Zendeskマクロをカテゴリ別に管理・整理するための実践ガイド

正直なところ、あなたのZendeskのマクロリストは少し散らかっていませんか？簡単な質問に答えるためだけに、長くてごちゃごちゃした定型文のリストを延々とスクロールした経験があるなら、私が何を言いたいかお分かりでしょう。整理されていないマクロライブラリは、エージェントの作業を遅らせ、回答に一貫性がなくなり、サポートのワークフロー管理を面倒な仕事のように感じさせてしまいます。これは非常によくある問題で、チームは顧客を助けることよりもツールと格闘することに多くの時間を費やしています。

このガイドは、その問題を解決するためのものです。Zendeskのマクロをカテゴリ別に手動で管理・整理するという、実績のある方法を順を追って説明し、あなたのワークフローに正気を取り戻します。

しかし、それだけではありません。最新のAIツールが、手動での整理プロセス全体を飛び越え、返信を自動化し、この問題全体を過去のものにするのにどのように役立つかについても見ていきます。

はじめに必要なもの

始める前に、いくつか準備を整えましょう。整理を始めるのに必要なものはほんの少しです。

• **Zendeskの管理者アクセス権：**チームの共有マクロにアクセスして実際に編集するために、適切な権限が必要です。

• **サポートトピックに関する十分な知識：**顧客が連絡してくる主な理由について、少し考えてみてください。請求、配送、技術的な問題といった、大まかな分類のことです。

• **1時間のまとまった時間：**正直なところ、マクロの整理には少し集中力が必要です。邪魔の入らない時間を確保することで、このプロセス全体がずっとスムーズに進むでしょう。

Zendeskマクロをカテゴリ別に手動で整理する方法（ダブルコロン方式）

実際に手を動かす準備はできましたか？この方法では、簡単な命名規則を使って、エージェントが簡単にナビゲートできる、クリーンでフォルダのような構造を作成します。これはZendesk自体で秩序を生み出すための、ほぼ最善の方法です。

ステップ1：マクロのクリーンアップを行う

まず最初に、散らかった状態では整理できません。名前を変更する前に、まずは少し整理整頓の時間です。マクロのリストを見直し、本当に必要なものについて正直に判断しましょう。古くなっていたり、他のマクロと重複していたり、あるいは単に長年使われていないものは、無効化または削除してください。より小さく、関連性の高いライブラリの方が管理がずっと楽になり、次のステップもはるかに迅速に進みます。

ステップ2：カテゴリ構造を決める

さて、エージェントの立場になって考えてみましょう。彼らはどのように情報を探すでしょうか？目標は、彼らにとって理にかなった論理的な階層を作成することです。

最も一般的な質問の種類に基づいて、3つから5つの大まかな「親」カテゴリから始めます。「注文」「請求」「テクニカルサポート」「アカウント管理」などを考えてみてください。

それらが決まったら、それぞれのカテゴリ内のより具体的なトピックについて考えます。例えば、「注文」の下には「返品」や「配送状況」といったサブカテゴリがあるかもしれません。これにより、ほとんどのニーズをカバーできる、シンプルで2階層の構造が作成されます。

ステップ3：「::」の裏技でマクロ名を変更する

ここからが面白いところです。Zendeskには、タイトルに2つのコロン「::」があると、マクロを自動的にカテゴリにグループ化するという、少し隠れた便利な機能があります。

新しい構造を設定するには、各マクロのタイトルを「カテゴリ::サブカテゴリ::マクロ名」という形式に従って編集するだけです。

例えば、「返品ポリシー情報」というマクロがある場合、その名前を「注文::返品::返品ポリシー情報」に変更するだけです。これで、エージェントがマクロリストを開くと、クリック可能な「注文」カテゴリが表示され、それを開くと「返品」サブカテゴリが現れ、その中にマクロが入っている、というわけです。とても簡単です。

ステップ4：本当に必要なら、さらに階層を追加する

マクロが非常に多い、またはサポートが複雑なチームの場合は、さらに深い階層の整理を作成することもできます。ダブルコロン方式は複数の階層に対応しているので、好きなだけ具体的に設定できます。

例えば、マクロのタイトルを次のように構成することができます：「注文::返品::破損品::写真の要求」。

手動整理の限界

マクロを整理することは素晴らしい一歩です。エージェントは喜び、効率も確実に向上するでしょう。しかし、経験豊富な多くのZendesk管理者が言うように、この手動のアプローチには、チームが成長するにつれて忍び寄ってくるいくつかの現実的な限界があります。

スケールしにくい

50個のマクロで機能するシステムは、500個になると崩れ始めます。リストが長くなるにつれて、エージェントは再び適切な応答を探してスクロールし、探し回ることになります。さらに悪いことに、Zendeskのインターフェースでは、異なるページにまたがるマクロの並べ替えが非常に面倒で、これは他のユーザーからもよく聞かれる不満です。ドラッグ＆ドロップシステムは、巨大なライブラリを管理するようには設計されていません。

終わりのないメンテナンス

製品やポリシーは常に変化しており、それはマクロも常に注意を払う必要があることを意味します。大規模なライブラリは、管理上の大きな頭痛の種になります。少しの更新があるたびに、誰かが手動で複数のマクロを見つけて編集する必要があり、エージェントが古くて不正確な情報を送信するリスクが常に伴います。

ロボットのように聞こえるリスク

私たちは皆、的を射ていない定型文の返信を受け取ったことがあります。マクロに過度に依存すると、顧客は自分の質問を読んでもらえなかったと感じるような、ありきたりなサポートにつながる可能性があります。人々は、自分の問題の詳細を無視したコピー＆ペーストの回答の壁と話しているように感じると、不満を抱きます。

最高のナレッジが閉じ込められてしまう

マクロはパズルのほんの一部にすぎません。チームの最も価値のあるナレッジは、事前に書かれたスクリプトの中にはありません。それは、過去の何千もの成功した解決策の中に隠されています。マクロのみのシステムは、この現実世界の問題解決の豊かな歴史を完全に見逃してしまい、最高の回答はクローズされたチケットの中に閉じ込められたままになります。

より賢い方法：静的なマクロから動的なAI返信へ

もしこれらの限界が少しでも身に覚えがあるなら、別のアプローチを試す時かもしれません。カスタマーサポートの次のステップは、より良い整理ではなく、より良い回答です。ここでAIツールが真価を発揮し、固定された定型文のライブラリから、その場でパーソナライズされた返信を提供する動的なシステムへと移行するのを助けます。

AIにサポート履歴から学習させる

あなたが何時間もかけて手動でマクロを作成し、整理する代わりに、AIがチームの最高の仕事から直接学習できるとしたらどうでしょう？eesel AIのようなAIプラットフォームは、ワンクリックであなたのZendeskアカウントに接続します。そして、過去のチケットを分析して、あなたのブランドの声、一般的な問題、そして素晴らしい回答がどのようなものかを理解します。これにより、静的なマクロでは決して捉えることのできない、深くニュアンスに富んだ知識がすべて解放されます。

エージェントにAIパートナーを与え、即座に下書きを作成させる

これはマクロのワークフローを直接アップグレードするものです。eesel AI Copilotを使えば、エージェントはカテゴリやサブカテゴリを探し回る必要がなくなります。チケットを開くと、AIが顧客の質問と過去の解決策に基づいて、パーソナライズされた返信を即座に下書きします。これにより、マクロのスピードと、トップエージェントのパーソナライゼーションの両方を手に入れることができます。

AIエージェントで最前線のサポートを自動化する

エージェントを支援するだけでなく、一般的な質問への返信を自動化してみませんか？eesel AI Agentは、最前線のチケットの多くを単独で処理できます。タグを追加したり、チケットを適切な担当者にルーティングしたり、さらには解決済みにするなど、マクロではできないことを行います。また、eesel AIはすべてのナレッジソースに接続するため、過去のチケットだけでなく、ConfluenceページやGoogle Docsなどからも回答を引き出し、すべての回答が完全であることを保証します。

リスクなしで自動化戦略をテストする

AIに顧客と直接対話させることは、大きな一歩に感じるかもしれません。だからこそ、eesel AIにはシミュレーションモードが組み込まれています。まず、サンドボックス環境で、何千もの過去のチケットに対してAIを安全にテストできます。これにより、AIが何を言ったかを確認し、解決率をチェックし、実際の顧客との会話に触れる前にパフォーマンスを調整することができます。これにより、自動化の展開から当て推量をなくすことができます。

AIへのスムーズな移行のためのプロのヒント

手動のマクロからAIを活用したサポートへの移行は、巨大で複雑なプロジェクトである必要はありません。簡単にするためのヒントをいくつかご紹介します。

• **小さく始める：**初日からすべてを自動化しようとしないでください。すでによいマクロがある、大量で複雑度の低いトピックを1つ選び、それだけを処理するようにAIエージェントを設定します。これにより、自信をつけ、すぐに価値を実感することができます。

• **AIを使ってナレッジベースのギャップを見つける：**AIが答えられない質問に注意を払いましょう。それは、そのトピックに関する新しいヘルプセンターの記事が必要であるという大きな手がかりです。eeselは、解決済みのチケットに基づいて新しい記事を自動的に下書きすることで、その手助けもできます。

マクロの整理はやめて、自動化を始めよう

時間をかけてZendeskのマクロをカテゴリ別に管理・整理することは、より効率的なサポートチームへの素晴らしい第一歩です。よくある頭痛の種に対する確実な解決策です。しかし、結局のところ、それはテクノロジーが今や解決できる問題に対する手動の解決策です。

優れたカスタマーサポートの未来は、完璧に整理された定型文のリストではありません。それは、文脈を理解し、すべての会話から学び、チームにいつでもすぐに正しい答えを提供するインテリジェントなシステムです。それは、反復的な作業を処理するツールを人々に与え、彼らが重要なことに集中できるようにすることです。

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