Thinkific、Zendesk CXへの移行で迅速な投資収益率（ROI）を実現

Greg Smith氏は、自身の法科大学院入学試験（LSAT）コースをオンラインに移行しようとする中で、他の人々が同様のオンラインコースを作成するために利用できるプラットフォームを構築することにしました。 そして、Greg氏は3人のメンバーと協力し、Thinkificを設立しました。Thinkificは、起業家によるオンラインコースの構築、マーケティング、販売を容易にするプラットフォームです。 Thinkificに関して言えば、「容易にする」とはつまり、「高度な技術的知識を必要とせず、誰もが簡単に使い始めて、ニーズに合わせてプラットフォームをカスタマイズし、オンラインコースビジネスを成長させることができる」ということです。

「当社の中核となる価値観の1つが、『強い情熱を持ってお客様の成功を支援すること』です」と、Thinkificのプロジェクトマネージャー、Katerina Graham氏は言います。 具体的に言うと、Thinkificのチームは1,000日以上連続して働き続けてすべてのサポートキューに対応し、毎日の終業時に未回答のチケットが20枚以下になるようにしています。 また、すべての従業員が職務を超えてグループとして協力し、毎週一定の時間をかけて顧客対応に取り組んでいます。 同社のカスタマーサクセス担当ディレクター、Veronica Howes氏によると、こうした顧客重視の戦略が実際の利益を生み出しているとのことです。 「多くのお客様がThinkificの優れたサポートに魅力を感じ、他のプラットフォームから当社サービスに移行しています」とHowes氏は話しています。

Thinkificの顧客はWebサイトを通じて、プラットフォームの使用方法に関する包括的なトレーニング、ライブウェビナー、グループコーチングセッションなどの多様なサービスを活用できます。 同社のチケット削減率は96%で、サポートチームが8時間以内に回答したチケットの割合も同じく96%です。 また、メンバーは22,130人が参加する同社のFacebookグループの一員となって、ネットワークを築き、互いにアドバイスを提供しています。 結果として、Thinkificは優れたカスタマーエクスペリエンスを実現して競争優位性を獲得し、スティービー賞銀賞を受賞しました。

そして、このような成果を達成する鍵となったのが、 多大な労力、新しいサポートプラットフォーム、Thinkificの特長である顧客の成功に対する熱心な取り組みでした。

優れたサポートを実現する優れたツール

少し前までThinkificでは応答時間を手動でスプレッドシートに読み込ませ、サポート担当者の生産性を追跡していました。また、サポート担当者が使用していたインターフェイスは非常に不安定で、頻繁にブラウザのキャッシュをクリアする必要がありました。そして顧客はもちろんサポート担当者でさえも、ヘルプセンターの記事をスムーズに見つけることができませんでした。

同時にThinkificは、カスタマーサービスソフトウェアとして使用していたFreshdeskにはレポート作成、信頼性、検索機能の制限があり、これがサポート担当者のさまざまな不満を引き起こしていることに気づきました。 さらに、Thinkificの製品チームは、サポート担当者がより多くの顧客情報を利用できるようにカスタムアプリを開発していましたが、ここでも多くの問題が発生しました。 「アプリは期待どおりに動作せず、製品チームはトラブルシューティングに必要なサポートを得られませんでした」とHowes氏は話します。

Howes氏自身にも同じような経験がありました。 「Freshdeskのサポートには日頃から大きな不満を持っていました。 対応はかなり迅速だったのですが、必要な回答を得られなかったのです」と同氏は話します。 特にThinkificがサポート担当者のワークフローを中断しかねないユーザーインターフェイス（UI）の更新について問い合わせた際には、サポートに対する不満が顕著になりました。

そして、Freshdeskから新しいインターフェイスの使用を義務付けられたタイミングで、Thinkificは別のプラットフォームを探すことにしました。 「新しいUIの使用を求められたことが、決め手となりました。 それ以前にもさまざまな不満を抱えていましたが、新しいUIの導入は多くの日常的な課題につながる可能性があったため、早急に他のプラットフォームを探す必要がありました」とGraham氏は言います。

不満を解消する新しいソリューション

Graham氏は新しいソリューションを検討し始めました。 まず、ワークフロー、レポート、ナレッジベースの観点から、Thinkificに何が必要かを把握するために、サポートチームやその他の社内チームリーダーを対象にアンケートを実施しました。 その後、Help Scout、Zoho Desk、Supportbenchなどの選択肢を数か月かけて比較した結果、ThinkificのCEOがZendeskを「市場リーダー」と認識していたこともあり、「迷わず」Zendeskへの移行が決定されたとGraham氏は述べています。

次のステップでは、データの移行、ヘルプセンターの再設計、サポート担当者のトレーニングが行われました。 Thinkificは社内リソースだけに頼らず、Help Desk Migrationを活用しました。 「社内でシステムを実装したことはチームにとってプラスになりました。 移行作業を進める中で、過去に設定した多くの内容を見直すことができました」とGraham氏は言います。 また、Howes氏はビジネスルールを設定し始めた段階で、Zendeskの使いやすさに気づきました。 「多くの条件が分かりやすくなりました。」とHowes氏は述べています。

1か月後、チームはZendeskへの移行を「シームレスに」行いました。 唯一想定外だったのは、 質問が大幅に減ったことです。 「Zendeskを導入する前は、社内の開発者や他の従業員から、なぜFreshdeskにアクセスできないのかとよく聞かれていました。 しかし、Zendeskを導入してからはそのような声を聞くことがなくなり、 驚くほど静かになりました」とGraham氏は言います。

挫折から成功へ

Howes氏はZendeskに移行してすぐに、パフォーマンスの問題に関する苦情が発生しないことに気づきました。 また、サポート担当者の仕事が速くなったことも印象的でした。

「Zendeskを使い始めた初日に、すでに2倍の速さでチケットを解決していた優秀なサポート担当者が、仕事がさらに速くなったと教えてくれました。 ZendeskのワークフローとUIは、効率を重視して設計されています」とHowes氏は言います。

Thinkificのチームは、Zendeskへの移行による投資収益率（ROI）を計算しました。その結果、サポート担当者が1日あたり2.5件多くのチケットを解決できるようになり、人員を1人削減できるという結論に至りました。

さらにThinkificのエンジニアと製品チームからは、APIとアプリのマーケットプレイスを使用して拡張が容易になったという報告がありました。 「当社の開発者と最高技術責任者はZendeskの開発者向けドキュメントを見て、『これはFreshdeskよりもはるかに素晴らしいですね』と話していました。 Zendeskはあらゆる外部のシステムやアプリケーションと統合できるので、必要なすべての機能を簡単に入手できるようになりました」とHowes氏は話します。

また、データにもとづいて人員配置を予測できるようにもなりました。 「ZendeskのAPIには、データをエクスポートできるという素晴らしい特徴があります。 エクスポートしたデータをデータウェアハウスで確認し、収益、顧客数、チケット数の増加を予測して、必要なサポート担当者の数を把握できるようになりました」とHowes氏は言います。

一方、ThinkificはZendesk Exploreを使用してチーム全体のパフォーマンスを把握し、各サポート担当者が独自の指標で自分のパフォーマンスを追跡できるようにしています。 「Exploreのレポート作成機能は最高です。 当社が求めていた多くの要件が満たされています」とGraham氏は言います。

これらのレポートをもとに、Thinkificはサポートの提供方法を発展させ、改善できるようになりました。そして、ThinkificとZendeskは互いにフィードバックを提供しながらパートナー関係を築き、Zendeskもまた成長することができました。

ThinkificとZendeskのパートナーシップは、サポート以外の領域にも広がっています。 Thinkificの最高技術責任者はZendeskのエンジニアと自社のインフラストラクチャについて話し合い、Thinkificの教育デザイナーはZendeskのカスタマーエデュケーションチームと連絡を取り合い、ThinkificのサポートチームはZendeskのストーリーテラーとコラボレーションを続けています。 チーム間のこうした自然な交流により、両社の絆が強化され、双方が情報にもとづいて改善を行うことができました。

そして、Greg Smith氏も Thinkificを使用しており、1,100万のコースから得たデータを利用して、コースの講師が生徒の満足度を維持する方法を把握できるようにしています。

注意事項： すべての統計情報は、2020年3月以前のデータにもとづいています。