Zendesk カスタマーエクスペリエンストレンドレポート 2024 によると、カスタマーエクスペリエンスリーダーの75%が、AIをサポート業務における人間の知能を増幅するための重要なツールと見なしています。チケットの量が増加し、顧客の問い合わせがより複雑になる中で、ZendeskのナレッジベースにAIを導入することは、効率的なサポート業務を維持し、顧客を満足させるために不可欠です。
この実践ガイドでは、初期設定からROIの測定まで、ZendeskのナレッジベースにAIを統合するための重要なステップを案内します。自動コンテンツ作成、インテリジェント検索、効率的なナレッジ管理のためのAI駆動機能を活用する方法を学びます。 eesel AI やZendeskのネイティブAIツールなどのオプションを探求する際に、サポートチームの能力を向上させるための実用的な戦略を見つけることができます。
AI駆動のナレッジベースの何とその理由
いくつかの調査によると、サポートリーダーの大多数は、AIを人間の知能を増幅するためのツールと見なしており、置き換えるものではないと考えています。AI駆動のナレッジベースは、従来のドキュメントを学習し、適応し、時間とともに改善するインテリジェントなシステムに変えることでこれを体現しています。
Zendeskヘルプセンターからeesel AIナレッジベースに追加されたさまざまなリンク。
AIを活用したナレッジベースは、AIがその中の情報を学習したデータやソースの集中コレクションです。AIは情報の保存、整理、提供を担当します。このAIにアクセスすることで、ライブエージェントはAIのスピードと正確さを持ちながらも、人間的な要素を返信に加えることができます。
手動から自動化されたナレッジ管理への移行
AI駆動のナレッジ管理への移行は、Zendeskヘルプセンターに2つの大きな改善をもたらします:
インテリジェントな組織化と自然言語理解が協力して、情報の保存と取得の方法を変革します。システムはコンテンツを自動的に分類し、クエリの意図を理解することで、異なる表現でも正確な結果を保証します。つまり、誰かがアカウントに関する情報を求めているが、代わりにパスワードリセットを要求した場合でも、AIはそれがアカウントの問題に関連していることを理解し、適切な措置を講じます。eesel AIは、100以上のナレッジソースを接続することで、シームレスなエージェントアクセスを実現しています。
自動化されたメンテナンスとコンテキストに基づく推奨は、自己改善システムを作り出します。コンテンツのパフォーマンスとユーザーのやり取りを継続的に分析することで、AIは古い情報や知識のギャップを特定し、会話のコンテキストに基づいて関連する記事を積極的に提案します。
ナレッジベースにAIを導入することで、関連する多くの手作業が省かれます。eesel AIのようなツールは、知識のギャップがあるときに警告を発し、手動で行う必要をなくします。AIとNLPの力を通じて、チケットのコンテキストが考慮され、関連するすべてのドキュメントがほぼ瞬時に取得できます。これらの要素は、ナレッジベースが拡大するにつれて大きな違いを生み出し、エージェントが数百の異なるソースを簡単に管理できるようにします。
eesel AI拡張機能が開かれ、Zendeskの顧客チケットに回答するのを助けています。
Zendesk AI 統合の重要な機能
AI を活用したナレッジベースは、静的な情報リポジトリを動的なサポートツールに変え、チームの能力を積極的に向上させます。この変革を可能にする主要な機能と、さまざまなソリューションがそれにどのようにアプローチしているかを探ってみましょう。
スマートコンテンツ自動化
コンテンツ管理は伝統的にサポートチームに多大な時間とリソースを要求します。現代のAI統合は、この方程式を根本的に変える強力な自動化をもたらします。
その核心にあるのは、スマートな自動化がサポートチャネルを継続的に監視し、パターンや機会を特定することです。顧客がナレッジベースに含まれていない特定のトピックについて頻繁に質問する場合、システムはこれらのギャップについてコンテンツチームに積極的に警告します。 Zendesk カスタマーエクスペリエンストレンドレポート 2024 によると、この種のインテリジェントなコンテンツ管理は、組織がチケット量を最大30%削減するのに役立ちます。
Zendesk のネイティブAIは基本的な自動化機能を提供しますが、eesel AI のような専門的なソリューションは、100以上のナレッジソースに問題なく接続することでこれらの機能を強化します。この包括的なアプローチにより、貴重な情報が見落とされたり、忘れ去られたり、古くなったりすることがないようにします。
知識のギャップが見つかり、タグ付けされています。
現代のコンテンツ自動化は、いくつかの高度な機能を含んでいます。システムは顧客の問い合わせと既存のドキュメントを継続的に分析し、欠けている情報を特定し、問題を解決するための詳細なコンテンツ提案を生成します。品質監視アルゴリズムは、顧客のフィードバックと使用パターンに基づいて、古くなったり不正確なコンテンツを自動的にフラグします。新しい記事を作成する際には、AIが重要なポイントを拡張して包括的なコンテンツにし、ブランドの声とスタイルガイドラインを維持します。
AIによる検索機能
現在のコンテンツを維持することは重要ですが、その情報をユーザーが簡単にアクセスできるようにすることも同様に重要です。ここで、先進的なAI検索機能が不可欠になります。
現代のAI検索は、従来のキーワードマッチングをはるかに超えています。自然言語理解により、システムはフレーズに関係なく質問を文脈的に解釈します。検索エンジンはユーザーの履歴や関連する問題を考慮して、より関連性の高い結果を提供します。検索パターンとユーザーのインタラクションを分析することで、システムはその精度を継続的に向上させます。
Zendeskは基本的なAI検索機能を提供していますが、専門的なプラットフォームは強化された機能を提供します。例えば、eesel AIは複数の知識源と統合し、ヘルプセンター、内部ドキュメント、その他の関連ソースから情報を組み合わせて包括的な検索結果を提供します。この統一されたアプローチにより、ユーザーは情報がどこに保存されているかに関係なく、最も関連性の高い情報を迅速に見つけることができます。
検索分析の定期的な分析は、これらの機能をさらに最適化するのに役立ちます。一般的な検索パターンと成功率を理解することで、ユーザーのニーズにより良く応えるために知識ベースを継続的に改善できます。このデータ駆動型アプローチにより、AIによる検索は時間とともにますます効果的になります。
Zendesk AI知識ベースのコスト
知識ベースにAIを導入するには、即時のコストと長期的な価値の両方を慎重に考慮する必要があります。サポート目標と予算に合った情報に基づいた決定を下すために、さまざまなオプションを探ってみましょう。
AIソリューションオプションの比較
AIソリューションを評価する際には、所有総コストを理解することが重要です。 Zendeskの公式価格によると、ネイティブAIの実装には以下が必要です：
Suite Professionalプランはエージェント1人あたり月額$115から始まり、Advanced AIアドオンはエージェント1人あたり月額$50です。さらに、AI支援解決1件あたり平均$1.50の使用料が発生します。
典型的な20人のエージェントサポートチームに対して、これらのコストがどのようにスケールするかを見てみましょう：
| コストコンポーネント | 月額合計 |
|---|---|
| 基本プラットフォーム ($115/エージェント) | $2,300 |
| AIアドオン ($50/エージェント) | $1,000 |
| 使用料 (500解決) | $750 |
| 月額総コスト | $4,050 |
eesel AIのような代替ソリューションは、より予測可能な価格モデルを提供します：
| 機能 | Zendesk AI | eesel AI |
|---|---|---|
| 基本コスト | $115/エージェント/月 | $239 定額 |
| AI機能 | $50/エージェント/月 アドオン | 含まれる |
| 使用モデル | 解決ごと | インタラクションごと |
| 実装時間 | 2-4週間 | 1-2週間 |
| カスタマイズオプション | 限定されたプリセットオプション | 完全にカスタマイズ可能 |
| 統合機能 | Zendeskのみ | 100+プラットフォーム |
| 専用サポート | エンタープライズのみ | すべてのプラン |
ZendeskでAIを実装するためのクイックスタート
成功する実装には、徹底的な準備と体系的なアプローチが必要です。まず、知識ベースの包括的なコンテンツ監査を行い、ギャップ、古い情報、改善の機会を特定します。この基盤により、AIが質の高いコンテンツを活用できるようになります。
実装プロセスは通常、3つの主要なフェーズを含みます：
- 準備: 既存のコンテンツを監査し最適化し、明確なフレームワークを設定し、成功指標を定義します
- 設定: AIソリューションを選択し統合し、設定をカスタマイズし、初期テストを行います
- 展開: チームをトレーニングし、パフォーマンスを監視し、結果に基づいて継続的に最適化します
プロのヒント: 最も一般的なサポートトピックを対象とした集中パイロットプログラムから始めましょう。このアプローチにより、影響を測定し、完全展開前に戦略を洗練することができます。
知識ベースのパフォーマンスを測定する
AIを活用した知識ベースの影響を理解することは、サポート運用を最適化し、ROIを示すために重要です。知識ベースのパフォーマンスを効果的に測定し最適化する方法を探ってみましょう。サポートチームに最大の価値を提供することを保証します。
主要な成功指標
成功するAI知識ベースの実装には、パフォーマンスの全体像を描くために連携するいくつかの重要な指標を追跡する必要があります。
eesel AIのレポートページに表示される偏向率
偏向率とコスト削減はROI測定の基盤を形成します。エージェントの介入なしにAIによって解決されたクエリの割合を追跡し、チケットボリュームの削減による直接的なコスト削減を計算します。例えば、eesel AIのようなツールは、これらの節約を自動的に計算する組み込みの分析機能を提供し、AI導入の直接的な影響を定量化するのに役立ちます。
検索の有効性とコンテンツのパフォーマンスは、ナレッジベースの成功を促進するために連携します。成功した検索と失敗した検索を監視し、記事の閲覧数と評価を追跡します。このデータは、どのコンテンツがユーザーに響いているか、どこに知識のギャップがあるかを明らかにします。検索の改善パターンに特に注意を払い、コンテンツの改善や拡充が必要な領域を示すことが多いです。
エージェントの生産性指標は、ナレッジベースがサポートチームに与える影響を測定することで、パフォーマンスの全体像を完成させます。チケットごとに節約された時間を計算し、エージェントがナレッジベースにアクセスし利用する頻度を監視し、彼らが扱う反復的なクエリの削減を追跡します。これらの指標は、エージェントの効率を向上させるツールの価値を示すのに役立ちます。
最適化戦略
基準となる指標を確立したら、継続的な改善のために次の重要な領域に焦点を当てます：
知識のギャップを埋めるには、コンテンツのギャップを特定し埋める体系的なアプローチが必要です。AI分析ツールを使用して欠落情報を見つけ、失敗した検索をレビューし、ユーザーフィードバックに基づいて定期的にコンテンツを更新します。 eesel AIの知識ギャップ分析は、顧客のインタラクションを継続的に監視し、ナレッジベースの強化が必要な領域を特定することで、このプロセスを自動化します。
検索の最適化は、AIのトレーニングデータと検索アルゴリズムの定期的な改善を含みます。ユーザーの行動パターンを分析し、セマンティック検索機能のような高度な機能を実装することで、精度を向上させることに焦点を当てます。これにより、顧客は質問の表現方法に関係なく、迅速に関連情報を見つけることができます。
ワークフローの強化は、オートメーションを通じてナレッジ管理プロセスを合理化します。定期的なコンテンツレビューサイクルを実施し、自動化された品質チェックを設定し、情報の更新と検証のための明確な手順を確立します。この体系的なアプローチにより、ナレッジベースは顧客とエージェントの両方にとって常に最新で価値のあるものとなります。
プロのヒント：これらの指標を分析し、最適化戦略を調整するための月次レビューのスケジュールを作成します。この定期的なリズムは、継続的な改善を確保しながら、主要なパフォーマンス指標に焦点を当て続けるのに役立ちます。
ZendeskナレッジベースをAIで変革
ZendeskナレッジベースにAIを導入することで、コンテンツ作成の自動化、インテリジェントな検索機能、合理化されたナレッジ管理を通じてサポート業務を変革します。AIを活用したソリューションを使用するチームは、解決速度が最大30%速くなり、コンテンツの正確性が大幅に向上し、効率的な知識の自動化を通じて運用コストを削減しています。
AIを活用してZendeskナレッジベースを最適化する次のステップを踏み出しましょう。 eesel AIの無料トライアルを始めるか、個別デモをスケジュールして、私たちとチャットし、私たちのソリューションがどのようにサポート業務を強化できるかをご覧ください。
