Kathleen Ross、 Teachableの プロダクトサポート担当アソシエイトディレクターは、新規ユーザーがプロダクトのどこで詰まっているかを正確に把握していました。新規ユーザーのサポート会話の33%はコース料金設定ページから、30%は支払い設定ページから発生していました。そして、問い合わせてきた人の3分の1以上は怒っているのではなく、混乱して迷子になっていたのです。

Kathleenが必要としていたデータはそこにありましたが、AIサポートエージェントはそのデータを一切参照できませんでした。「私たちのサポートは100%リアクティブでした」とKathleenは言います。「クリエイターからの連絡は、すでにチケットを開くほど不満が溜まってからでした。」

これは、ほとんどのAIエージェントが抱える限界であり、あらゆる場所のカスタマーサクセス（CS）チームが感じている課題です。エージェントはページ履歴、行動シグナル、ユーザーがすでに試みた操作にアクセスできないため、質問を受けた後にしかユーザーと関わることができません。クリエイターがアプリ内でフラストレーション（例：連打クリック）を示していても、チケットを提出していなければ、エージェントはそれを知る術がありません。

しかし数か月前、Teachableはこの問題を回避する方法を見つけました。

すべてのAIサポートエージェントが抱える共通の課題

Teachableは、150,000人以上のクリエイターがオンラインコースを作成・販売・提供するために利用するプラットフォームで、100万人以上の受講生が利用しています。

Kathleenはすでに Fin （IntercomのAIエージェント。Teachableのユーザーには「Sunny」として知られています）を導入していました。機能はしていましたが、ほとんどのサポートエージェントに共通する2つの制限がありました：

  1. 行動コンテキストの欠如。 ユーザーがサポートチャットを開いたとき、サポートエージェントはユーザーが直前にどのページにいたか、同じ壊れたボタンを何回クリックしたか、あるいはこれから推薦しようとしているヘルプドキュメントをすでに読んでいるかどうかを把握していませんでした。すべての会話とユーザーインタラクションはゼロから始まっていました。
  2. プロアクティブ対応の欠如。 Finは質問の仕方を知っているユーザーからの質問には答えられましたが、詰まってしまったり、ページ上で連打クリックをしてタブを閉じてしまったユーザーには働きかけることができませんでした。

欠けていたピース：プロダクトコンテキスト

サポートチームが直面する最大の課題の一つは、ユーザーがアプリ内で行う操作を実際のビジネスインパクトに結びつけることです。そのためPendoは、ページ訪問、機能の使用状況、連打クリック、エラークリック、Uターンなど、ユーザーがアプリ内で行う操作を追跡し、チームがユーザーの摩擦ポイントを特定できるようにしています。そして今、 Pendo Agent Toolkitにより、その利用データがリアルタイムでAIエージェントに提供され、プロアクティブなカスタマーサポートが実現します。

これらを組み合わせることで、CSエージェントはコンテキストを持ち、先手を打って働きかける能力を得ます。Pendoがいずれかのページで摩擦を検知すると、ページコンテキストを添付したWebhookがFinに送信されました。Finはチャットを開始しました： 「設定の調整中に問題が発生したようですね。何を変更しようとしていましたか？」

Finのメッセージは問題を具体的に示しており、その具体性がエンゲージメントの200%増加につながりました。6週間後の結果：

  • プロアクティブな会話の86%がエスカレーションなしで解決されました。
  • Pendo起点の会話における解決率は67.2%で、全体の自動化率54%を上回りました。
  • 91%のユーザーが人間のチームメンバーに対応を引き継ぐ必要がありませんでした。
  • 人間のサポートなしにSunnyがクローズした会話のCXスコアの平均は5点満点中4.10点でした。
  • プロアクティブメッセージの開封率は38%で、以前のオンボーディングポップアップの9〜12%を大きく上回りました。

あるクリエイターは「保留中」ステータスのままになっているドメインについて焦っており、別のクリエイターは説明もなく864ドルの資金が保留されていました。どちらの状況も時間的に切迫しており、感情的な負荷が高く、チケットの連鎖が起きやすいものです。しかしPendoが各ユーザーのアプリ内での行動をFinに示すことができたため、Finはユーザーに合わせた具体的な詳細と説明で回答しました。最終的に、両方の会話は5点満点中5点のCXスコアでクローズされました。

「社内で使っている言葉と、ユーザーが使う言葉が違うことがあります」とKathleenは説明します。「でも、PendoがそのページにあるおかげでFinは非常に具体的な回答を提供できました。エージェントがユーザーの操作をリアルタイムで把握していたからです。」

Teachableからのヒント：始める前にやるべきこと

オーディエンスルールを設定してから Pendo Agent Toolkitをオンにする前に Pendo Agent Toolkitをオンにしてください。Teachableがプロアクティブトリガーを最初に有効化したとき、まだ新規クリエイターに絞り込んでいませんでした。そのため、プラットフォームを長年利用している高収益クリエイターを含む全員にツールが発動し、ボットによるアウトリーチを望まないユーザーにも届いてしまいました。Kathleenは数時間以内に修正しましたが、 誰に サポートを届けるかは、 何を 届けるかと同じくらい重要です。

彼女が勧めることをいくつか紹介します：

  • 小さく始める。 摩擦の多いページを2〜3つと、オーディエンスセグメントを1つ選び、展開する前にクリーンなデータが取得できていることを確認しましょう。
  • 頻度を考える。 ユーザーの動きが多いプロダクトでは、トリガーの発動頻度を細かく調整しましょう。
  • 具体的な課題として提案する。 Kathleenが社内で提案したとき、AIを前面に出しませんでした。「『AIが役立つ』という大きなピッチをするのではなく」と彼女は言います。「解決したい具体的な問題を見つけることが大切です。新規クリエイターが行き詰まっている。もっとプロアクティブで具体的な方法でアプローチする必要がある。それが賛同を得られた理由です。」
  • セットアップは素早い。 Teachableは1時間もかからずに立ち上げることができました。PendoのAIプロダクト担当シニアディレクターのPierce Healyは、セットアップに30〜60分かかると見積もっています。

プロアクティブサポートを超えて

Teachableがサポートのために構築したインフラは、リテンションにも同様に機能します。サポート会話をトリガーするのと同じPendoのシグナルが、機能の採用促進にも活用でき、カスタマーサポートをプロアクティブなプロセスへと変えます。クリエイターを主要なワークフローへと誘導し、チャーンになる前に離脱を察知するのです。

Teachableの次のトリガーはStripeのオンボーディングです。クリエイターがセットアップを開始して離脱した場合、Sunnyがフォローアップします。同じAgent Toolkitが、ユーザーのジャーニーの異なるポイントでプロアクティブにサポートします。

Pendo Agent Toolkitを始める

Pendo Agent Toolkitはベータ版です。Fin、Sierra、DecagonなどのいずれかのAIサポートエージェントを運用していて、カスタマーサポートチームのインパクトを向上させたい場合は、アカウントマネージャーにお問い合わせいただくか、 ベータ版に参加する.

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