ナレッジセンターサービスがサポートチームにもたらすメリット

顧客が解決策のみを求めていたのは、もうひと昔前のことです。今日のサポートチームの元には、シンプルなサポートリクエストから、即座に対応すべき重大な問題まで、さまざまなタスクが洪水のように押し寄せています。そこでご紹介したいのが、サポート業務のプロセスを適切な方向へと導くために広く採用されているKCS（Knowledge Center Service、ナレッジセンターサービス）というアプローチです。

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KCSとは

KCSとは、各従業員が顧客対応の傍らに、顧客の実際のニーズに基づいて各自でナレッジを改善していくことによって、多数から寄せられるナレッジを継続的に蓄積する取り組みを指します。これは、ナレッジを定期的に収集、整理、再利用、改善し、それを活用してサポートの成果を最大化するためのフレームワークでもあります。KCSでは、ナレッジの作成や更新を全従業員が率先して実行し、社内全体でナレッジ管理に取り組むべきとしています。そうすることで、どんな規模の企業も、右肩上がりで下記のような成果を出せると考えられています。

• 顧客の実際のニーズに基づいて、ナレッジベースを個々人が改善。全従業員が知恵を出し合うことで、社内で知識共有の文化が育まれ、知識の属人化を解消
• カスタマーサービスのワークフローが強化され、担当者の効率性、問題解決時間、初回解決率（FCR）などが改善
• 多額の費用を投じたり、顧客対応の質を落としたりすることなく、サポート部門の拡張が可能に
• さまざまな問題に対する広範なトレーニングが不要になるため、サポート担当者の新人研修の時間を削減して、その分、より高度な問題への対処方法の指導に時間をとることが可能に

ご参考として、こちらのブログ記事では、優れたナレッジ管理の事例として、POSソフトウェアのVendやデザインツールのCanvaといったブランドのナレッジ管理術をご覧いただけます。

KCSを実施しないデメリット

サポート部門のマネージャーは、解決済みチケットの数を重視する傾向にあります。そうなると、サポート担当者も、なるべく短時間でチケットをクローズし、次のチケットの処理に移らなければと考えます。これでは必然的に、ナレッジの作成はおざなりにされやすく、KCSへの取り組みも軽視されがちです。その結果、新しい解決策が見つかってもナレッジベースに蓄積されず、同じような問題が寄せられるたびに、各担当者がまたゼロから解決策を探すという状況が発生してしまいます。

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KCSを成功につなげるには

前述のように、KCSは社内の優れたナレッジを増強するための仕組みであり、情報の食い違いや伝達ミスを防ぐことで、顧客の不満も生まれにくくなります。それでは、次に起こる大きな疑問として、KCSを適切に実施するにはどうすればよいのでしょうか？ 実際のところ、KCSの実施や定着を阻む要因は少なからずあります。以下がその一例です。

• 知識の属人化が社内文化として根付いている
• 専任のリソースが不足し、責任の所在が不明確
• 多数のエンタープライズプラットフォームを併用しているなど、技術面の課題によってナレッジへのアクセスが制限され、時間を効率的に使えない
• 社内のプロセスが自動化されておらず、使用しているテクノロジーも旧式

KCSの4大メリット

KCSは効果的に実施できないと、その恩恵を十分に得ることはできません。そこで役立つのが、コグニティブ検索に対応した検索エンジンです。具体的には、次のようなメリットがあります

1. ナレッジの作成をスピードアップ

   先ほども述べたように、ナレッジの作成は通常、サポート担当者にとって一日の中で優先度の高い業務ではなく、必須のタスクとは言えません。そのため、ナレッジの作成を後押ししてくれる、適切なテクノロジーに投資することが何より大切です。

   市場をリードするコグニティブエンジンには、AI（人工知能）基盤のアプリが搭載され、問題解決プロセスの一環としてコンテンツ作成を行います。そのため、担当者がわざわざ時間を割いて問題の解決策を記録する必要がなくなります。こうしたエンジンは、サポート担当者の回答から重要な情報を先回りで抽出し、事前に定義されたテンプレートを基に自動でナレッジ記事を作成します。このようにしてKCSの取り組みをワークフローに組み込めば、担当者とマネージャーの両方にとって良い結果につながります。

2. コンテンツとプロセスを統合

   KCSの取り組みをサポート担当者の間で根付かせるには、自社が使用するCRMなどのエンタープライズプラットフォームに、サポートツールやナレッジベースを統合させることをお勧めします。そうすれば、担当者が情報を入手、共有するたびに、プラットフォームを逐一切り替える必要がなくなります。

   コグニティブエンジンではチャネルをまたいだ検索が可能なため、担当者は、各自のサポートコンソール内からナレッジベース全体をまとめて検索し、関連する情報を引き出せます。これにより、既存のナレッジが有効活用されるだけでなく、同じような記事を何度も作成して無駄な時間を使うことも防げます。

3. ユーザーの意図に沿った検索結果を導出

   小売アナリストのLauren Freedman氏は、「商品の価格よりも、受けたサービスの方が顧客の記憶には長く残るものだ」と話しています。問い合わせに回答を返さないこと以上に、顧客を怒らせることは何だと思いますか？ それは、間違った回答をすることです。一度でもカスタマーサービスで不快な思いをすると、半数を超える顧客が他社に乗り換えるとの調査結果が出ていることからも、こうした対応は絶対に避けなくてはなりません。

   AIと自然言語処理（NLP）を利用したコグニティブ検索では、検索クエリからユーザーによる検索の意図が推測されます。これにより、担当者はきわめて関連性の高い情報をスピーディに見つけることができます。

4. KCSへの取り組みを定量評価

   作成した記事のパフォーマンスを分析することが重要なのは、ことさら強調するまでもないでしょう。幸いにも、コグニティブ検索にはインサイトエンジンも組み込まれており、作成されたコンテンツが実際に役立っているかを分析できます。

   率直に言って、実際に顧客が問題を解決できなければ、ナレッジベースの記事が存在する意味はありません。コグニティブ検索はユーザーフレンドリーなレポート機能を備えているため、各記事がどれくらい共有され、どれくらいチケットに添付されているか、その頻度を定量的に確認できます。これは、ナレッジ管理への取り組みの影響を測定するのに役立ちます。さらに、記事の作成者をランク付けするなど、サポート業務にゲーミフィケーションの要素を取り入れられるため、担当者が意欲的に楽しんで仕事に取り組めるようになります

   SearchUnifyとZendeskの連携による効果

   SearchUnifyはZendeskのソリューションプロバイダーで、Zendeskのパートナーとして、統合型のコグニティブ検索機能を提供しています。SearchUnifyを活用することで、Zendeskの情報検索機能は一段と強化され、サポート担当者が各自のZendeskコンソール内から直接、社内全体のコンテンツリポジトリ（Lithium、Jira、MadCap Flare、Confluence、MindTouchなど）を検索して、問題解決に役立つ情報にアクセスできるようになります。

   SearchUnifyのコグニティブプラットフォームは、AIと機械学習を組み合わせて過去のチケットを分析し、有用な記事や対象分野のエキスパートなどをサポート担当者に知らせてくれるため、問題解決時間の短縮につながります。さらに、機能豊富なインサイトエンジンによって、カスタマージャーニーを詳細に分析できるため、パーソナライズされたサポートを大規模に提供したり、初回解決率や平均復旧時間（MTTR）を改善したりすることも可能です。SearchUnifyの詳細については、こちらのページをご覧ください。