Kompletny przewodnik po zarządzaniu wiedzą w dobie sztucznej inteligencji

AI rewolucjonizuje branżę obsługi klienta. Z naszego raportu dotyczącego trendów w obsłudze klienta na rok 2024 wynika, że ​​prawie połowa zespołów obsługi klienta korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji, a w tym roku dołączą do nich kolejne.

Korzyści z obsługi klienta opartej na sztucznej inteligencji są niesamowite: dostępność 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, wielojęzyczne wsparcie, duże oszczędności czasu oraz szybkie i skuteczne rozwiązania dla klientów. Jednak za każdym wspaniałym wsparciem opartym na sztucznej inteligencji kryje się niedoceniony bohater: zarządzanie wiedzą.

Źródłem zasilania maszyny AI jest kompleksowy, dobrze zorganizowany system zarządzania wiedzą. Niezależnie od tego, czy używasz chatbota lub agenta AI do interakcji z klientami, czy drugiego pilota AI jako osobistego asystenta zespołu wsparcia, narzędzia te wymagają obszernej bazy wiedzy, z której można czerpać, aby Twoi klienci otrzymywali dokładne i aktualne informacje informacji — a przedstawiciele pomocy technicznej nie muszą w kółko odpowiadać na te same pytania.

W tym przewodniku omawiamy wszystko, co musisz wiedzieć o skutecznym, zoptymalizowanym pod kątem sztucznej inteligencji zarządzaniu wiedzą dotyczącą obsługi klienta, aby pomóc Twojemu zespołowi wykorzystać wszystkie korzyści, jakie ma do zaoferowania sztuczna inteligencja.

Czym jest zarządzanie wiedzą i dlaczego jest tak ważne?

Definicja: Zarządzanie wiedzą to proces tworzenia, organizowania, udostępniania i utrzymywania wiedzy w przedsiębiorstwie.

Twoja baza wiedzy skierowana do klientów jest klasycznym przykładem, ale artykuły w Centrum pomocy to tylko wierzchołek góry lodowej zarządzania wiedzą. W rzeczywistości zarządzanie wiedzą obejmuje szereg działań, takich jak:

• Tworzenie zasobów , takich jak artykuły w Centrum pomocy, wpisy na blogu, wewnętrzne przewodniki lub materiały edukacyjne.
• Identyfikowanie luk w udokumentowanych informacjach.
• Wdrażanie systemów , które ułatwiają członkom zespołu (zarówno ludziom, jak i sztucznej inteligencji) dostęp do tych informacji i wykorzystanie ich podczas rozwiązywania problemów klientów.
• Opracowywanie przepływów pracy w celu zapewnienia ciągłej aktualizacji istniejących materiałów.

Dlaczego zarządzanie wiedzą jest ważniejsze niż kiedykolwiek w dobie sztucznej inteligencji?

Twoja baza wiedzy nie jest już przeznaczona tylko dla nieustraszonych klientów, którzy chcą udać się do Twojego centrum pomocy, aby się samoobsłużyć – w dobie sztucznej inteligencji napędza ona wszystko.

Dzieje się tak dlatego, że Twoja baza wiedzy stanowi kluczowy wkład w jakość wsparcia opartego na sztucznej inteligencji – jest kluczem do dokładnego odpowiadania na złożone zapytania klientów, przyspieszania rozwiązywania problemów i obsługi oraz zachwycania klientów.

Oto trzy powody, dla których zarządzanie wiedzą jest obecnie w centrum uwagi każdego myślącego przyszłościowo lidera wsparcia.

1. Sztuczna inteligencja jest tak silna, jak to, czym ją „karmisz”.

Sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak wiedza i treści, do których ma dostęp. Brak informacji, źle skonstruowane artykuły lub nieaktualna dokumentacja uniemożliwiają zapewnienie klientom jasnych i poprawnych odpowiedzi, co prowadzi do złych doświadczeń klientów, które obniżają zaufanie i nie spełniają ich wysokich oczekiwań.

Żaden model dużego języka (LLM) nie zna Twojej firmy tak jak Ty. ChatGPT nie rozumie potrzeb, problemów i przypadków użycia Twoich klientów. Ta wiedza jest unikalna dla Ciebie i Twojej organizacji, co oznacza, że ​​to Ty musisz ją rozplanować i przekazać sztucznej inteligencji.

2. Każda inwestycja w wiedzę ma złożone skutki

Przejście na sztuczną inteligencję to nie tylko przyjęcie nowego narzędzia – oznacza to dostosowanie się do nowego ekosystemu. Im szybciej zaczniesz sadzić nasiona, tym szybciej będziesz mógł zacząć zbierać nagrody.

Mówiąc mniej ogrodniczo, każda początkowa inwestycja w bazę wiedzy przynosi długoterminowe korzyści. Niezależnie od tego, czy zatrudniasz kogoś do wykonywania tej pracy na pełny etat, czy też co tydzień zapewniasz swoim agentom czas z dala od kolejek, zwrot z inwestycji mówi sam za siebie.

Pomyśl o tym w ten sposób: powiedzmy, że napisanie nowego dokumentu pomocy dotyczącego często zadawanych pytań zajmuje 30 minut. Ta 30-minutowa inwestycja skutkuje:

• Godziny zaoszczędzone dla przedstawicieli pomocy technicznej , którzy nie muszą już tracić czasu na odpowiadanie na zapytania, ponieważ teraz zamiast tego może sobie z nimi poradzić sztuczna inteligencja.
  • Oblicz: Średni czas na utworzenie odpowiedzi X częstotliwość zapytań = czas zaoszczędzony przez Twój zespół.
• Setki zadowolonych klientów, którzy otrzymują natychmiastową, dokładną odpowiedź na swoje pytanie i nie muszą czekać na dostępnego agenta.
  • Oblicz: Liczba klientów zadających to zapytanie X średni czas rozwiązania = całkowity czas zaoszczędzony dla klientów.
• Dane o dokumentach pomocy i doświadczeniu w zakresie wsparcia AI , z których możesz się uczyć, dzięki czemu możesz uczynić je jeszcze bardziej skutecznymi.
  • Monitor: wskaźnik zaangażowania AI, współczynnik rozdzielczości.

To całkiem niezły zwrot z inwestycji, jak na pół godziny pracy.

3. Ciągłe uczenie się prowadzi do ciągłego doskonalenia

Jeśli chodzi o jakąkolwiek sztuczną inteligencję, najlepszym sposobem na naukę jest działanie.

Solidny proces zarządzania wiedzą gwarantuje, że stale otrzymujesz cenne dane do dalszej iteracji, dzięki czemu możesz zobaczyć, co działa, a co nie. Pomaga to zidentyfikować możliwości i obszary wymagające ulepszeń, które będą miały największy wpływ na Twoich klientów i Twój zespół, dzięki czemu będziesz mógł szkolić sztuczną inteligencję tak, aby była najlepsza.

Aby jednak zacząć gromadzić tak bogactwo informacji i podejmować decyzje oparte na danych i zorientowane na klienta, musisz zacząć. Jak mówi stare przysłowie: „Najlepszy moment na posadzenie drzewa to 20 lat temu. Drugi najlepszy czas jest teraz.” Im szybciej zaczniesz uzyskiwać informacje na temat tego, czego chcą i potrzebują Twoi klienci od obsługi klienta, tym szybciej będziesz mógł to zapewnić.

Jakiego rodzaju informacje należy uwzględnić w swojej bazie wiedzy?

Wspaniałą rzeczą w korzystaniu z platformy opartej na sztucznej inteligencji jest to, że zapewnia ona wiedzę opartą na danych, która pomaga zidentyfikować i ustalić priorytety treści pomocniczych, które należy utworzyć w oparciu o to, czego faktycznie szukają klienci. Na przykład dzięki Finowi firmy Intercom uzyskujesz dostęp do raportu „nierozwiązanych pytań”, który daje wgląd w zapytania, których Fin nie był w stanie rozwiązać, i umożliwia wskazanie obszarów, w których potrzebna jest nowa treść.

Jeśli jednak dopiero zaczynasz lub szukasz listy kontrolnej, która pozwoli Ci szybko odświeżyć wiedzę, oto kilka przykładów na dobry początek – a także wiele sposobów wykorzystania tej zawartości, aby uzyskać jak największy zwrot z każdej wydanej złotówki.

1. Rozwiązywanie problemów i często zadawane pytania

• Co to jest: Dokumenty dotyczące rozwiązywania problemów i często zadawanych pytań odpowiadają na częste zapytania i problemy Twoich klientów, np. „Jak zaktualizować informacje rozliczeniowe?” lub „Dlaczego moje zamówienie jeszcze nie zostało wysłane?”
• Jak pozyskać informacje: poszukaj pytań, które stale pojawiają się w Twojej skrzynce odbiorczej, a także tematów, których często szukają Twoi klienci (np. „Pomoc dotycząca rozliczeń” lub „Aktualizacje zamówień”).
• Gdzie wykorzystać tę treść: baza wiedzy, agent/chatbot AI, drugi pilot AI, proaktywne wsparcie, takie jak podpowiedzi.

2. Skrócone przewodniki po produktach lub funkcjach

• Co to jest: Skrócone przewodniki uczą użytkowników, jak efektywnie konfigurować produkty lub funkcje, wykonując serię kolejnych kroków, takich jak „Utwórz swój obszar roboczy”, „Zaproś swój zespół” lub „Wygeneruj swój pierwszy raport”.
• Jak pozyskać informacje: Porozmawiaj z zespołem ds. obsługi klienta lub specjalistami ds. wdrażania, aby poznać ich zalecenia dotyczące rozpoczęcia pracy, albo poproś zespół ds. produktu o udokumentowanie tego procesu podczas tworzenia nowych funkcji.
• Gdzie wykorzystać tę treść: Baza wiedzy, agent AI/chatbot, drugi pilot AI, wycieczki po produktach.

3. Rozwiązywanie problemów i zaawansowane przewodniki

• Co to jest: Rozwiązywanie problemów i zaawansowane przewodniki pomagają użytkownikom uzyskać jeszcze więcej z Twojego produktu lub funkcji po opanowaniu podstaw, co prowadzi do wdrożenia na wyższym poziomie.
• Jak pozyskiwać informacje: Uzyskaj informacje od wewnętrznych ekspertów, takich jak menedżerowie produktu, działy badawczo-rozwojowe i menedżerowie ds. sukcesu klienta.
• Gdzie wykorzystać tę treść: baza wiedzy, agent/chatbot AI, drugi pilot AI, ukierunkowane komunikaty skierowane do zaawansowanych użytkowników (wysyłane w aplikacji lub pocztą elektroniczną).

4. Wskazówki dotyczące najlepszych praktyk dla konkretnych przypadków użycia

• Co to jest: są to wskazówki skierowane do określonych grup użytkowników, którzy mają podobne zadania do wykonania, np. zespoły inżynieryjne lub start-upy.
• Jak pozyskać informacje: Użyj kombinacji hipotetycznych przykładów opartych na docelowych odbiorcach (w tym może pomóc Twój zespół marketingowy) i rozmowach z prawdziwymi klientami na temat ich celów i przepływów pracy.
• Gdzie wykorzystać te treści: Baza wiedzy, agent AI/chatbot, drugi pilot AI, dostosowane seminaria internetowe, kursy edukacyjne.

W tych 5 krokach utwórz proces zarządzania wiedzą, który napędza Twoją sztuczną inteligencję

1. Znajdź luki w istniejącej bazie wiedzy

Przeprowadź audyt istniejących treści

Pierwszą rzeczą do zrobienia jest sprawdzenie, jakie materiały aktualnie posiadasz. Dzieje się tak z dwóch powodów: po pierwsze, należy upewnić się, że sztuczna inteligencja nie uczy się na nieaktualnych informacjach, a po drugie, identyfikuje, gdzie występują obecne luki.

W Intercom mieliśmy do sprawdzenia ponad 700 artykułów na żywo przed przekazaniem ich naszemu agentowi AI, Finowi. W tym celu podzieliliśmy artykuły na obszary produktów i daliśmy odpowiednim zespołom tydzień na sprawdzenie, aktualizację lub wycofanie każdego artykułu. Takie dzielenie się własnością sprawiło, że był to prawdziwy wysiłek zespołowy i podzielił gigantyczną pracę na wykonalne zadania.

Postaw się w sytuacji swoich klientów

Przejdź przez te same kroki, które wykonają Twoi klienci, szukając pomocy, włączając w to pierwsze spotkanie z Twoją pomocą techniczną opartą na sztucznej inteligencji.

„W ramach pierwszego wdrożenia przetestuj je samodzielnie i upewnij się, że rzeczywiście doświadczysz wrażeń, jakich będzie doświadczał Twój klient” – radzi Declan Ivory, nasz wiceprezes ds. obsługi klienta. Pomoże Ci to przetestować jakość odpowiedzi i wykryć brakujące tematy lub słowa kluczowe w treści.

Poproś o uwagi swoje zespoły

Podczas audytu i identyfikowania luk w naszych treściach nie polegaliśmy wyłącznie na naszym zespole obsługi klienta: zastosowaliśmy podejście „wszystkie ręce na pokład”. Włączając w ten proces zespoły produktowe i inżynieryjne, możesz uzyskać fachowe porady od osób, które wiedzą o Twoim produkcie więcej niż ktokolwiek inny (ponieważ to oni go zbudowali!). Twoje zespoły ds. sprzedaży, marketingu i sukcesu klienta będą również miały unikalny wgląd w to, co jest ważne dla Twoich klientów i co próbują osiągnąć.

Wykorzystaj początkowe dane od swojego agenta AI lub chatbota

Po 30 dniach korzystania z agenta AI lub chatbota będziesz mieć wystarczającą ilość danych, aby zobaczyć, gdzie jest on w stanie skutecznie rozwiązać pytania, a gdzie utknął – i dlaczego. Przejrzyj te dane, aby znaleźć obszary do udoskonalenia (tj. tematy, które nie zawierają wystarczającej ilości treści, aby sztuczna inteligencja mogła je obsłużyć i przekazać przedstawicielom wsparcia) lub artykuły, które wymagają poprawy (tj. rozmowy, które mają niski współczynnik rozstrzygnięć lub niskie wyniki zadowolenia klientów ).

Wskazówka dla profesjonalistów: jeśli dopiero zaczynasz, rozważ najpierw przetestowanie swojego agenta/chatbota AI z segmentem klientów, aby uzyskać wstępne dane. Następnie, po usunięciu wszelkich bezpośrednich luk, przejdź do szerszego wdrożenia.

2. Przygotuj plan nadrobienia zaległości

Ustal priorytety, które treści zaktualizować lub utworzyć jako pierwsze

Do tej pory prawdopodobnie pękasz w szwach od niesamowitych pomysłów na treści pomocy z każdego zakątka firmy. Następny krok: podjęcie decyzji, od czego zacząć.

Kiedy ustalasz priorytet treści, tak naprawdę starasz się dowiedzieć, co zwiększa liczbę odwiedzin Twojego zespołu obsługi klienta i określić najłatwiejsze korzyści, które zmniejszą tę liczbę. Aby pomóc Ci zarządzać zasobami i pracować nad rzeczami, które mają największy wpływ, wypróbuj poniższe wskazówki:

• Przejrzyj dane i metryki swoich rozmów, aby zobaczyć najczęściej zadawane pytania, które zapytania mają najdłuższy czas obsługi i które tematy konwersacji mają niższe wyniki w zakresie zadowolenia klienta (CSAT), a następnie utwórz lub ulepsz treści dotyczące tych tematów.
• Nadaj priorytet tematom na podstawie wartości, jaką wniosą do firmy. Na przykład utwórz dokumentację funkcji w planach wyższego poziomu przed planami bezpłatnymi.
• Użyj raportów, aby znaleźć wyszukiwania bez wyników, lub filtruj według „Ostatniej aktualizacji”, aby znaleźć artykuły pomocy, które nie były aktualizowane od jakiegoś czasu i mogą wymagać odświeżenia.

Zdecyduj, jakie informacje przekażesz sztucznej inteligencji

Pozyskując wiedzę do wykorzystania przez sztuczną inteligencję, zarzuć szeroką sieć – ponieważ prawdopodobnie masz więcej odpowiednich treści, niż zdajesz sobie sprawę. Szybko nauczyliśmy się, że prawie każda informacja jest przydatna, jeśli zostanie odpowiednio sformułowana, więc wykorzystaj to, co już masz.

Na przykład w Fin możesz użyć:

• Twoje centrum pomocy
• Przeszłe przypadki i rozmowy
• Sugestie dotyczące skrzynki odbiorczej
• Zapisane makra
• Fragmenty
• Dokumenty wewnętrzne (takie jak bazy wiedzy Notion lub Guru)
• Pliki PDF
• Strony WWW
• Twój blog

Przydzielaj czas i zasoby

Świadomie przeznaczaj czas na pracę nad treścią pomocy. „W Intercom robimy to tak, że mamy coś, co nazywa się „Special-T”” – mówi Anthony. „To oddany zespół przedstawicieli pierwszej linii, będący mieszanką naszych specjalistów wsparcia i inżynierów, którzy tak naprawdę co tydzień spędzają czas poza skrzynką odbiorczą. Zwykle przeznaczamy od 5 do 10 godzin na indywidualnego autora” – mówi.

Ta grupa wspólnie współpracuje z menedżerem wiedzy (czyli mną!), aby uzupełnić zaległości w zakresie treści.

Wskazówka dla profesjonalistów: te projekty to świetny sposób, aby pomóc przedstawicielom wsparcia w podnoszeniu umiejętności i rozwijaniu się w nowych, ekscytujących rolach, które sztuczna inteligencja tworzy w obsłudze klienta.

3. Monitoruj KPI, aby mierzyć sukces

Przejrzyj kluczowe wskaźniki wydajności

Gdy już zaczniesz korzystać ze sztucznej inteligencji, śledź wskaźniki KPI i wskaźniki biznesowe, aby mierzyć ich wpływ. Niektóre istotne wskaźniki KPI, na które należy zwrócić uwagę, obejmują:

• Wynik zadowolenia klienta (CSAT) zarówno dla botów, jak i ludzi
• Szybkość rozdzielczości
• Stawka samoobsługowa
• Wskaźnik zaangażowania Chatbota
• Czas pierwszej reakcji
• Liczba przekazań przedstawicielom wsparcia ludzkiego

Wszystkie te wskaźniki pomagają określić, które treści sprawdzają się najlepiej i gdzie można ulepszyć proces zarządzania wiedzą.

Dowiedz się więcej o metrykach CS w dobie sztucznej inteligencji →

Wprowadź swoją wiedzę w życie

W idealnym przypadku niesamowite rezultaty zobaczysz od razu (woohoo!), ale jest bardzo mało prawdopodobne, że od razu wszystko będzie dobrze. Wystąpią pewne problemy, których sztuczna inteligencja nie jest jeszcze w stanie rozwiązać, niektóre przepływy pracy wymagają dostosowania, a także niektórzy użytkownicy, którzy nie otrzymali oczekiwanej odpowiedzi, ale nigdy nie skontaktowali się z Tobą, aby Cię o tym powiadomić (co skutkuje „fałszywie pozytywnym” rozwiązaniem).

Wszystko to jest dobre , ponieważ daje prawdziwe dane o tym, czego potrzebują i cenią Twoi klienci, aby osiągnąć „prawdziwe” rozwiązania. Najbardziej przydatne spostrzeżenia i skutki przyniosą te uchwały. Wykonuj pracę, powtarzaj i monitoruj i raportuj.

4. Audyt, audyt, audyt

Wbuduj ciągłą konserwację w swój przepływ pracy

Zarządzanie wiedzą to proces. Nie kończy się po opublikowaniu określonej liczby artykułów pomocy.

W miarę ewolucji Twojego produktu, klientów i celów biznesowych powinny zmieniać się także treści pomocy. Oznacza to, że musisz na bieżąco uwzględniać obsługę, aktualizację i tworzenie nowych treści w przepływie pracy swojego zespołu – a nie tylko w szalonym pośpiechu przed wprowadzeniem nowej funkcji.

Zaplanuj plan aktualizacji treści, który określi:

• Kto jest odpowiedzialny za odświeżanie lub tworzenie nowych treści.
• Jak często należy przeglądać istniejącą treść, aby nie stała się nieaktualna.
• Kiedy powinni to robić (tj. przez godzinę dziennie, w każdy piątek, co miesiąc lub w innym rytmie, który ma sens dla Twojego zespołu).

Opracuj system rejestrowania żądań nowych treści

Zachęcaj do zmiany kulturowej w stronę sposobu myślenia „zarządzania wiedzą”, ułatwiając wszystkim dzielenie się pomysłami na nowe lub ulepszone treści pomocy. Utwórz prosty system dla członków zespołu do rejestrowania żądań dotyczących treści, dzięki czemu będziesz mógł uzyskiwać spostrzeżenia od wszystkich zespołów zajmujących się kontaktem z klientem i produktami, a także odpowiadać na potrzeby klientów pod każdym kątem.

5. Wbuduj zarządzanie wiedzą w przyszłe plany wprowadzenia produktu na rynek

Uczyń zarządzanie wiedzą istotną częścią rozwoju produktu

W zależności od branży możesz tworzyć nowe funkcje lub dostarczać nowe produkty, dlatego bardzo ważne jest, aby utworzyć dla nich wysokiej jakości treści pomocy, które powinny stanowić integralną część listy kontrolnej wprowadzenia na rynek. Współpracuj z zespołem ds. produktu, menedżerami produktu i menedżerami ds. marketingu produktów, aby opracować treść wprowadzającą na rynek, a następnie przejrzyj rozmowy z klientami po transmisji na żywo, aby dostrzec możliwości uzyskania dodatkowych zasobów.

Najlepsze praktyki zarządzania wiedzą przyjazne AI w 2024 roku

Używaj terminów, których używają Twoi klienci

Poprawny język w dokumentach pomocy jest ważny i trudny. Język jest zróżnicowany i różni się w zależności od lokalizacji („kolendra” kontra „kolendra”), dialektu („hoagie” kontra „sub”), a nawet różnych typów użytkowników (marketer może nazwać kogoś „potencjalnym klientem”, a sprzedawca może ich „potencjalnym klientem”). Analizuj dane wyszukiwania, aby dowiedzieć się, jakich słów używają Twoi klienci i mówią w ich języku.

Wskazówka dla profesjonalistów: przedstaw sztuczną inteligencję różnym grupom użytkowników, takim jak użytkownicy zaawansowani i klienci, w ramach bezpłatnego okresu próbnego. Ujawnia to różnice w sformułowaniach przy zadawaniu tych samych pytań, które można uwzględnić podczas tworzenia materiałów dla różnych odbiorców.

Uprość swój język i usuń niejasności

Na szczęście język przyjazny maszynom oznacza także język przyjazny ludziom. Pamiętaj, że nie piszesz tylko dla sztucznej inteligencji, ale dla prawdziwych ludzi o różnych umiejętnościach technicznych i pochodzeniu. Staraj się używać możliwie najprostszego języka: unikaj żargonu, przeliteruj wszelkie akronimy i wyjaśniaj kluczowe terminy.

Dowiedz się więcej o unikaniu dwuznaczności w treści pomocy →

Stwórz spójne, godne zaufania i związane z marką doświadczenie

Spójność marki ma kluczowe znaczenie dla budowania zaufania klientów. Dzięki temu ludzie mają poczucie, że rozmawiają z jedną firmą, niezależnie od tego, z jakiego kanału obsługi klienta korzystają. Aby to osiągnąć, upewnij się, że terminologia dotycząca produktów i funkcji jest spójna w każdym punkcie kontaktu, sprawdź pisownię i gramatykę oraz używaj tych samych formatów podczas tworzenia nowych dokumentów pomocy, aby zachować ich spójność (szablony są tutaj bardzo pomocne).

Dodaj kontekst do swoich odpowiedzi

„Jeśli dzisiaj masz dokument z często zadawanymi pytaniami, który może zinterpretować człowiek, i znajdziesz w nim proste odpowiedzi „tak” lub „nie”, maszyna nie zinterpretuje tych odpowiedzi w taki sam sposób, jak robi to człowiek” – wyjaśnia Declan. „Musisz rozwinąć, co masz na myśli, mówiąc „tak”, i co masz na myśli, mówiąc „nie”. W tym celu zalecamy ponowne sformułowanie pytania w odpowiedzi; zapewnia to sztucznej inteligencji dodatkowy kontekst i przejrzystość, co pomaga jej się uczyć.

Dowiedz się więcej o optymalizacji odpowiedzi w Centrum pomocy pod kątem sztucznej inteligencji →

Dodaj tekst do zdjęć i filmów

Pokazywanie i opowiadanie to świetna sprawa, ale sztuczna inteligencja nie potrafi analizować filmów ani obrazów, dlatego zawsze dołączaj do nich tekst objaśniający. Jest to nie tylko bardziej dostępne dla sztucznej inteligencji, ale także bardziej dostępne dla odbiorców, dzięki czemu użytkownicy z wadami wzroku lub słuchu nie zostaną pominięci.

Utwórz skanowalną strukturę z formatowaniem

Użyj nagłówków, list punktowanych i tabel, aby uporządkować informacje i ułatwić sztucznej inteligencji (i czytelnikom) szybkie znalezienie potrzebnych informacji. Wszystkie H1, H2 i H3 są pomocne, jeśli są prawidłowo używane – ale nie umieszczaj dużych fragmentów informacji poniżej H4, ponieważ sztuczna inteligencja ma trudności ze znalezieniem tam informacji.

Dowiedz się więcej o korzystaniu z bogatego formatowania w treści pomocy →

Dołącz dane kontaktowe klientów, którzy ich potrzebują

Dołączenie informacji kontaktowych daje klientom pewność, że jeśli sztuczna inteligencja nie będzie w stanie rozwiązać ich problemu, nadal otrzymają potrzebne wsparcie. Pamiętaj tylko, aby podać kontekst przekazywanych informacji, aby było jasne, kiedy i jak z nich skorzystać.

Uwzględnij kontekst wszelkich danych kontaktowych, aby użytkownicy wiedzieli, który kanał najlepiej odpowiada ich potrzebom

Zbieraj informacje o rozmiarze ugryzienia w artykułach z najczęściej zadawanymi pytaniami

Jeśli masz małe fragmenty informacji, które nie wymagają pełnego artykułu, skompiluj je w listę często zadawanych pytań. Mogą to być pytania najczęściej powtarzające się, więc w ten sposób sztuczna inteligencja nadal będzie w stanie znaleźć odpowiedź.

Jasno określ, do kogo skierowana jest treść

Jeśli masz różne treści pomocy dla różnych typów użytkowników – na przykład klientów korzystających z różnych planów cenowych, którzy mogą nie mieć dostępu do wszystkich wymienionych funkcji – upewnij się, że każda treść pomocy wyraźnie wskazuje, dla kogo jest przeznaczona. Możesz także skorzystać z zakulisowych reguł i procesów kierowania na odbiorców, aby udostępnić odpowiednie treści właściwym użytkownikom i zapewnić bardziej spersonalizowane doświadczenia.

Skorzystaj z rozwiązania do obsługi klienta opartego na sztucznej inteligencji, aby uzyskać więcej danych (i podjąć działania).

Gdy korzystasz ze skonsolidowanej platformy obsługi klienta opartej przede wszystkim na sztucznej inteligencji, wszystko staje się częścią potężnego cyklu. Wszystkie dane dotyczące obsługi klienta znajdują się w jednym miejscu, co ułatwia analizowanie, monitorowanie i powtarzanie obsługi klienta oraz całej bazy wiedzy – prosto, szybko i bezpiecznie.

Wzmocnij swoją sztuczną inteligencję dzięki przyszłościowemu procesowi zarządzania wiedzą

Sztuczna inteligencja jest niezbędna do tworzenia najlepszych w branży doświadczeń klientów, a aby działać wydajnie, musi być wspierana przez kompleksowy, przyjazny AI proces zarządzania wiedzą.

Chcesz zastosować te wskazówki w praktyce? Rozpocznij bezpłatny okres próbny platformy obsługi klienta opartej na sztucznej inteligencji firmy Intercom i zacznij przekształcać swoją bazę wiedzy w rozwiązania.