ここでは、「カスタマーサポートを重視する企業のためのレシピ集」に収められた3つのレシピのうち、1番目のレシピをご紹介します。
おもな材料：カスタムユーザーフィールドおよびカスタム組織フィールド
この記事では、次のトピックについて説明します。
消費者向け小売業のためのレシピ
小売業に従事していると、一回限りの利用客から長年にわたってご愛顧いただいているお客様まで、さまざまなタイプのお客様と出会います。特に集中すべき重要なカスタマーを、どのように見つけ出したらよいでしょうか？カスタムユーザーフィールドを使用することで、関連するデータを収集し、収集したデータポイントに基づいてユニークなワークフローを作成することで、顧客基盤をセグメント別に分けることができます。
このレシピでは、お客様へのサポートを顧客情報に基づいて最適化できるように、ユーザーフィールドとビジネスルールを設定する方法について手順を追って説明します。
スキルレベル：ビギナー
所要時間：30分
材料
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日付型のユーザーフィールド：2個
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ドロップダウン形式のユーザーフィールド：2個
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1件のトリガ
手順
ステップ1
まず、Zendeskアカウントのユーザーフィールドから顧客データを収集します。小売業の場合、以下に示すような顧客データを収集する必要があるでしょう。お客様の消費傾向や請求サイクル、社会的な影響力を把握することは、優先するべきお客様を判断するのに役立ちます。
| フィールド名 | フィールドタイプ | フィールドオプション |
|---|---|---|
| 前回購入した日 | 日付 | 手動入力、API経由、一括インポート経由 |
| 契約更新日 | 日付 | 手動入力、API経由、一括インポート経由 |
| 年間平均購入額 | 数値 | 手動入力、API経由、一括インポート経由 |
| サービスレベル | ドロップダウン | プラチナ、ゴールド、シルバー、ブロンズ |
| 社会的影響力 | ドロップダウン | 高、普通、低 |
ステップ2
カスタムユーザーフィールドを作成したら、任意のユーザーフィールドをZendesk Supportのビジネスルールの条件（カスタムトリガなど）として設定できるようになります。
たとえば、高額購入者であり社会的な影響力のあるお客様からサポートリクエストが届いた場合、サポートチームの責任者に一報する必要があるでしょう。次のトリガの例では、プラチナサービスレベルで契約中のお客様、年間購入額が1000ドル以上のお客様、社会的影響力の強いお客様からのサポートリクエストをエスカレートします。
ソフトウェアサポート業務のためのレシピ
ソフトウェア会社では、カスタマーのタイプとサービスレベルプランを追跡することが日常的に行われています。B2B企業の場合、通常は、カスタマーのグループ、つまり組織としてのカスタマー情報の収集が必要となります。
このレシピでは、セールスサイクルの様々な場面でお客様をサポートできるようにカスタム組織フィールドとワークフローを設定する方法について簡単に説明します。
スキルレベル： ビギナー
所要時間： 30分
材料
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ドロップダウン形式の組織フィールド：3個
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数値型の組織フィールド：1個
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チェックボックス形式の組織フィールド：1個
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1件のトリガ
手順
ステップ1
まず、Zendesk Supportの組織フィールドから顧客データを収集します。組織ごとに、組織のアカウントタイプ、月間購入額、契約内容、サービスレベルのデータを収集できます。また、リファレンスカスタマーとして扱われることに同意したかどうかについても収集できます。
| フィールド名 | フィールドタイプ | フィールドオプション |
|---|---|---|
| アカウントのタイプ | ドロップダウン | 現在契約中のカスタマー、見込みカスタマー、解約済みカスタマー、パートナー |
| 月間購入額 | 数値 | 手動入力、API経由、一括インポート経由 |
| リファレンスカスタマー | チェックボックス | trueの場合、チェックボックスをオンにする |
| 契約内容 | ドロップダウン | 1か月、3か月、1年間、2年間 |
| サービスレベル | ドロップダウン | プラチナ、ゴールド、シルバー、ブロンズ |
ステップ2
組織のフィールドを作成したら、組織フィールドのデータに基づいたトリガを作成して、カスタマーごとに専用ワークフローを設定できるようになります。
たとえば、見込みカスタマーからチケットが届いたときに、自動的にそのチケットの優先度を高く設定し、関連する営業チーム（Zendeskにおけるエージェントまたはライトエージェント）をCCに入れるトリガを作成することができます。
「カスタマーサポートを重視する企業のためのレシピ集」の次のレシピは、「カスタマーの実像をデータから把握する」です。