世界中のカスタマーサポートチームは、生成AIがますます多くのプロセスに導入されるにつれて変化を経験しています。このAI技術の飛躍的進歩により、カスタマーサービスチームは実際に顧客の要求に応えることができるようになっています。
Zendesk Customer Experience Trends Report 2023によると、65%のビジネスリーダーが、彼らのカスタマーサービスAIがより自然で人間らしくなっていると報告しており、AIを活用したサポート能力の大きな進化を示しています。
Zendeskの生成AI機能を通じて、成功するための必須要件、コスト、実装戦略を分解してご紹介します。Zendesk AIの価格を評価している場合でも、既存のセットアップを最適化しようとしている場合でも、サポート業務を強化し、チケット解決率を向上させるための実用的な洞察を得ることができます。
カスタマーサポートにおけるZendeskの生成AI
Zendeskの生成AI機能は、インテリジェントな自動化、知識管理、エージェントのエンパワーメントという3つの主要分野でカスタマーサポートを変革します。
スマートチケット自動化
インテリジェントなトリアージシステムは、Zendeskのチケット自動化の基盤を形成しています。これは、受信したチケットを分析し、内容と緊急性に基づいて自動的にタグ付けし、適切なチームに振り分けます。基本的なルーティングには効果的ですが、eesel AIがより柔軟なカスタマイズオプションを提供する複雑なワークフローでは制限を感じる組織もあります。
ルーティングを超えて、システムはチケットの内容と意図をナレッジベースや過去のやり取りと照らし合わせて分析し、文脈に応じた応答の提案を生成します。これは特に単純な問い合わせに対して効果的ですが、微妙な状況では精度が異なることがあります。エージェントが迅速に状況を把握できるように、AIによる要約が提供され、チケットの履歴と文脈の簡潔な概要を示します。
ナレッジベースの強化
AIはサポート会話を継続的に分析し、知識のギャップを特定して新しい記事のトピックを推奨します。これにより、正確で最新のドキュメントを維持することができますが、一部のチームはより深いコンテンツの洞察を得るために追加のツールが必要であると感じています。使いやすさを向上させるために、システムは自動的に記事の要約を生成し、検索用語がキーワードと完全に一致しない場合でも関連情報を見つけるのに役立つ高度な検索機能を提供します。
AIエージェントの支援
直接的なエージェントサポートのために、Zendesk AIは生産性と一貫性を向上させるツールを提供します。エージェントは、チケットのコンテキストとナレッジベースのコンテンツに基づいて迅速にドラフト応答を生成できます。シンプルなクエリには便利ですが、複雑な顧客とのやり取りを処理するために、eesel AIのコパイロットのようなより高度なAIアシスタントを補完するチームもあります。
このシステムは、フォーマルとカジュアルなスタイルの間で応答のトーンを調整することでブランドの声を維持するのにも役立ちます。顧客の感情とやり取りの履歴を分析することで、エージェントがよりパーソナライズされたサポートを提供できるようにします。
Zendesk生成AIのセットアップ要件
ZendeskのAI機能を実装するには、成功を確実にするために慎重な計画と準備が必要です。開始する前に考慮すべき重要な技術的および実装要件がいくつかあります。
技術的な前提条件
Zendesk AIを実装する前に、組織はZendeskの公式ドキュメントに従っていくつかの基本要件を満たす必要があります。主要な技術的前提条件には以下が含まれます：
Suite ProfessionalまたはEnterpriseのサブスクリプションが必須であり、レガシープランは対象外です。システムにはエージェントワークスペースが有効化され、改善されたメッセージングバックエンドへの移行が完了している必要があります。意図予測を使用したい組織は、小売、ソフトウェア、金融サービス、旅行などの特定の対象業界で事業を運営している必要があります。
一部の機能には、より小規模なチームに影響を与える追加要件があります。たとえば、マクロの提案には、3か月間に150件以上の英語のチケットが処理される必要があります。これはZendeskのAdvanced AIドキュメントに記載されています。
必須の実装ステップ
技術的要件を満たすことに加えて、成功した実装はナレッジベースとチームの適切な準備に大きく依存します。ナレッジベースの準備はAIの成功にとって重要です。これはAIが参照するすべての情報を引き出すためです。これには、既存のヘルプ記事の徹底的な監査を行い、コンテンツの正確性を確認し、顧客の問い合わせに合わせた論理的なカテゴリに文書を整理し、一般的な問題の包括的なカバレッジを確認することが含まれます。
データの準備もAIの最適なパフォーマンスにとって同様に重要です。過去のチケットデータをクリーンアップし、タグ付けシステムを標準化し、応答テンプレートを見直して一貫性を確保することに焦点を当てます。この基盤作りは、AIが質の高い例から学び、正確な結果を提供するのに役立ちます。
チームトレーニングはパズルの最後のピースを表します。基本的および高度なAI機能の両方をカバーする包括的なトレーニングセッションを計画します。AIが日常業務をどのように強化するかの具体的な例を含む新しいワークフローの詳細な文書を作成します。AIのパフォーマンスを評価し、チームのフィードバックを収集するための定期的なチェックインを含む継続的な最適化計画を確立します。
これらの要件は特に小規模なチームやAIサポートを始めたばかりのチームにとっては厳しいように思えるかもしれませんが、代替手段はすぐに利用可能です。eesel AIは、最小チケットボリューム要件なしで同様の機能を提供し、どの規模のチームでもすぐにAIサポートの恩恵を受け始めることができます。
Zendesk生成AIの価格とROI
カスタマーサポートのためのAIの実装には、コストと潜在的なリターンの両方を慎重に評価する必要があります。ZendeskのAI価格モデルとその影響について知っておくべきことを分解してみましょう。
投資の内訳
Zendeskの公式ドキュメントによると、Advanced AIアドオンはエージェント1人あたり月額50ドルです。ただし、総投資にはいくつかのコンポーネントが含まれます：
| コンポーネント | 基本コスト | 要件 | ビジネスへの影響 |
|---|---|---|---|
| Advanced AIアドオン | エージェント1人あたり月額50ドル | Suite ProfessionalまたはEnterprise | 自動応答、ルーティングの改善 |
| トークの文字起こし | 使用量に基づく料金 | アクティブなトークサブスクリプション | 通話の要約、品質監視 |
| 必要なSuiteプラン | ティアによって異なる | ProfessionalまたはEnterpriseレベル | プラットフォームアクセス、基本機能 |
視点を提供するために、20人のエージェントのサポートチームは、Suiteサブスクリプションコストを考慮する前に、AIアドオンだけで年間約12,000ドルを投資します。
ROIの測定
成功したAIの実装は、いくつかの主要な指標で測定可能な改善を示すべきです。これには、自動的に回避されたチケットの割合、平均処理時間の測定可能な削減、より良いコンテキストと提案された応答を通じたエージェントの生産性の定量的な向上が含まれます。
AIソリューションを評価する際には、現在のチケットボリュームと成長軌道を考慮し、チームの規模（計画されている変更を含む）を分析し、ROI要件に対する予算を評価してください。Zendesk AIは十分な機能を提供しますが、eesel AIのような他のAIソリューションは、成長するチームが予測可能なコストを求める際により柔軟なペイ・パー・インタラクションの価格モデルを提供します。
Zendesk AI導入における一般的な課題
ZendeskのAI機能は貴重な自動化の可能性を提供しますが、一般的な実装の障害を理解することで、より成功した展開を計画することができます。一般的な課題とそれに対するいくつかの実用的な解決策を探ってみましょう。
制限と考慮事項
Zendeskの公式ドキュメントによると、言語サポートは依然として大きな制約です。システムは英語のコンテンツでは良好に機能しますが、他の言語のサポートは著しく制限されています。顧客のレビューによれば、Zendeskの翻訳は時折非常に不正確であり、不適切な翻訳を出力することもあるとされています。グローバルな顧客をサポートする組織は、計画段階でこれらの機能を慎重に評価し、問題を解決する必要があります。
前述のように、業界の制約も機能性に影響を与えます。Zendeskの意図予測機能は、小売、ソフトウェア、金融サービスなどの特定の業界でのみ利用可能です。これらの業界外の企業は、AI機能が制限される可能性があり、eesel AIのようなより柔軟な業界カバレッジを提供する代替ソリューションが必要になるかもしれません。
複雑なチケット処理は、もう一つの注目すべき課題です。現在のシステムは、複数のステップを必要とする問題や、複数の情報源からのコンテキストを必要とするチケットに苦労することがあります。複雑なサポートシナリオを扱う組織では、追加のツールやカスタムワークフローの実装が必要になるかもしれません。
実装の課題
データ要件は重要な考慮事項であり、Zendesk AIは効果的に機能するために大量の過去のチケットデータを必要とします。新しい組織やチケット履歴が限られている組織は、より長いトレーニング期間を計画し、追加のドキュメントで補完する必要があるかもしれません。
ナレッジベースの準備も大きな注意を要します。AIの効果は、ドキュメントがどれだけ整理され、包括的であるかに直接関連しています。多くの企業は、最適な結果を得る前に、ナレッジベースの構造化と最適化にかなりの時間を投資する必要があると感じています。
チームの適応は最後の重要な障害です。サポートエージェントは、AI支援のワークフローに適応するのに時間がかかることが多く、包括的なトレーニングと変更管理が不可欠です。明確なガイドラインを作成し、継続的なサポートを提供することで、この移行期間をスムーズにすることができます。エージェントが完全に手動のワークフローから切り替える場合、これはより重要になります。
実装のためのヒント
Zendesk AIを効果的に実装するには、慎重な計画と構造化されたアプローチが必要です。これらの強力な機能を使用してチームを立ち上げるための重要なステップをいくつか紹介します。
基盤の設定
AI実装の準備が整っているかどうかを徹底的に評価することから始めましょう。現在のZendeskサブスクリプションレベルを確認し、Zendeskのドキュメントに記載されているすべての技術要件を満たしていることを確認してください。
次のステップは、AI統合のためのナレッジベースの準備です。これには、正確性と関連性を確保するための包括的なコンテンツ監査の実施、ドキュメントのギャップの特定と埋め合わせ、一貫した記事構造の実装が含まれ、AIがコンテンツをよりよく理解できるようにします。
最適化
成功した導入を確保するために、次の主要なパフォーマンス指標を監視することに焦点を当ててください:
- ナレッジベースのカバレッジと品質
- チームのエンゲージメントと採用率
- 応答の正確性と顧客満足度
会社全体に拡大する前に、1つの部門でパイロットプログラムを開始することを検討してください。このアプローチにより、実際のフィードバックと結果に基づいて実装戦略を洗練することができます。
プロのヒント: Zendesk AIは通常、完全な実装に数週間を要しますが、eesel AIのようなソリューションは、約1〜2週間で完了する簡素化されたセットアッププロセスを提供し、旅の間中専用のサポートを提供します。
次のステップ
サポートチームのためのAIソリューションを評価する際には、まず運用の徹底的な評価から始めてください。現在のチケットボリュームのパターンを考慮し、最も一般的な顧客の問い合わせタイプを分析し、既存のナレッジベースの状態を評価してください。この構造化されたアプローチは、特定のニーズに最も適したAI機能を決定するのに役立ちます。
Zendeskのドキュメントによると、成功したAIの実装には、ナレッジベースの準備、チームトレーニング、システム要件に関する慎重な計画が必要です。簡素化された実装プロセスを求めるチームには、eesel AIが専用のオンボーディングサポートを提供し、通常の展開期間は1〜2週間です。
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