デジタルチャネルでの顧客対応では、迅速かつ正確な自己解決体験が顧客満足度を大きく左右します。Intercom が提供する FAQ・AI ボット・スタッフを組み合わせたサポート改善フローを通じて、自己解決率を高める具体的な手順と継続的な運用方法を紹介します。
人による改善からAIによる改善へ
IntercomのAIエージェント「Fin」はFAQ対応から複雑案件解決を経て、自己改善ループで継続最適化を実現するフェーズ3へ。
自己改善 AI エージェントシステムが基本フローの中に組み込まれます。
1. 基本フロー
FAQ → AI Chat → Chat/フォーム等でオペレータが対応
FAQ 検索 → 解決
既存 FAQ がヒットすればユーザーは即時に自己解決。FAQ で未解決 → AI チャット → 解決
AI ボットが FAQ を補完しながら対話形式で問題を解消。AI でも未解決 → スタッフ対応 → 解決
有人チャットにエスカレーションし、専門スタッフが対応。
2. フィードバックループ
オペレータが回答した内容から、FAQやAIチャットの回答を作成します。
ステップ | 目的 | 具体的アクション |
不足情報の抽出 | スタッフ対応で判明した情報ギャップを整理 | 対応ログをタグ付けしナレッジ化 |
AI への回答例追加 | AI の返答精度向上 | スタッフ回答を AI ナレッジに登録 |
FAQ 追加提案 | ナレッジベース拡充 | AI が頻出質問を検出し、FAQ 追加を提案 |
FAQ 公開 & 検証 | 自己解決率の計測 | 新 FAQ を公開し KPI をモニタリング |
3. 期待される効果
自己解決率の向上: FAQ と AI が拡充されるたびに、一次対応での解決件数が増加。
コスト最適化: スタッフは複雑案件に専念でき、対応コストと平均処理時間が削減。
CX 改善: 迅速な回答により CSAT や NPS が向上し、ロイヤルティが強化。
継続的なナレッジ更新と KPI 追跡により、サポート体験を自律的に改善し続ける組織カルチャーを醸成できます。これこそが Intercom を活用した問い合わせ運用の核心です。