LibreDesk

LibreDeskとは何か

LibreDeskは自らを、モダンでオープンソース、セルフホスト型のオムニチャネル・カスタマーサポートデスクと説明しています。ライブチャットとメール、そしてそれ以上を単一バイナリに収めたものです。バックエンドはGo、フロントエンドはVue 3で、機能一式は通常なら席数で借りることになるものです。

• チャネルを問わずひとつの受信箱 ライブチャットもメールも、どの経路から来たかに関わらず同じ場所に届きます。自社サイトに埋め込めるチャットウィジェットがあり、返信はチームがすでに使っている受信箱から送られます。
• AIアシスタント付きのナレッジベース アシスタントは自社のナレッジベースを根拠にライブチャットへ回答し、対応できないときは人間に引き継ぎます。別途用意された副操縦役が、受信箱を離れずに返信の下書きとスレッドの要約を行います。
• 運用まわりの備品 マクロ、タグ、カスタムステータス、スヌーズ、対応可能量や自分で定めたルールによる自動割り当て、会話イベントで発火する自動化、違反警告付きのSLA目標、ロールベースの権限。
• 計測と連携 会話クローズ後に自動送信されるCSATアンケート、応答時間と解決時間のレポート、監査用のアクティビティログ、Google・Microsoft・任意のOIDCプロバイダによるSSO、加えてHTTP/JSON APIとWebhook。

運用にかかる本当のコスト

セルフホストとは、ライセンス料がゼロで運用負担が自分持ちだという意味です。公開されているDocker Composeファイルはアプリケーション、Postgres、Redisの3つのコンテナを立ち上げます。バイナリ方式なら、Goの実行ファイルに加えて、インストールコマンド一発で自身が用意するPostgresデータベースだけで済みます。アプリ、データベース、キャッシュをまとめて用意するRailwayのワンクリックデプロイも用意されており、本格的にホストするか決める前に動くインスタンスを眺めるにはこれがいちばん速い方法です。

ライセンスはAGPL-3.0です。多くの創業者にとってこれは何も変えません。改変せずに自社の顧客を支えるために動かすぶんには、何の義務も生じません。効いてくるのは、LibreDeskを改変したうえでその改変版をネットワーク越しに第三者へ提供する場合で、AGPLはまさにそのために書かれています。誰も予算に計上しないもうひとつのコストはこちらです。サポートデスクは顧客との会話のデータベースなので、インストールしたその日からバックアップ、アップグレード、アクセス制御が自分の仕事になります。無料イコール安いと決めつけず、席数課金の価格と正直に比べてください。

受信箱がコストセンターではなく成長の現場である理由

多くの創業者はサポートを間接費として仕分けます。実際にはあなたが所有するもっともシグナルの濃いチャネルです。そこにいる人たちはすでにあなたのプロダクトで成果を出そうとしていて、何が邪魔をしているかを自分の言葉で教えてくれています。意識して取り出す価値のあるものが4つあります。

1. 商談を落とす反論 購入直前に出る質問は、あなたのランディングページに欠けている段落そのものです。そこで答えれば同じ質問は届かなくなります。訪問者を登録につなげる方法を参照してください。
2. 何度も答えている質問 繰り返される質問は1ページ分の価値があります。実際のチケットから書かれたナレッジベース記事こそ検索流入を得るものであり、AI回答エンジンが引用するものでもあります。誰かが本当に尋ねたことに答えているからです。
3. 顧客が使っている言葉 サポートのやり取りは、ポジショニングや広告コピーのための生きた言葉をもっとも安く手に入れられる場所です。顧客は社内のブレストからは出てこない語彙で自分の問題を語ります。
4. まだ早い段階での解約シグナル クローズ後のCSATとSLA違反警告は、まだ救えるうちに不満を表に出します。構造化されたループと組み合わせてください。顧客フィードバックの集め方を参照。

AIアシスタントと、ひとつだけ注意すべきこと

もっともよく考えるに値するのはアシスタントです。自社のナレッジベースからライブチャットに回答させるのは、モデルの使い方として本当に良いものです。答えはあなたが書いた文章に根拠を持ち、対応できないときは会話を人間に引き継ぐ設計になっている。これは正しい形です。注意すべき失敗は、ナレッジベースに空白があると認める代わりに、その空白から自信たっぷりに答えてしまう狭いケースです。

その失敗には名前と代償があります。お金を払っている顧客に対して、あなたのブランドの声で、顧客が信頼しているチャネルで語られるAIのハルシネーションです。私たちも自社プロダクトの内部で同じ種類の失敗にぶつかりましたし、そこから得た教訓は一般化できます。モデルの自信は証拠ではありません。ナレッジベースを正直に保ち、アシスタントが対応した会話を毎週サンプルで読み、引き継ぎを起動しやすくしておいてください。AgentCeres（agentceres.comのAI Growth Officer）は送信側でも同じ規則を適用しており、専門エージェントが下書きし、外に出るものはすべて人が承認します。