Zendeskナレッジベースの基本：初心者向けスタートガイド

適切に整理されたナレッジベースは、顧客がサポートを受ける方法を大きく変えることができます。顧客は、順番待ちをしたり、エージェントに何度も同じことを繰り返したりする代わりに、いつでも自分で答えを見つけることができます。ZendeskのナレッジベースソリューションであるZendesk Guideは、このセルフサービスアプローチの中心に位置しています。しかし、始めるには、まず基本を理解する必要があります。

このガイドでは、Zendeskナレッジベースの基本、つまりそれが何か、どのように機能するか、そして適切に設定する方法について説明します。Zendeskを初めて使用する場合でも、既存のヘルプセンターを改善したい場合でも、実際に顧客を支援するナレッジベースを構築するための実践的な手順とベストプラクティスが見つかります。

Zendeskナレッジベースとは？

Zendeskナレッジベースは、製品、サービス、および一般的な顧客からの質問に関する情報のデジタルライブラリです。これは、Zendeskのより広範なカスタマーサービスプラットフォームの一部であり、チケットシステム、AIエージェント、およびエージェントワークスペースと直接統合されています。

サポートに連絡せずに顧客が回答を見つけることができるセルフサービスハブと考えてください。誰かが配送時間、アカウント設定、またはトラブルシューティングの手順について質問した場合、ナレッジベースに回答が用意されている必要があります。

Zendeskは、2種類のナレッジベースを提供しています。

• 外部ナレッジベースは、顧客向けのヘルプセンターです。これらには、FAQ（よくある質問）、ハウツーガイド、トラブルシューティング記事、および誰でもアクセスできるポリシーに関するドキュメントが含まれます。

• 内部ナレッジベースは、チーム専用です。これらには、エージェントのトレーニング資料、内部手順、およびスタッフが顧客により良いサービスを提供できるようにする技術ドキュメントが含まれています。

主な違いはアクセスにあります。外部ナレッジベースは、顧客が自分で解決できるようにすることで、チケットの量を減らします。内部ナレッジベースは、情報をすぐに利用できるようにすることで、エージェントの効率を向上させます。多くの企業が両方を運用しています。

Zendeskナレッジベースの主な機能

Zendeskは、コンテンツの作成、整理、および発見を容易にするために、ナレッジベースにいくつかの機能を組み込んでいます。以下にその内容を示します。

AI搭載のコンテンツツール

ZendeskのKnowledge Builderは、生成AI（Generative AI）を使用して、記事をより迅速に作成できるようにします。短いメモを完全な記事に変換したり、箇条書きを拡張したり、コンテンツを複数の言語に翻訳したりできます。AIは、顧客が検索しても見つからないものを分析することで、ナレッジベースのギャップを特定することもできます。

柔軟なコンテンツ構成

ナレッジベースは、カテゴリ、セクション、および記事の3レベルの階層を使用します。カテゴリは、「はじめに」や「請求」などの広範なトピックです。セクションは、より具体的なグループ化のためにカテゴリ内に配置されます。記事は、実際のヘルプコンテンツです。この構造により、顧客は自然にナビゲートでき、コンテンツが増加しても整理された状態を維持できます。

高度な検索機能

検索機能は、単純なキーワードマッチングを超えています。生成検索は、コンテキストと意図を理解し、顧客が正確な用語を使用していなくても、関連する回答を表示します。上位プランでは、フェデレーション検索により、複数のヘルプセンター、またはConfluenceやGoogleドライブなどの外部ソースから結果を取得できます。

詳細なアクセス制御

ユーザーセグメントを使用すると、誰が何を見るかを制御できます。特定の記事をVIP顧客のみに表示したり、内部ドキュメントを一般に公開しないようにしたり、異なる製品ラインに対して個別のナレッジベースを作成したりできます。この柔軟性は、多様な顧客グループまたは機密情報がある場合に重要です。

コンテンツ管理ワークフロー

チームパブリッシングは、コンテンツが公開される前にレビューおよび承認するためのワークフローを提供します。特定の時間に記事を公開するようにスケジュールしたり、期限切れのコンテンツを確認するようにリマインダーを設定したり、バージョン履歴を通じて変更を追跡したりできます。大規模なチームの場合、これにより、複数の人が同時に編集する混乱を防ぐことができます。

分析とインサイト

組み込みのレポート機能は、顧客が検索するもの、どの記事を表示するか、およびどこで行き詰まるかを示します。このデータは、コンテンツのギャップを特定し、人気のある記事を改善し、セルフサービスの取り組みの影響を測定するのに役立ちます。

Zendeskナレッジベースの設定

ナレッジベースを実行するには、いくつかの手順が必要です。以下にそのアプローチ方法を示します。

ステップ1：Guideを有効にして設定を構成する

管理センターで開始し、チャネル、次にGuideに移動します。ヘルプセンター機能を有効にし、ヘルプセンター名、デフォルト言語、およびブランドカラーなどの基本設定を構成します。Suite Teamプラン以上をお持ちの場合は、1つのヘルプセンターが含まれています。Professionalプランは最大5つまでサポートし、Enterpriseは最大300まで処理します。

ステップ2：コンテンツを構造化する

記事を作成する前に、情報アーキテクチャを計画します。顧客が製品についてどのように考えているかに一致する広範なカテゴリから始めます。ソフトウェア会社は、「アカウント管理」、「機能」、「トラブルシューティング」などのカテゴリを使用する場合があります。eコマースストアは、「注文」、「配送」、および「返品」で整理する場合があります。

各カテゴリ内で、特定のトピックのセクションを作成します。「アカウント管理」の下には、「アカウントの作成」、「請求」、および「セキュリティ」のセクションがある場合があります。階層を浅く保ちます。ほとんどの企業では、2つのレベルの深さで機能します。Enterpriseプランのみが最大6つのレベルをサポートし、より深い階層は、役立つよりも顧客を混乱させることがよくあります。

ステップ3：最初の記事を作成する

最も一般的な顧客からの質問から始めます。サポートチケット、チャットのトランスクリプト、および顧客のメールを調べて、パターンを特定します。人々が最も尋ねるのは何ですか？そこから始めます。

作成するときは、顧客の言葉に一致する明確なタイトルを使用します。「パスワードのリセット方法」は、「パスワードリセット手順」よりも効果的です。記事はそれぞれ1つのトピックに焦点を当ててください。見出し、箇条書き、および必要に応じてスクリーンショットでテキストを分割します。WYSIWYGエディターを使用すると、書式設定が簡単になります。

コンテンツブロックを使用すると、再利用可能な情報を作成できます。複数の記事に表示される標準的な免責事項または手順がある場合は、コンテンツブロックとして一度作成し、必要な場所に挿入します。ブロックを更新すると、それを使用しているすべての記事が自動的に更新されます。

ステップ4：ユーザー権限を設定する

誰がコンテンツを表示できるかを決定します。デフォルトでは、ヘルプセンターは公開されています。ただし、特定の記事をサインインしたユーザー、特定の顧客グループ、または内部スタッフのみに制限したい場合があります。ユーザーセグメントを使用すると、組織、タグ、またはカスタムフィールドなどの顧客プロパティに基づいてこれらのルールを作成できます。

エージェントの権限については、誰が記事を作成、編集、および公開できるかを制御できます。これにより、不正な変更を防ぎながら、主題の専門家が安全にコンテンツを提供できるようになります。

ステップ5：テーマをカスタマイズする

Zendeskは、標準オプションとしてコペンハーゲンテーマを提供しています。コードに触れることなく、色、ロゴ、および基本的なレイアウト要素をカスタマイズできます。より深くカスタマイズするには、テーマのHTML、CSS、およびJavaScriptを直接編集するか、Zendesk Marketplaceのテーマから選択できます。

ヘルプセンターがブランドと一致していることを確認してください。顧客は、別の会社を訪問するのではなく、まだWebサイトにいるように感じるはずです。一貫した色、フォント、およびロゴは信頼を構築します。

コンテンツを整理するためのベストプラクティス

ナレッジベースは、顧客が必要なものを見つけることができる場合にのみ役立ちます。これらのプラクティスに従って、効果を維持してください。

顧客の不満から始めます。 どのような記事を書くかを推測しないでください。サポートデータを見てください。どのチケットが繰り返し発生しますか？エージェントが最も頻繁に答える質問は何ですか？顧客が知っておくべきことではなく、実際の顧客のニーズを中心にコンテンツを構築します。

検索可能なタイトルを使用します。 顧客は、ナビゲーションメニューよりも検索バーを使用します。顧客が実際に入力する単語を使用して記事のタイトルを作成します。「パスワードを忘れた」は、「パスワード回復手順」よりも多くの検索を取得します。

記事に焦点を当てます。 1つの記事、1つのトピック。複数の無関係な問題をカバーしている場合は、それらを個別の記事に分割します。これにより、コンテンツを見つけやすく、更新しやすくなります。

定期的に更新します。 古い情報は顧客をイライラさせ、信頼を損ないます。四半期ごとに人気のある記事を確認するスケジュールを設定します。記事の検証リマインダーを使用して、確認が必要なコンテンツにフラグを立てます。製品が変更された場合は、ナレッジベースをすぐに更新します。

測定して改善します。 毎週分析を確認します。どの記事が最も多くのビューを取得しますか？結果が返されない顧客が検索するものは何ですか？このデータを使用して、新しいコンテンツと改善を優先します。

ナレッジベースの成功の測定

ナレッジベースが機能しているかどうかを知る必要があります。Zendeskは、追跡するためのいくつかの指標を提供します。

記事のビューは、どのコンテンツが注目を集めているかを示します。ビューが多いということは、顧客が記事を見つけて使用していることを意味します。

検索語句は、顧客が探しているものを明らかにします。記事がないものを多くの人が検索する場合、それが次の優先事項です。

セルフサービス率は、チケットを作成せずに回答を見つける顧客の割合を測定します。率が高いほど、ナレッジベースがその役割を果たしていることを意味します。

記事のフィードバックは、投票を通じて、改善が必要なコンテンツを特定するのに役立ちます。記事が多くの低評価を得た場合は、確認して更新します。

開始点に基づいてベンチマークを設定します。セルフサービス率が現在20％の場合、3か月で30％を目指します。毎月進捗状況を追跡し、データが示すものに基づいて戦略を調整します。

一般的な課題と克服する方法

適切に計画されたナレッジベースでも、課題に直面します。最も一般的なものに対処する方法を次に示します。

コンテンツが古くなる。 製品が変更され、ポリシーが更新され、スクリーンショットが古くなります。スケジュールされたレビュー、記事の検証ルール、および明確な所有権でこれに対抗します。特定のセクションを最新の状態に保つ責任を誰かに割り当てます。

検索が関連する結果を返さない。 顧客が検索を通じて記事を見つけることができない場合、ナレッジベースを使用しません。記事のタイトルとコンテンツを確認して、顧客が実際に使用する単語が含まれていることを確認します。AI搭載の生成検索が役立ちますが、明確でキーワードが豊富なコンテンツは依然として重要です。

低い採用率。 ナレッジベースが回答する質問に対して顧客がチケットを送信し続ける場合、顧客はそれが存在することを知りません。メールの署名、チケットの返信、およびWebサイトのフッターでヘルプセンターを宣伝します。エージェントが回答を繰り返し入力する代わりに、記事のリンクを共有するようにトレーニングします。

内部および外部の知識を同期させる。 手順が変更された場合は、顧客向けと内部ドキュメントの両方を更新します。コンテンツブロックは、複数の記事で標準情報を共有できるようにすることで、ここで役立ちます。

ナレッジマネジメントへの最新のアプローチ

Zendesk Guideは堅牢なナレッジベース機能を提供しますが、コンテンツを手動で管理するには多大な労力がかかります。ギャップを特定し、記事を作成し、すべてを最新の状態に保ち、顧客が必要なものを見つけることができるようにする必要があります。ここで、AI搭載のナレッジマネジメントが役立ちます。

eesel AIは、異なるアプローチを取ります。従来のナレッジベースを構築および維持する必要はなく、eeselは既存のコンテンツから、それがどこにあっても学習します。ヘルプセンター、Confluence、Googleドキュメント、Notion、または過去のサポートチケットに接続すると、すぐにビジネスを理解します。

違いは、知識がどのように使用されるかにあります。顧客が記事を閲覧するのではなく、eesel AIは、接続されているすべてのソースから直接回答を提供します。ヘルプデスク、Slack、Microsoft Teams、またはWebサイトのチャットウィジェットで応答できます。情報が変更されると、eeselは自動的に学習します。手動による更新は必要ありません。

すでにZendeskを使用しているチームの場合、eeselは直接統合し、既存のセットアップを置き換えるのではなく、拡張します。Zendesk Guideの構造化されたナレッジベースと、すべてのドキュメントから回答を引き出すAI搭載の検索機能を利用できます。

その結果、解決が迅速になり、コンテンツの維持にかかる時間が短縮されます。AI搭載のナレッジマネジメントを使用した成熟したデプロイメントでは、最大81％の問題が自律的に解決されます。一般的な回収期間は2か月未満です。