9月26日、Zendeskコミュニティは、ベーシックなChatからZendeskAI搭載メッセージングへ移行することで、カスタマーサービスを強化する方法を検討するイベントを開催しました。参加者は、単純なチャットインタラクションを、より高度な自動化コミュニケーション技術にアップグレードする方法について学びました。このセッションでは、AIと機械学習を使用してカスタマーサポートを向上させるための実用的なインサイトを提供し、24時間年中無休のサポートの提供や顧客とのインタラクションのメリットなどを説明しました。
このイベントでは、一貫したサービスエクスペリエンスを確保するために、Web、モバイル、ソーシャルメディアなどのさまざまなチャネルにわたって、Zendeskのメッセージングツールを統合することも取り上げました。参加者は、顧客とのインタラクションに関するインサイトを得て、全体的なサポートパフォーマンスを強化するためのリアルタイム分析の役割について話し合いました。
興味のある方は、イベントの録画、Q&Aハイライト、プレゼンテーション資料を是非ご覧ください。これらのリソースは、AIを活用したメッセージングでカスタマーサービス機能を向上させたいと考えている方をサポートするために考案されました。
イベントの録画映像
Q&A概要
はい。メッセージング機能を有効にすると、適切なリソースへすばやく誘導され、迅速に回答を得ることができます。また、緊急のチャットにも優先順位を付け、優先度の高いお問い合わせには迅速に対応します。その結果、全体的にスムーズで満足度の高いエクスペリエンスが得られます。
はい。今年の4月時点では、管理センターで目的をリクエストすることができます。Zendeskによる評価には最大2週間かかります。
リソース:「カスタム目的のお知らせ:新しい目的のベータ版をリクエスト」
はい。Chatと同様にメッセージングはSuiteプランに含まれています。ただし、AIは問題解決を支援することはできますが、ADAやZendeskなど、使用する特定のAIエージェントによっては、コストが発生する可能性があります。価格の詳細については、担当のアカウントマネージャーにお問い合わせください。
リソース:「Zendesk AIおよび高度なAIの使い方」、「AIエージェントの自動解決について」
Chatとメッセージングの両方を適切に使用するには、最初にソーシャルメディアやネイティブインテグレーションなど、メッセージングに適したチャネルを特定する必要があります。まずは、個別のメッセージングブランドを作成し、段階的に展開してください。これにより、メッセージングがどのように機能するかをリアルタイムで確認し、ニーズに合わせてワークフローを改善できます。
リソース:「メッセージングへようこそ!」
Zendeskは、未登録ユーザーが使用しているWebブラウザの言語設定から、そのユーザーの使用言語を検出することができます。HTTPから渡されるaccept-languageヘッダーには、ユーザーの言語設定に関する情報が含まれます。その情報があれば、言語を特定できます。
プロアクティブメッセージングは、URLやボタンのクリックなど、ユーザーがページ上で行ったアクションによってトリガされます。より高度なインタラクションを実現するために、これらの機能を簡単に有効にできるAPIを用意しています。
リソース:「プロアクティブメッセージについて」
はい。プロアクティブメッセージング向けのAIの目的はあります。効果はボットの設定方法により、大きく異なります。たとえば、ユーザーがページに長くとどまっている場合、質問があるかどうかをユーザーに尋ねることができます。構造化されたメッセージでユーザーを誘導することで、エンゲージメントを促し、ユーザーが必要な情報を見つけやすくします。このアプローチにより、ボットとユーザーのインタラクションを大幅に促進できます。
カスタムフィールドをAIエージェントにリンクさせることができます。ボードビルダーでは、詳細を尋ねるオプションがあり、最大8つのカスタムチケットフィールドをマッピングすることができます。これらのフィールドは、会話中にユーザーが入力し、会話をエージェントに引き継いだときに反映されます。標準のカスタムチケットフィールドと同じように機能します。
リソース:「ボット回答のステップタイプについて」
機械学習の作業は、以下の原則に従って行われます。
- モデルや注釈リソースからメールアドレスや電話番号などの情報を削除するために、トレーニングデータの識別情報を解除する
- カスタマーはトレーニングをオプトアウトできる
- データの削除を遵守する
- 地域データのホスティングポリシーに従って、データの場所を尊重する
リソース: 「Zendeskトラストセンター」
AIメッセージングを効果的に実装するには、次の2つの重要領域に焦点を当ててください。
- ボットの構成:最初に、ほとんどのサポートタスクを処理できるようにボットを設定します。具体的には、自動返信の有効化やAI機能の利用など、ボットを24時間365日利用できるようにします。
- エージェントの生産性:メッセージングワークフローオプションの改善など、高度なAI機能によってエージェントの効率が向上します。
これらの戦略を組み合わせることで、サポート業務を効率化し、ワークフローを最適化して、パフォーマンスを向上させることができます。ボットから開始することが、最適な方法となります。
リソース:「ボットとオートリプライを使用したAIエージェントの使い方」、「AIエージェントの概要」、「Zendesk AIおよび高度なAIの使い方」
はい。特定の顧客セグメントにメッセージングをリリースできます。ただし、すべてのカスタマーを含めるという適用範囲の広いアプローチを検討することをお勧めします。たとえば、有料のカスタマーにエージェントとチャットするオプションを提供し、トライアルユーザーには役に立つ記事を提供するなど、カスタマーのステータスに基づいてエクスペリエンスをカスタマイズします。このようにすることで、すべての顧客セグメントは、評価され、サポートされていると実感することができます。
AIはナレッジベースの記事を使用して、キーワードの一致ではなく、目的の一致に焦点を当てて顧客の質問に回答します。つまり、質問のコンテキストを理解することで、言い回しが異なっていたり、誤字脱字が含まれていたりする場合でも、質問の内容を理解して、適切な回答を効果的に提供できます。
エージェントにエスカレーションしなくても、カスタマーとチャットボット間の会話を見ることができます。インサイトダッシュボードでボットの設定に移動し、自動化されたインタラクションの会話ログにアクセスします。また、QAシステムでエージェントとボットの両方のインタラクションを確認できるため、これらの会話を監視するための別の手段が提供されます。
リソース:「ボットの会話ログを確認する」
はい。ボットは新しい質問に回答する際、以前の会話の背景情報を保持します。つまり、会話が特定のフロー内で行われている場合でも、ボットは以前のインタラクションを記憶し、より関連性の高い一貫性のある応答を保証します。
AIエージェントは、AIを活用したメッセージングの大部分を占めます。このボット機能を使用して、一般的な問題に関するチケットを削減し、より複雑な問題がある場合に、エージェントにチケットを引き渡すことができます。しかし、メッセージング内のAIと自動化は、AIエージェントだけが提供するわけではありません。メッセージングには、エージェントワークスペース内のインテグレーションを使用した自動化もあります。具体的な例は、オムニチャネルルーティングです。
リソース:「Zendesk AIおよび高度なAIの使い方」
AIエージェントのロードマップは、競争力を維持するために常に進化しています。近日提供予定の機能の1つに、AIエージェント向けの品質保証(QA)があります。これは、エージェントのパフォーマンスの分析に役立ちます。今後、数四半期に予定されている新機能がいくつかあります。詳細については担当者にお問い合わせください。さらに、10月9日のAI summitへの参加を申し込むことができます。AI summitでは、今後のAI機能とその高度な使い方について説明します。
現在、ナレッジベースのコンテンツにアクセスするAIエージェント機能を使用するには、Zendeskヘルプセンターが必要になります。ただし、ボットの回答のボタンなど、別の方法で外部ナレッジベースにリンクさせることはできます。
リソース:「ボットビルダーで回答にリッチコンテンツを追加する方法」
データの使用状況に関する情報については、次の記事を参照してください:「Zendesk AIデータ使用に関する情報」
メッセージングの2つ目のブランドは、メインのガイドやナレッジベースから、自動的に取得されるわけではありません。しかし、オンラインチャットと同様、メッセージングを設定することで、さまざまなチームで両方を効果的に使用することができます。これにより、両方のチャネルのメリットが発揮されます。
ボットを改善するには、トレーニング用の表現を使用するのが最善の方法になります。回答ごとに、できるだけ複数のトレーニング用の表現を使用し、単語1つだけのフレーズの使用は避けることをお勧めします。
ヘルプセンターコンテンツの移行に関する情報については、次の記事を参照してください:「既存のコンテンツのヘルプセンターへの移行」
カスタムCSATはリリースされました。
はい。
リソース:「メッセージング応答と営業時間の設定」
イベントリソース
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