サポートマネージャーのための実践的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であれば、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のどこかに隠れていることをご存じでしょう。それらの答えを集めることは時としてフルタイムの仕事のように感じられることもありますが、Zendesk Explore はそのプロセスを簡素化するために必要な、構造化された強力な環境を提供します。これは、大きな可能性を秘めた機能豊富なプラットフォームであり、ダッシュボードを使いこなすために少し時間をかけることで、全体像を明確に把握できるようになります。

このガイドは、それらの機能をナビゲートするのに役立ちます。Zendesk Exploreレポート作成を始めるための要点を確認していきます。しかしさらに重要なのは、標準的なチャートと最新の手法を組み合わせて、顧客体験 (customer experience)の向上やチームの効率化に実際に役立つ洞察を得る方法を見ていくことです。

Zendesk Exploreとは？

簡単に言えば、Zendesk ExploreはZendesk専用のアナリティクスツールです。Support、Talk、Chat、Guideを含むZendeskスイート全体で発生しているすべての活動を測定し、理解するのに役立つよう設計されています。

これは、主に3つの概念を中心に構築されています。

• Datasets (データセット): これらは、情報の事前に整理されたライブラリだと考えてください。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。

• Reports (レポート): これらは、「先週解決したチケットは何件か？」といった特定の質問に答えるために作成する個別のチャートやテーブルです。

• Dashboards (ダッシュボード): ここでは、すべてのレポートをまとめて、何が起きているかの全体像を把握します。

これは履歴トレンドを掘り下げるための強力なツールです。AIがサポート環境を変化させる中で、そのデータを迅速で先見的な洞察で補完したい場合は、ワークフローに専用のAIツールを追加することも検討するとよいでしょう。

Zendesk Exploreレポート作成の実践的なチュートリアル

実際にZendesk Exploreを触ってみることが、学ぶための最良の方法です。データセット、測定指標、属性がどのように連動するかを理解すれば、チームにとって価値のあるコンテキストを提供するレポートの作成を開始できます。

コアコンセプトの理解：データセット、測定指標、属性

レポートを作成する前に、構成要素が何であるかを知っておくと役立ちます。

• Datasets (データセット): これは抽出元の情報のライブラリです。チケットに関するほとんどの質問には、「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を何回操作したかを確認したい場合は、「Support: Updates History」を使用します。適切なデータセットを選択することが最も重要な最初のステップであり、正直なところ、それだけで作業の大部分は完了したも同然です。

• Metrics (測定指標): これらは測定したい数値です。ほとんどの場合、解決済みチケットの数や平均初回返信時間のような数値になります。

• Attributes (属性): これらは測定指標を切り分け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みてください。

最初のレポート作成：担当者別の解決済みチケット数の追跡

これらがどのように組み合わさるかを確認するために、シンプルだが便利なレポートの作成を試してみましょう。

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 [測定指標] 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、これまでに解決されたすべてのチケットの総数という1つの数字が表示されます。

3. これを担当者別に分解してみましょう。[列] パネルの [追加] をクリックします。[担当者名] を検索して選択し、[適用] を押します。これで、誰が何を解決したかを示すチャートが作成されました。ずっと分かりやすくなりました。

4. 最後に、期間を限定しましょう。[フィルター] パネルの [追加] をクリックし、[時間 - チケット解決日] を選択します。「過去30日間」などの関連する日付範囲を選択すれば完了です。

このプロセスは、手動レポート作成に含まれるロジックを示しています。探している特定の回答を得るために、どのデータセット、測定指標、および属性を組み合わせる必要があるかを特定します。

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、他の主要な数値と一緒に確認できます。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、移動したり、グローバルな日付範囲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。

主要なサポート指標と全体像の構築

Zendesk Exploreは、標準的な履歴データの追跡に優れています。これらの数値は、これまでのパフォーマンスを理解するために不可欠ですが、多くのマネージャーは今後の進むべき道を定義するのに役立つ追加ツールを探しています。

不可欠な指標

以下は、レポートを作成できる（そして作成すべき）最も一般的なKPIの一部です。

指標	わかること	一般的なユースケース
Ticket Volume (チケット件数)	新規、解決済み、および未解決のチケットの総数。	チームのスケジュールの計画や繁忙期の特定に役立ちます。
First Reply Time (初回返信時間 / FRT)	エージェントが最初の返信を送信するまでにかかる平均時間。	チームの応答性と顧客の待ち時間を測る良い指標です。
Full Resolution Time (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。
Customer Satisfaction (顧客満足度 / CSAT)	サポートに満足している顧客の割合。	最も重要な視点である顧客の立場からサポートの質を測定します。

AI主導の洞察によるデータの強化

上記の指標は過去のパフォーマンスを確認するのに最適です。これらを補完するために、チームの効率をプロアクティブに管理するのに役立つ質問についても調査したいと思うかもしれません。

従来のレポートツールは過去の集計に焦点を当てていますが、現代のマネージャーは次のような戦略的な質問に答えるために、専用のAIツールを活用することがよくあります。

• ナレッジギャップ (knowledge gaps)はどこにあるか？ ヘルプセンターにまだ文書化されていないが、顧客が問い合わせてきているトピックは何か？

• 本当の自動化の可能性 (automation potential)はどのくらいか？ どのタイプのチケットをAIチャットボットが処理できるか、そしてそれによってどれくらいの時間を節約できるか？

• AIは実際に機能しているか？ 自動化を使用している場合、その精度はどの程度か？ どこでエージェントへの引き継ぎが発生しているか？

eesel AIのようなプラットフォームは、Zendeskデータと並行してこれらの種類の洞察を表面化させるように設計されています。そのレポートダッシュボードは、入ってくる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、自動化の可能性を正確に予測するためのシミュレーションモードも含まれています。

レポート戦略の最大化

Zendesk Exploreは有能で高度にカスタマイズ可能なツールですが、レポート戦略を計画する際には、そのプロフェッショナルグレードの側面に注目すると役立ちます。

• プロフェッショナルレベルの深さを提供します。 非常に柔軟で強力であるため、高度なレポートを作成することで、驚くほどのカスタマイズが可能になります。これは、時間をかけてその奥深さを習得した人々に報いるエンタープライズグレードのシステムです。即座にセルフサービスで洞察が必要なマネージャーにとって、eesel AIのようなツールは、すぐに使い始めるための素晴らしい追加要素となります。

• 柔軟なデータ更新スケジュール。 Zendeskは、異なるデータ更新間隔（1時間から24時間まで）を提供する階層型プランを提供しています。これは週単位や月単位のハイレベルなレビューには最適ですが、特定のリアルタイムのニーズは、補完的なライブモニタリングツールによってさらに強化される可能性があります。

• エコシステムへの注力。 Exploreは、広範なZendeskデータのレポート作成に最適化されています。チームのナレッジがConfluence、Google Docs、またはSlackにも存在する場合、すべての社内ナレッジを統合して1つのビューで表示するeesel AIのようなツールに価値を見出すかもしれません。

• 履歴分析のスペシャリスト。 Exploreは、すでに起きたことを振り返る分野のマーケットリーダーです。特定のチケットタイプの自動化などの新しい戦略を試すには、eesel AIのシミュレーションモードを使用して、本番稼働前に過去のチケットに対してAIがどのように機能するかを確認できます。

洞察へのバランスの取れた道

Zendesk Exploreが履歴データを深く掘り下げるためのゴールドスタンダードである一方で、eesel AIは今日すぐに行動に移せる先見的な回答を提供します。これらを組み合わせることで、「何が起きたのか」と「次はどうなるのか」という完全な全体像が得られます。

eesel AIを使用すると、以下のことが可能になります。

• 自動化された洞察を得る。 顧客が最も頻繁に問い合わせている内容や、ヘルプセンターのどこにギャップがあるかを迅速に確認できます。

• 自信を持ってシミュレーションする。 自動化の可能性を予測し、リソースを効果的に計画できます。

• すべてを1か所で確認する。 すべてのツールにわたってナレッジがどのように機能しているかを確認し、レポート作成をZendeskだけに留まらずに拡張できます。

レポートを超えて行動を開始しましょう

Zendesk Exploreのスキルを磨くことは、チームの履歴を理解するための素晴らしい方法です。最終的な目標は、それらのチャートを使用して迅速かつ十分な情報に基づいた行動をとることです。Zendeskの深く信頼性の高いレポートとAIのプロアクティブな洞察を組み合わせることで、レポート作成に費やす時間を減らし、エージェントのトレーニングやサポートワークフローの最適化により多くの時間を割くことができます。

プロアクティブでAIを活用した洞察でレポートを強化する準備ができているなら、eesel AIをZendeskアカウントに接続する方法を確認してください。これは、サポートを真に変革するために必要なプラスアルファの答えを得るためのシンプルな方法です。