最新のZendeskチケットラベリング実践ガイド

Zendeskでサポートチームを運営しているなら、チケットのラベリングが業務全体の根幹をなすことはすでにご存知でしょう。うまく機能すれば、チケットは適切なエージェントに素早く割り振られ、トレンドが本格的な問題になる前に察知でき、すべてがスムーズに流れます。しかし、そうでなければ、受信トレイは乱雑になり、エージェントは不満を抱え、多くの機会を逃すことになります。

難しいのは、それを正しく行うことです。手作業でのチケットへのタグ付けは、時間がかかり、単調で、ヒューマンエラーが起こりやすい作業です。そして、Zendesk独自の自動化機能は聞こえは良いですが、実際の顧客との会話のニュアンスを捉えきれず、結果としてタグが間違っていたり、まったく役に立たなかったりすることがよくあります。

もし、かえって仕事が増えているように感じるシステムにうんざりしているなら、この記事はあなたのためのものです。Zendeskに組み込まれたラベリングの選択肢を詳しく見ていき、その限界を指摘し、チケット管理をスムーズに進めるための、より現代的でAIを活用した方法をご紹介します。

Zendeskのチケットラベリングとは何か、なぜ重要なのか？

Zendeskにおいて、ラベリングとは「タグ」のことです。これらは、チケットに文脈を与えるために添付するキーワードや短いフレーズにすぎません。デジタルの付箋のようなものだと考えてください。チケットには「billing_issue」（請求の問題）、「vip_customer」（VIP顧客）、または「feature_request」（機能リクエスト）といったタグが付けられます。

では、なぜわざわざこれを行うのでしょうか？それは主に3つの理由に集約されます。

1. ワークフローの自動化： タグはZendeskの自動化機能を機能させるためのものです。「technical_support」タグが付いたチケットを技術チームに自動的に送信したり、「urgent」タグが付いたチケットを上級エージェントにフラグを立てたりするルールを設定できます。適切なタグがなければ、自動化はあまり役に立ちません。

2. 実用的なインサイトの獲得： タグの傾向を見ることで、顧客に実際に何が起こっているのかを明らかにすることができます。「shipping_delay」タグの急増は、配送業者に問題があることを示唆しているかもしれません。「password_reset」タグがゆっくりと着実に増加している場合は、ログインページが分かりにくいことを意味するかもしれません。このデータは、症状だけでなく、問題の根本原因を見つけて修正するのに役立ちます。

3. キューの効率的な管理： タグにより、チームはカスタムの「ビュー」を作成できます。請求チームのエージェントは、「billing」や「refund」のタグが付いたチケットのみを表示するビューを設定できます。これにより、他のすべてに気を取られることなく、自分のキューに集中できます。

Zendeskのネイティブなチケットラベリング方法2つ

Zendeskには、標準でチケットラベリングを処理する主な方法が2つあります。それぞれに長所と短所があり、それらを理解することで、問題がどこで発生し始めるかがわかります。

方法1：手動ラベリング

これは最も直接的なアプローチです。エージェントはチケットを処理しながら、タグフィールドにタグを入力するだけです。シンプルで、エージェントがチケットの分類方法を完全にコントロールできます。

利点： 会話の文脈を完全に理解している、よく訓練されたエージェントによって行われる場合、手動でのタグ付けは非常に正確です。彼らは問題が何であるかを正確に捉えるための完璧なタグを適用できます。

欠点：

この方法にはいくつかの大きな問題があります。まず、時間がかかります。すべてのチケットに余分なステップを追加するのは数秒しかかからないかもしれませんが、その時間はチーム全体で週に何時間もの生産性の損失につながります。

また、一貫性がありません。私たちは皆人間であり、間違いを犯します。エージェントはタイプミス（「bug_report」の代わりに「bug_reprot」）をしたり、同じタグの異なるバージョン（「bug」対「bug-report」）を使用したり、単にタグを追加し忘れたりすることがあります。これらの小さなことが、レポートの信頼性を低下させ、自動化されたワークフローを壊す可能性があります。そして最後に、この方法はスケールしません。少数のチケットを処理する小規模なチームには適しているかもしれませんが、チケットの量が増えるにつれて、すぐに混乱状態になります。

方法2：自動ラベリング

スケーリングの問題を解決するために、Zendeskには組み込みの自動タグ付け機能があります。これを有効にすると、Zendeskは新しいチケットのテキストをスキャンし、2文字より長い単語を探します。次に、それらの単語を既存のタグリストと照合し、最も一致すると考えられる上位3つのタグを適用します。

これは便利に聞こえますが、実際にはいくつかの深刻な制限が伴います。

致命的な制限：

• 真の理解力に欠ける： Zendeskの自動タグ付けは、単なる単純なキーワードマッチングです。文脈を実際に理解しているわけではありません。たとえば、顧客が「返金を求めているのではなく、交換してほしいだけです」と書いた場合、システムは「返金」という単語を認識し、おそらく「refund_issue」タグを付けてしまい、チケットを間違ったキューに送ってしまいます。

• 汎用的なタグを作成する： システムは、一般的でありながらあまり役に立たない単語に固執することがよくあります。過去に「camera」や「return」などのタグを使用したことがあるなら、Zendeskがそれらの単語を含むすべてのチケットにそれらを適用する準備をしてください。これにより、タグの有用性を低下させる多くのノイズが発生します。

• 機能するには既存のタグが必要： これは大きな問題です。システムは、あなたがすでに作成したタグにしか単語を一致させることができません。これは、新しい問題や発生しつつある問題を特定できないことを意味します。顧客が突然新しい機能に問題を抱え始めた場合、Zendeskの自動タグ付けは「new_feature_bug」タグを独自に作成することができず、あなたは状況を把握できなくなります。

• 感情や緊急性を検出できない： システムは、顧客が満足しているか激怒しているかを判断できません。チケットが単純な質問なのか、緊急事態なのかを区別することもできません。単に単語を一致させるだけなので、顧客が実際にどのように感じているかに基づいてチケットの優先順位を付ける機会を逃してしまいます。

Zendeskのチケットラベリングには、よりスマートなアプローチが必要な理由

手動でのタグ付けが遅すぎ、Zendeskの自動タグ付けが単純すぎる場合、何が残されているでしょうか？根本的な問題は、ほとんどのヘルプデスクツールが、人間の会話の複雑な現実を処理するようには設計されていないことです。

単純なキーワードとルールベースのシステムの問題点

Zendeskの自動タグ付けは、ルールベースシステムの典型的な例です。それは非常に基本的な「もしこうなら、こうする」というロジックで動作します。このアプローチは、人間の言語がニュアンスに富んでいるために失敗します。同義語（「broken」「faulty」「defective」）、スラング、タイプミス、皮肉を理解できません。すべての単語を文字通りに受け取るため、その精度はしばしば非常に残念なものになります。

機械学習の力

ここで機械学習（ML）が登場します。ルールベースのシステムとは異なり、MLモデルは単にキーワードを探すだけでなく、人間のエージェントのように意図と文脈を理解するように訓練されています。

MLを活用したツールは、「壊れた商品」に関するチケットと「まったく機能しない製品」に関する別のチケットが、まったく異なる単語を使用していても、両方とも「defective_product」（欠陥製品）としてタグ付けされるべきだと理解できます。これはサポートチームが必要とする飛躍であり、現在使用しているヘルプデスクにインテリジェントなAIレイヤーを追加することで可能になりました。

eesel AIのようなAIレイヤーでZendeskのチケットラベリングをアップグレード

ヘルプデスク全体を交換する手間をかける代わりに、大幅なアップグレードを行うことができます。eesel AIは、数分でZendeskに直接接続できるAIプラットフォームです。チームの働き方を変えることなく、強力でインテリジェントなトリアージおよび自動化エンジンを提供します。

正確で具体的なラベリングを自動的に取得

その違いは、最初から明らかです。eesel AIのAIトリアージは、一般的なルールに依存しません。代わりに、チームの過去のチケットでトレーニングを行い、あなたのビジネス特有の問題、言語、癖を学習します。

これにより、ネイティブツールができることをはるかに超える、正確で具体的なタグを適用できます。そのため、「checkout_issue」（チェックアウトの問題）のような一般的なタグの代わりに、eesel AIは根本原因を特定し、「discount_code_failed」（割引コード失敗）のようなより有用なタグを適用できます。

さらに、eesel AIは感情（「frustrated_customer」（不満のある顧客）など）や緊急性（「needs_immediate_response」（即時対応が必要）など）も分析してタグ付けします。これにより、キューの優先順位を適切に設定するために必要なコンテキストが得られますが、これはネイティブのZendeskタグ付けでは不可能です。

トリアージとルーティングのワークフローをカスタマイズ

正確なタグがあれば、よりスマートな自動化ワークフローを構築できます。Zendeskのルールはかなり限定的ですが、eesel AIは、考えられるほぼすべてのアクションを自動化するための完全なコントロールを提供します。

• トピック、感情、緊急性に基づいて、はるかに高い精度でチケットにタグを付ける。

• 専門チームにチケットをルーティングする（例：「frustrated_customer」タグの付いたすべてのチケットをリテンションスペシャリストに送信する）。

• チケットの優先度を自動的に変更し、緊急の問題がすぐに注目されるようにする。

• VIP顧客からのチケットをエスカレーションし、キューに入った瞬間に対応する。

• Shopifyで注文詳細を検索したり、Jiraでバグレポートを作成するなど、カスタムAPIアクションを実行する。

自信を持ってシミュレーションとデプロイ

新しい自動化に関する最大の懸念の1つは、それが事態を混乱させるリスクです。eesel AIはこれをシミュレーションモードで解決します。AIに実際のチケットを触らせる前に、安全な環境で過去の何千ものチケットを使ってセットアップ全体をテストできます。

AIが各チケットにどのようにタグ付けし、ルーティングし、応答したかを正確に確認でき、そのパフォーマンスの明確な予測が得られます。これにより、すべてを微調整し、推測を排除して自信を持って展開できます。

Zendesk vs. eesel AI：価格の比較

Zendeskはすべてのプランに基本的なタグ付け機能を含んでいますが、より高度なAIや自動化機能を利用するには、通常、より高価なプランにアップグレードするか、高価なアドオンを購入する必要があります。eesel AIが提供するような、きめ細かくセルフサービス型の自動化は、少し異なる構造になっています。

Zendeskの価格

基本的なタグ付けと自動化は、すべてのZendeskプランで利用できます。しかし、スキルベースのルーティングや高度なAIなどの機能は、通常、より高価なSuite ProfessionalおよびEnterpriseプランに含まれています。

eesel AIの価格

eesel AIの価格は、分かりやすく予測可能になるように設計されています。自動タグ付けとルーティングのためのAIトリアージを含むすべての主要製品は、すべてのプランに含まれています。

最大の違いは価格モデルです。解決ごとの料金はありません。AIが触れるすべてのチケットに対して課金する多くのAIツールとは異なり、eesel AIのプランは、特定のAIインタラクション数に対する月額固定料金に基づいています。これは、繁忙期に請求額が突然跳ね上がることがないことを意味します。

よりスマートなZendeskチケットラベリングへの次のステップ

Zendeskのネイティブなチケットラベリングは良い出発点ですが、チームが忙しくなるにつれて、精度、文脈、効率性のギャップが露呈し始めます。手作業を削減し、顧客との会話から実際に学びたいと真剣に考えているチームにとって、専用のAIレイヤーはもはや「あれば便利」なものではありません。

幸いなことに、始めるために数ヶ月待ったり、多くの営業電話を受けたりする必要はありません。今日から基本的な自動化の限界を超えることができます。

真にインテリジェントなZendeskチケットラベリングがあなたに何をもたらすか見てみませんか？無料でeesel AIにサインアップしてシミュレーションを開始しましょう。数分で稼働させることができます。