サポートマネージャーのための実践的なZendesk Exploreレポート作成チュートリアル

サポートマネージャーなら、チームのパフォーマンスを向上させるための答えがデータの中に隠されていることはご存知でしょう。問題は、その答えを実際に見つけ出すことが、まるで本業のように感じられることです。Zendesk Exploreのようなツールは、すべてを解き明かすと約束してくれますが、その複雑さが大きな障壁となり、あなたとチームは全体像を語らない基本的なダッシュボードを眺めることになってしまいます。

このガイドは、その複雑さを乗り越える手助けをするためにあります。ここではZendesk Exploreレポーティングを始めるための基本を解説します。しかし、さらに重要なのは、標準的なチャートの先を見て、カスタマーエクスペリエンスとチームの効率を実際に向上させるのに役立つ、よりスマートで迅速なインサイトを得る方法を示すことです。

Zendesk Exploreとは？

簡単に言うと、Zendesk ExploreはZendesk独自の分析ツールです。Support、Talk、Chat、Guideを含むZendeskスイート全体で発生するすべてのアクティビティを測定し、理解するために設計されています。

このツールは、主に3つのアイデアを基に構築されています。

• データセット： 事前に整理された情報のライブラリと考えてください。チケット用のデータセット、エージェントの更新用のデータセットなどがあります。

• レポート： 「先週、何件のチケットを解決したか？」といった特定の質問に答えるために作成する、個々のチャートやテーブルです。

• ダッシュボード： すべてのレポートをまとめて、何が起こっているかを俯瞰的に把握する場所です。

過去に何が起こったかを掘り下げるには堅実なツールです。しかし、次に何をすべきか、特にAIがサポートの状況を変えつつある中で、迅速な答えが必要になったとき、その限界を感じ始めるかもしれません。

Zendesk Exploreレポーティングのステップバイステップチュートリアル

Zendesk Exploreを実際に使ってみることが、学ぶための最良の方法です。データセット、メトリック、属性がどのように連携するかを理解すれば、チームにとって本当に意味のあるレポートの作成を始めることができます。

コアコンセプトの理解：データセット、メトリック、属性

何かを作成する前に、その構成要素が何であるかを知っておくと役立ちます。

• データセット： これは情報を引き出すための情報のライブラリです。ほとんどのチケット関連の質問には、「Support: Tickets」データセットを使用します。エージェントがチケットに何回触れたかを知りたい場合は、「Support: Updates History」を使用します。適切なデータセットを選ぶことは最も重要な最初のステップであり、正直なところ、それが成功の半分を占めます。

• メトリック： 測定したい数値です。解決済みチケットの数や平均初回応答時間など、ほとんどの場合、数値です。

• 属性： メトリックを分割して分析するために使用する詳細情報です。属性は、「誰が」「何を」「いつ」といった質問に答えます。チケットのステータス、担当者名、チケット作成日などを考えてください。

最初のレポート作成：エージェント別の解決済みチケットの追跡

これらがどのように組み合わさるかを見るために、シンプルで役立つレポートを作成してみましょう。

1. Exploreのレポートライブラリから新規レポートをクリックし、Support: Ticketsデータセットを選択します。

2. 右側のメトリックパネルで追加をクリックし、解決済みチケットを見つけて適用をクリックします。すぐに、これまで解決されたすべてのチケットの総数という単一の数字が表示されます。まだあまり役立ちません。

3. これをエージェント別に分類しましょう。列パネルで追加をクリックします。担当者名を検索して選択し、適用をクリックします。これで誰が何を解決したかを示すチャートが表示されます。ずっと良くなりました。

4. 最後に、タイムリーなものにしましょう。フィルターパネルで追加をクリックし、時間 - チケット解決を選択します。「過去30日間」のような関連する期間を選択すれば完了です。

この簡単なプロセスでさえ、どのような思考の体操が必要かがわかります。求めている答えを得るためには、どのデータセット、メトリック、属性を組み合わせる必要があるかを事前に知っておかなければなりません。

基本的なダッシュボードの構築

新しいレポートを保存したら、それをダッシュボードに追加して他の主要な数値と並べて見ることができます。ダッシュボードビルダーでは、保存したレポートをウィジェットとして追加したり、移動させたり、さらにはグローバルな期間指定のように、ページ上のすべてのレポートを一度に制御するフィルターを追加したりすることもできます。

主要なサポートメトリック（と欠けているもの）

Zendesk Exploreは、標準的で過去のデータを追跡することに非常に長けています。これらの数値は、過去のパフォーマンスを理解するために間違いなく重要ですが、多くの場合、明確な前進の道を示してはくれません。

基本的なメトリック

以下は、レポートを作成できる（そしてすべき）最も一般的なKPIのいくつかです。

メトリック	何を教えてくれるか	一般的な使用例
チケット量	新規、解決済み、オープンチケットの総数。	チームのスケジュール計画や繁忙期の特定に役立ちます。
初回応答時間（FRT）	エージェントが最初の返信を送るまでの平均時間。	チームの応答性と顧客の待ち時間の良い指標です。
完全解決時間	チケット作成から解決までの平均時間。	全体的な効率性とチケットの複雑さを示します。
顧客満足度（CSAT）	サポートに満足した顧客の割合。	最も重要な視点、つまり顧客の視点からサポートの質を測定します。

欠けているピース：AI主導のインサイト

上記のメトリックは、バックミラーを覗き込むようなもので、先週や先月に何が起こったかを教えてくれます。しかし、将来のチケットを防ぎ、チームをより効率的にするための質問についてはどうでしょうか？

ここで従来のレポーティングツールはしばしば壁にぶつかります。以下のような、より現代的で戦略的な質問に答えるのに苦労します。

• 私たちの最大のナレッジギャップはどこにあるのか？ 顧客が何度も何度も尋ねているのに、私たちが適切に文書化していないトピックは何か？

• 私たちの本当の自動化の可能性は何か？ どのタイプのチケットをAIチャットボットが最初から最後まで処理でき、それによってどれくらいの時間を節約できるか？

• 私たちのAIはそもそも機能しているのか？ 自動化を使用している場合、その精度はどのくらいか？どこで行き詰まり、エージェントに引き継いでいるのか？

これらの質問への答えを得るには、異なるツールセットが必要です。例えば、eesel AIは、このようなインサイトを自動的に表面化させるために構築されています。そのレポーティングダッシュボードは、受信チケットを分析してナレッジギャップがどこにあるかを正確に示し、さらにはシミュレーションモードで自動化の可能性を正確に予測します。

eesel AIのダッシュボードはナレッジギャップなどのインサイトを自動的に表示します。

課題と限界

Zendesk Exploreは有能なツールですが、忙しいサポートマネージャーにとって無視できないいくつかのトレードオフが伴います。

• 学習曲線が急であること。 チュートリアルで見たように、基本的なレポートを作成するだけでもデータアナリストのように考える必要があります。習得には多くの時間がかかる可能性があり、あなたにはおそらくその時間はないでしょう。対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、シンプルでセルフサービスであるように設計されており、数分で始めることができます。

• データが常に最新ではないこと。 Zendeskのプランによっては、データは24時間に1回しか更新されない場合があります。上位のプランでも1時間かかることがあります。そのため、トレンドが発生したときにそれを見つけて対応するのが難しくなります。

• Zendesk内にあるものしか見えないこと。 ExploreはZendeskのデータをレポートするのに優れています。しかし、エージェントが必要とする答えがConfluence、Google Docs、またはSlackのスレッドにある場合はどうでしょうか？Exploreはその外部のナレッジを見ることができず、盲点が残ります。これはeesel AIが、どこにあってもすべての会社のナレッジを統合することで解決するように設計されている点です。

• 事後的であり、事前的ではないこと。 Exploreは本質的に、過去を振り返るためのツールです。特定のタイプのチケットを自動化した場合に何が起こるかを安全にテストするために使用することはできません。これはeesel AIが、リスクフリーのシミュレーションモードで埋める重要なギャップです。これにより、AIを顧客向けにオンにする前に、過去の何千ものチケットでAIをテストして、それがどのように機能するかを正確に確認できます。

eesel AIのシミュレーションモードでは、自動化の可能性をリスクフリーでテストできます。

インサイトへのより速い道

Zendesk Exploreが過去のデータを深く掘り下げるためのものであるのに対し、eesel AIは今日行動に移せる、将来を見据えた答えを得るためのものです。それは「何が起こったか」だけでなく、「なぜ」そして「次は何をすべきか」に答えるために作られています。

-eesel AIを使えば、以下のことが可能です。

• 自動化されたインサイトを得る。 顧客が最も頻繁に尋ねていること、どのチケットがチームの時間を消費しているか、ヘルプセンターのどこにギャップがあるかを即座に確認できます。

• 自信を持ってシミュレーションと予測を行う。 何かにコミットする前に、正確な自動化の可能性とどれだけ節約できるかを知ることができます。

• すべてを1か所で確認する。 Zendeskだけでなく、接続されているすべてのツールにわたってAIとナレッジがどのように機能しているかを示す単一のダッシュボードを取得できます。

レポート作成を超えて、行動を開始する

Zendesk Exploreを使いこなすことは、チームの歴史を理解するための有益なスキルです。しかし、本当の目標は単にきれいなチャートを作ることではなく、迅速で情報に基づいた行動を取ることです。完璧なレポートを作成しようと費やされる時間は、エージェントのトレーニング、ナレッジギャップの穴埋め、またはチームを疲弊させる反復的な作業の自動化に費やすことができる時間です。

事後的なレポーティングから、AIを活用した事前のインサイトへと移行する準備ができているなら、eesel AIが数クリックであなたのZendeskアカウントにどのように接続できるかをご覧ください。サポートを実際に変革するために必要な答えを、いかに迅速に得られるかに驚くかもしれません。