テキスト分析ソリューションを使ってZendeskの機能を高める方法とは？
本ブログでは、Surveypalと顧客管理システムZendeskとの連携を前提としたテーマをお届けします。
Zendeskとは、企業が顧客サービスを最適化するためのプラットフォームです。
Zendeskはチケットシステム、ライブチャット、コールセンターソリューションを提供し、企業が顧客からの問い合わせに迅速かつ効果的に対応できるよう支援します。
また当社はZendeskの公認代理店として、4年連続APAC地域で売上No.1企業であり、多くの企業に導入支援をさせて頂いております。
では早速はじめましょう！Zendeskチケットをすべて自動で分析し、すぐに実用的なインサイトが得られたらすばらしいと思いませんか？
カスタマーサービスのやりとりはデータの宝庫です。そのデータは、サポートのパフォーマンスやカスタマーエクスペリエンスを向上させるためさまざまな形で利用できます。ですが一般的には、時間やリソースが不足しているため、そのようなデータを手作業で精査して意味付けをすることができません。そこで朗報です！AIの急速な進歩と、テキスト分析などの技術向上により、さらに深いインサイトが得られるレベルまでカスタマーエクスペリエンスデータを調査できるようになりました。
テキスト分析機能によりZendeskをさらにパワーアップしたいのなら、今こそAIを活用するときです。ただし、残念ながらZendeskの分析機能には制約があるため、まずは以下の3つの選択肢について検討しましょう。
1.Excelのテキストデータから手動で意味情報を抽出する：カスタマーサービスの問い合わせ数が極端に少ない場合はこの方法が有効ですが、問い合わせ数が多いと時間やリソースがかなりかかります。
2.データサイエンティストにサポート履歴からインサイトを得るためのスクリプト作成を依頼する：自社のデータサイエンティストに依頼する場合は、他部門との工数調整や交渉は発生するでしょう。
さらに、Zendeskの履歴分析はリアルタイムで行われないため、貴重なインサイトを逃してしまう可能性もあります。
3.Zendesk専用ツールを使って自動でテキスト分析を行う
ここから先は、カスタマーサービスチーム向けテキスト分析ツールのメリットと、自動化されたテキスト分析ソリューションを使って、Zendeskを強化する方法をご紹介します。
1.Excelのテキストデータから手動で意味情報を抽出する：カスタマーサービスの問い合わせ数が極端に少ない場合はこの方法が有効ですが、問い合わせ数が多いと時間やリソースがかなりかかります。
2.データサイエンティストにサポート履歴からインサイトを得るためのスクリプト作成を依頼する：自社のデータサイエンティストに依頼する場合は、他部門との工数調整や交渉は発生するでしょう。
さらに、Zendeskの履歴分析はリアルタイムで行われないため、貴重なインサイトを逃してしまう可能性もあります。
3.Zendesk専用ツールを使って自動でテキスト分析を行う
ここから先は、カスタマーサービスチーム向けテキスト分析ツールのメリットと、自動化されたテキスト分析ソリューションを使って、Zendeskを強化する方法をご紹介します。
テキスト分析とは？
カスタマーサービスにおけるテキスト分析とは、非構造化テキストデータ（顧客のフィードバック、メール、チャット、チケットの内容など）から深いインサイトを抽出するプロセスを指します。要するに、豊富な非構造化顧客データを実用的な情報に変換するのです。そうして、情報に基づく意思決定を促し、効率的かつ効果的なカスタマーサービスエクスペリエンスの提供につなげます。テキスト分析は、自然言語処理（NLP）と機械学習技術を活用して、書き言葉で表される顧客の感情、好み、懸念事項を体系的に分析して理解するものです。その結果、サポートチームはパターンやトレンド、潜在的な問題を明確にすることが可能です。それらに積極的に取り組み、個別最適化されたサポートを提供することで、全体的な顧客満足度を高めることができるのです。
Zendeskに自動テキスト分析機能をお勧めする理由
Zendeskでテキスト分析ソリューションが必要な主な理由とは一体何なのか、ご説明しましょう。顧客への理解が深まる
顧客のセンチメント、ニーズ、ペインポイントについて深いインサイトが得られます。顧客からの問い合わせやその意図を分析し、繰り返し発生する問題を明確にしたうえで、顧客の好みに対する理解を深める。そうすることで、サポートの効果を高めることができます。問題対処の優先順位付けを強化する
テキスト分析を活用すると、緊急性と重要度に応じてチケットを自動的に分類し、優先順位をつけることができます。それを受けて、重要な問題に迅速に対処し、リソースを効率的に割り当てられます。結果、対応時間が短縮され、顧客満足度アップにつながります。チケットルーティングが自動化される
顧客のリクエスト内容や状況に応じて最適なエージェントや部署に自動的にチケットをルーティング（割り当て）します。そうすることで、顧客は適切な専門部署から確実にサポートを受けられるようになり、解決時間の短縮につながります。その結果、顧客の不満感情を最小限にとどめることができます。プロアクティブに問題解決ができる
テキスト分析を活用することで、最新の動向や潜在的な問題がエスカレートする前に特定できるようになります。見えてくる課題に対して先手を打つことで、顧客のネガティブフィードバックや顧客離れを防ぐことにつながります。カスタマーサポート情報を個別化する
テキスト分析アプリは過去のやり取りと顧客プロファイルを分析して、会話中の言葉に潜む重要な意図をエージェントに提供してくれます。顧客ごとに情報をパーソナライズすることで、より個人に寄り添った対話を提供することができ、カスタマーエクスペリエンスの向上が期待できます。ナレッジ管理を効率化する
膨大なテキスト情報をインデックス化および分類し、エージェントがチケット処理を行う際に適切なナレッジ記事やリソースを簡単に利用可能とします。結果として、問題解決が合理化され、エージェントの調査時間が短縮されます。品質保証
テキスト分析機能は、カスタマーサービスの品質をモニターし、評価をしてくれます。コンプライアンス違反、一貫性の欠如、アップセルの機会喪失などの問題にフラグが立てられるので、提供されるサービスが企業標準やサービス水準合意（SLA）に従っているかどうか確認することができます。コスト削減
テキスト分析は、チケットの分類、ルーティング、初期応答を自動化することで、リソースの割り当てを最適化する支援をしてくれます。また、サポート品質を維持または向上させながら、運用コスト削減にも役立ちます。トレーニングとコーチング
テキスト分析ツールを使い、対応時間、精度、初回対応での問題解決能力（FCR）といった一連のデータを調査することで、エージェントのパフォーマンスを体系的に評価することができます。大量のカスタマーケアのやり取りを分析することで、エージェントにとって繰り返す可能性がある問題や共通の課題が浮き彫りになります。その結果、顕在化した問題や課題に取り組むためのトレーニングモジュールやコーチングセッションを作成することが可能となります。競争上の優位性
カスタマーサービスでテキスト分析を活用すると、競合他社との差別化を図ることができます。誠意をもって顧客を理解し、そのニーズを満たそうとする姿勢を見せることで、顧客ロイヤルティとポジティブな口コミの評判につながっていきます。SurveypalのZendesk向けテキスト分析ソリューション
Zendeskサポート向けのテキスト分析ツールに関しては、Surveypalは市場でトップを争う包括的なソリューションを提供しています。その主な機能をご紹介します。コンテクストトピック分析
顧客とのやりとり（メール、チャット履歴、サポートチケット、SNSの会話など）を分析し、そこに出てくるキーワードやトピックだけではなく、それが使われ語られている会話の背景も理解できるようにします。そうすることで、Surveypalは、生産性、カスタマーエクスペリエンス、売り上げの向上につながる根本原因にまで落とし込んだ、詳細な考察（インサイト）を導き出すことができます。
コンテンツの文脈分析とZendeskメトリクスの統合
コンテンツの文脈分析とZendeskのKPIを統合させることでまずはデータの有用性を高め、顧客リーチの包括的視点を得ることができます。そして、顧客との問題が生じている部分を正確に特定し、顧客の認識やセンチメントがコアのパフォーマンス指標にどのように影響を与えるのか、深く理解できるようにします。予測パフォーマンススコアの作成
問い合わせをする顧客一人一人が、提供されるサポートに対して評価を付けるとすれば、どのようなスコアがつくと思いますか？そのスコアがあれば、あなたが提供するカスタマーサービス体験の状況をより正確に把握できることでしょう。Surveypalは、既存の顧客対応データデータ（テキスト分析データなど）を基にした予測パフォーマンススコアを生成することができます。そして、ごく一部の顧客ではなく、幅広い顧客との対応履歴データを基にした意思決定に近づけていきます。