必要とする複雑な問題を処理するためにチームを解放しながら、顧客に迅速な解決策を提供することです。

まず、現在のセルフサービス設定を監査します。セルフサービススコアを確認し、上位のチケットカテゴリを特定し、コンテンツのギャップを探します。次に、このガイドの戦略を実装し、結果を測定しながら進めます。

従来のツールが提供するもの以上の削減を行う準備ができている場合は、Zendesk（ゼンデスク）の設定にAI（人工知能）チームメイトを追加することを検討してください。Zendesk（ゼンデスク）の堅牢なプラットフォームと最新のAI（人工知能）機能の組み合わせにより、サポート業務をコストセンターから競争上の優位性に変えることができます。