La guía definitiva para la gestión del conocimiento en la era de la IA

La IA está revolucionando la industria del servicio al cliente. Nuestro Informe de tendencias de servicio al cliente 2024 reveló que casi la mitad de los equipos de atención al cliente utilizan actualmente IA, y más se unirán a ellos este año.

Los beneficios del servicio al cliente basado en la IA son increíbles: disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana, soporte multilingüe, importantes ahorros de tiempo y resoluciones rápidas y eficientes para los clientes. Pero detrás de cada gran experiencia de soporte impulsada por IA, hay un héroe anónimo: la gestión del conocimiento.

Un sistema de gestión del conocimiento integral y bien estructurado es la fuente de energía de la máquina de IA. Ya sea que esté utilizando un chatbot o un agente de IA para interactuar con los clientes, o un copiloto de IA como asistente personal para su equipo de soporte, estas herramientas necesitan un amplio conjunto de conocimientos para aprovechar para que sus clientes obtengan información precisa y actualizada. información, y sus representantes de soporte no tendrán que responder las mismas preguntas una y otra vez.

En esta guía, analizamos todo lo que necesita saber sobre la gestión eficaz del conocimiento del servicio al cliente optimizada por IA para ayudar a su equipo a aprovechar todos los beneficios que la IA tiene para ofrecer.

¿Qué es la gestión del conocimiento y por qué es tan importante?

Definición: La gestión del conocimiento es el proceso de crear, organizar, compartir y mantener el conocimiento en su negocio.

Su base de conocimientos orientada al cliente es un ejemplo clásico, pero los artículos de su centro de ayuda son sólo la punta del iceberg de la gestión del conocimiento. De hecho, la gestión del conocimiento implica una variedad de actividades tales como:

• Crear recursos como artículos del centro de ayuda, publicaciones de blogs, guías internas o materiales de aprendizaje.
• Identificar lagunas en su información documentada.
• Implementar sistemas que faciliten a los miembros del equipo (tanto humanos como IA) acceder y utilizar esta información al resolver los problemas de los clientes.
• Desarrollar flujos de trabajo para garantizar que sus materiales existentes se actualicen continuamente.

¿Por qué la gestión del conocimiento es más importante que nunca en la era de la IA?

Su base de conocimientos ya no es solo para aquellos clientes intrépidos que quieren acudir a su centro de ayuda para realizar autoservicio: en la era de la IA, lo impulsa todo.

Esto se debe a que su base de conocimientos es un aporte crucial para su experiencia de soporte impulsada por IA: es la clave para responder con precisión las consultas complejas de los clientes, acelerar los tiempos de resolución y manejo, y deleitar a sus clientes.

Aquí hay tres razones por las que la gestión del conocimiento está en la mente de todo líder de soporte con visión de futuro en este momento.

1. La IA es tan fuerte como lo que le “alimentas”

La IA es tan buena como el conocimiento y el contenido al que tiene acceso. La falta de información, los artículos mal estructurados o la documentación desactualizada impiden que proporcione respuestas claras y correctas a sus clientes, lo que genera malas experiencias para los clientes que degradan la confianza y no cumplen con sus altas expectativas.

Ningún modelo de lenguaje grande (LLM) conoce su negocio como usted. ChatGPT no comprende las necesidades, los puntos débiles y los casos de uso de sus clientes. Ese conocimiento es exclusivo para usted y su organización, lo que significa que debe ser usted quien lo mapee todo y lo transmita a la IA.

2. Cada inversión de conocimiento tiene resultados complejos

Hacer el cambio a la IA no es solo adoptar una nueva herramienta: significa adaptarse a un nuevo ecosistema. Y cuanto antes empieces a plantar las semillas, antes podrás empezar a cosechar las recompensas.

En términos menos hortícolas, cada inversión inicial que haga en su base de conocimientos tiene beneficios a largo plazo. Y ya sea que contrate a alguien para hacer este trabajo a tiempo completo o dé a sus agentes tiempo libre de las colas cada semana, el retorno de la inversión habla por sí solo.

Piénselo de esta manera: digamos que se necesitan 30 minutos para escribir un nuevo documento de ayuda para una pregunta frecuente. Esa inversión de 30 minutos da como resultado:

• Horas ahorradas para sus representantes de soporte , quienes ya no tienen que dedicar tiempo a responder esa consulta porque ahora la IA puede manejarla.
  • Calcule: Tiempo promedio para redactar una respuesta X frecuencia de consulta = tiempo ahorrado para su equipo.
• Cientos de clientes satisfechos que obtienen una respuesta instantánea y precisa a su pregunta y no necesitan esperar a que haya un agente disponible.
  • Calcular: Número de clientes que realizan esta consulta X tiempo promedio de resolución = tiempo total ahorrado para los clientes.
• Datos sobre sus documentos de ayuda y su experiencia de soporte de IA de los que puede aprender, para que pueda hacerlos aún más efectivos.
  • Monitorear: tasa de participación de la IA, tasa de resolución.

Es un retorno de la inversión bastante bueno para media hora de trabajo.

3. El aprendizaje continuo conduce a la mejora continua

Cuando se trata de IA, la mejor manera de aprender es haciendo.

Un sólido proceso de gestión del conocimiento garantiza que obtenga constantemente datos valiosos para iterar, de modo que pueda ver qué funciona y qué no. Esto le ayuda a identificar oportunidades y áreas de mejora que tendrán el mayor impacto para sus clientes y su equipo, de modo que pueda entrenar la IA para que sea lo mejor posible.

Pero para comenzar a recopilar esta gran cantidad de información y tomar decisiones centradas en el cliente y basadas en datos, es necesario comenzar. Como dice el viejo proverbio: “El mejor momento para plantar un árbol es hace 20 años. El segundo mejor momento es ahora”. Cuanto antes empiece a obtener información sobre lo que sus clientes quieren y necesitan de su servicio de atención al cliente, antes podrá ofrecerla.

¿Qué tipo de información debería cubrir en su base de conocimientos?

Lo mejor de utilizar una plataforma impulsada por IA es que le brinda información basada en datos para ayudarlo a identificar y priorizar qué contenido de ayuda crear en función de lo que los clientes realmente buscan. Por ejemplo, con Fin de Intercom, obtiene acceso a un informe de "preguntas no resueltas" que le brinda información sobre las consultas que Fin no pudo resolver y le permite identificar áreas donde se necesita contenido nuevo.

Pero si recién está comenzando o está buscando una lista de verificación de repaso rápido, aquí hay algunos ejemplos para comenzar, así como varias formas en que puede aprovechar este contenido para aprovechar al máximo su inversión.

1. Solución de problemas y preguntas frecuentes

• Qué es: los documentos de solución de problemas y preguntas frecuentes responden a consultas o problemas comunes que tienen sus clientes, como "¿Cómo actualizo mi información de facturación?" o "¿Por qué mi pedido aún no se ha enviado?"
• Cómo obtener información: busque preguntas que surjan una y otra vez en su bandeja de entrada, así como temas que sus clientes buscan con frecuencia (como "Ayuda con facturación" o "Actualizaciones de pedidos").
• Dónde utilizar este contenido: base de conocimientos, agente/chatbot de IA, copiloto de IA, soporte proactivo como información sobre herramientas.

2. Guías de funciones o productos de inicio rápido

• Qué es: las guías de inicio rápido enseñan a los usuarios cómo configurar productos o funciones de manera eficiente siguiendo una serie de pasos secuenciales, como "Crea tu espacio de trabajo", "Invita a tu equipo" o "Ejecuta tu primer informe".
• Cómo obtener información: hable con su equipo de éxito del cliente o con especialistas en incorporación para conocer sus recomendaciones para comenzar, o pídale a su equipo de producto que documente este proceso cuando estén creando nuevas funciones.
• Dónde utilizar este contenido: base de conocimientos, agente/chatbot de IA, copiloto de IA, recorridos por productos.

3. Solución de problemas y guías avanzadas

• Qué es: las guías avanzadas y de solución de problemas ayudan a los usuarios a aprovechar aún más su producto o función una vez que dominan los conceptos básicos, lo que los lleva a una adopción del siguiente nivel.
• Cómo obtener información: obtenga opiniones de expertos internos, como gerentes de producto, I+D y gerentes de éxito del cliente.
• Dónde utilizar este contenido: base de conocimientos, agente de IA/chatbot, copiloto de IA, mensajes dirigidos a usuarios avanzados (enviados desde la aplicación o por correo electrónico).

4. Consejos de mejores prácticas para casos de uso específicos

• Qué es: estos son consejos dirigidos a grupos específicos de usuarios que tienen trabajos similares por realizar, como equipos de ingeniería o nuevas empresas.
• Cómo obtener información: utilice una combinación de ejemplos hipotéticos basados ​​en su público objetivo (su equipo de marketing puede ayudar aquí) y conversaciones con clientes reales sobre sus objetivos y flujos de trabajo.
• Dónde utilizar este contenido: base de conocimientos, agente/chatbot de IA, copiloto de IA, seminarios web personalizados, cursos de aprendizaje.

Cree un proceso de gestión del conocimiento que impulse su IA con estos 5 pasos

1. Encuentre las lagunas en su base de conocimientos existente

Haga una auditoría de su contenido existente

Lo primero que debes hacer es revisar con qué materiales cuentas actualmente. Esto se debe a dos razones: en primer lugar, es necesario asegurarse de que la IA no esté aprendiendo de información desactualizada y, en segundo lugar, identifica dónde están las brechas actuales.

En Intercom, teníamos más de 700 artículos en vivo para auditar antes de enviárselos a nuestro agente de inteligencia artificial, Fin. Para hacer esto, dividimos los artículos en áreas de productos y les dimos a los equipos relevantes una semana para verificar, actualizar o retirar cada artículo. Compartir la propiedad de esta manera lo convirtió en un verdadero esfuerzo de equipo y dividió un trabajo gigantesco en tareas realizables.

Ponte en el lugar de tus clientes

Siga los mismos pasos que seguirán sus clientes cuando busquen ayuda, incluido su primer encuentro con su experiencia de soporte basada en IA.

"Como parte de esa primera implementación, pruébelo usted mismo y asegúrese de experimentar realmente la experiencia que tendrá su cliente", aconseja Declan Ivory, nuestro vicepresidente de atención al cliente. Esto le ayudará a probar la calidad de las respuestas y detectar temas o palabras clave que falten en su contenido.

Busque comentarios de sus equipos

Al auditar e identificar lagunas en nuestro contenido, no confiamos únicamente en nuestro equipo de atención al cliente: adoptamos un enfoque de “manos a la obra”. Al incluir a sus equipos de producto e ingeniería en este proceso, puede obtener asesoramiento experto de personas que saben más sobre su producto que nadie (¡porque ellos lo crearon!). Sus equipos de ventas, marketing y éxito del cliente también tendrán información única sobre lo que les importa a sus clientes y lo que están tratando de lograr.

Utilice los datos iniciales de su agente de IA o chatbot

Después de 30 días de usar un agente de IA o un chatbot, tendrá datos suficientes para ver dónde puede resolver preguntas con éxito y dónde se atasca, y por qué. Profundice en esos datos para encontrar áreas para reforzar (es decir, temas que no tienen suficiente contenido para que la IA los maneje y se entreguen a los representantes de soporte) o artículos que necesitan mejorar (es decir, conversaciones que tienen tasas de resolución bajas o puntuaciones bajas de satisfacción del cliente). ).

Consejo profesional: si recién está comenzando, considere probar primero su agente/chatbot de IA con un segmento de sus clientes para obtener estos datos iniciales. Luego, una vez que haya abordado las deficiencias inmediatas, pase a una implementación más amplia.

2. Haga un plan para abordar el trabajo atrasado

Priorice qué contenido actualizar o crear primero

A estas alturas probablemente esté repleto de increíbles ideas de contenido de ayuda de todos los rincones de la empresa. Siguiente paso: decidir por dónde empezar.

Cuando priorizas el contenido, lo que realmente intentas hacer es descubrir qué impulsa el volumen para tu equipo de atención al cliente e identificar las ganancias más fáciles que reducirán ese volumen. Para ayudarle a administrar sus recursos y trabajar en cosas con mayor impacto, pruebe estos consejos:

• Mire los datos y las métricas de sus conversaciones para ver las preguntas más frecuentes, qué consultas tienen el mayor tiempo de respuesta y qué temas de conversación tienen puntuaciones más bajas de satisfacción del cliente (CSAT), luego cree o mejore contenido en torno a esos temas.
• Priorice los temas según el valor que aportarán al negocio. Por ejemplo, cree documentación para funciones en planes de niveles superiores antes que en los gratuitos.
• Utilice los informes para buscar búsquedas sin resultados o filtre por "Última actualización" para encontrar artículos de ayuda que no se han actualizado desde hace tiempo y que pueden necesitar una actualización.

Decide qué información alimentarás a la IA

Cuando busques conocimiento para que lo utilice la IA, lanza una red amplia, porque probablemente tengas contenido más relevante de lo que crees. Rápidamente aprendimos que casi toda la información es útil una vez que está estructurada de la manera correcta, así que aprovecha lo que ya tienes.

Por ejemplo, con Fin, puedes usar:

• Tu centro de ayuda
• Casos y conversaciones pasadas
• Sugerencias en la bandeja de entrada
• Macros guardadas
• Fragmentos
• Documentos internos (como bases de conocimiento de Notion o Guru)
• archivos PDF
• páginas del sitio web
• Tu blog

Asignar tiempo y recursos

Sea intencional al reservar tiempo para trabajar en su contenido de ayuda. "La forma en que lo hacemos en Intercom es que tenemos algo llamado 'Special-T'", dice Anthony. “Este es un equipo dedicado de representantes de primera línea, una combinación de nuestros especialistas de soporte e ingenieros que en realidad pasan tiempo fuera de la bandeja de entrada todas las semanas. Por lo general, asignamos entre 5 y 10 horas por colaborador individual”, comparte.

Juntos, este grupo trabaja con el administrador de conocimientos (¡ese soy yo!) para desarrollar nuestra acumulación de contenido.

Consejo profesional: estos proyectos son una excelente manera de ayudar a sus representantes de soporte a mejorar sus habilidades y desarrollarse en los nuevos e interesantes roles que la IA está creando en el servicio al cliente.

3. Supervise los KPI para medir el éxito

Revisar los indicadores clave de desempeño

Una vez que haya comenzado a utilizar la IA, realice un seguimiento de los KPI y las métricas comerciales para medir el impacto que está teniendo. Algunos KPI relevantes a tener en cuenta incluyen:

• Puntuación de satisfacción del cliente (CSAT), tanto para bots como para humanos
• Tasa de resolución
• Tarifa de autoservicio
• Tasa de participación de chatbots
• primer tiempo de respuesta
• Número de traspasos a representantes de soporte humano

Todas estas métricas le ayudan a detectar qué contenido tiene mejor rendimiento y dónde puede mejorar su proceso de gestión del conocimiento.

Obtenga más información sobre las métricas de CS en la era de la IA →

Pon tus aprendizajes en acción

Idealmente, verás resultados sorprendentes de inmediato (¡woohoo!), pero es muy poco probable que consigas todo bien de inmediato. Habrá algunos problemas que la IA no podrá resolver todavía, algunos flujos de trabajo que deberán adaptarse y algunos usuarios que no obtuvieron la respuesta que querían pero nunca hicieron un seguimiento para informarle (lo que resultó en una resolución de "falso positivo").

Todo esto es bueno , porque te brinda datos reales sobre lo que tus clientes necesitan y valoran para lograr resoluciones “reales”. Las ideas y el impacto más útiles provendrán de estas resoluciones. Haga el trabajo, repita y siga monitoreando e informando.

4. Auditoría, auditoría, auditoría

Integre el mantenimiento continuo en su flujo de trabajo

La gestión del conocimiento es un proceso. No termina una vez que haya publicado una cierta cantidad de artículos de ayuda.

A medida que su producto, sus clientes y sus objetivos comerciales evolucionan, también debería hacerlo su contenido de ayuda. Esto significa que debe incorporar el mantenimiento, la actualización y la creación de contenido nuevo en el flujo de trabajo de su equipo de manera continua, no solo en el apuro antes de que se lance una nueva función.

Traza un plan para actualizar tu contenido que describa:

• Quién es responsable de actualizar o crear contenido nuevo.
• Con qué frecuencia se debe revisar el contenido existente para que no quede obsoleto.
• Cuándo deben hacer esto (es decir, durante una hora al día, todos los viernes, mensualmente o cualquier cadencia que tenga sentido para su equipo).

Desarrollar un sistema para registrar solicitudes de contenido nuevo.

Fomente el cambio cultural hacia una mentalidad de “gestión del conocimiento” facilitando que todos compartan ideas para contenido de ayuda nuevo o mejorado. Cree un sistema simple para que los miembros del equipo registren solicitudes de contenido, de modo que pueda capturar información de todos los equipos de productos y de atención al cliente, y abordar las necesidades de los clientes desde todos los ángulos.

5. Incorporar la gestión del conocimiento en futuros planes de lanzamiento.

Hacer de la gestión del conocimiento una parte esencial del desarrollo de productos

Dependiendo de su industria, es posible que esté creando nuevas funciones o lanzando nuevos productos, y es crucial que crear contenido de ayuda de alta calidad para ellos debe ser una parte integral de su lista de verificación de lanzamiento. Trabaje con su equipo de producto, gerentes de producto y gerentes de marketing de producto para desarrollar el contenido de su lanzamiento y luego revise las conversaciones con los clientes después de la publicación para detectar oportunidades de recursos adicionales.

Mejores prácticas para una gestión del conocimiento compatible con la IA en 2024

Utilice los términos que utilizan sus clientes

Es importante (y complicado) utilizar el lenguaje correcto en los documentos de ayuda. El lenguaje es diverso y varía según la ubicación (“cilantro” versus “cilantro”), el dialecto (“hoagie” versus “sub”) e incluso diferentes tipos de usuarios (un especialista en marketing puede llamar a alguien “cliente potencial”, mientras que un vendedor puede llamarlo ellos una “perspectiva”). Analice sus datos de búsqueda para descubrir qué palabras usan sus clientes y habla su idioma.

Consejo profesional: presente la IA a diferentes grupos de usuarios, como usuarios avanzados y clientes en una prueba gratuita. Esto revela variaciones en la redacción al hacer las mismas preguntas, que puede incorporar a medida que crea materiales para diferentes audiencias.

Simplifica tu lenguaje y elimina la ambigüedad

Afortunadamente, un lenguaje amigable para las máquinas también significa un lenguaje amigable para las personas. Recuerde que no solo está escribiendo para IA, sino también para personas reales con diferentes habilidades técnicas y antecedentes. Mantenga su lenguaje lo más simple posible: evite la jerga, deletree las siglas y explique los términos clave.

Obtenga más información sobre cómo evitar la ambigüedad en su contenido de soporte →

Cree una experiencia consistente, confiable y de marca

La coherencia de la marca es crucial para generar confianza en el cliente. Garantiza que las personas sientan que están hablando con una empresa, sin importar qué canal de atención al cliente utilicen. Para lograr esto, asegúrese de que la terminología del producto y las funciones sea consistente en todos los puntos de contacto, revise la ortografía y la gramática, y use los mismos formatos al crear nuevos documentos de ayuda para mantenerlos coherentes (las plantillas son muy útiles aquí).

Añade contexto a tus respuestas

"Si hoy tienes un documento de preguntas frecuentes que un humano puede interpretar y tienes respuestas simples de sí o no, la máquina no interpretará esas respuestas de la misma manera que lo hace un humano", explica Declan. “Tienes que ampliar lo que quieres decir cuando dices 'sí', lo que quieres decir cuando dices 'no'”. Para hacer esto, te recomendamos reformular la pregunta en tu respuesta; esto le da a la IA contexto y claridad adicionales que la ayudan a aprender.

Obtenga más información sobre cómo optimizar las respuestas de su centro de ayuda para IA →

Agregar texto a imágenes y videos

Mostrar y contar es fantástico, pero la IA no puede analizar vídeos o imágenes, por lo que siempre incluye texto explicativo junto a ellos. Esto no solo es más accesible para la IA, sino que también lo es para su audiencia, lo que garantiza que los usuarios con discapacidades visuales o auditivas no queden excluidos.

Cree una estructura escaneable con formato

Utilice encabezados, listas con viñetas y tablas para organizar su información y facilitar que la IA (y los lectores humanos) encuentren rápidamente la información que necesitan. Los H1, H2 y H3 son útiles cuando se usan correctamente, pero no tienen grandes cantidades de información debajo de los H4, ya que es difícil para la IA encontrar información allí.

Obtenga más información sobre el uso de formato enriquecido en su contenido de ayuda →

Incluya datos de contacto de los clientes que los necesiten.

Incluir información de contacto les asegura a los clientes que si la IA no puede resolver su problema, igualmente obtendrán el soporte que necesitan. Solo asegúrese de incluir el contexto de la información que proporciona para que quede muy claro cuándo y cómo utilizarla.

Incluya contexto para cualquier información de contacto para que sus usuarios sepan cuál es el mejor canal para sus necesidades.

Recopile información sobre el tamaño de los bocados en artículos de preguntas frecuentes

Si tiene pequeños fragmentos de información que no necesitan un artículo completo, compílelos en una lista de preguntas frecuentes. Estas pueden ser algunas de las preguntas más repetitivas y de mayor volumen, por lo que de esta manera la IA aún podrá encontrar la respuesta.

Identificar claramente a quién va dirigido el contenido

Si tiene contenido de ayuda diferente para diferentes tipos de usuarios (por ejemplo, clientes con diferentes planes de precios que pueden no tener acceso a todas las funciones mencionadas), asegúrese de que cada contenido de ayuda haga referencia claramente a quién es. También puede utilizar flujos de trabajo y reglas de segmentación de audiencia detrás de escena para ayudar a mostrar el contenido adecuado para los usuarios adecuados y ofrecer una experiencia más personalizada.

Utilice una solución de servicio al cliente basada en IA para obtener (y actuar) más datos

Cuando se utiliza una plataforma de servicio al cliente consolidada que prioriza la IA, todo se convierte en parte de un ciclo poderoso. Todos sus datos de atención al cliente están en un solo lugar, lo que facilita el análisis, el seguimiento y la iteración de la experiencia de soporte y su base de conocimientos en su conjunto, de forma sencilla, rápida y segura.

Potencia tu IA con un proceso de gestión del conocimiento preparado para el futuro

La IA es vital para crear una experiencia de cliente líder en la industria y, para funcionar de manera eficiente, debe estar respaldada por un proceso de gestión del conocimiento integral y compatible con la IA.

¿Listo para poner en práctica estos consejos? Inicie una prueba gratuita de la plataforma de servicio al cliente basada en IA de Intercom y comience a convertir su base de conocimientos en resoluciones.