顧客サポートにおけるAIは、継続的なトレーニング、評価、改善に基づいています。しかし、これを行う能力は、重要な報告情報と分析へのアクセスが基本であることを意味します。ZendeskはAIに対する分析機能が限られており、何が機能しているのか、何が機能していないのかを判断するのが難しいです。
ここでは、Zendeskで利用可能な分析の種類、使用方法、およびユーザーが直面する一般的な問題について説明します。
これらの分析の一部は、基本的なZendesk AIや生成AIではなく、有料のアドオンであるZendeskの高度なAI機能に適用されることに注意してください。ここで各オプションの違いや価格についての詳細を見つけることができます。
どのような分析が利用可能ですか？
一部の分析は非常にシンプルで明確です。他のものはより複雑で、特に高度なAIアドオンに関連する分析です。一部のツールには追加のフィルタリング機能がありますが、これらのデータセットを適切に使用し、結果に影響を与える可能性のある混乱変数を認識するのはユーザー次第です。
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生成AIエージェントツールのデータセットと事前構築されたダッシュボード：これはZendeskのAIに関連する最初のデータセットで、要約、拡張、トーン変更機能を含む生成AIエージェントツールの使用に関する包括的な洞察を提供します。視覚化と分析を容易にするための事前構築されたダッシュボードが付属しています。
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インテリジェントトリアージ予測と信頼性レポート：これらのレポートは、インテリジェントトリアージ機能によって行われた予測に焦点を当てており、意図、言語、感情の分析とそれぞれの信頼性レベルを含みます。
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エージェントエンゲージメント分析：これらの分析は、エージェントがAIツールをどのように使用しているかを特に追跡し、サポートチーム内での頻度と使用パターンに関する詳細な情報を提供します。
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AIツール使用に関連するチケットメトリクス：これらのメトリクスは、AIツールが使用されたチケットと使用されなかったチケットを比較することを可能にし、AI支援が主要なパフォーマンス指標に与える影響を定量化するのに役立ちます。
彼らはどのような情報を提供しますか？
生成AIエージェントツールのデータセットと事前構築されたダッシュボード：
メトリクス：
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AIツール使用のあるチケット数：このメトリクスは、AIツールを使用して処理されたチケットの数を定量化し、AIツールの採用状況を明確に示します。
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最初の応答にかかる時間：これは、チケットの提出と最初の応答の間の中央値の時間であり、チームがAIツールが初期の返信を迅速化しているかどうかを評価できるようにします。
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完全解決時間：これは、チケットの作成とその完全な解決の間の中央値を測定し、AIツールが全体のチケット処理時間を短縮しているかどうかを評価することを可能にします。
AIツールの使用状況の推移：これは、異なる期間にわたるAIツールの使用頻度を追跡し、トレンド分析を可能にします。
属性:
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エージェント名: AIツールを使用するエージェントを特定します。
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チケットID: 特定のチケットに深く入り込んで詳細な分析を行うことができます。
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インタラクションID: AIツールが使用された個々のインタラクションを追跡できます。
提供されるインサイト:
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エージェントがサポート業務でAIツールをどのように使用しているかの詳細なビュー。
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解決時間、CSAT、リクエスターの待機時間などの重要な指標に対するAIツールの影響の評価。
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AI支援チケットと非AI支援チケットのパフォーマンスを比較する能力。
インテリジェントトリアージ予測と信頼性レポート
表示:
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意図予測: システムが顧客のリクエストの主な目的または目標だと考えているもの。
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言語予測: 顧客のメッセージの検出された言語。
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感情予測: 顧客のメッセージの認識された感情的トーン。
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信頼度: システムがこれらの予測のそれぞれについてどれだけ確信しているか。
これによりサポートチームは:
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インテリジェントトリアージ機能の正確性と効果を評価します。
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トリアージシステムが改善またはさらなるトレーニングを必要とする領域を特定します。
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システムが顧客のコミュニケーションをどれだけうまく解釈しているかを理解します。
エージェントエンゲージメント分析
次のデータを提供します:
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エージェントごとのAIツール使用頻度: 各エージェントがAI支援をどのくらいの頻度で使用しているか。
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各エージェントによるAIツールの使用回数: 個々のエージェントによるAIツールの全体的な採用を定量化します。
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エージェントチーム内のAIツール使用の分布: 主な採用者と追加のトレーニングや励ましが必要な人を特定するのに役立ちます。
この情報はマネージャーが:
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AIツールを最も効果的に使用しているエージェントを特定します。
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AIツールの使用において追加のサポートやトレーニングが必要なエージェントを見つけます。
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チームによるAI技術の全体的な採用を理解します。
チケットメトリクス
AIツール使用の有無によるチケットのメトリクスを比較します:
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初回応答時間: AIツールがエージェントが初回リクエストに迅速に応答するのに役立つかどうかを評価します。
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完全解決時間: AIツールがチケットの解決を迅速化するのに寄与するかどうかを評価します。
この比較によりサポートチームは:
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AIツールがチケット管理の効率に与える影響を定量化します。
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AI支援が最も効果的なチケットの種類を特定します。
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AIツールの使用の拡大または洗練に関するデータ駆動の意思決定を行います。
レポートの見つけ方と使用方法は？
生成AIエージェントツールダッシュボード
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Explorerで、ダッシュボードアイコンをクリックします（インターフェース内の視覚アイコンで表されます）。
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ダッシュボードライブラリページに移動します。
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Zendesk AI > 生成AIエージェントツールを選択します。
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希望のタブをクリックします（例えば、エージェントエンゲージメントまたはチケットメトリクス）。
カスタムインテリジェントトリアージ予測レポート
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エクスプローラーで、レポートアイコンをクリックし、「新しいレポート」を選択します。
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サポート > チケットデータセットをデータソースとして選択します。
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チケットID、意図の信頼度、言語、感情などの関連メトリクスを追加します。
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意図のNULL値を除外するなどの必要なフィルターを適用し、適切な日付範囲（例：今週）を設定します。
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将来のアクセスと分析のためにレポートを保存します。
インテリジェントトリアージのためのオプションフィルター：
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同じデータセットを使用して任意のレポートを開きます。
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計算メニューを介して標準の計算属性を作成します。
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フィルターに適切な名前を付け、必要な数式を入力します（特定の数式は提供されていません）。
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この新しく作成した属性を使用してレポートをフィルタリングし、インテリジェントトリアージの予測によって強化されたチケットのみを表示します。
情報をどう活用するか？
多くの派手なチャートや数字があっても、それ自体はあまり役に立ちません。しかし、定期的にこの情報を確認し、まとめることは重要です。その最も重要な理由は、AIの使用が役立ち、コスト効果があることを確認するためです。放置すると非常に高額になる可能性があります。
AIツールの採用を測定する
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エージェントのエンゲージメント分析を使用して、AIツールの重度および軽度の採用者を特定します。
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AIツールの使用に関するベンチマークを設定し、時間の経過とともに進捗を追跡します。
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AIツールを効果的に統合しているエージェントを認識し、報酬を与えます。
AIツールの影響を評価する
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AIツールを使用したチケットと使用していないチケットの解決時間とCSATスコアを比較します。
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AIの支援による時間の節約と顧客満足度の向上を定量化します。
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このデータを使用して、AI技術へのさらなる投資を正当化するか、既存のツールを改善します。
ワークフローを最適化する
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解決時間を短縮したり、CSATを改善したりするのに最も効果的なAIツール（例：要約、拡張、トーン変更）を特定します。
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トップパフォーマンスのエージェントの使用パターンに基づいてベストプラクティスを開発します。彼らがどのようにAIをワークフローで最も効果的に活用しているかを観察し、他のエージェントが同じことをできるように支援します。
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全エージェントチームにわたって高影響のAIツールの使用を奨励します。AIに不慣れな場合、使用をためらうかもしれません。
インテリジェントトリアージの精度を評価する
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意図、言語、感情の予測に対する信頼レベルを分析します。
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低信頼の予測におけるパターンを特定し、トリアージシステムを改善します。
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この情報を使用して、インテリジェントトリアージシステムを改善するか、必要に応じて追加のトレーニングデータを提供します。
時間の経過に伴うパフォーマンスを追跡する
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数週間または数ヶ月にわたってAIツールの使用傾向とそれが主要な指標に与える影響を監視します。
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AIツールの効果におけるパターンや季節的傾向を特定します。
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この縦断的データを使用して、AIツールの実装を拡大または修正するための情報に基づいた意思決定を行います。
AI投資を正当化する
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AIツールの使用による効率と顧客満足度の改善を示すデータをまとめます—または不満を示します。
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AIがコスト削減や生産性向上をもたらしたかどうかを計算します。
トレーニングプログラムを強化するか、代替案を探す
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トップAIツールユーザーからの洞察を使用して、他のエージェントのためのトレーニング資料を開発します。
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AIツールが最も効果的な一般的なシナリオを特定し、それをエージェントのオンボーディングや継続教育に統合します。
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指標や分析がチームのニーズに十分かどうかを判断し、代替案を検討します。
これらのレポートを注意深く分析し、得られた洞察に基づいて行動することで、サポートチームはAIツールの使用を改善し、エージェントのパフォーマンスを向上させ、最終的にはより良く、より効率的な顧客サービスを提供するためのデータ駆動型の意思決定を行うことができます。
eesel AIでは、AIがビジネスにどのように機能するかを評価し調整する完全なコントロールを持っていただきたいと考えています。AIが顧客満足度、従業員の生産性、そして利益にどのように影響するかを正確に評価できることが重要であることを知っています。私たちは、より多くの価値、より多くのカスタマイズ、そしてより多くの報告機能を、わずかな価格で提供します。
情報に基づいた意思決定を行う価値があると信じているので、私たちの無料トライアルとZendeskの機能に関する議論が、あなたにとって最適な方法でAIを実装するのに役立つことを願っています。
