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トピックスエクスプローラーを使ってボリュームの原因を確認する

AI生成のトピックとサブトピックでサポートボリュームの原因を正確に把握。タグ付けや手動作業は不要です。

対応者:Beth-Ann Sher

トピックスエクスプローラーはAIを使ってサポート会話を自動的にトピックとサブトピックに分類します。顧客の質問内容、会話の状況、注力すべきポイントを表示します。

  • ボリュームの原因を確認—タグ付け不要:AIトピックとサブトピックは自動生成され、手動作業なしで顧客の質問内容をリアルタイムで把握できます。

  • チームだけでなくトピックごとにパフォーマンスを追跡:各トピックにはCXスコア、解決率、対応時間などの主要指標が含まれ、どの問題がうまく処理されているか、どこに注意が必要かがわかります。

  • 問題が拡大する前に早期発見:ボリュームと感情の変化を時間経過で監視し、新たな問題を見つけて早めに対処します。

  • 重要な部分に集中:高ボリュームで顧客体験が悪いトピックを特定し、効果的な改善を行います。

注意:

  • Topics ExplorerProアドオンが必要で、米国、EU、AU地域のワークスペースで利用可能です。

  • Topics Explorerは以下の言語をサポートしておらず、名称は英語のまま表示されます:「Swahili」「Bengali」「Bosnian」「Azerbaijani」「Persian」「Sinhala」「Tamil」。

  • Topics ExplorerはFinが稼働している間のみ利用可能です。Finが一時停止すると、Topicsも一時停止します。

  • トピック生成は定期的に更新されるパイプラインに依存しているため、前提条件が満たされてもすぐにトピックが表示されない場合があります。

プロのヒント:今後はTopic CurationでAIトピックをビジネス用語や報告構造に合わせて調整可能です。トピックやサブトピックの名前変更、統合、移動ができます。Topics Explorerページ右上のManage topicsをクリックしてアクセス可能。Topic Curationについて詳しくはこちら


AI搭載のトピックとサブトピックの理解

AIトピックは機械学習を使い、会話をトピック(広範なテーマ)とサブトピック(非常に具体的で繰り返される問題)に分類します。

AIトピックとサブトピックの発見方法

Topicsをワークスペースで初めて有効にすると、システムは過去90日間の履歴会話データを分析し、初期トピックモデルを構築します。顧客の質問パターンを探し、類似の会話をグループ化します。

初期設定後は毎日パイプラインが稼働し、新たにクローズされた会話にトピックを割り当て続けます。Topicsを90日以上利用している顧客は初期期間よりも古いデータも含まれます。

  • サブトピックは過去の類似質問をクラスタリングして最初に発見されます。

  • これらのサブトピックはより広いトピックにまとめられます。

  • 最後に、システムは各トピックとサブトピックを素早く理解できるように明確なタイトルを自動生成します。

注意:トピックとサブトピックは事前定義されたキーワードに基づいていません。製品に表示されるキーワードは各トピックの説明を助けるためのものです。

会話がAIトピックに割り当てられる方法

トピックとサブトピックが発見されると、AIは会話の全文(顧客メッセージとチームメイトの返信、マクロや保存済み返信も含む)を分析し、次の2段階を実行します。

  1. バックフィリング:過去90日の会話からサブトピックを特定・整理します。会話は遡って1つ以上のトピックやサブトピックに割り当てられます。

  2. 推論:毎日、最近クローズされたtickets/casesをレビューし、関連トピックに割り当てます。

    重要:AIはトピック割り当て時に会話全文を分析します。チームメイトの返信、マクロ、保存済み返信がトピック割り当てに影響することがあります。標準応答で特定トピックやキーワードを含む場合、トピック分類に影響する可能性があります。

AIトピック生成の会話基準

正確なトピックとサブトピックを作るために、システムは以下の条件を満たす会話を使用します。

  • 会話はスパムとしてマークされていないこと。

  • 会話には少なくとも2人の参加者が必要(例:顧客とFinまたはチームメイト)。

  • 各会話は最大3つの重要な質問に要約され、パターン特定とサブトピック割り当てに使われます。

  • 意味のあるサブトピックを形成するには、少なくとも15の質問または会話が必要です。

注意:会話が多様すぎるか、単一テーマのボリュームが不足すると、多数の会話があってもトピックが表示されない場合があります。

AIトピックとサブトピックの継続的な更新

トピック/サブトピックは適応するように構築されています:

  • 毎日の更新で新しい会話が迅速に分類されます。

  • 新しいトピックとサブトピックは発生に応じて追加され、既存のものは削除や変更されません。

  • 会話があまりに異なる、低品質(スパムなど)、基準を満たさない場合はトピックに割り当てられないことがあります。

ヒント:AIトピックをカスタマイズして、定義や会話への適用をより細かく制御できます。

なぜ多くの小さなトピックがあるのか

大きなトピックに多くのサブトピックや会話が含まれる一方で、小さなトピックは少数のサブトピックや会話しか含まれないことがよくあります。理由は:

  • 一部のトピックは顧客間で頻繁に発生し、他は非常に特定的またはニッチで既存のクラスタに合わないためです。

  • システムは無関係なサブトピックを無理に結合せず、自然なグループ化に注力します。

注意:AIトピックとサブトピックは以下を行いません:

  • スパム検出

  • 感情分析

  • 問い合わせが情報提供か対応が必要かの判定


AI搭載のトピックとサブトピックの使い方

サポートリーダーやチームはAIトピックを使い、ボリュームの原因を理解し、最適化の優先順位を決めることができます。

トピックのトレンドを見つける

Topics Explorerを表示するには、Fin AI Agent > Analyze > Topics Explorerに移動してください。ここでは、主に2つのセクションが表示されます:

  • 左側にはトピックのツリーマップがあります:

    • ボックスのサイズは、そのトピックの会話のボリュームを示します。

    • ボックスのは、選択された指標に関連しています。

    • ライトモードでは、濃い色が注意が必要な領域を示します。ダークモードでは、明るい色が注意が必要な領域を示します。

  • 右側には一連のリッジラインチャートがあります:これらはツリーマップの同じトピックを取り、時間経過におけるパフォーマンスを示します。

表示したいトピック数を選択し、使用する指標を選んでください:

  • Fin involvement rate

  • Fin resolution rate

  • 中央値処理時間

  • 中央値初回応答時間

高ボリュームで顧客体験が悪いトピックを特定し、そこに注力しましょう。クリックすると、サブトピック別に分解されたツリーマップとラインチャートが表示されます。これにより、ボリュームと悪い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改善できます。

問題が拡大する前に早期に発見するため、ボリュームや主要指標の変化を時間経過で監視し、新たな問題を見つけて対処しましょう。例えば、下のチャートは「Account locked」トピックでボリュームが急増し、CX Scoreが低下していることを示しています。これはbugや予期せぬ問題で、顧客がアカウントにアクセスできない可能性を示しています。

トピックやサブトピックにカーソルを合わせると、そのトピックに含まれる内容の説明が表示されます。

会話ビューから、問題を特定するために会話をすばやくクリックし、CX Scoreで解決状況を理解できます。また、inboxで会話を開き、直接顧客に返信することも可能です。

ヒント:手動で変化を監視したくない場合は、Trendsが毎週トピックを自動スキャンし、ボリューム、解決率、CXスコアの大きな変化と明確な説明を表示します。詳しくはTrendsを使ってサポートデータの変化を見つける方法をご覧ください。

最適化すべき領域の特定

これらのトピックはRecommendations dashboardにも表示され、Finの欠落コンテンツ、データアクセス、アクション実行能力の改善優先順位付けに役立ちます。

ヒント:推奨事項を毎週確認してFinのパフォーマンスを向上させましょう。

他のレポートのフィルタリング

AIトピック/サブトピックを使って他のIntercomレポートもフィルタリングできます。AI TopicまたはAI Subtopicのフィルタを追加して、特定のトピックで絞り込みましょう。


よくある質問

新しいAIトピックはどのように生成され、生成時に既存の会話は再分類されますか?

新しいトピックは過去90日間の会話データの機械学習分析によって生成されます。サブトピックは類似質問のクラスタリングで特定され、より広いトピックにまとめられます。重要なのは、新しいトピックやサブトピックは既存のものを削除・変更せずに追加されることです。

なぜ一部の会話にトピックがないのですか?

一部の会話がトピックに表示されない理由は以下の通りです:

  • テーマが多様すぎるか、単一テーマのボリュームが不足している。

  • 既存のトピックとあまりに異なる。

  • 低品質(例:スパム)。

AIトピックやサブトピックを検索する方法はありますか?

はい、他のIntercomレポートをAI TopicまたはAI Subtopicでフィルタリングできます。これにより、AIが特定したトピックを使ってデータを検索・絞り込みできます。

いつAIトピック/サブトピックが表示され始めますか?

Finを展開後にトピック/サブトピックが表示され始めます。ワークスペースには複数の対象会話が必要です。ただし、条件を満たしてもすぐにAIトピックが表示されない場合があります。理由は以下の通りです:

  • トピック生成は定期的に更新されるパイプラインの一部です。条件を満たす会話はそのパイプラインに含まれます。

  • 一部の顧客は30〜50会話でトピックが表示され始めますが、他の顧客は関連トピック生成にもっと多くの会話が必要です。

  • ワークスペースが十分な対象会話を蓄積すると、パイプラインが新しいデータを処理するにつれてトピックが自動的に表示され始めます。

なぜAIトピック/サブトピックは時間とともに変わるのですか?

トピックとサブトピックは毎日更新され、新しい会話を含みます。パターンの変化や新たな問題の出現に応じて新しいトピックが追加されますが、既存のものは変更されません。これにより、現在のサポートトレンドをリアルタイムかつ正確に反映します。

Topics Explorerのツリーマップの色やサイズは何を意味しますか?

  • 各ボックスのサイズ=会話のボリューム。

  • 各ボックスの=選択されたパフォーマンス指標の値(例:CX Score、解決率など)。

    • ライトモード:濃い色は注意が必要な領域を示します。

    • ダークモード:明るい色は注意が必要な領域を示します。

AIトピック/サブトピックはIntercomの他のトピックとどう違いますか?

  • AIトピック/サブトピック:手動タグ付けや設定なしでサポート会話を自動的にグループ化し、顧客の質問内容、問題がKPIに与える影響、解決方法を示します。

  • 会話トピック顧客が話すキーワードやフレーズを定義し、関連する会話を整理します。キーワードを調整しながらトピックを絞り込んだり広げたりします。

  • Fin AttributesFinがトピック、感情、その他の基準で会話を分類できるようにします(トピックだけでなく)。Finの改善提案は自動生成されません。

トピックが表示され始める最低条件は何ですか?

トピックを生成するには、いくつかの条件を満たす必要があります。

  • 期間:システムは、Topicsが初めて有効になったときに初期トピックモデルを構築するために、過去90日間の会話を使用します。その後、日次パイプラインは無期限に実行されるため、Topics Explorerは時間の経過とともに90日を超えるデータを表示します。

  • 会話タイプ:スパムとしてマークされておらず、参加者が2人以上(例:顧客とチームメイト/Fin)のinbound会話のみが含まれます。

  • 最小ボリューム:意味のあるパターンを見つけるために十分な会話量が必要です。inboundのボリュームが少ない場合(例:90日間で数百件の会話のみ)、トピッククラスターを作成するには不十分かもしれません。

トピックをリセットするとどうなりますか?

トピックをリセットすると、過去90日間の会話のみを使用した新しいバックフィルがトリガーされます。90日より古い会話のトピック割り当ては永久に失われ、自動的に復元できません。

過去のトピックデータを保持したい場合は、現在割り当てられているトピックを維持し、代わりにTopic Curationを使用して重複を削除または統合してください。

重要:90日より古い会話に対する完全な遡及的トピック割り当ては、エンジニアリングの介入なしには不可能です。これを強制するセルフサービスツールはありません。

なぜ私のワークスペースに何千もの「migrated」会話があるのにTopics Explorerが空なのですか?

Topics Explorerはinbound会話のみを考慮してトピックモデルを構築します。別のソースから移行または取り込まれた会話は分析しません。何千もの過去の会話があっても、エクスプローラーは最近の、顧客からFinまたはチームメイトへのinboundのやり取りを探して意味のあるトピックを見つけています。

こちらの回答で解決しましたか?