AI 時代に向けて CS チームを準備する: この分野のリーダーからの最新の考えを聞く

公開: 2023-06-02

カスタマーサービスは AI 革命の最前線にあり、誰もが追いつくために努力しています。今日は、AI に対するサポートチームをどのように準備していますか?という、切実な質問に取り組みます。

顧客サービスの世界は、AI の変革力によって急速に変化しています。組織が優れた顧客エクスペリエンスを提供しようと努める中、AI の進歩に歩調を合わせること、およびそのテクノロジーの自動化と統合がサポートリーダーにとっての最優先事項となっています。

新しい役割の導入から、新しい会話フローの設計、チームを強化するための新しい製品やサービスの統合 (新しい GPT-4 を利用したチャットボット Fin など) まで、AI の可能性を適応して活用する能力は、企業の業績に大きな違いをもたらすことができます。そして組織の長期的な成功につながります。 AI は今後も定着します。問題は、それについてどうするかということです。

確かに、最初は少し圧倒されるように感じるかもしれません (用語や概念について疑問がある場合は、お気軽に AI 用語集を調べてください)。だからこそ、今日はこの課題の最前線にいる 3 人に話を聞きます。

Declan Ivory 氏、Intercom カスタマーサポート担当副社長
Intercom シニアグループプロダクトマネージャー、Rati Zvirawa 氏
Geronimo Chala 氏、Rebag 最高顧客責任者

彼らは、カスタマーサービスの進化する状況と、今後の変化に向けてチーム、顧客、ヘルプセンターを準備する方法について話します。

時間が足りませんか？以下に重要なポイントをいくつか示します。

明確な戦略とチームとの透明性のあるコミュニケーションを確立し、早い段階でチームを巻き込んで、今後発生する変化を認識して計画を立てます。
ビジネスは大きな変化を遂げますが、AI は人間のサポートに取って代わるものではありません。AI によって日常的な作業の効率が向上し、サポートエージェントが複雑な状況に集中できるようになるでしょう。
この進化する状況の中で、会話型デザインやナレッジ管理からプロンプトエンジニアリングに至るまで、CS における新しい役割が生まれています。
AI チャットボットについて顧客を教育するときは、テクノロジーについて透明性を保ち、顧客がそれを最大限に活用できるように支援することが重要です。
ヘルプセンターを最適化します。重要な記事を特定し、既存のコンテンツを更新し、新しいコンテンツの優先順位を付け、記事を作成して公開し、生産を効率化するために記事をテンプレート化します。
最後に、テストを繰り返しながら進めていきます。より少ない視聴者を選択し、一定期間にわたってコンテンツをテストして、どこをどのように改善するかを学ぶことから始める方が簡単です。

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サポートの未来

リアム・ジェラティ:こんにちは、Inside Intercom へようこそ。私はリアム・ジェラティです。 AI と自動化の進歩により顧客サービスの形が変わりつつあり、サポートチームの成功にはその変化に対応することが重要です。最近、すべてのサポートリーダーの頭の中にある質問があるとすれば、それは、サポートチームを AI に備えるにはどうすればよいかということです。さて、今日のエピソードでは、まさにその質問に答えようとします。

Intercom のカスタマーサポート担当副社長である Declan Ivory 氏、Rati Zvirawa 氏も参加します。 Intercom 社シニアグループプロダクトマネージャー。そしてジェロニモ・チャラ。 Rebag の最高顧客責任者。彼らは、ナレッジベースが Fin のような AI ボットに対応できるようにすることは言うまでもなく、サポートリーダーが AI と対話するためにチームと顧客をどのように準備すべきかを検討する予定です。まず、カスタマーサービスとカスタマーサポートチームが現在、劇的な変化を経験していることは周知の事実です。状況がどのように変化しているかについて、Intercom のカスタマーサポート担当副社長である Declan Ivory 氏にお話します。

「プロセスの非常に早い段階で、起こっているすべての変更を必ず伝え、チームに十分な情報を提供するようにしてください。」

デクラン・アイボリー氏:現時点での大きな変化の 1 つは、顧客サービスの観点から AI を有意義な方法で応用できるようになったということです。過去数か月間で起こったテクノロジーの変化の中には驚異的なものもありますが、それらはチームに影響を与えます。たとえば、私が常に念頭に置いているのは、AI に対する戦略を明確にすることです。ドライバーとチームの目標についてオープンかつ透明性を保ちましょう。それはチームが将来どのように働くか、どのような種類の仕事が入ってくるかという点でチームに影響を与えます。したがって、非常にオープンで率直な態度をとり、ビジネスで何を達成しようとしているのかを早い段階から理解してもらうようにしましょう。なぜなら、結局のところ、AI はサポートを提供するために使用するものの一部にすぎず、最終的に顧客に最も魅力的なエクスペリエンスを提供する人間のサポートを AI がどのように補完するかが重要だからです。

状況は変化することを認識し、この種の技術の進歩には何らかの変化が伴うことを認識し、今後の変化の計画にサポートチームを参加させてください。彼らは最終的には他の誰よりも顧客のことをよく知っています。チームの意見に耳を傾け、AI を提供する最終的な方法をチームが形作るのを支援することが非常に重要です。

第三に、早めにコミュニケーションをとることです。これは非常にダイナミックな環境であるため、早めに頻繁に人々を招いてください。私たちは皆、AI を具体的にどのように応用できるかを学びながら学んでいます。 Fin のようなテクノロジーは、カスタマージャーニーの考え方に新たな機会をもたらします。プロセスの非常に早い段階で、起こっているすべての変更を必ず伝え、チームに十分な情報を提供してください。

もう 1 つ非常に重要なことは、AI を活用したサポートモデルへの移行がチームにもたらす機会について明確にすることです。つまり、日常的な作業が減り、新しいスキルが必要になるため、人々はトラブルシューティングや製品知識のスキルを磨くことができます。この分野では新しい役割が生まれつつありますが、これについてはおそらく後ほど触れます。最終的には、チームにとってより充実した仕事を提供できるようになります。実際、彼らは顧客とより相談に乗り、複雑な問題の解決により多くの時間を費やすことができます。

「私たちが AI を導入するとき、それはテクノロジーだけではありません。組織がこのテクノロジーと実際に提携し、それを最大限に活用できるようにどのようにセットアップされているかが重要です。」

リアム:ジェロニモ・チャラは、ハンドバッグや時計などの高級アクセサリーを売買、取引できるウェブサイトおよびアプリである Rebag の最高顧客責任者です。ジェロニモは、現在CSにいる他の選手たちと同じように、その真っ只中にいる。

Geronimo Chala:この変化が近づいていることを認識することが、私たちがとった最初の一歩でした。 AI を採用する場合、それはテクノロジーだけではなく、組織がこのテクノロジーと実際に提携し、そのテクノロジーを最大限に活用できるようにどのようにセットアップされているかが重要になります。したがって、組織の変更、マニフェスト実装のための組織の更新、およびテクノロジー内のツールの管理について考えるとき、これには新しい役割が必要になるのか、それともこれまで行っていたことの異なる変更が必要になるのかを考える必要があります。たとえば CS エージェントに注目すると、これによりもう少し合理化が可能になったり、パーソナライズされたエクスペリエンスに対応したりできるようになるでしょうか? CS の役割はどのように変化しますか?

サポートがなくなるわけではありません。これは人間のサポートやタッチに代わるものではありません。これは、効率性と迅速な対応を追加するだけであり、次回サイトまたは当社の拠点でその個人の将来がどうなるかに実際に時間を費やすことができるようになります。テクノロジーを適切に管理し、洞察を収集するには、その構造がどのようになるかを理解することが非常に重要です。適切に管理されていれば、AI は人間の行動に関する多くの深い知識を私たちに提供してくれるでしょう。それは、寄せられる質問の種類、質問がどのように寄せられるか、そのやりとりにおける声の調子、それが NPS にどのような影響を与えるかなどに関係なく、、CSAT…次のレベルのサポートを実際に提供するために、AI がすでに提供している要約ツールを使用して、この情報を取得し、部門間で分散するにはどうすればよいでしょうか? その多くは組織の変化と、顧客エクスペリエンスを変革するこの新しいテクノロジーを受け入れるための考え方の変化に関係していると思います。

「日常業務は AI に任せて、私たちはこの特定の顧客に対して複雑な状況を解決するために、枠にとらわれずにもう少し時間を費やしましょう。」

リアム:それはインターコムのカスタマーサポートディレクターであるルースオブライエンの言葉を思い出させます。AI は人間が顧客とより多くの時間を費やし、顧客のために最大限の努力をするのに役立っています。 AI がより多くのトランザクションを処理できるようになると、顧客が人間と接触したとき、それは本当に格別な体験になる可能性があります。

ジェロニモ:そうですね、新鮮ですね。最もよく聞かれる言葉の 1 つは、「同じ質問に何度も答えるのにうんざりしている」というものです。これにより、この創造的な種類のパートナーシップが解放されます。日常業務は AI に任せ、私たちはこの特定の顧客との複雑な状況を解決するために、枠にとらわれずにもう少し時間を費やして、そのエージェントと 1 対 1 ベースでどのような関係になるかを提供します。将来。

リアム:ラティは Intercom のシニアグループプロダクトマネージャーです。ラティ、あなたの視点からはどうですか？

ラティ・ズビラワ: Fin と AI がどのように関係するかについて顧客と話すのは興味深いことでした。チーム内に製品の専門家とコンテンツの専門家を配置することが非常に重要になります。長い間、ヘルプセンターでは、顧客がそこに行くことを期待して、ビューなどに注目してきました。そして、おそらくエージェントがそのコンテンツを送信しているかもしれませんが、コンテンツのギャップを特定するのに人間が非常に重要であるだけでなく、AI が強力になるようにそのコンテンツをどのように形成するかという、より緊密なフィードバックのループが存在することがわかりました。

そうすると、非常に興味深いやりとりになります。私も以前は最前線の役割で働いていましたが、私たちが見ているもう 1 つの変化は、反復的で単純な質問がたくさん寄せられることです。チームメイトはより複雑な質問に時間を費やす必要があるという変化が見られます。複雑な質問は人間に処理してもらいたいものです。エンドユーザーの中には、単純な質問について人間と話すことを望まず、セルフサービスでもっと処理されることを期待している人もいます。これが市場で見られ始めている変化です。

未知の組織領域

リアム:サポートチームでの役割、特に今後登場する可能性のある新しい役割について話しておくことも重要です。デクラン、この変化の結果として現れるであろう新しいタイプの役割についてどう思いますか?

「それは特定の役割ではないかもしれませんが、私たちが開発する必要があるスキルです。この能力は、自動化レイヤーを提供するために必要な知識を考え、それが顧客に提供できるように調整および最適化されていることを確認する能力です。」

デクラン:これは、今起きていることの非常に興味深い側面です。なぜなら、違った考え方をする必要があるからです。顧客の流れを最初から最後まで見て、それをどのように設計するかについて非常に意図的に行う必要があります。そのためには、新しい役割が必要です。一例として、私たちは最近、顧客が AI フローを通過し、場合によっては人間のフローに入り、場合によっては AI フローに戻るのがどのようなものかを顧客の視点から見るために、会話型デザイナーと呼ばれるものを雇用しました。ジャーニー全体がシームレスであること、統合されていると感じられること、そしてそのジャーニー全体を通して顧客が自分が大切にされていると感じていることを確認します。それは役割の一例です。

ナレッジマネジメントの必要性についてはすでに触れました。それ自体は特定の役割ではないかもしれませんが、チーム全体で開発する必要があるスキルです。この能力は、自動化レイヤーを提供するために必要な知識を真剣に考え、それが顧客に提供できるように調整および最適化されていることを確認する能力です。それは別のスキルセットです。

もう 1 つ人々が話題にしているのは、プロンプトエンジニアリングという考え方全体です。顧客が最も効果的な方法で Fin と自動化レイヤーに関与し、最大限に活用できるようにするためのメカニズムやアプローチをどのように見つけますか?

リアム・ジェラティ：そうだね。 Intercom にはヘルプセンターマネージャーと会話デザイナーがおり、彼らがやるべき仕事はたくさんあります。そして、私たちは彼らを助けるために、より広範なサポートチームも参加しています。現時点では、この新しいタイプの仕事がたくさん起こっています。これらの新しい役割や肩書を見るのは本当にエキサイティングです。

「これまで常にマーケティングの世界に存在してきたコンテンツ管理の世界は、おそらく CS と販売側にもう少しシフトし始めるでしょう。」

ジェロニモ:そうだね。 AI の力と機能により、AI はさらに拡張され、CS の世界を変革しつつあると思います。私たちは「問題を解決するために、電話かメールかチャットで問い合わせてください。」と言うのが好きでした。さて、私たちは少し違った見方をしています。これにより、販売とパーソナライズされたエクスペリエンスの世界を構築できるようになります。

AI チャットを通じて寄せられる質問の背後にある行動と隠された意味を実際に理解している行動分析家は、それを分析してこう言うことができます。彼らがより視覚的に学習していることを私たちに示しています。」では、ソーシャルメディアチャネルでのフォロワー数を増やすために、実際に視覚的なものを統合するにはどうすればよいでしょうか?

「消費者の行動を本当に理解している人と、そのコンテンツを生成して AI が把握できるように最新の状態に保つことができる人の組み合わせです。」

もう 1 つ非常に重要なことは、これまで常にマーケティングの世界に存在してきたコンテンツ管理の世界が、おそらくもう少し CS や販売側にシフトし始めることです。このテクノロジーをコンテンツの構築に活用するにはどうすればよいですか? 要約をどのように取得すればよいですか? 考えてみると、入ってくるすべてのチャットは基本的にユーザーが作成したコンテンツであり、実際にブランドに対するより強いロイヤルティを構築します。実際、消費者の購買の約 68% に影響を与えます。したがって、誰かがそのコンテンツをどのように活用し、適切なコンテンツの作成を支援しているかを考えると、その役割は大きく変わります。

それは、消費者の行動を本当に理解している人と、そのコンテンツを生成して最新の状態に保つことができる人の組み合わせであると思います。そうすることで、AI がコンテンツを把握し、それを情報源として使用して、人々を正しい方向に導くことができます。これら 2 つの役割は、サポートだけでなく販売の観点からもこれをどのように活用できるかに影響を与えると思います。

リアム:ラティ、あなたはたくさんの顧客と AI について話しています。彼らはこれについて何と言っているのでしょうか？

ラティ:ええ、それは興味深いもので、デクランとジェロニモがカバーしていたことと結びついています。長い間、サポートチームは、コンテンツを作成して更新するためのスペースを確保する方法やバランスを確保したいと考えてきました。彼らはその潜在的な価値を理解していますが、大量のインバウンドを処理する必要がある場合、それに多くの時間がかかるという緊張感があります。

AI が即座に投資収益率を示すという明白な方法がわかり始めています。コンテンツの改善を始めると、それがエンドユーザーにサービスを提供できることがわかります。問題は、仕事上のチームメイトがそのインバウンドコンテンツに貢献できるスペースと余地をどのように確保するかです。私は以前 Tech Expander をよく使用していました。マクロや指導者カードを共有していても、人々はコンテンツを伝える独自の方法を持っています。それを AI に入力して教育できるようにするにはどうすればよいでしょうか? 実際には、製品をよく知っているだけでなく、コンテンツの改善にも貢献している人の役割が重要です。

まずは紹介

リアム:顧客を AI に備える方法に移りましょう。業界には、顧客にボットと話していることを知らせるべきか、それとも人間のふりをすべきかについての理論があります。ジェロニモ、これについてあなたの意見を聞きたいです。

「ここに来れば、非常に迅速かつ効率的なサポートが得られ、必要に応じて誰かに引き継ぐことができます。」

ジェロニモ:ええ、確かにその議論はあると思います。私たちは彼らに知らせていますよね？ AI が実際に存在する前、私たちが通常のチャットボットだけを扱っていた頃、私たちは「まあ、チャットボットであることを彼らに知らせないでください」と思っていました。汚名は本当にひどいです。そして、AI が登場したので、「さあ、今すぐ知らせるべきでしょうか?」と考えます。その背後にあるアプローチと思考プロセスは、人々が私たちのサイトに来て私たちのウェブサイトを体験して、迅速な応答を得ることです。彼らはスピード、効率、そして実際には、当社のブランドにどれだけ費やしたか、または当社のブランドに何回戻ってくるかを再現する素晴らしい体験を求めています。

ボットの AI 機能は、私たちのチームの延長です。それは私たちの追加の従業員です。肉体的な従業員ではありませんが、お手伝いです。その引き継ぎが行われ始めると、顧客にとっては、「ボットでは解決できないような深い質問については、誰かがまだここにいて助けてくれる」とわかると安心します。引き継ぎを設定できるレベルの準備が重要だと思います。これは、「あなたは自動ボットと話しているのですね」と紹介するよりも重要です。ここに来れば、非常に迅速かつ効率的なサポートが得られ、必要に応じて誰かに引き継がれることになります。会話を導入する際には、このようなバランスが最も重要だと思います。

「私たちは、顧客に正しい方法で質問するようさりげなく促す方法を見つけなければなりません。」

リアム:デクラン、顧客がメッセンジャーの最前面と中央で使用する場合、Fin のような製品をどのように位置付けるべきかについて、もう少し詳しく教えていただけますか? このことについて顧客にどのように話すべきだと思いますか?

Declan:テクノロジソリューションを使用していることを顧客に対して非常に透明にすることが重要だと思いますが、それは人間のサポートエクスペリエンスを置き換えるのではなく、補完または強化するものであり、顧客がそれについて明確に理解していることを確認します。その目的は、よりポジティブな顧客体験を促進することです。質問に即座に回答できるため、実際に 1 日の終わりには顧客エクスペリエンスが大幅に向上します。それについては透明性を持たせる必要があると思います。それは人間のサポート面を本当に強化しています。顧客への準備という点では、私たちにはカスタマージャーニーについて非常に意図的に取り組み、顧客の視点からそれを実際に見る義務もあります。回答を提供するこの新しい方法とどのように対話し、それがシームレスであることを確認するのでしょうか?

シームレスにするには、人間のサポートエージェントに引き継ぎが行われるときに、会話で収集されたすべてのコンテキストが利用可能でなければなりません。自分が引き渡され、再び問題に直面し始めていると感じたとき、それは非常に不快な経験であることは誰もが知っています。そして、それが非常にシームレスな旅と体験であることを顧客に保証することが重要だと思います。

カスタマーエクスペリエンスを測定することも非常に重要です。顧客の観点から何がうまく機能し、何がうまく機能しなかったかを理解しようとして、継続的に調整することは、1 回で完了するタイプの環境ではありません。それを有効にし、常に学習し、調整します。私たちが顧客の経験を聞いて理解し、より良いものにするために常に調整していることを顧客が理解できるように、顧客との信頼を築く必要があります。

また、前に述べたように、最終的にテクノロジーがより迅速かつ効果的な方法で回答を提供できるようにする質問の表現方法など、このテクノロジーを最も効果的に活用する方法について顧客を教育する方法も見つける必要があります。。私たちは、顧客に適切な方法で質問するようさりげなく促す方法を見つけなければなりません。それはすべて、私たちがカスタマーエクスペリエンスについてどのように考え、このテクノロジーに対して顧客を準備しているかということの一部だと思います。

「彼らはこのボットと対話する方法を知っており、ボットが自分の言っていることを理解できることを知っているので、より高い期待を持つ傾向があります。」

リアム：ラティ、私たちが正しい言葉と用語を使用していることを確認するためにあなたは多くの努力をしてきたので、あなたの意見を聞きたいです。

ラティ：確かに。 AI チャットボットが登場する前の世界の状況から始めることもできます。長い間、多くのエンドユーザーは悪質なボットを経験してきました。つまり、あなたが自然言語で「ログインするにはどうすればよいですか」という質問をすると、異なるボットがあなたにあまり関係のない異なる答えを返すことになるでしょう。そして、それによってエンドユーザーの行動が変化し、「ログインヘルプ」などのキーワードを使用してボットと対話し始めたり、対話にキーワードを使用し始めたりしました。そして、多くのお客様が気づいたことは、AI ボットと対話するときに自然言語を使用でき、AI ボットからより良い応答が得られると信頼できることを学び始めているということです。

これは興味深い取り組みであり、一部のお客様は、最初に一部のエンドユーザーがキーワードを使用して対話を開始する様子を観察しました。まるでエンドユーザーに「この AI ボットは実際に信頼できます。」とトレーニングする必要があるかのようです。顧客が質問して少し説明が必要な場合は、完全な文を使用でき、曖昧さをなくすのに役立ちます。Fin はこれが得意であり、これまでのボットとは大きく異なります。 AI ボットを区別したり理解したりすることは、エンドユーザーにとって役立ちます。彼らはこのボットと対話する方法を知っており、ボットが自分の言っていることを理解できると知っているため、より高い期待を持つ傾向があります。

ヘルプセンターの最適化 101

Liam Geraghty:ギアを変えて、AI と連携するためにヘルプセンターやナレッジベースをできる限り最適化する準備方法について話しましょう。これを行うための 6 つの比較的簡単な手順を考え出しました。 1 つ目は、最も重要な記事を特定することです。閲覧数や開始された会話などの指標に基づいてパフォーマンスの高い記事から始めて、記事が最新であることを確認し、最終更新日で記事をフィルターして、古い情報が含まれている可能性が最も高い記事を見つけます。ラティ、それに何か付け加えることはありますか？

「80/20 の役割を使用します。上位 20% またはそれ以下を更新し、それを顧客に任せて、それがどのように機能するかを確認することから始めます。」

ラティ：ええ、確かに。ヘルプセンターにアクセスするときは、最もパフォーマンスの高い記事、最も閲覧数が多く、最も反応が多い記事を見て、それらが最新であることを確認してください。通常、これは顧客が頻繁にアクセスし、Fin がアクセスできるように質問するコンテンツです。それは私がそれを調べる方法の 1 つです。調査して記事を特定し、監査することです。最終更新日でフィルタリングすることもできます。更新したい古い情報が含まれている可能性が最も高いものを見つけます。したがって、最も多く閲覧されているものと、おそらく最も更新されていないものが混在しています。

コンテンツを更新するとき、特に大規模なヘルプセンターがある場合は、行き詰まりを起こしたくないでしょう。 80/20 の役割を使用します。上位 20% またはそれ以下を更新し、それを顧客に任せて、それがどのように機能するかを確認することから始めます。これを反復的なプロセスとして捉え、すべてを修正しようとしないでください。驚くことになるからです。AI ボットを使い始める頃には、どの領域を追求する必要があるのか、どのコンテンツが必要なのかが明確になり始めます。修正します。

リアム：完璧だよ。したがって、2 番目のステップは、既存のコンテンツを監査して更新することです。記事はシンプルでわかりやすいほど良いです。ただし、曖昧さをなくすことも重要です。特別な用語や頭字語を初めて使用するときは説明し、「はい」または「いいえ」で答える代わりに完全な文を使用します。さまざまなタイプのユーザーがいる場合は、コンテンツが誰を対象としているのかを明確に示します。

ステップ 3 は、新しいコンテンツに優先順位を付けることです。ヘルプセンターでどの検索で結果が得られなかったかを確認し、顧客との会話や保存された返信を確認して、埋めるべきコンテンツのギャップを特定します。サポートチームと営業チームに、重要な不足している記事にフラグを立てて、顧客向けのコンテンツを社内リソースからヘルプセンターに移動するよう依頼してください。ジェロニモとデクラン、これについてあなたの意見を聞きたいです。あなたの経験では、新しいコンテンツをどこから入手していますか?また、そのために使用したプロセスは何ですか?

「新製品の発売や大きな変更を行うとき、私たちはコンテンツについて非常に意図的に考え、最高の解像度率を実現できるよう、可能な限り最高の情報を Fin に供給するようにしています。」

Geronimo:そうですね、スタートアップの世界にいると、確かに常に新しいコンテンツを受信しており、物事は常に進化しているので、常にコンテンツをもう少し頻繁に更新する必要があります。少なくとも、それが私たち Rebag の考え方です。そして、ポイント 2 の重要性に戻ります。実際にコンテンツをどのように整理していますか? コンテンツはグループ化、タグ付けされ、適切に整理されていますか? それを更新して管理することが重要です。

Fin に本当に命を吹き込むために、私たちは常に Fin に新しい情報を提供したいと考えています。消費者が常に私たちを訪れていることに気づいているからです。したがって、Fin が新鮮に見え、消費者に新しいデータポイントや新しい情報を提供すればするほど、Fin はそのチームの貴重なメンバーになります。したがって、新しいコンテンツに優先順位を付けることは、私たちにとって非常に重要です。情報や体験が停滞することだけは望ましくないのです。同じようなことが何度も繰り返されることは望ましくありません。

デクラン:ジェロニモの指摘に完全に同意します。もう 1 つは、いわゆる新製品導入プロセスです。新しい製品を発売したり、大きな変更を加えたりするとき、私たちはコンテンツについて非常に意図的に考え、新しい製品やサービスを発売するときに最高の解像度率を実現できるように、可能な限り最高の情報を Fin に供給するようにしています。

「チームがナレッジマネジメントを独自のサポートツールとして使用し、作業を文書化し、更新が必要なコンテンツにフラグを立てることを奨励することで、ナレッジマネジメントの文化を構築します。」

リアム:ステップ 4 は、新しい記事を書いて公開することです。これには、ヘルプ記事の効率的で読みやすい構造を作成するための表、番号付きリスト、箇条書きが含まれます。この形式により、Fin のような AI ボットや顧客が簡単に答えをすばやく見つけることができます。

ステップ 5 では、テンプレートとスケーラブルなプロセスを使用し、さまざまな記事をテンプレート化して、チームが良いものとは何かを理解し、制作をスピードアップできるようにします。チームがナレッジマネジメントを独自のサポートツールとして使用し、作業を文書化し、更新が必要なコンテンツにフラグを立てることを奨励することで、ナレッジマネジメントの文化を構築します。

デクラン:それは本当に良い指摘ですね。特に社内にナレッジベースがある場合は、すべての情報ソースを創造的に調べて、特に Fin ができるだけ多くの質問に答えられるようにするために、その情報のどの要素を顧客に公開できるか、また公開すべきかを考えてください。私たちは社内ヘルプセンターをたどり、どのような情報を公開すべきかを理解することに重点を置いています。そう、あなたが持っているすべての情報源と、Fin のような製品を推進するためにヘルプセンターに簡単に取り込めるものについて創造的に考えてください。

繰り返し、繰り返し、繰り返し

リアム:ステップ 6 は、時間をかけてテストし、改善することです。特定の視聴者セグメントを選択し、少なくとも 1 週間の一定期間にわたってコンテンツのテストを開始します。解決率を見直し、コンテンツを繰り返しテストし、時間をかけて視聴者数を拡大してください。ラティさん、すべての顧客に対して一度に有効にするのではなく、段階的に展開していると言うのは公平でしょうか?

「テストから始めて、AI ボットと対話させたい顧客のグループを特定することが、学習の方法になる可能性があります。」

ラティ：ええ、確かに。多くの意味で、それが皆さんにそうすることをお勧めします。これらの AI ボットを、展開している反復的なプロセスとして考えてください。行き詰まる可能性の 1 つは、プロセス、チームメイトがコンテンツを改善する方法についてのトレーニングを受けていること、およびすべての細部を確認しようとしているときです。それは非常に圧倒的なことのように思えるかもしれません。しかし、テストから始めて、AI ボットと対話させたい顧客のグループを特定することは、学習の方法になる可能性があります。

これは、Intercom で私たちが取り組んだ方法の 1 つであり、私たちの顧客の多くは、エンドユーザーの小さなセグメントから始めて、AI ボットに質問して対話させ、コンテンツのギャップを特定してから、徐々に展開しています。より多くのエンドユーザーに。これにより、エンドユーザーがこの新しいインタラクションに慣れる時間が与えられるだけでなく、あなたとあなたのチームが、よく寄せられる質問や改善が必要なコンテンツを特定する方法についてプロセスを改善する時間も与えられます。コンテンツを改善するために内部でプロセスを改善するこの反復的なアプローチを行うことができ、エンドユーザーはそのインタラクションがどのように機能しているかについてフィードバックを提供します。

「はい、テストして繰り返しますが、調整が完了したら、恐れることなくすぐに先に進むことができます。」

リアム：デクランとジェロニモ、最後に何か付け加えたいことはありますか？

デクラン:いいえ、私たちはそこで多くのことをカバーしました。私が言えるのは、はい、テストして繰り返してください。ただし、チューニングが完了したら、恐れることなくすぐに先に進むことができます。より速く行動できるチャンスは間違いなくあります。「少しは我慢しましょう」と保守的に思っていたのに、「もっと早く進もう」となってしまいました。したがって、ここでは非常に迅速に反復することができます。

ジェロニモ:ラティの指摘に戻って付け加えますが、私たちにとって、シンプルさは究極の洗練でした。確かに、これは強力なツールですが、実際に小さな断片や塊に焦点を当て、その情報を取得して真に分析するにはどうすればよいでしょうか? 繰り返しますが、これは反復プロセスです。常に反復してその 1% を追加することがすべてであり、それらが合計されるため、実際に思っているよりもはるかに早く完成品に近づくことができます。要はシンプルさなのです。それは、最初に開始するときにテンプレートとそこに配置するコンテンツによって決まります。創造性はその後に現れます。

リアム・ジェラティ：素晴らしいよ。ありがとう、ラティ、デクラン、ジェロニモ。そして聞いてくれてありがとう。今日はここまでです。来週、Inside Intercom について詳しく説明します。

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