先日、Zendeskコミュニティは、「CXにおいて最も優れた自動音声応答ボット」と呼ばれるZendesk AIエージェントに関する2回目の投稿関連徹底研究を開催しました。Zendeskのエキスパートパネルは、AIエージェントの主要機能を詳しく解説し、インタラクティブな製品デモを紹介しました。参加者は、ベストプラクティス、実際のユースケースについて学び、AIエージェントとのサービスエクスペリエンスを強化するためのリソースを受け取りました。
このイベントでは、AIエージェントが自動解決率を向上させ、カスタマーとのやりとりを高め、業務効率を向上させる可能性に焦点を当てました。ライブQ&Aセッションでは、参加者はそれぞれの事情に合ったインサイトを得ることができました。この記事では、イベントリソース、イベントの録音、質問に対する回答をご紹介します。
イベントの録画映像
Q&A概要
まだボットを持っていない場合、この機能を構築するための最良の方法は何ですか？
AIエージェントを数分で起動 > 目的でガードレールを設定 > インタラクションにパーソナライゼーションとコントロールを追加 > AIエージェントのパフォーマンスを分析して最適化 > メールとWebフォームを自動化。AIエージェントがカスタマーの会話パターンを認識できるように、デプロイメント後に2週間の学習期間を設けることをお勧めします。ナレッジベースを使用して解決するのが最適な目的に対して「返信を生成する」を選択します。ヘルプセンターの記事の情報で効果的に対応できるFAQとして、これを利用することを検討してください。会話/回答フローを構築して、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズします（注文ステータスの確認、認証、条件付きシナリオの作成など）。
AIエージェントの成功をどのように評価しますか？
ゆっくり始め、進めながら構築する：返答生成を使用するだけで、最大20%の自動化率を実現します。生成AIを使用する一般的な目的をいくつか選択します。数日ごとに、さらに多くの目的を自動化します。継続的に見直し、調整する：AIエージェントの会話ログを確認して、ナレッジや会話の不足を特定します。カスタマーが同じ説明を繰り返さなくても済むように、フローを最適化します。
ロールアウトの最初の月はどのようなメトリックを確認すればよいですか？
AIエージェントの監視は、インサイトダッシュボードを使用して行うのが最適です。アクティブなユーザー、エージェントへの転送の割合、自動解決など、詳細な情報を取得できます。ダッシュボード上のパフォーマンスのメトリックにより、AIエージェントの全体的なパフォーマンスを一目で確認できます。
AIエージェントによる誤った回答を防ぐにはどうすればよいですか？
AIエージェントが表示する情報は、ナレッジベース内の情報と同レベルです。ナレッジベースのコンテンツが最新であることを確認し、定期的に検証して、旧バージョンの回答が提供されないようにします。最初の75単語に焦点を当てることで、記事をより適切に取得できます。この記事のヒントを参考にして、複数の問題ではなく、1つのトピックに関する記事を作成することで、ナレッジベースを最適化してください。
AIエージェントにチケットフォームを入力させて、エージェントの時間を短縮し、効率を高めるにはどうすればよいですか？
「AIエージェント」設定内の「詳細を質問する」の手順を活用して、特定のデータポイントを収集します。
AIエージェントの成功を判断する際に確認すべき最適なKPIは何ですか？
次の項目を確認することをお勧めします。セルフサービス率。開始点。ボットインサイトの7日間のパフォーマンス。「パフォーマンス改善のための次のステップ」。チケット/未解決にエスカレーションするトピックの表示。目的の候補など、自動化レベルを改善するための実行可能な次のステップ。これをCSATと組み合わせます。
ボットとの会話は過去7日間の履歴のみ表示できます。このデータをエクスポートまたは保存する方法はありますか？顧客に適切な情報を提供し、ボットの品質管理を保証するために、このデータが必要です。
チャットボットの品質保証を強化するために設計された、AIエージェントQA（ボットQA）機能のリリースを発表いたします。この新機能により、AIエージェントのサポート品質の死角を特定できます。AIエージェントのインタラクションを100%分析および審査し、人間による介入が必要なエラーを特定し、主要なパフォーマンス領域に関するインサイトを取得します。
リソースAIエージェント向け品質保証（QA）に関するお知らせ
エンドユーザーがAIエージェントと会話していることを示す表示はありますか？
表示がある場合、簡単にエージェントと話すことを選択できるようになっていますか？
はい、Aiエージェントのコメントでは返信時に「Aiにより生成された」ことを示すインジケータがあります。AIエージェントは、ライブエージェントにハンドオフする機能を備え、ユーザーがこれを要求したときに理解できます。
AIエージェントがデータベースから顧客データにアクセスするには、Sunshineを使用する必要がありますか？
いいえ、ネイティブAIエージェントの「APIコールを実行する」ステップを活用して、バックエンドシステム、ストア、パス変数から関連する顧客データを収集することができます。そして、Sunshine Conversations APIアクセスを使用せずに、会話内のボットメッセージで返すことができます。
リソース会話ボットでの「APIコールを実行する」ステップの使用
AIエージェントはHubSpotと統合して、サポートチケットからセールスやマーケティングのワークフローを作成できますか？
「APIコールを実行する」ステップでは、社内のCRMやERPなどの他のシステムへAPIコールを設定したり、Amazon Event BridgeやGoogleアナリティクスなどの外部のエンドポイントに会話の内容をプッシュすることが可能です。HubSpot APIを直接使ったことはありませんが、アクセス可能なAPIエンドポイントがあると仮定した場合、AIエージェントボットフロー内での活用方法を決定することができます。
リソース会話ボットでの「APIコールを実行する」ステップの使用
ユーザーの質問に答える際、その情報はどこから得ていますか？Zendesk Guideの記事ですか？もしそうなら、多くの「雪片」（単発）チケットが発生しがちな場合、ナレッジベースをどのように準備するのが最適ですか？
その通りです。情報はヘルプセンターの記事から直接取得されています。つまり、左のフィールドにない不正確な情報をAIエージェントが提供することを心配する必要はありません。なぜなら、AIエージェントが提供する情報は、チームがヘルプセンターですでに作成し、承認したものだからです。Zendeskのレポートは、AIエージェントが回答しない質問の中からテーマを特定するのに役立ちます。これらのインサイトを使用して、トピックに対処するヘルプセンターの記事を作成できます。記事のタイトルと最初の75語は、AIエージェントによる適切な情報の提示に非常に大きく影響するため、特に注意する必要があります。
Zendeskチームが目にしている最も困難なユースケースは何ですか？
この質問は、ZendeskのカスタマーがAIエージェントを使用して解決している最も複雑なユースケースについて聞いていると解釈します。これまでに、このようなエンドツーエンドのインテグレーションを使用することで、複雑なプロセスで大きな成功を収めるカスタマーを見てきました。なお、これらを使って、OMS、CRM、配送業者など、あらゆる種類の社内外のシステムからデータをプッシュ、プル、および解析することができます。従来は人間のエージェントが対応しなければならなかったチケット提供の保証のプロセスを自動化することで、大きな変革をもたらしました。現在では、返品や交換などを完全に自動化することができますが、最終的な処理に必要なすべてのデータについては非常に複雑なプロセスであることを承知しています。
ITに精通していない顧客向けに、チャットボットの普及を広げるための提案はありますか？
AIエージェントが使用できる基本のコンテンツ/ナレッジから始めましょう。これが、最小限の設定ですぐに価値を引き出すための重要な基盤となります。