Zendesk Exploreのレシピを使ってAnswer Botの解決策を測定する方法

ZendeskのAIエージェント（旧称Answer Bot）を導入し、稼働させているとします。よくある質問のいくつかを処理し、サポートチームに少し余裕を持たせることを期待しているはずです。それは堅実な一手です。

しかし、ここからが本題です。それは実際に機能しているのでしょうか？一体いくつのチケットを単独で本当に解決しているのでしょうか？顧客は記事の提案を役立つと感じているのか、それともイライラして結局人間の担当者を待っているだけなのでしょうか？ここで明確な答えを得ることが、投資が報われているかどうかを知り、セルフサービス戦略を微調整するための唯一の方法です。

多くの人がカスタムレポートを作成するためにZendesk Exploreに直行しますが、正直なところ、データセット、メトリクス、属性と格闘するのは、データサイエンスの学位が必要だと感じるかもしれません。このガイドはその手助けをするためのものです。Zendesk Exploreレシピを使ってAnswer Botによる解決を測定するための実践的な方法を解説します。また、直面するであろう一般的な障害についても正直に触れ、実際に使えるインサイトを得るためのずっと簡単な方法もご紹介します。

はじめる前に必要なもの

本題に入る前に、すべてが揃っているか確認しましょう。適切なプランと権限がなければ、あまり先に進むことはできません。

• Zendesk Suiteプラン: Professional、Enterprise、またはEnterprise Plusプランに加入している必要があります。

• Zendesk Explore: カスタムレポートの作成はここで行うため、Explore ProfessionalまたはEnterpriseへのアクセス権があることを確認してください。

• 適切な権限: Exploreレポートを作成したり操作したりするには、Zendeskアカウントの編集者または管理者である必要があります。

• アクティブなAIエージェント: 当たり前のように思えるかもしれませんが、Zendesk AIエージェントが有効になっており、顧客に積極的に記事を提案している必要があります。

Answer Botによる解決を測定するためのステップバイステップガイド

Zendeskはいくつかの「レシピ」を提供していますが、その中でも最も便利なものの一つが解決ファネルレポートです。これは、記事が何回提案され、提示され、クリックされ、最終的にチケットの解決につながったかという全体の流れを示すように設計されています。

ここでは、その作成方法をステップごとに説明します。

ステップ1: Exploreで新しいレポートを作成する

まず最初に、Exploreに入り、適切なデータセットを選択する必要があります。この部分は非常に重要です。間違ったデータセットを選ぶと、必要なデータが得られなくなります。

1. メインのZendeskダッシュボードから、Exploreセクション（小さなグラフのアイコン）を見つけてクリックします。

2. レポートライブラリで、新規レポートをクリックします。

3. 「データセットを選択」ページが表示されます。Answer Bot > Answer Bot - Article Recommendationsを見つけて選択し、レポートを開始をクリックします。

ステップ2: 主要なメトリクスを追加する

さて、次にファネルの各段階を構築するための数値を追加します。最初の試行から最終的な解決までの全体像を見たいと思います。

1. 右側のメトリクスパネルを探し、追加をクリックします。

2. 表示されるリストから、Answer Bot answersセクションにあるこれら4つのメトリクスを見つけて選択します。

   • Attempts（試行数）: ボットが記事を提案する機会があった回数をカウントします。

   • Answers（回答数）: ボットが実際に少なくとも1つの記事を見つけて提案した回数です。

   • Clicks（クリック数）: 顧客がボットの提案した記事の1つをクリックしたことを示します。

   • Resolutions（解決数）: これが最も重要な指標で、顧客が提案をクリックした後にチケットを解決済みとしてマークした回数です。

3. 適用をクリックします。

ステップ3: データをファネルとして可視化する

数字のリストだけでは、あまりストーリーは伝わりません。人々がどこで離脱しているのかを正確に把握するために、ファネルチャートに切り替えましょう。

1. 右側のメニューにある可視化タイプアイコンをクリックします。

2. ファネルを選択します。

3. 次に、チャート設定アイコン（小さなペイントパレットのようなアイコン）をクリックし、チャートタブに移動します。

4. 計算方法を最初の要素のパーセンテージに変更します。この便利な設定により、各段階が総「試行数」に対するパーセンテージとして表示され、コンバージョン率が一目でわかりやすくなります。

これで完了です。Answer Botが質問を解決済みチケットにどれだけうまく変換しているかを示す基本的なファネルレポートが作成できました。「回答作成日 - 日付」などのフィルターを使って、週ごとや月ごとの状況を確認することもできます。

Zendesk Exploreレシピでよくある悩み

このレシピは良い出発点にはなりますが、ほとんどのサポートマネージャーは、さらに深く掘り下げようとするとすぐに壁にぶつかります。Zendeskに組み込まれているレポート機能は確かに強力ですが、深刻な手間や盲点が伴います。

• 膨大な手作業が必要。 これらのカスタムレポートの作成、調整、そして維持には、かなりの専門知識が必要です。「5分」で終わる作業ではなく、チームのコーチングなど、本来やるべきことから時間を奪われます。その証拠に、Zendeskが公開している数十もの公式Exploreレシピを見てください。必要な答えを得るのがいかに複雑で手作業の多いプロセスであるか、はっきりと示しています。

• データがバラバラ。 Zendeskはボットの分析データを「記事の推奨」や「フロービルダー」など、異なる場所に保管しています。このため、何が起こっているのかを単一の明確な全体像として把握するのが非常に困難です。記事のパフォーマンスは分かっても、顧客をそこに導いた会話と結びつけることはほとんど不可能です。

• 「解決」はあなたが思う意味とは違う。 デフォルトのレポートは、顧客が記事をクリックして*「手動でチケットをクローズした」*場合を解決として追跡することがほとんどです。会話だけで解決した場合や、AIが長い記事を読ませることなく誰かを助けた場合の解決を特定するのは苦手です。

• 数字は得られても、答えは得られない。 ファネルチャートは何が起こったかを示すのには優れていますが、なぜそうなったのかは教えてくれません。なぜ多くの人が提案をクリックしないのでしょうか？ヘルプ記事が完全にカバーできていないトピックは何でしょうか？Zendesk Exploreはこれらの知識のギャップを指摘してくれないため、次にどのコンテンツを作成・修正すべきか推測するしかありません。

ネイティブツールだけに頼っていると、本当に作業が遅くなります。レポートから行動を起こす時間よりも、レポートを作成する時間の方に多くを費やすことになりかねません。

Answer Botによる解決をより良く測定する方法

データセットと格闘して何時間も費やす代わりに、専門のAIプラットフォームをZendeskアカウントに直接接続できたらどうでしょうか？ここでeesel AIのようなツールがゲームを変えます。Zendeskとシームレスに統合し、深く役立つレポート機能をすぐに利用できるようにします。

ついに本当の解決率が見える

eesel AIは、単に記事のクリック数を数えるだけではありません。会話の文脈を実際に理解します。過去のすべてのチケットやマクロから学習し、ConfluenceやGoogle Docsなど、あなたが使用している他のナレッジソースにも接続できます。このため、真の自動解決をはるかに高い精度で測定できるのです。

分析ダッシュボードでは、以下の項目をクリーンでシンプルなビューで確認できます。

• 自動解決率: 人間のエージェントが介入することなく、AIが完全に処理したチャットやメールの割合。

• コスト削減: チケット1件あたりの平均コストに基づいた、節約額の簡単な計算。

• ナレッジギャップ: AIが回答できなかった上位の質問を指摘し、次に作成すべき新しいヘルプコンテンツのToDoリストを提示します。

eesel AIのダッシュボードはナレッジギャップと解決率に関する明確なインサイトを提供し、標準のZendesk Exploreレシピよりも優れたパフォーマンス測定方法を提供します。

公開前に設定をテストする

AIを導入する際に最も不安なことの一つは、その不確実性です。「うちの顧客の奇妙で具体的な質問に、これは実際にどう対応するのだろう？」と疑問に思うことでしょう。

eesel AIのシミュレーションモードを使えば、顧客がAIと一度も話す前に、自社の何千もの過去のZendeskチケットでAIをテストできます。これにより、潜在的な解決率を驚くほど正確に予測し、AIが顧客からの実際の質問にどのように回答したかを正確に示します。これにより、すべての当て推量がなくなり、自信を持って公開することができます。これは、標準のZendeskツールでは得られないものです。

eesel AIのシミュレーションモードでは、公開前に過去のチケットで設定をテストできます。これは、Answer Botの解決を測定するためにZendesk Exploreレシピのみを使用している場合には利用できない機能です。

Answer Botによる解決を測定するためのプロのヒント

ネイティブツールを使い続けるにしても、eesel AIのようなプラットフォームを導入するにしても、心に留めておくべきいくつかのことがあります。

• 「ディフレクション（問い合わせ回避）」に惑わされないでください。 「ディフレクションされた」チケットが必ずしも成功とは限りません。顧客が不満を抱えて去ってしまった場合、それは本当に助けになったとは言えません。ボットが単なる障害物ではなく、役立つ存在であることを確認するために、実際の解決率と顧客満足度に焦点を当ててください。

• 未回答の質問を宝物のように扱いましょう。 完璧なAIはありません。ボットが何かを答えられないとき、それを失敗と見なさないでください。それを贈り物と見てください。それらの質問は、顧客の最大の悩みへの直通ラインであり、ナレッジベースを改善するための最高の機会です。

• 小さく始めて、徐々に構築しましょう。 サポート業務全体を一夜にして自動化しようとしないでください。特定のチャネルや特定の種類のチケットに対して、まず自動化を展開できるツールを使いましょう。その結果を見て、学び、より快適になり、ナレッジベースが強化されるにつれて、そこから拡大していきましょう。

レポート作成はやめて、答えを手に入れよう

サポートAIのパフォーマンスを把握することが、第二の仕事のように感じられるべきではありません。Zendesk ExploreレシピはAnswer Botによる解決状況を垣間見ることはできますが、多くの場合、余計な仕事を生み出し、答えよりも多くの疑問を残します。

eesel AI for Zendeskのような、この仕事のために作られたプラットフォームを使用することで、面倒なレポート作成をすべてスキップできます。コストを削減し、ナレッジベースを強化し、顧客により良い体験を提供するのに実際に役立つインサイトに直接ジャンプできます。

あなたの真の解決率がどのくらいになるか気になりますか？eesel AIにサインアップして、あなたのZendeskチケットで無料のシミュレーションを数分で実行してみましょう。