返品は、eコマースブランドにとって成否を分ける瞬間です。適切に対応すれば、失望した顧客をロイヤルカスタマーに変えることができます。対応が不十分だと、その顧客を永遠に失うだけでなく（その経験について話す人すべてを失います）、評判も落とします。
データがこれを裏付けています。Zendesk自身の調査によると、返品体験がポジティブだった場合、顧客の70％が会社に戻ってきます。返品は単なるコストセンターではありません。それは顧客維持の機会なのです。
しかし、ここに課題があります。Zendeskは顧客とのコミュニケーションに優れていますが、返品業務に特化して構築されたものではありません。組み込みのRMAワークフロー、倉庫への直接接続、ネイティブの払い戻し処理はありません。動作するものを構築するために、ボット、チケット、および連携をつなぎ合わせる必要があります。
このガイドでは、Zendeskで返品ワークフローを設定する方法について説明します。ネイティブアプローチ、その制限、および専門ツールを追加することが理にかなっている場合について説明します。また、当社が返品自動化にどのようにアプローチするかについても説明します。これは、チームメイトのようにビジネスを学習する代替手段です。
必要なもの
構築を開始する前に、以下があることを確認してください。
- Zendesk Suite Teamプラン以上（月額55ドル/エージェント〜）
- Zendeskアカウントへの管理者アクセス
- Shopifyストアまたはその他のeコマースプラットフォーム（オプションですが推奨）
- 返品ポリシーが明確に定義され、文書化されていること
使用するAIエージェント機能には、少なくともTeamプランが必要です。下位のプランを使用している場合は、最初にアップグレードする必要があります。
ステップ1：返品会話フローを設計する
優れたボット設計は、ソフトウェアではなく、紙の上から始まります。Zendeskを開く前に、顧客にどのような会話をさせたいかをマッピングします。
一般的な返品フローは次のようになります。
- 挨拶 ボットが顧客を認識し、返品の支援を申し出ます
- 注文の特定 注文番号またはメールアドレスを収集して、購入を検索します
- 返品理由 返品理由を尋ねます（製品の品質、サイズの間違い、気が変わったなど）
- 資格確認 返品がポリシー期間内であることを確認します
- 解決オプション 規則に基づいて、払い戻し、交換、またはストアクレジットを提供します
- 確認 次のステップを要約し、期待値を設定します
分岐についても検討してください。注文番号が見つからない場合はどうなりますか？返品期間が過ぎている場合はどうなりますか？交換を希望しているが、アイテムが在庫切れの場合はどうなりますか？
また、営業時間も考慮してください。チームがオンラインの場合とオフラインの場合で、異なるフローが必要になる場合があります。エージェントが対応可能な場合は、「人に相談する」エスケープハッチを提供できます。そうでない場合は、ボットが応答時間について明確な期待値を設定する必要があります。
ステップ2：Zendeskでボットフローを構築する
次に、これをZendeskで構築しましょう。返品ボットを作成する方法は次のとおりです。
適切な場所に移動します。 管理センター → AI → AIエージェントに移動します。ここでは、Zendeskのフロービルダーを使用してボットフローを構築します。
新しい「回答」を作成します。 Zendeskの用語では、ボットの会話は「回答」と呼ばれます。「返信を追加」をクリックして、返品用の新しいフローを作成します。
トレーニングフレーズを追加します。 これらは、顧客が入力する可能性のあるフレーズで、このフローをトリガーする必要があります。次のような5〜10個のバリエーションを追加します。
- 「返品したい」
- 「返品を開始するにはどうすればよいですか？」
- 「払い戻しが必要です」
- 「注文した商品が破損して届きました」
- 「これはフィットしません」
会話ステップを構築します。 フロービルダーを使用して、次のステップタイプを追加します。
- メッセージを送信 顧客を歓迎し、支援できる内容を説明します
- 詳細を尋ねる 注文番号と返品理由を収集します
- オプションを提供する 「元の支払い方法への払い戻し」、「異なるサイズとの交換」、または「ストアクレジット」などの選択肢を提示します
- 条件で分岐 選択に基づいて異なるパスを作成します
ビジュアルビルダーを使用すると、これが簡単になります。ステップをキャンバスにドラッグし、それらを接続して会話の流れを示します。
ステップ3：チケット作成を設定する
ここからが難しいところです。デフォルトでは、Zendeskボットの会話は「AIエージェントチケット」と呼ばれるものを作成します。これは基本的にチャットのトランスクリプトです。記録保持には役立ちますが、標準キューのアクション可能なチケットではありません。
これに対処するには、3つのオプションがあります。
オプション1：エージェントに転送。 フローの最後に「エージェントに転送」ステップを追加します。これにより、会話が人間のエージェントに引き渡され、適切なチケットを作成できます。信頼性は高いですが、自動化の目的を損ないます。
オプション2：APIコールステップを使用します。 これは高度なアプローチです。Zendeskのフロービルダーには、ボットが標準チケットを自動的に作成できる「APIコールを作成」ステップが含まれています。次のことを行う必要があります。
- 管理設定でZendesk APIトークンを生成します
- ボットが収集したデータをチケットフィールドにマッピングするようにJSONリクエストを設定します
- 返品固有のデータ（注文番号、返品理由、解決タイプ）のカスタムチケットフィールドを設定します
これにより、完全に制御できますが、ある程度の技術的な設定が必要です。より簡単なアプローチが必要な場合は、APIコールを記述せずに、当社のAIがこれをどのように処理するかを文書化しました。
オプション3：AIエージェントチケットを受け入れます。 ボリュームが少ない場合は、AIエージェントチケットをそのまま使用するだけでよい場合があります。エージェントはトランスクリプトを読み、手動でアクションを実行できます。
ステップ4：eコマースプラットフォームを接続する
返品を実際にアクション可能にするには、注文データが必要です。これをZendeskに取り込む最良の方法は、Shopify for Zendesk連携を使用することです。
16,500件以上のインストールと4つ星評価により、これはほとんどのShopifyストアで使用されている標準の連携です。これにより、次のことが可能になります。
- サイドバーに注文の詳細 チケットを表示すると、エージェントはZendeskを離れることなく、顧客の注文履歴、配送状況、および支払い情報を確認できます
- 払い戻し処理 エージェントは、チケットのサイドバーから直接払い戻しとキャンセルを処理できます
- ワンクリックナビゲーション 詳細が必要な場合は、Shopifyで完全な注文にジャンプします
設定には、ShopifyとZendeskの両方での管理者権限が必要です。接続すると、エージェントはシステムを切り替えることなく、ほとんどの返品リクエストを処理できます。
Spartan Raceは、この連携を実装した後、15％の効率向上と、より良い顧客との会話による小売売上高の27％増加を報告しました。
Magento、WooCommerce、または別のプラットフォームを使用している場合、Zendeskにはそれらの連携もあります。Zendesk Marketplaceで特定のプラットフォームを確認してください。
Zendeskの返品に関する制限事項を理解する
この設定の欠点について正直に話しましょう。Zendeskは、第一にコミュニケーションプラットフォームです。返品管理システムとして設計されたものではありません。
ここに直面するギャップがあります。
- 組み込みのRMAワークフローがない リクエストから受領、検査、解決までの返品を追跡するネイティブな方法はありません。チケットを回避策として使用しています。
- 倉庫またはキャリア接続がない 追加の連携なしに、返品ラベルを自動的に生成したり、インバウンド出荷を追跡したりすることはできません。
- 手動による払い戻し処理 Shopify連携を使用しても、誰かが払い戻しボタンをクリックする必要があります。ボットは自律的に払い戻しを実行できません。
- データがスレッドで失われる 返品情報はチケットのコメントにあります。特定の返品のステータスを見つけるには、会話履歴をスクロールする必要があります。
これらはZendeskの批判ではありません。それらは単なる現実です。Zendeskは、コミュニケーションレイヤーを非常にうまく処理します。しかし、返品には、会話を超える運用、ロジスティクス、および金融取引が含まれます。
返品量が少ない場合（たとえば、週あたり20件未満）、これらの制限は管理可能です。ボリュームが増加すると、手作業がすぐに増えます。週あたり20件の返品でそれぞれ15分を費やすと、5時間の処理時間になります。これは、払い戻しを処理するだけで毎週半分の稼働日です。
AIを活用した自動化を追加するタイミング
では、Zendeskのネイティブ機能を超えることが理にかなっているのはいつですか？次の場合に、専門の返品自動化の追加を検討してください。
- 週あたり20件以上の返品を処理している
- エージェントを待たずに、顧客が24時間年中無休で返品をセルフサービスできるようにしたい
- 返品ごとの手動処理時間を短縮する必要がある
- エンドツーエンドの自動化（会話だけでなく、実行）を探している
これは、Loop Returns（月額155ドルから）やClaimlane（月額499ドル）のようなツールが登場するところです。これらはZendeskに接続しますが、返品の運用面を処理します。
別のアプローチもあります。別のツールを設定する代わりに、返品プロセスを学習するAIチームメイトを招待できます。eesel AIでは、Zendeskに直接接続し、情報の収集、資格の確認、決済システムを介した払い戻しの処理、およびすべてを同期した状態に保つなど、返品をエンドツーエンドで処理します。Zendesk用のAIエージェントは、過去のチケットとヘルプセンターから学習するため、複雑なフローロジックを記述しなくても、ポリシーを理解できます。
重要な違いはメンタルモデルです。従来のツールでは、ワークフローを設定する必要があります。AIチームメイトはビジネスを学習し、修正とフィードバックに基づいて時間の経過とともに改善します。
ビジネスに適したアプローチを選択する
ボリュームと複雑さでこれを分解してみましょう。
少量（週あたり20件未満の返品）： ネイティブのZendeskを使用します。簡単なボットフローを構築し、Shopifyを接続して、返品を手動で処理します。追加ツールのオーバーヘッドは価値がありません。
中量（週あたり20〜100件の返品）： ZendeskとShopifyの連携はまだ問題ないかもしれませんが、チケットを作成せずに顧客がセルフサービスできるようにする場合は、Loopのような返品プラットフォームの追加を検討してください。
大量（週あたり100件以上の返品）： ここで自動化がその価値を発揮します。専用の返品プラットフォーム、または完全なワークフローを自律的に処理できるAI搭載ソリューションを探してください。
次の指標を追跡して、現在の設定が古くなったことを確認してください。
- 返品処理の平均時間
- 返品インタラクションに関する顧客満足度スコア
- 人間の介入なしで処理された返品の割合
- 処理された返品ごとのコスト
今すぐ返品ワークフローの自動化を開始する
Zendeskは、顧客とのコミュニケーションのための強固な基盤です。返品の会話レイヤーをうまく処理します。しかし、返品は単なる会話ではありません。ポリシーの確認、払い戻しの処理、ロジスティクスの調整を含む運用ワークフローです。
手動による払い戻し処理に毎週何時間も費やしている場合、または顧客が返品承認を待つ時間が長すぎる場合は、自動化を検討する時期です。
当社はまさにこの問題を解決するためにeesel AIを構築しました。複雑なボットフローを設定する代わりに、eeselをチームに招待し、返品プロセスについてトレーニングします。ヘルプセンター、過去のチケット、およびShopifyデータから学習します。次に、返品を自律的に処理し、エッジケースのみを人間のチームにエスカレートします。
eesel AIがZendeskとどのように連携するかをご覧ください。または、AIエージェントの機能をご覧くださいして、返品ワークフローの自動化について詳しく学んでください。
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.
