Zendeskのチケットに「請求問題」や「機能リクエスト」といったラベルを手動でタグ付けするのに何時間も費やす代わりに、顧客のサポートに集中できると想像してみてください。これは一部のカスタマーサービスエージェントが直面している現実です。しかし、これは現実から遠くありません。調査によると、サポートチームはチケットの整理と分類に最大20%の時間を費やしていることが示されています。これには手動でのタグ付け作業も含まれます。
良いニュースは？
AIを活用したチケット分類が、サポートチームのチケットタグ付けの方法を革新しています。最新のAIソリューションであるeesel AIのようなツールは、チケットの内容を自動的に分析し、コンテキストを理解し、ワークフロー全体にわたって正確なタグを一貫して適用することができます。この実践ガイドでは、ZendeskでのAIチケットタグ付けの実装方法を紹介し、実証済みのベストプラクティスを共有し、自動分類へのスムーズな移行をサポートします。
eesel AIのカスタマイズアクションがZendeskチケットタグ付けのためのプロンプトを割り当てます。
手動Zendeskタグ付けの課題
Zendeskでの手動チケットタグ付けは、サポートチームの効率とデータ品質に大きな影響を与える可能性があります。ますます多くの顧客が迅速な対応時間を期待しており、中には遅い対応時間が競合他社との取引を促すとさえ言う人もいます。従来のアプローチがなぜしばしば不十分であるのか、そしてAIを活用したソリューションがどのように役立つかを探ってみましょう。
手動タグ付けの限界
大量のチケットを管理するサポートエージェントは、広範なタグライブラリを扱う際に「タグ疲れ」と呼ばれる状態に直面します。タグを整理するために少しだけ時間を費やすことが、時間の経過とともに積み重なり、1か月の間に大量の「無駄な」時間を生むことになります。これにより、エージェントがタグ付けを急いだり、完全にスキップしたりするため、深刻な一貫性の問題が発生します。
最近のZendeskの調査によると、チームはエージェント間でのタグ適用の不一致に頻繁に苦労しており、誤字や重複したタグによるシステムの混乱を招いています。このような低品質のタグ付けは、意味のあるトレンド分析を妨げ、チームが継続的なタグ管理に多大な時間を投資することを余儀なくさせます。
Zendeskのチケットを手動でタグ付け。
ルールベースの自動化だけでは不十分
Zendeskのネイティブな自動化ツールは基本的な支援を提供しますが、重要な文脈を見逃す厳格なキーワードマッチングに依存しています。この文脈は、特に顧客によりスムーズでパーソナライズされた体験を提供する際に重要です。これらのシステムは正確なフレーズのみをマッチし、言語や問題が進化するにつれて絶えずメンテナンスが必要な厳格なif/thenロジックに従います。例えば、「返金」というルールが「返金は必要ありません」と書かれたチケットを誤ってタグ付けする可能性があります。なぜなら、それは意図を真に理解していないからです。
eesel AIは、自然言語処理（NLP）によるインテリジェントなチケット分類を通じて、これらの基本的な課題に対処します。単純なキーワードマッチングではなく、当社のシステムは過去のチケットデータから学習し、顧客が類似の問題を表現する方法のパターンとバリエーションを認識し、真の顧客の意図を捉える一貫した正確なタグ付けを保証します。
AIによるチケット分類
現代のAIによるチケット分類は、Zendeskのチケット自動化における変革的な進歩を表しています。この技術がどのように機能し、サポートチームに結果をもたらすかを探ってみましょう。
AIタグ付けの実際の動作
基本的なキーワードマッチングとは異なり、AIによるチケットタグ付けは高度な自然言語処理を活用してチケットの内容を真に理解します。 SentiSumの研究によると、機械学習ベースのシステムは、ルールベースのシステムの60-70%に対して、チケット分類で最大95%の精度を達成します。
eesel AIは、基本的なキーワードマッチングをはるかに超えて文脈と意図を分析することにより、顧客のチケットの自然言語を処理する高度なシステムを開発しました。このシステムは、言語のバリエーションやタイプミスを優雅に処理しながら、精度を向上させるために過去のデータから継続的に学習します。つまり、情報が多ければ多いほど、AIはチケットタグ付けをよりうまく処理できるようになります。最も重要なのは、会話の全体的な文脈を理解することにより、1つのチケットから複数の関連するタグを特定できることです。これは人間が行うように、ただしはるかに速い速度で行います。
eesel AIの自動チケットタグ付け。
フランスの顧客が請求に関する懸念についての支援を求め、AIが複雑なチケットをエージェントに転送します。
高度なAIが基本的な自動化アプローチとどのように比較されるかを見てみましょう：
| 機能 | 基本的な自動化 | 高度なAI |
|---|---|---|
| 言語サポート | 単一言語のみ | 複数言語の自動検出とルーティング |
| 学習能力 | 手動更新が必要な静的ルール | チケット処理パターンからの継続的な改善 |
| コンテキスト理解 | 単純なキーワードマッチング | コンテキスト認識を伴う自然言語処理 |
| 統合オプション | 基本的なZendesk機能に限定 | 完全なAPIサポートとカスタムワークフロー自動化 |
言語処理を超えて、現代のAIシステムは業界特有の用語に適応し、ブランド特有の分類ロジックを適用し、季節変動に応じてタグ付けパターンを調整することさえできます。API接続とWebhookトリガーを通じて、これらのシステムは内部ツールと深く統合し、双方向のデータ同期を維持します。
このレベルの洗練により、サポートチームは従来のルールベースのアプローチでは不可能な複雑なチケット分類シナリオを自動化することができます。これに加えて、AIチケットタグ付けは顧客チケットの迅速化という最終目標に貢献し、顧客満足度を向上させます。
AIタグ付けを実装するためのベストプラクティス
AIを活用したチケットタグ付けの成功した実装には、慎重な計画と構造化されたアプローチが必要です。自動化されたZendeskタグ付けでチームを成功に導くための重要な要素を探ってみましょう。
タグ構造の構築
よく設計されたタグ階層は、効果的なチケット分類の基盤を形成します。研究によれば、整理されたタグ構造はサポート効率と分析のためのデータ品質を大幅に向上させます。
まず、主要なサポートワークフローに合わせたコアカテゴリを定義することから始めます。これには、問題の分類（バグ、機能リクエスト、請求に関する問い合わせ）、緊急度を示す優先度レベル、関連する製品領域またはサービス、個別対応のための顧客セグメント、解決状況の追跡が含まれるべきです。
Zendeskのトリガー自動化設定で、適切なチケットタグ付けのためのカテゴリを選択する方法。
こちらはタグを構成するための実用的なガイドです：
| カテゴリー | 例タグ | 目的 | ベストプラクティス |
|---|---|---|---|
| 問題の種類 | bug, feature-request, question | チケットの性質を分類する | 明確で一貫したプレフィックスを使用する（例：’type-bug’） |
| 優先度 | p1-urgent, p2-high, p3-normal | 緊急度レベルを定義する | 混乱を避けるために3〜4つの優先度レベルに制限する |
| 製品 | mobile-app, web-platform, api | 影響を受ける領域を特定する | 製品の命名規則に正確に一致させる |
| ステータス | pending-customer, in-progress | 解決段階を追跡する | ステータスタグをワークフローステージに合わせる |
成功した導入を確保する
AIタグ付けを実装するには、慎重な変更管理と継続的な監視が必要です。現代のプラットフォームであるeesel AIは、このプロセスを合理化するための組み込みツールを提供しますが、成功は最終的にはチームの関与に依存します。
チームの導入には包括的なトレーニング資料の開発が重要です。タグ階層の明確なドキュメントを作成し、具体的な使用例、ZendeskとAIタグ付けがどのように統合されるかを示す詳細なワークフロー、エッジケースの処理ガイドに焦点を当てます。これに加えて、一貫した適用を確保するための堅牢な品質監視プロセスを補完します。
タグの正確性を監視するための明確なフレームワークを確立します：
- パターンと問題を特定するための定期的な週次タグ監査
- 特定の正確性ベンチマーク（95％以上の一貫性を目指す）
- フィードバックを収集しルールを最適化するための月次チームレビュー
- 改善を提案し実施するための構造化されたプロセス
プロのヒント：タグ構造をテストし、フィードバックを収集するためにパイロットチームから始め、サポート組織全体に展開する前にプロセスを洗練し、運用を妨げることなく早期に課題に対処します。
効果的なチケットタグ付け戦略を持つことで、時間とお金を節約できます。
ROIと影響の測定
Freshworksの調査によると、AIベースのチケット分類を導入することで、手動タグ付けエラーが最大80%削減されます。この精度の向上は、チームや期間を通じて一貫したタグ付けを実現し、異なるエージェントがチケットを異なる解釈で処理することによる変動を排除します。
この影響は精度を超えて、意味のある時間の節約とデータ品質の向上にまで及びます。サポートチームは手動タグ付け作業に費やす時間を大幅に削減でき、エージェントは複雑な顧客対応に集中することができます。さらに、AIによる分類は、チケットのトレンドや新たな問題に関するより詳細な洞察を提供し、より良いキャパシティプランニングとパフォーマンストラッキングを可能にします。
結論と次のステップ
最新のAI駆動のチケットタグ付けは、手動またはルールベースのアプローチと比較して、エージェントの作業負荷を80%削減しながら、最大95%の分類精度を提供します。私たちの顧客は通常、エージェント1人あたり月に15〜20時間を自動分類によって節約しています。
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