会話を分類・ラベル付けしたい場合、（ご契約内容に応じて）3つのオプションがあります。これにより共通のテーマや問題を追跡できます。

それぞれの方法には重要なポイントに応じた利点がありますが、一般的には3つすべての組み合わせの使用を推奨します。これらの方法の違いについて読み進めてください。

当社のプロダクト教育チームが会話のタグと属性を比較した短い動画を作成しました👇

会話のトピックは、ワークスペース内のすべての会話を一貫して自動的に分類する最も安定した方法です。

トピックを会話に適用するには、まずトピックを設定し、そのトピックに含める（または除外する）キーワードやフレーズを定義する必要があります。次に、顧客のメッセージに一致するキーワードが含まれる会話は自動的にそのトピックに追加されます。キーワードは顧客が送信した実際のメッセージ内容と一致する必要があり、除外キーワードを特に探している場合は一致しないことも条件です。

トピックは既存の会話にも遡って適用でき、顧客やチームの手動入力は不要です。

Intercomの機械学習エンジンは、会話の傾向に基づいて新しいトピックを提案し、見逃していた可能性のある洞察や機会を開きます。

会話のトピックは詳細なレポート作成にも特化しているため、顧客が話すテーマを深く掘り下げることができます。

会話データ属性は、テキスト、数値、真偽値、または事前定義された値のリストなど、特定のタイプを定義できるため、会話をグループ化する最も構造化された方法です。

レポート目的で会話を分類するのに最適です。例えば、タイプ、緊急度、製品分野などで分類できます。

作成後、会話データ属性は以下のように使用できます。

会話データ属性はinbox管理に最適です。例えば、「Priority」属性が「high、medium、low」に設定されている場合、これらの属性をInbox Viewsのフィルターとして使用でき、会話はリアルタイムでビューの中に出入りします。

包括的なレポート作成のために、conversation attributesは必須に設定でき、すべての会話が正しく識別または分類されてからクローズされることを保証します。

チームがticketsを使用している場合は、ticket attributesを作成してこの情報を保存できます。会話データ属性と同様に、これらを必須に設定し、Inbox Viewsで使用できます。

会話のタグと属性はWorkflowsを使って自動的に適用できますが、顧客から直接収集できるのは会話属性のみです。

これにより、キーワードからは判別できない値で会話をグループ化できます。例えば、顧客が「bug report」か「feature request」を選択したり、リクエストの緊急度を知らせたりできます。

会話のタグは最も柔軟で、会話内の個々の返信に適用されるため、特定的です。

タグは会話の特定部分をマークして後で見つけやすくするのに便利です。例えば、エンジニア向けのベータフィードバックを強調したり、bugや障害の影響を受けた会話をブックマークしたりする場合です。

タグはWorkflowsによって自動的に適用できますが、顧客が定義することはできません。

タグは個人のニーズに特に役立ちます。例えば、学習用の会話リストを強調したり、チームの最高のGIFコレクションを集めたりする場合です。😉

これらの方法を組み合わせて使う例として、以下の会話を見てみましょう。