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Jeremy Korman
参加日2021年4月14日
·
前回のアクティビティ2025年1月30日
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さんの最近のアクティビティ Jeremy Korman
Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:
Hello Zendesk Users,
We're excited to highlight brand new capabilities that we've recently released. In this edition, we have 5 demo videos covering:
- Copilot similar tickets: Help agents find similar tickets faster
- Department spaces: Segment access to tickets by brand or department
- Performance overview dashboard for AI agents
- AI agents for voice: Automate voice support (Powered by PolyAI)
- Simultaneous chats for customers: Multi-conversation messaging
Check out all the videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓
投稿日時:2025年1月30日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:
Hello Zendesk Users,
We're excited to highlight brand new capabilities that we announced as part of our AI Summit event. In this edition, we cover:
- Agent copilot with auto-assist
- Demo Video
- Help center: Using auto assist to help agents solve tickets
- AI agents - zero training engine
- Demo Video
- Help center: Use Cases (Zero Training)
- AI-powered knowledge
- AI insights and reporting
- Voice AI:
- Analytics dashboard builder
- Demo Video
- Help center: Working with the dashboard builder (Beta)
Check out all the videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓. Also, if you want a deeper dive into key announcements from the AI Summit, be sure to join our upcoming Webinar: Zendesk AI Summit Deep Dive.
For even more product news, check out our monthly What's New summaries and our weekly release notes.
投稿日時:2024年10月17日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:
Hello Zendesk Users,
We are excited to present the Q2'2024 edition of our Product Spotlight series! We're here to highlight five brand-new features to elevate your CX. In this edition, we cover:
- GenAI: How to monitor your team's usage with the new pre-built dashboard
- Zendesk WFM: Big enhancements to roles, permissions, and audit logs
- Zendesk QA: How to monitor voice calls and AI agent interactions
- Custom Objects: How to use tools like data importer, dynamic filters, and object triggers
- Advanced Routing Queues: Steps to setup secondary overflow groups
Check out all 5 videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓
1) GenAI: How to monitor your team's usage with the new pre-built dashboard
More info: Overview of the Generative AI Agent Tools dashboard
2) Zendesk WFM: Big enhancements to roles, permissions, and audit logs
More info: Managing WFM roles & permissions, Announcing WFM Audit Logs.
3) Zendesk QA: How to monitor voice calls and AI agent interactions
More info: Voice QA and Announcing quality assurance (QA) for AI agents
4) Custom Objects: How to use tools like data importer, dynamic filters, and object triggers
More info: Announcing enhancements to the data importer, Announcing dynamic filtering for lookup relationship fields on tickets, Using custom objects in ticket triggers
5) Advanced Routing Queues: Steps to setup secondary overflow groups
More info: Announcing custom omnichannel routing queues
For even more product news, check out our monthly What's New summaries and our weekly release notes.
編集日時:2024年7月23日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:

Hello Zendesk users!
We're excited to introduce you to our brand-new community topic: Product Spotlight! This is your ultimate place for the latest and greatest that Zendesk has to offer.
Here's how you can make the most out of this community topic:
- Quarterly Updates: We'll be sharing key product updates and enhancements right here, and you can expect these insights on a quarterly basis. Stay ahead of the curve by knowing exactly what's new and how it can benefit you.
- Demo videos: To make things more insightful and easier to understand, we'll accompany these updates with demo videos. Watch our experts walk you through new features and functionalities to help you get the most out of your Zendesk experience.
- Stay notified: Want to be the first to know? Simply click the "Follow" button on this page. By doing so, you'll receive an email notification every time we post new content. This way, you'll never miss out on important updates.
- Dive deeper: For those who love details, you can access a full list of every feature release by visiting our help center or checking out our release notes. It's a great way to get comprehensive insights into all the improvements and new additions.
We're committed to keeping you informed and empowered with every enhancement we make. Your feedback is invaluable to us, so as you explore the new features and updates, let us know your thoughts and experiences.
Thank you for being part of our community. Let's unlock the full potential of Zendesk together!
Stay updated. Stay ahead. Welcome to Product Spotlight ✨
編集日時:2024年6月20日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:
Want to get up to speed on the biggest features Zendesk released in the last few months?! Check out these videos:
Check out the help center for the full list of product updates.
編集日時:2024年3月01日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:
Want to get up to speed on the biggest features Zendesk released in the last few months?! Check out these videos:
Check out the help center for the full list of product updates.
編集日時:2024年2月07日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:
Want to get up to speed on the biggest features Zendesk released in the last few months?! Check out these videos:
Check out the help center for the full list of product updates.
投稿日時:2024年2月07日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが投稿を作成しました:
For a full history of our updates, check out the help center and release notes
編集日時:2024年2月07日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが記事を作成しました:
この記事では、以下のトピックについて説明します。
関連記事
自然言語はどのように処理されるのか?
AIエージェントは人工知能(AI)を使って記事の評価を行います。つまり、人間の認知を模倣することができます。AIエージェントは自然言語処理(NLP)を使用して、ヘルプセンター内の各記事を読み、その記事の背景にある主要な概念を理解します。そして、すべての記事から概念を抽出し、「マップ」の上に配置します。それぞれの概念にはマップ上の「住所」が与えられ、他の類似した概念の近くに置かれます。しかし、この住所は都市、番地、郵便番号といったものではなく、500個のパーツで構成されています。新しい質問が寄せられるたびに、AIエージェントはその質問の内容(概念)を理解し、マップを使ってその概念に最も近い既存の記事を見つけ出します。
たとえば、いくつかの質問から抽出される概念を以下に示します。
質問 | 想定される概念 |
---|---|
チケットをファイルにダンプする方法は? | データのエクスポート |
アカウントからロックアウトされました | アカウントのアクセス権 / パスワードのリセット |
鶴を作る方法を教えてください | 折り紙で鶴を折る |
AIエージェントは、件名と説明文を組み合わせ、言語予測を使用して、メールで使用されている言語を自動的に検出します。このため、エンドユーザーのプロフィールに設定されている言語とは異なる言語の推奨記事が提示されることがあります。
推奨記事はどのように選ばれるのか?
質問の内容が既存の記事と密接に一致すると、(上記で説明した)マップ上で「近所」とされ、当然、それがAIエージェントの推奨する記事となります。しかし、最も近い記事が数軒先や近隣にある場合は、記事の内容に関連性があるかどうか確信が持てなくなります。
Zendeskのデータ解析チームは、ボットのパフォーマンスを注意深く監視し、「しきい値」を細かく調整しています。このしきい値はZendeskの開発チームだけが変更でき、管理者やエージェントは調整できません。しきい値のつまみは全体を制御するもので、すべてのアカウントに影響します。これは、2つの概念が類似の概念とみなされるには、概念マップ上でどの程度近接していなければならないかを判断するために使用されます。
しきい値を上げると、概念の適用範囲が狭まり、推奨記事の数は減りますが、その分、質問と関連性が高い推奨記事が提示されます。一方で、推奨記事やヘルプセンターのコンテンツが見つからない質問が増える可能性があります。しきい値を下げると、推奨記事の数は増えますが、エンドユーザーの質問との関連性は低くなる傾向があります。
よくある誤解
いくつかのよくある誤解が、混乱を招くことがあります。このセクションでは、これらの誤解を解消し、いくつかの点を明確にしたいと思います。
AIエージェントの学習はエンドユーザーのフィードバックに基づいていますか?機械学習は活用されていないのですか?
AIエージェントは機械学習モデルを採用していますが、これはAIエージェントが常に学習しているという意味ではありません。学習モデルは、エンドユーザーやエージェントからのフィードバックをリアルタイムに取り込みません。そのため、推奨記事の選択にフィードバックが影響を与えることはありません。
エンドユーザーからのフィードバックは、以下のようにさまざま方法で収集され、活用されています。
- エージェントに表示されるフィードバック:どのような記事が閲覧されたか、「役に立たなかった」とされた記事があるか、問題の解決に使われたかなどのコンテキストをさらに提供します。
- レポートに報告されるフィードバック:管理者はパフォーマンスを追跡することができます。
- Zendeskのデータ解析チームによって評価されるフィードバック
間違った記事が繰り返し提案される場合は、記事のタイトルと先頭の数行(75語ほど)を修正し、主要な概念をより明確にするとよいでしょう。また、ラベルを使用することで、記事のリストを作成し、推奨記事がそのリスト内の記事のみから選ばれるように制限することもできます。
キーワード検索よりもAIを利用した検索の方が常に優れていますか?
全体的には、キーワード検索よりもAIを使った推奨記事の方がより正確で関連性が高いことが判明しています。1~3語の語句ではなく、文章にした形の質問では特に優れています。
同じ質問と回答を何度も繰り返し、「はい」「いいえ」の回答に基づいて関連性のある記事とない記事を仕分けるようにして、AIエージェントに学習させることができますか?
いいえ。AIエージェントは、エージェントやエンドユーザーからのフィードバックに関係なく、常に同じ記事を推奨します。記事の提案に特化して開発されているため、トレーニングは必要はありません。自然言語を理解できるように、すでに調整済みです。もし、ある語句や質問をテストしてみて、間違った記事が推奨される場合は、記事のタイトルと先頭の数行(75語ほど)を修正して、主要な概念をより明確にするとよいでしょう。
記事にラベルを付けることは、キーワードを追加するのと同じようなものですか?ラベルを使用して、記事が提案される頻度を上げることができますか?
ラベルは、推奨記事のもとになる承認済み記事のリストを作成するのに便利です。ただし、ラベルは各記事に付与される重み付けには影響しません。詳しくは「ベストプラクティス:ラベルを使用した推奨記事の提示の最適化」を参照してください。
パフォーマンスを改善する「回答の品質向上」ボタンを使えない場合、どうすればよいですか?
AIエージェントのパフォーマンスを向上させるには、以下の方法を検討してみてください。
- 記事付きでオートリプライのアクティビティを監視する:Exploreを活用し、最もパフォーマンスの良い記事と悪い記事を確認します。
- 既存の記事の構成を検討する:ヘルプセンターの記事を調べ、内容が簡潔にまとまっていることを確認します。それぞれのタイトルは、短い文章や質問のような言い回しにしてください。
- コンテンツキューを使用する:機械学習技術とGuide記事の利用データを使用して、ナレッジベースの健全性を向上できる箇所とタスクを発見することができます。
編集日時:2025年2月20日 · Jeremy Korman
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Jeremy Kormanさんが記事を作成しました:
このExploreレシピでは、ダッシュボードを作成する方法を学習します。ダッシュボードでは、カスタマーがAnswer Botにどのような質問をしたか、どの記事が推奨されているか、詳細な情報を確認することができます。
この記事では、次のトピックについて説明します。
必要条件
スキルレベル: 中級者
所要時間:25 分
- 編集者または管理者のアクセス権限(「ユーザーをExploreに追加する方法」を参照)
- Zendesk Guide ProfessionalまたはEnterpriseと「Answer Botアドオン」
レポートを作成する
このセクションでは、過去100件のAnswer Botチケットに関する詳細情報を示すテーブルを作成します。さらに、閲覧者がレポートから直接関連記事に移動できるように、記事名をクリック可能にします。
レポートを作成するには
- Exploreで、レポートアイコン(
)をクリックします。
- レポートライブラリで、「新規レポート」をクリックします。
- 「Select a dataset」ページで、「 Answer Bot」>「Answer Bot - 推奨記事の提示」をクリックし、「レポートを開始」をクリックします。レポートビルダーが開きます。
- 「メトリック」パネルで、「追加」をクリックします。
- メトリックリストで 「Answer Botの回答」>「回答回数」を選択し、 「適用」をクリックします。
- 次に、記事のタイトルを記事自体へのリンクとして表示する属性を作成します。 計算メニュー(
)で、「標準計算属性」をクリックします。
-
標準計算済み属性ページで、属性に「記事」という名前を付け、次の数式を入力します。
LINK([Article translation URL],[Article translation title])
数式ウィンドウは、次の例のようになります。
ヒント: 英語以外の言語で作業している場合は、こちらの記事を参照して、自分の言語でExploreの式を入力する際の参考にしてください。 - 操作を完了したら、「保存」をクリックします。
- 「行」パネルで、「追加」をクリックします。
- 属性のリストから、次の属性を選択します。
- チケット > チケットID
- タイムスタンプ ― チケットの作成日時 > チケットの作成日時 ― 日付
- チケット > チケットのステータス(作成されたSupportチケットのステータス)
- Answer Botの回答 > 回答ステータス(未提供、提供済み、クリック済み、または解決済みなどのAnswer Botが提示したおすすめのステータス)
- 計算済み属性 > 記事(以前に作成した標準計算済み属性)
-
Answer Botの回答 > 回答の照会
Answer Botの利用可能なメトリックと属性をすべて表示するには、次の記事を参照してください。Zendesk Answer Botのメトリックと属性。
- 完了したら、「適用」をクリックします。Exploreがテーブルを表示します。次のステップでは、記事のタイトルをヘルプセンター内の関連する記事にリンクさせるための追加作業を行います。 グラフ設定メニュー(
)で、 「グラフ」を選択します。
ヒント: 大規模なZendeskインスタンスを使用している場合、Exploreがロードできないほど大量のAnswer Botの回答が発生する可能性があります。この場合、「日付フィルター」を使用して、返される結果の量を制限することを検討してください。 - 「グラフ」ページの「テキストの解釈」 ドロップダウンリストから「HTML」を選択します。
- 必ず「クリック可能なURL」チェックボックスがオンになっていることを確認してください。これで、テーブル内の記事名をクリックするたびに、その記事がWebブラウザの新しいタブで開きます。
- 次に、トップ/ボトムフィルターを追加して、過去100件のAnswer Botの回答数のみを表示します。結果操作メニュー(
)で、「トップ/ボトム」をクリックします。
- トップ/ボトムページで、「トップ」を有効にして、トップ値を100に設定します。「適用」をクリックします。
- 結果操作メニュー(
)で、「並び替え」をクリックします。
- 「並べ替え」ページで「Z-A」をクリックし、「適用」をクリックします。
- 最後に、「最近100件Answer Botチケット」などの名前をレポートに付けて、「保存」をクリックします。
完成したレポートは、次の例のようになります。
ダッシュボードを作成する
レポートが完了したら、閲覧者が回答のステータス、回答のチャネル、そしてチケットステータスの3つのフィルターにより結果をフィルタリングできるダッシュボードに追加できます。ダッシュボードの完成時に、ダッシュボードを組織内の他のメンバーと共有することができます。
ダッシュボードを作成するには
- Exploreで、ダッシュボードライブラリアイコン(
)をクリックします。
- ダッシュボードライブラリで、「Create dashboard」をクリックします。
- 「ダッシュボードを開始」ページで、「空白のダッシュボード」を選択し、「選択」をクリックします。
新しい空のダッシュボードが開きます。 - 「追加」メニューから、「レポート」を選択します。
- レポートのリストから、前に作成したレポート「Last 100 tickets」を選択します。レポートがダッシュボードに追加されます。レポートをドラッグしてサイズを変更することで、レポートの見え方を変えることができます。
- ここで3つのダッシュボードフィルターを追加して、閲覧者が回答ステータス別、回答チャネル別、チケットステータス別に結果を表示します。「追加」メニューから、「データフィルター」を選択します。
-
「データフィルター列を選択」のページで、「回答ステータス」属性を有効にして、次の値を設定します。
- 表示:ドロップダウン内
- 複数選択を有効にする
- 値の選択を有効にする回答ステータス属性は、Answer Botによって提供される回答のステータスを示します。値は、未提供、提供済み、クリック済み、または解決済みのいずれかになります。
- 完了したら、「適用」をクリックします。
- 2番目のデータフィルターを追加します。今回は、「回答チャネル」属性を有効にして、最初のフィルターと同じ設定を行います。
「回答チャネル」属性は、Answer Botがエンドユーザーと対話するチャネルです。値には、 メール、Web Widget(従来版)、Webフォーム、API、SDK、および Slackなどがあります。 - 最後の3個目のデータフィルターを追加します。今回は、「チケットステータス」属性を有効にして、最初のフィルターと同じ設定にします。
「チケットのステータス」属性は、例えば、「終了」、「未解決」など、チケット自体の現在のステータスです - ダッシュボードのタイトルをクリックし、「Answer Bot最新100件のチケット」と名付けます。
- これで、レポートと追加した3つのフィルターがダッシュボードに表示されます。以下の例のように、項目をダッシュボードにドラッグアンドドロップします。
ダッシュボードが完成しました。更にレポートを追加したり、会社のブランドを追加したり、他のユーザーと共有したりすることができます。ダッシュボード関連のすべての詳細については、「ダッシュボードの作成」を参照してください。
さらに詳しく
Answer Botの作成に役立つ情報については、以下の記事を参照してください。
翻訳に関する免責事項:この記事は、お客様の利便性のために自動翻訳ソフ トウェアによって翻訳されたものです。Zendeskでは、翻訳の正確さを期すために相応の努力を払っておりますが、翻訳の正確性につ いては保証いたしません。
翻訳された記事の内容の正確性に関して疑問が生じた場合は、正式版である英語の記事 を参照してください。
編集日時:2024年12月24日 · Jeremy Korman
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