エージェントフィードバックのためのZendesk QAの活用方法：完全ガイド

品質保証（QA: Quality Assurance）は、顧客との会話の2％を手動でサンプリングし、それが全体を表していることを期待していた時代から大きく進歩しました。今日では、Zendesk QAのようなAI（人工知能）搭載ツールは、インタラクションの100％を自動的にレビューし、サポートチームにエージェントのパフォーマンスに関する前例のない可視性を提供できます。

しかし、データを持っているだけでは戦いの半分に過ぎません。真の価値は、そのデータをどのように活用して、エージェントのパフォーマンスを実際に向上させる建設的なフィードバックを提供するかによって生まれます。このガイドでは、スコアカードの設定から異議申し立ての処理まで、Zendesk QAを使用してエージェントのフィードバックを提供および受信するための完全なワークフローについて説明します。

代替手段を検討している場合は、Zendeskと統合し、既存の会話から学習するAI搭載のサポートを通じて、品質保証への異なるアプローチを提供します。詳細については後述します。

Zendesk QAとは？

Zendesk QAは、カスタマーサービスの会話を自動的にレビューし、実用的なインサイトを提供するAI搭載の品質保証ソリューションです。元々はKlaus（Zendeskが買収）によって開発され、Zendeskプラットフォームにネイティブに統合されています。

従来のQAとの主な違いは、カバレッジです。ほとんどのサポートチームは、時間の制約により、会話の約2％を手動でレビューしています。Zendesk QAはAIを使用して、トーン、正確さ、ポリシー遵守、共感性など、定義した基準に基づいてインタラクションの100％をスコアリングします。

このシステムは、主に2つのアプローチを提供します。

• AutoQA: AIが事前定義されたまたはカスタムの基準に基づいて会話を自動的にスコアリングします
• 手動レビュー: 人間のレビュー担当者が構造化されたスコアカードを使用して会話を評価します

どちらのアプローチを使用することも、両方を組み合わせることもできます。多くのチームはAutoQAを使用して、人間の注意が必要な会話を特定し、レビュー担当者がランダムなサンプルではなく、それらに焦点を当てるようにしています。

フィードバックのためのZendesk QAの設定

フィードバックを開始する前に、適切な基盤を整える必要があります。

要件とアクセス

Zendesk QAは、Zendesk SupportまたはSuiteプランのアドオンとして利用できます。次のいずれかが必要です。

• Quality Assurance（QA）アドオン
• Workforce Engagement Management（WEM）バンドル

誰が何ができるかについては、役割は次のようになります。

• 管理者およびワークスペースマネージャー: QA設定を構成するためのフルアクセス
• リードおよびレビュー担当者: 会話をレビューし、フィードバックを残すことができます
• エージェント: 自分の作業に関するフィードバックを表示し、評価に異議を唱えることができます

スコアカードの作成

スコアカードは、フィードバックシステムの基礎です。これらは本質的に、チームにとって「良い」とは何かを定義するルーブリックです。

Zendesk QAには、次の項目をカバーする既製のスコアカードが付属しています。

• 読みやすさ
• 共感性
• 文法
• トーン

AIに何を求めるかを平易な言葉で伝えることで、カスタムスコアカードを作成することもできます。たとえば、エージェントがアカウントの詳細について話し合う前に、顧客の身元を適切に確認したかどうかを確認するスコアカードを作成できます。

各スコアカードには、次のものを含めることができます。

• 評価スケール: 通常はバイナリ（合格/不合格）または段階評価（1〜5）
• N/Aオプション: すべての会話に適用されるわけではない基準の場合
• 加重基準: 他の要素よりも重要な要素
• 重要な要件: 欠落している場合は会話が自動的に失敗する必須項目

重要なのは、チームをこれらのスコアカードの作成に参加させることです。エージェントが品質の意味を定義するのを支援すると、フィードバックプロセスに賛同する可能性が高くなります。

レビュー担当者がZendesk QAエージェントのフィードバックをどのように提供するか

スコアカードを設定したら、レビュー担当者は会話の評価とフィードバックの提供を開始できます。

会話へのアクセス

レビュー担当者は、ほとんどの時間を[会話]ビューで費やします。ここから、次のことができます。

• 割り当てられた会話を閲覧する
• フィルターを使用して特定の種類のインタラクションを見つける
• カスタムフィルターを作成する（チームの場合はパブリック、またはプライベート）

フィルターは強力です。次のフィルターを作成できます。

• CSATスコアが低い会話
• 10分を超えるインタラクション
• 「エスカレーション」でタグ付けされたチケット
• 特定のエージェントまたはチャネル

会話の評価

レビューする際は、会話全体または会話内の特定のメッセージを評価できます。これは、複数のエージェントが関与している場合、または特定の瞬間に対応したい場合に役立ちます。

評価プロセスは次のようになります。

1. フィルターされたリストから会話を選択します
2. 適切なスコアカードを選択します
3. 各カテゴリを評価します（またはAutoQAに実行させます）
4. 必要に応じて根本原因分析を追加します
5. コメントを残します
6. レビューを送信します

建設的なコメントを残す

スコアはエージェントに何が起こったかを伝えます。コメントは、それがなぜ重要なのか、どのように改善するかを伝えます。

フィードバックコメントのベストプラクティス：

• 具体的にする: 「顧客の言葉を3回遮った」は「リスニングに取り組む」よりも優れています
• スコアカードを参照する: コメントを特定の基準に結び付けます
• 代替案を提案する: 「次回は、解決策を提案する前に問題を確認してみてください」
• @メンションを使用する: フィードバックを表示する必要があるチームメンバーをタグ付けします
• ハッシュタグを追加する: フィードバックの種類を分類します（#コーチング、#ポリシー、#トーン）

スコア、コメント、およびメンションを追加したら、レビューを送信します。エージェントは自分の設定に従って通知を受け取ります。

エージェントがフィードバックを受信して応答する方法

フィードバックを受け取ることは、エージェントがそれに基づいて行動できる場合にのみ価値があります。Zendesk QAは、エージェントがレビューに関与するためのいくつかの方法を提供します。

フィードバックの表示

エージェントは、[アクティビティ]ページからフィードバックにアクセスします。ここでは、次の内容を確認できます。

• 評価とコメントとともに受け取ったすべてのレビュー
• QAスコアと並行したアンケートフィードバック（CSAT）
• 肯定的な評価または否定的な評価を示すアイコン
• レビューにコメントが含まれているかどうか

QAスコアをCSATと並行して確認することで、エージェントはプロセス遵守と顧客満足度の関係を理解できます。すべてのルールに従っても、顧客が満足しない場合があります。また、エージェントが手順を省略しても、顧客が高いCSATを与える場合があります。どちらのパターンも理解する価値があります。

異議の管理

すべての評価が公正または正確であるとは限りません。エージェントがフィードバックに同意しない場合は、異議を唱えることができます。

異議申し立てプロセスでは、エージェントは次のことができます。

• 特定のカテゴリの代替評価を提案する
• 自分の視点を説明するコメントを残す
• 異議を元のレビュー担当者に送り返すか、マネージャーにエスカレーションする

これは、すべてのポイントについて議論することではありません。対話を作成することです。レビュー担当者が、エージェントが特定の状況を特定の方法で処理した理由を説明するコンテキストを見逃した可能性があります。または、エージェントがポリシーを誤解し、明確化が必要な場合があります。

いずれにせよ、異議は迅速に解決する必要があります。QAプログラムを損なうのは、宙ぶらりんになっているフィードバックだけです。

自己改善のためのダッシュボードの使用

エージェントは、自分の進捗状況を追跡するのに役立ついくつかのダッシュボードにアクセスできます。

• レビューダッシュボード: 時間の経過とともにすべてのフィードバックを表示します
• カテゴリダッシュボード: 最も苦労している基準を理解します
• 異議ダッシュボード: 異議解決を追跡します

重要なのは、これらのツールを積極的に使用することです。ダッシュボードを定期的にチェックし、弱点に取り組むエージェントは、必要なときにのみフィードバックを確認するエージェントよりも早く改善する傾向があります。

Zendesk QAを使用したAIエージェントのパフォーマンスの評価

AIエージェントがより多くの顧客との会話を処理するにつれて、そのパフォーマンスを評価する方法も必要になります。Zendesk QAは、ボット評価の特定の機能を通じてこれをサポートします。

AIエージェントレビューの構成

Zendesk QAは、次のものを自動的に検出します。

• Zendesk AIエージェント
• Sunshine Conversationsボット

他のユーザーをAIエージェントとして手動でフラグを立てることもできます。構成が完了したら、各ボットを「レビュー可能」（QAに含まれる）にするかどうかを選択します。

レビュー可能なボットの場合は、次のことができます。

• ボット固有のスコアカードを設定する
• 自動評価のために自動スコアリングを有効にする
• フィルターを使用して、手動レビューが必要なボットの会話を見つける

BotQAダッシュボードの使用

BotQAダッシュボードは、AIエージェントのパフォーマンスに固有の指標を追跡します。

• エスカレーション率（ボットが人間に転送する頻度）
• 解決率
• 時間の経過に伴う品質スコア
• 人間のエージェントのベンチマークとの比較

これにより、AIエージェントが実際に問題を解決しているのか、それとも人間のチームの作業を増やしているだけなのかを理解できます。

効果的なZendesk QAエージェントフィードバックのベストプラクティス

ツールを持っていることは1つのことです。それらをうまく使用することは別のことです。効果的なQAプログラムとチェックボックス演習を区別するプラクティスを次に示します。

フィードバックを対話にする

最高のQAプログラムは、グレーディングではなくコーチングのように感じられます。それはつまり：

• レビュー担当者は、スコアを割り当てるだけでなく、その理由を説明します
• エージェントは、質問をしたり、評価に異議を唱えたりすることを恐れません
• フィードバックは、コンプライアンスだけでなく、実際のスキル開発につながります

チームの賛同を早期に得る

変化は難しいものです。エージェントがQAを自分たちに対して行われていることではなく、自分たちのために行われていることと見なした場合、抵抗が生じます。

チームを次のことに参加させます。

• スコアカードの作成
• 品質基準の設定
• フィードバックの配信方法の決定

エージェントが品質を定義するのを支援すると、それを所有します。

キャリブレーションセッションを実行する

異なるレビュー担当者は、同じ基準を異なる方法で解釈します。定期的なキャリブレーションセッション（複数のレビュー担当者が同じ会話を評価し、その理由について話し合う）は、スコアリングの一貫性を保ちます。

自動QAと手動QAのバランスを取る

AutoQAは、カバレッジと一貫性に優れています。人間のレビュー担当者は、ニュアンスとコンテキストを追加します。両方を使用します。

• AutoQAにスコアリングの大部分を処理させます
• 人間にエッジケースと異議をレビューさせます
• AutoQAを使用して、人間の注意が必要な会話にフラグを立てます

結果とともに品質を追跡する

品質スコアは重要ですが、結果も重要です。QAスコアが次のものとどのように相関するかを追跡します。

• CSAT評価
• 解決時間
• 顧客維持率

最高スコアのエージェントのCSATが最も低い場合、スコアカードが間違ったものを測定している可能性があります。

Zendesk QAの価格と代替手段

価格の概要

Zendesk QAの価格は、スタンドアロンのアドオンとして、年間請求の場合、エージェント1人あたり月額35ドルです。Workforce Managementとバンドルして、合計でエージェント1人あたり月額50ドルで入手することもできます。

これは、ベースのZendeskプランに加えて発生することに注意してください。したがって、Suite Professional（1エージェントあたり月額115ドル）を使用しているチームは、QAを追加すると、合計で1エージェントあたり月額150ドルを支払うことになります。

Quality AssuranceとWorkforce Managementの両方を含むWorkforce Engagement Bundleも、エージェント1人あたり月額50ドルで利用できます。両方が必要な場合は、費用を節約できます。

品質保証への代替アプローチ

Zendesk QAは堅牢なツールですが、カスタマーサポートの品質を維持する唯一の方法ではありません。

eesel AIでは、異なるアプローチを採用しています。会話が発生した後にレビューするのではなく、品質の問題が顧客に届く前に防止することに焦点を当てています。

仕組みは次のとおりです。

• シミュレーション: 本番環境に移行する前に、過去の数千件のチケットでAIを実行して、AIがどのように応答するかを正確に確認できます。顧客が何も見る前に品質を測定します。
• 継続的な学習: AIの応答を修正すると、その修正から学習します。個別のQAワークフローは必要ありません。
• AI Copilot: AI Copilotは、過去のチケットとヘルプセンターに基づいて、人間のエージェントの返信を下書きし、手動レビューなしで一貫性を確保します。

その結果、品質は事後的に検査されるのではなく、プロセスに組み込まれます。興味がある場合は、AIエージェントの詳細を確認するか、Zendeskとの統合方法をご覧ください。

より良いエージェントフィードバックを開始する

パフォーマンスを実際に向上させるQAプログラムを実装するには、ソフトウェアを購入するだけでは不十分です。それには次のものが必要です。

1. チームが定義を支援する明確な基準
2. コーチングとして配信される一貫したフィードバック（批判ではありません）
3. プロセスを負担ではなく効率的にするツール
4. 品質がすべての人の目標である文化

Zendesk QAは、これのためのインフラストラクチャを提供します。それが正しい選択であるかどうかは、チームの規模、既存のZendeskへの投資、および品質へのアプローチ方法によって異なります。

品質をサポートプロセス自体に組み込む代替手段を探している場合は、まさにそれを実現するためにeesel AIを構築しました。本番環境に移行する前にシミュレーションを実行し、既存の会話でAIをトレーニングし、ルーチンな問題を処理させながら、エッジケースをチームにエスカレーションさせることができます。

いずれにせよ、目標は同じです。顧客に一貫して優れたサポートを提供することです。ツールは、そこに到達するのを支援するだけです。