CXスコアは、Finと人間の両方のやり取りにわたるサポート体験に対する顧客の感情を測定します。調査に頼らず、サポートリーダーやチームに顧客の感情を完全に可視化します。
この記事では、CXスコアが解決を目指す課題、スコアのアクセスと解釈方法、価値を最大化するベストプラクティスについて学びます。
注意： CXスコア機能にアクセスするにはProアドオンが必要です。
CXスコアはどのような課題を解決しますか？
CXスコアはサポートリーダーとチームが以下の問題に対処するのを支援します：
調査されたCSATは不完全で偏りがある - 小規模で自己選択的なグループからのフィードバックを取得し、極端な意見が過剰に代表されることが多い。
顧客はAIと人間のエージェントを異なる評価をする - 顧客はAIサポートを厳しく評価する傾向があり、公平な評価が難しい。
関心を失った顧客は測定されない - 中立的または不満足な体験をした顧客を含め、調査に回答しない顧客は満足度指標から除外されることが多い。
すべてのAIおよび人間主導の会話で満足度を測定するスケーラブルな方法がない - 完全なカバレッジがなければ、チームは傾向を追跡し、摩擦点を特定し、全体的なサポート品質を向上させるのに苦労する。
調査設計が結果を歪める可能性がある - 調査のタイミングや表現の小さな変更が、サポート品質が変わっていなくてもスコアに影響を与える。
CXスコアは調査に頼らず、すべての意味のあるやり取りをスコアリングすることで、Finとチームメイトの会話全体で顧客の感情をより完全かつ一貫して把握できるようにします。
注意： CXスコアはFinを使用している顧客のみ利用可能です - Finを展開してすべての会話でCXスコアを確認してください。
CXスコアの仕組み
CXスコアは機械学習を使い、CXスコアの理由と呼ばれる特定の要因に基づいて意味のある会話をスコアリングします。
モデルは会話を分析し、以下のカテゴリで明確なシグナル（肯定的または否定的）を特定します：
理由 | 測定内容 | 値 |
回答の質（Fin AI Agent） | Fin AI Agent（自動workflowsを含む）が顧客の問い合わせにどれだけ適切に回答したか—回答が明確で正確で、矛盾や繰り返しの説明なしに問題を解決したか。 | 高 / 低 / 中立 |
回答の質（チームメイト） | チームメイトのエージェントが顧客の問い合わせにどれだけ適切に回答したか—回答が明確で正確で、矛盾や繰り返しの説明なしに問題を解決したか。 | 高 / 低 / 中立 |
顧客の努力 | 顧客がどれだけ努力したか（例：繰り返しの説明、複数の引き継ぎ）。 | 高 / 低 / 中立 |
強い感情 | 顧客は強い肯定的または否定的な感情（喜び、感謝、苛立ち、怒り）を表現しましたか？ | 肯定的 / 否定的 / 中立 |
製品／サービスのフィードバック | 顧客は製品（機能、バグ、デザインのギャップなど）や提供されたサービス（配送、信頼性、オンボーディング、パフォーマンスなど）について称賛または批判しましたか？ | 肯定的 / 否定的 / 中立 |
ポリシーフィードバック | 顧客は会社のポリシー（返金、返品、アカウント規則）を称賛または批判しましたか？ | 肯定的 / 否定的 / 中立 |
評価の計算方法
各理由は独立して評価されます。明確なシグナルがあれば、モデルは値（肯定的、否定的、高、低）を割り当てます。強い兆候がなければ、その属性は中立と見なされます。
特定の理由が他の理由よりスコアに影響を与える隠れた計算式や重み付けはありません。代わりに、モデルは非中立の理由の組み合わせを見て、1から5の全体的なCXスコア評価を導き出します。
データ処理とセキュリティ
CXスコアはIntercomの独自技術とサードパーティの大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて会話データを分析し、評価を生成します。会話データはこのプロセスの一環としてサードパーティのAIプロバイダーと共有されます。
重要： 顧客データはLLMプロバイダーによるモデル学習には使用されません。すべてのサードパーティAIプロバイダーはゼロデータ保持ポリシーと厳格な契約上の保護を受けています。データ使用、セキュリティ対策、サードパーティAIプロバイダーの詳細はAI製品の法務・セキュリティガイドをご覧ください。
CXスコアの具体的な基準
以下の条件を満たすと会話はCX評価を受けます：
会話がクローズされていること。
評価を決定するのに十分な決定的な情報が会話にあること。
会話はチャットまたはメールで行われたこと（電話ではない）。
会話には少なくとも2回の顧客の返信と2回のエージェント／チャットボットの返信が含まれていること。
会話はユーザーによって開始されました。
注意：最近、基準を拡大し、より広範なカバレッジを含めました。以前は評価されなかった短いまたは低コンテキストの会話も、評価の明確なシグナルがあればスコアが付く場合があります。
スコアの正確性を保つために、モデルは自動的にスパムをフィルタリングします。
CXスコアへのアクセス方法
概要レポート
CXスコアを見るには、レポート > 概要 に移動し、「CX Score」セクションまでスクロールしてください。
これには以下が含まれます：
全体のCXスコア - すべての会話からのスコア。
Fin AI Agent CX Score - Finのみが対応した会話。
Fin AI AgentとTeammateのCX Score - Finとteammateの両方が同じ会話に参加した場合。
Teammate CX Score - teammateのみが対応した会話。
時間経過によるCXスコア - 上記の指標を用いたマルチメトリック折れ線グラフでの傾向を表示。
ポジティブなCXスコアドライバー - ポジティブな顧客体験に最も影響を与えるCXスコア理由属性。
ネガティブなCXスコアドライバー - ネガティブな顧客体験に最も影響を与えるCXスコア理由属性。
指標にカーソルを合わせてドリルインをクリックすると、特定のスコアが付けられた理由の詳細な説明が表示されます。
注意：CXスコアのバケット（例：Fin AI Agent、Teammate、Fin AI AgentとTeammate）は、各会話の実際のメッセージ送信者によって決定され、割り当てフィールドによるものではありません。
注意：
概要レポートの「Customer Satisfaction」セクションは「Surveyed CSAT」に名称変更されました。
CXスコアはFinとteammateの両方の会話で計算されますが、すべての会話のCXスコアを見るにはFinを使用している必要があります。
トピックスエクスプローラー
トピックスエクスプローラーでは、チームだけでなくトピックごとのパフォーマンスを追跡できます。各トピックにはCX Scoreが含まれており、どの問題がうまく対応されているか、どの問題に注意が必要かがわかります。
高ボリュームでCXスコアが低いトピックを特定し、ツリーマップやサブトピック別の折れ線グラフを見ることで、重要な部分に集中して改善できます。これにより、ボリュームとネガティブなCXの根本原因に対処し、最も影響力のあるサブトピックをターゲットにした改善が可能になります。
さらに深掘りするには、特定のCXスコア理由でトピックスエクスプローラーをフィルタリングし、その理由でスコアを引き起こしているトピックを特定します。例えば、「CX Score reasons はネガティブな製品フィードバック」をフィルタリングして、その理由で最も多くのネガティブなCXスコアを生み出すトピックを見つけ、詳細を掘り下げて根本原因を理解し、ターゲットを絞った対応を行います。
注意：CXスコア付きのトピックを表示するには、十分な対象会話数が必要です。AI生成のトピックとサブトピックについて詳しくはこちら。
Finパフォーマンスダッシュボード
Finパフォーマンスダッシュボードは、Finのみが対応した会話に対する全評価のうち、ポジティブな顧客評価の割合を示します。
このスコアはFinのサービスに対する顧客満足度を反映しています。ドリルインをクリックすると、FinのCX Scoreの背後にある会話と、特定のCX Score reasonsと顧客の問い合わせ内容の文脈を組み合わせた詳細な要約が表示され、スコアが付けられた理由が正確に説明されます。
Fin AI Agentレポートテンプレート
Fin AI Agentレポートテンプレートは、トップとFin AI Agent CX Score、およびFin AI Agentの時間経過による影響の折れ線グラフを含むように更新されました。
このテンプレートの「Fin AI Agent CX Score」セクションでは、以下の内容を完全に把握できます：
Fin AI Agent CX Score
CXスコア評価付きのFin AI Agent会話
Fin AI Agent CX Score評価
時間別のFin AI Agent CX Score評価
個々の会話評価と説明の表形式ビューが含まれます。
注意：
Fin AI CSATチャートはこのテンプレートから削除されました。チャートライブラリからレポートにドラッグして再追加できます。
これらの更新はテンプレートにのみ適用され、以前にワークスペースでFin AI Agentレポートを編集していない顧客にのみ影響します。
カスタムレポート
以下の指標がConversationsデータセットに追加され、独自のレポート作成に使用できます：
指標 | 定義 |
CXスコア | CXスコア評価（4または5のスコア）を受けた会話の割合（全CXスコア評価付き会話に対して）。 |
CXスコア評価付き会話数 | CXスコア評価が付いた会話の総数。 |
ポジティブなCXスコア評価付き会話数 | ポジティブなCXスコア評価（4または5のスコア）を受けた会話の数。 |
注意：これらの指標には異なるタイムスタンプの2つのバージョンもあります。
会話開始日時
会話最終クローズ日時
Intercomレポートに新しい属性も追加しました:
CXスコア 評価: これは1（ネガティブ）から5（ポジティブ）までの評価です。
CXスコアの理由: スコアに影響を与えた具体的な要因（例：高い回答品質、ネガティブな製品フィードバック）。これを使ってチャートをフィルタリングまたはセグメント化し、どの理由がスコアに影響を与えているかを確認できます。
CXスコア評価の説明: 会話にCX評価が付けられると、その評価が付けられた理由の要約も提供されます。
ヒント: これらの属性はReports、Inbox、およびAPIのConversationsエンドポイント内の"custom_attributes"オブジェクトで利用可能です。
レポートで「Agent Type」属性によってCX指標をセグメント化またはフィルタリングし、異なる参加者のパフォーマンスを理解できます。
例えば:
人間のエージェントのみが対応した会話のCXスコアを見るには、Agent TypeがTeammateでフィルタリングします。
Finのパフォーマンスを見るには、Agent TypeがFinでフィルタリングします。
注意: これらのバケットを動かすために使用される内部フィールドagent_types_involved_groupingは公開APIでは利用できません。API経由でレポートを作成する場合、「Fin Only」会話の最良の近似はai_agent.resolution_stateの値でフィルタリングすることです。
CXスコアを最大限に活用する
CXスコアの価値を最大化するために、以下を推奨します:
アクション | 確認すべきこと |
傾向とパターンを追跡する |
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低スコアの会話を調査する |
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AI生成の説明を探る |
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高い顧客努力の会話をルーティングする |
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よくある質問
CXスコアはCSATとどう違いますか？
CXスコアはCSATとどう違いますか？
従来のCSAT調査は顧客満足度の狭く偏った見方を提供します。回答率は低く、フィードバックは極端な体験のみを反映しがちで、AIサポートは人間の会話より厳しく評価されることが多いです。
CXスコアは調査に頼らず、すべての意味のあるやり取りをスコアリングすることで、Finとteammateの会話全体でより完全で一貫した顧客感情の把握を可能にします。
CXスコアはどのように確認しますか？
CXスコアはどのように確認しますか？
CXスコアを見るには、Reports > Overviewに移動し、「CX Score」セクションまでスクロールします。FinのCXスコアはFin AI Agentレポートテンプレート、パフォーマンスダッシュボードでも確認でき、CXスコアの指標や属性を使ってカスタムレポートを作成することも可能です。
注意:
CXスコアはFinとteammateの会話の両方で計算されますが、CXスコアを見るにはワークスペースでFinを使用している必要があります。
会話にCXスコアが割り当てられるまでに数時間かかることがあります。
CXスコアのためにどのくらい過去の会話が遡って処理されますか？
CXスコアのためにどのくらい過去の会話が遡って処理されますか？
「last closed at」タイムスタンプを使って過去28日分の会話を遡って処理しました。
CXスコアに納得できない場合はどうすればいいですか？
CXスコアに納得できない場合はどうすればいいですか？
CSATと同様に、CXスコアが正確でない、またはカウントすべきでないと思う場合は、会話にタグを付ける（例：「exclude_from_cx」）ことができます。そのタグを使ってレポートでその会話を除外してください。
FinレポートのFin CSATチャートはどうなりましたか？
FinレポートのFin CSATチャートはどうなりましたか？
Fin AI AgentレポートテンプレートでFin CSATをCXスコアに置き換えました。Fin CSATを使い続けたい場合は、レポート編集時のチャートライブラリから古いCSATチャートを再追加できます。
CXスコアは個々のteammateのパフォーマンス測定に使えますか？
CXスコアは個々のteammateのパフォーマンス測定に使えますか？
いいえ、CXスコアはteammateが会話全体を担当した場合でも、個々のteammateのパフォーマンス評価には使えません。複数参加者がいる会話（例：Finが開始しteammateが終了）では、CXスコアは個々の貢献ではなく全体の顧客体験を反映します。
また、調査されたCSATもエージェントレベルの帰属には完璧ではありません。CSAT調査は通常、会話終了時に顧客に送られ、最後に関わった人へのフィードバックとして表現されますが、顧客はFinや以前のエージェントを含む全体の体験を評価している可能性があります。
個々のteammateレベルでCXを測定するには？
個々のteammateレベルでCXを測定するには？
個々のteammateのCXを特定するには、レポートのフィルターやセグメントで「Teammate replied to」属性を使用します。これは、選択したteammateが顧客に少なくとも1回返信した会話を含みます（Finや他のteammateが関与していても）。
なぜ一部のチャートやレポートでCX評価でフィルタリングできないのですか？
なぜ一部のチャートやレポートでCX評価でフィルタリングできないのですか？
CX評価と説明属性はConversationsデータセットに由来する指標でのみ利用可能です。そのデータセット外の指標ではCX属性はフィルタリングやセグメント化に利用できません。
CXスコアはticketsに適用されますか？
CXスコアはticketsに適用されますか？
CXスコアはBack-office ticketsやTracker ticketsには適用されません。ただし、メールやライブチャットチャネルで始まった会話から変換されたCustomer ticketsには適用されます。
注意: 会話がticketに変換されると、既存の会話が変換されます。つまり、ticketが解決されたときにのみ会話にCXスコアが付与されます。