あなたのサポートチームはチケットに溺れていますか？ハーバード・ビジネス・レビューによると、顧客を喜ばせることよりも、顧客が行わなければならない作業を減らすことが重要であり、そこで最適化されたサポートチケットのディフレクション率が不可欠になります。
適切に実施されたディフレクション戦略は、サポートコストを削減しながら顧客満足度を向上させることができます。 AIを活用したカスタマーサービスのような最新のソリューションは、サービスの質を損なうことなく、増加するチケット量をどのように処理するかを革新しています。
この包括的なガイドは、顧客サポートのディフレクション率を向上させるための実証済みの方法を紹介します。内容は以下の通りです：
- 計算フレームワークと業界ベンチマーク
- セルフサービス最適化戦略
- AIチャットボット導入のベストプラクティス
- 品質監視アプローチ
- 持続可能な結果を得るための実用的なヒント
サポートチケットのディフレクションとは？
サポートチケットのディフレクションは、顧客サービスチャネルがエージェントの直接介入を必要とせずに問い合わせをどれだけ効果的に解決できるかを測定します。例えば、顧客がウェブサイトで特定の商品やサービスを見つけられない場合、サポートに連絡しようとするかもしれません。エージェントに到達する前に、チャットボットが問題を尋ね、必要な情報があるページへのリンクを提供します。これにより、顧客は待たずに即座に回答を得ることができ、サポートチームはより複雑なチケットを処理できます。
顧客サポートのディフレクション率は、人間の介入なしに成功した解決の割合を測定することで機能します。高いディフレクション率は、以下のようなさまざまなセルフサービスチャネルを通じて成功した解決を示します：
ナレッジベースの記事やFAQは、一般的な質問に対する回答を提供し、繰り返しのサポートチケットを減少させます。
AI搭載のチャットボットは、24時間365日ルーチンの問い合わせを処理し、一貫性を保ちながら即時の応答を提供します。
コミュニティフォーラムでは、顧客が解決策や経験を共有し、貴重な知識エコシステムを作り出します。
自動化されたワークフローは、パスワードリセットや注文追跡のような予測可能な問題をエージェントの関与なしに解決します。
サポートチケットのディフレクション率を計算する方法
セルフサービスオプションが実際にサポートチケットを削減しているかどうかを確認するには、適切な指標を追跡する必要があります。変更を実施する前後のデータを比較することで、その影響を測定することができます。
チケットのディフレクション率は、セルフサービススコアとも呼ばれ、エージェントの介入なしに顧客の問題を解決するヘルプセンターの効果を測定します。これは次の式を使用して計算されます:
ディフレクション率 = (総サポートインタラクション/セルフサービス解決)×100
例えば、セルフサービスソリューションを使用して4人の顧客が回答を見つけ、1人の顧客がサポートリクエストを提出する場合、チケットのディフレクション率は4になります。
最後のポイントをさらに進めると、特定のチャットボットのディフレクション率を計算することで、特定のセルフサービスツールのディフレクション率/パーセンテージを追跡し、より明確な状況を把握することができます。
チャットボットのチケットディフレクション率 = (ライブエージェントに送られたユーザー/チャットボットとインタラクションする総ユーザー)x100
このように分解することで、どのセルフサービスオプションが機能しているか、どこに改善が必要かを特定するのに役立ちます。
どの指標を追跡してディフレクション率のパフォーマンスを評価すべきか？
ディフレクション率の向上は重要ですが、サービスの質を維持することが最優先であるべきです。 ハーバード・ビジネス・レビューの研究によると、顧客の努力を減らすことは喜びを与えることよりも重要ですが、これはサービスの質を犠牲にしてはなりません。
包括的なサービスの質を確保するために、以下の重要な指標を追跡してください：
| 指標 | 説明 | 目標ベンチマーク |
|---|---|---|
| CSAT | セルフサービスに対する顧客満足度 | >85% 満足度 |
| 解決率 | エスカレーションなしで解決された問題 | >70% 解決 |
| 応答時間 | 自動応答の速度 | <30 秒 |
| エスカレーション率 | 人間のサポートが必要な問題 | <25% エスカレーション |
顧客満足度 (CSAT) Zendesk の調査によると、ディフレクション率が高いほど、正しく実施された場合、CSAT が向上することが示されています。自動化された解決策が実際に顧客の期待に応えているかを確認するために、満足度スコアを監視してください。
解決率 これは、セルフサービスが実際に顧客の問題を解決していることを意味し、単にチケットの量を減らしているだけではありません。セルフサービスを利用した後でも顧客がエスカレーションする場合、改善が必要かもしれません。この指標は、ディフレクションが実際の問題解決につながっていることを確認し、単にエージェントの負担を減らすだけではないことを保証します。
コスト削減 チケットあたりの平均コスト、エージェントの時間節約、トレーニングの必要性の削減を測定することで、財務的な影響を追跡します。現代のAIプラットフォームは包括的なROI追跡を提供します。
初回応答時間 (FRT) 効果的なディフレクションを通じた自動応答は、24時間365日の即時顧客サポートを提供できます。ディフレクションと並行してこれを追跡し、速度が質を損なわないようにしてください。
効果的なセルフサービスディフレクション戦略の構築
効果的なセルフサービスの実施は、ディフレクション率を向上させながら高い顧客満足度を維持するために重要です。 Zendeskによると、セルフサービスサポートに優れた組織は、チケットの量を減らし、即時の問題解決を通じて顧客満足度を向上させています。
ナレッジベースの最適化
よく構築されたナレッジベースは、成功するセルフサービスサポートの基盤を形成します。ナレッジベースの組織は、顧客が独立して回答を見つけやすくする方法に直接影響を与え、顧客サポートのディフレクション率を向上させる重要な要素となります。
ナレッジベースを効果的に最適化するには、顧客が情報を考えたり検索したりする方法に合った明確なコンテンツ階層を作成することに焦点を当てます。記事を一般的な検索用語を取り入れた説明的なタイトルで構成し、検索機能にフィルターや関連コンテンツの提案などの便利な機能を含めるようにします。
コンテンツの質も組織と同様に重要です。関連するスクリーンショットを伴った明確なステップバイステップの指示を書きます。新しい製品機能、顧客のフィードバック、一般的な質問の出現に基づいてコンテンツを定期的に更新します。よく組織されたナレッジベースと質の高いコンテンツがあれば、AI搭載のチャットボットが回答を検索しやすくなり、より多くのディフレクションが可能になります。
プロのヒント: 分析ツールを使用してナレッジギャップを特定します。 eesel AI は、顧客が頻繁に検索するが見つけられないトピックに関する詳細な洞察を提供し、効果的にコンテンツ作成の優先順位を決定するのに役立ちます。
AIチャットボットと自動化
ナレッジベースがしっかりした基盤を提供する一方で、AI搭載のチャットボットはセルフサービスサポートの能力を変革しました。 Forethought によると、洗練されたAIチャットボットを導入した企業は、セルフサービスのディフレクション率が数ヶ月で30%から39%に大幅に改善されたと報告しています。
eesel AI のような最新のAIソリューションは、以下を提供することで業界のベンチマークを上回るディフレクション率を実現しています:
- コンテンツ分析に基づくインテリジェントなチケットトリアージとルーティング
- 複雑なトランザクションを処理するためのカスタムAPI統合
- 異なるサポートシナリオに対応するマルチボットワークフロー
- 人間の介入が必要な場合のシームレスなエスカレーションパス
サポートチケットのディフレクション率を次のレベルへ
サポートチケットのディフレクション率を向上させるには、包括的なセルフサービスコンテンツ、インテリジェントな自動化、継続的な測定の3つの重要な柱に焦点を当てる必要があります。Zendeskの業界調査によると、この戦略的アプローチを採用した企業は最大30%高いディフレクション率を達成しています。
ディフレクション率を最適化するには、まずセルフサービスコンテンツを徹底的に監査し、カバレッジのギャップを特定します。基準を確立するために、以前に説明した公式を使用して現在の率を計算します。その後、AIを活用したソリューションを導入し、ルーチンの問い合わせを処理しながらサービス品質を維持します。ディフレクションメトリクスと顧客満足度スコアの両方を追跡し、適切なバランスを確保し、継続的な最適化のための定期的なレビューサイクルを作成します。
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