Yapay zeka çağında bilgi yönetimine yönelik nihai rehber

Yapay zeka, müşteri hizmetleri sektöründe devrim yaratıyor. Müşteri Hizmetleri Trendleri Raporu 2024, müşteri destek ekiplerinin neredeyse yarısının şu anda yapay zeka kullandığını ve bu yıl daha fazlasının onlara katılmaya hazır olduğunu ortaya çıkardı.

Yapay Zeka öncelikli Müşteri Hizmetlerinin faydaları inanılmazdır: 7/24 kullanılabilirlik, çok dilli destek, büyük zaman tasarrufu ve müşteriler için hızlı, verimli çözümler. Ancak yapay zeka destekli her harika destek deneyiminin arkasında isimsiz bir kahraman vardır: bilgi yönetimi.

Kapsamlı, iyi yapılandırılmış bir bilgi yönetimi sistemi, yapay zeka makinesinin güç kaynağıdır. Müşterilerle etkileşimde bulunmak için bir sohbet robotu veya yapay zeka aracısı ya da destek ekibinizin kişisel asistanı olarak bir yapay zeka yardımcı pilotu kullanıyor olsanız da, müşterilerinizin doğru ve güncel bilgilere ulaşabilmesi için bu araçların yararlanabileceği kapsamlı bir bilgi havuzuna ihtiyacı vardır. Bilgi – ve destek temsilcilerinizin aynı soruları tekrar tekrar yanıtlaması gerekmez.

Bu kılavuzda, ekibinizin yapay zekanın sunduğu tüm avantajlardan yararlanmasına yardımcı olmak için etkili, yapay zekayla optimize edilmiş müşteri hizmetleri bilgi yönetimi hakkında bilmeniz gereken her şeyi ele alıyoruz.

Bilgi yönetimi nedir ve neden bu kadar önemlidir?

Tanım: Bilgi yönetimi, işletmenizde bilgiyi yaratma, organize etme, paylaşma ve sürdürme sürecidir.

Müşteriye yönelik bilgi tabanınız klasik bir örnektir ancak yardım merkezi makaleleriniz bilgi yönetimi buzdağının yalnızca görünen kısmıdır. Aslında bilgi yönetimi aşağıdaki gibi bir dizi faaliyeti içerir:

• Yardım merkezi makaleleri, blog gönderileri, dahili kılavuzlar veya öğrenim materyalleri gibi kaynaklar oluşturma .
• Belgelenmiş bilgilerinizdeki boşlukların belirlenmesi .
• Müşteri sorunlarını çözerken ekip üyelerinin (hem insanlar hem de yapay zeka) bu bilgilere erişmesini ve kullanmasını kolaylaştıran sistemlerin uygulanması .
• Mevcut materyallerinizin sürekli güncellenmesini sağlamak için iş akışları geliştirmek .

Yapay zeka çağında bilgi yönetimi neden her zamankinden daha önemli?

Bilgi tabanınız artık yalnızca kendi kendine hizmet vermek için yardım merkezinize gitmek isteyen cesur müşteriler için değil; yapay zeka çağında her şeyi besliyor.

Bunun nedeni, bilgi tabanınızın yapay zeka odaklı destek deneyiminiz için çok önemli bir girdi olmasıdır; karmaşık müşteri sorgularını doğru bir şekilde yanıtlamanın, çözümü ve işlem sürelerini hızlandırmanın ve müşterilerinizi memnun etmenin anahtarıdır.

Bilgi yönetiminin şu anda her ileri görüşlü destek liderinin aklında olmasının üç nedeni:

1. Yapay zeka yalnızca onu “beslediğiniz” kadar güçlüdür

Yapay zeka yalnızca erişebildiği bilgi ve içerik kadar iyidir. Bilgi eksikliği, kötü yapılandırılmış makaleler veya güncel olmayan belgeler, müşterilerinize açık ve doğru yanıtlar vermesini engeller, bu da güveni zedeleyen ve yüksek beklentilerini karşılayamayan kötü müşteri deneyimlerine yol açar.

Hiçbir büyük dil modeli (LLM) işinizi sizin kadar bilemez. ChatGPT müşterilerinizin ihtiyaçlarını, sıkıntılı noktalarını ve kullanım durumlarını anlamıyor. Bu bilgi size ve kuruluşunuza özeldir, yani her şeyin haritasını çıkarıp yapay zekaya besleyen kişi olmanız gerekir.

2. Her bilgi yatırımının bileşik sonuçları vardır

Yapay zekaya geçiş sadece yeni bir aracı benimsemek değil, yeni bir ekosisteme uyum sağlamak anlamına da geliyor. Ve tohumları ne kadar erken ekmeye başlarsanız, ödülleri de o kadar erken toplamaya başlayabilirsiniz.

Bahçıvanlık açısından daha az anlamda, bilgi tabanınıza yaptığınız her ön yatırımın uzun vadeli faydaları vardır. İster bu işi tam zamanlı yapması için birini işe alın, ister temsilcilerinize her hafta kuyruklardan uzakta zaman tanıyın, yatırım getirisi kendi adına konuşur.

Bunu şu şekilde düşünün: Diyelim ki sık sorulan bir soru için yeni bir yardım belgesi yazmanın 30 dakika sürdüğünü varsayalım. Bu 30 dakikalık yatırımın sonuçları:

• Artık bu sorguyu yanıtlamak için zaman harcamak zorunda olmayan destek temsilcileriniz için saatler tasarruf edildi çünkü artık bu sorunu yapay zeka halledebiliyor.
  • Hesaplayın: Yanıt oluşturmak için gereken ortalama süre X sorgu sıklığı = ekibiniz için tasarruf edilen süre.
• Sorularına anında, doğru yanıt alan ve uygun bir temsilci beklemek zorunda kalmayan yüzlerce memnun müşteri .
  • Hesapla: Bu sorguyu soran müşteri sayısı X ortalama çözüme kadar geçen süre = müşteriler için kazanılan toplam süre.
• Yardım belgeleriniz ve yapay zeka destek deneyiminiz hakkındaki verilerden yararlanarak bunları daha da etkili hale getirebilirsiniz.
  • Monitör: Yapay zeka katılım oranı, çözüm oranı.

Bu, yarım saatlik bir çalışma için oldukça iyi bir yatırım getirisi.

3. Sürekli öğrenme sürekli iyileştirmeye yol açar

Yapay zekayla ilgili herhangi bir şey söz konusu olduğunda öğrenmenin en iyi yolu yapmaktır.

Sağlam bir bilgi yönetimi süreci, üzerinde yinelenecek değerli verileri sürekli olarak almanızı sağlar, böylece neyin işe yarayıp neyin yaramadığını görebilirsiniz. Bu, müşterileriniz ve ekibiniz için en büyük etkiyi yaratacak fırsatları ve iyileştirme alanlarını belirlemenize yardımcı olur, böylece yapay zekayı olabileceği en iyi şekilde eğitebilirsiniz.

Ancak bu zengin bilgiyi toplamaya ve veriye dayalı, müşteri odaklı kararları almaya başlamak için başlamanız gerekir. Eski bir atasözünün dediği gibi: “Ağaç dikmek için en iyi zaman 20 yıl öncesidir. İkinci en iyi zaman şimdidir.” Müşterilerinizin müşteri hizmetlerinizden ne istediği ve neye ihtiyaç duyduğu hakkında ne kadar erken fikir edinmeye başlarsanız, bunu o kadar çabuk teslim edebilirsiniz.

Bilgi tabanınızda ne tür bilgileri kapsamalısınız?

Yapay zeka destekli bir platform kullanmanın en güzel yanı, müşterilerin gerçekte ne aradığını temel alarak hangi yardımcı içeriğin oluşturulacağını belirlemenize ve önceliklendirmenize yardımcı olacak veri odaklı bilgiler sunmasıdır. Örneğin, Intercom'un Fin'i ile, Fin'in çözemediği sorgulara dair fikir veren ve yeni içeriğin gerekli olduğu alanları belirlemenize olanak tanıyan "çözülmemiş sorular" raporuna erişim elde edersiniz.

Ancak yeni başlıyorsanız veya hızlı bir bilgi tazeleme kontrol listesi arıyorsanız, başlamanıza yardımcı olacak bazı örneklerin yanı sıra paranızın karşılığını en iyi şekilde almak için bu içerikten yararlanmanın birden fazla yolunu burada bulabilirsiniz.

1. Sorun Giderme ve SSS

• Nedir: Sorun giderme ve SSS belgeleri, müşterilerinizin "Fatura bilgilerimi nasıl güncellerim?" gibi sık sorulan sorularına veya sorunlarına yanıt verir. veya “Siparişim neden henüz gönderilmedi?”
• Bilgi kaynağı nasıl bulunur: Gelen kutunuzda tekrar tekrar karşınıza çıkan soruların yanı sıra müşterilerinizin sıklıkla aradığı konuları ("Faturalandırma yardımı" veya "Sipariş güncellemeleri" gibi) arayın.
• Bu içerik nerede kullanılmalı: Bilgi tabanı, yapay zeka aracısı/sohbet robotu, yapay zeka yardımcı pilotu, araç ipuçları gibi proaktif destek.

2. Hızlı başlangıç ​​ürün veya özellik kılavuzları

• Nedir: Hızlı başlangıç ​​kılavuzları, kullanıcılara "Çalışma alanınızı oluşturun", "Ekibinizi davet edin" veya "İlk raporunuzu çalıştırın" gibi bir dizi ardışık adımı izleyerek ürünleri veya özellikleri verimli bir şekilde nasıl kuracaklarını öğretir.
• Bilgi kaynağı nasıl bulunur: Başlangıç ​​önerilerini öğrenmek için müşteri başarı ekibinizle veya işe alım uzmanlarıyla konuşun veya ürün ekibinizden yeni özellikler geliştirirken bu süreci belgelemesini isteyin.
• Bu içerik nerede kullanılır: Bilgi tabanı, yapay zeka temsilcisi/sohbet robotu, yapay zeka yardımcı pilotu, ürün turları.

3. Sorun giderme ve gelişmiş kılavuzlar

• Nedir: Sorun giderme ve gelişmiş kılavuzlar, temel konularda uzmanlaştıktan sonra kullanıcıların ürününüzden veya özelliğinizden daha fazla yararlanmasına yardımcı olarak bir sonraki düzeyde benimsemeye yol açar.
• Bilgi kaynağı nasıl sağlanır: Ürün yöneticileri, Ar-Ge ve müşteri başarısı yöneticileri gibi şirket içi uzmanlardan girdi alın.
• Bu içerik nerede kullanılmalı: Bilgi tabanı, yapay zeka aracısı/sohbet robotu, yapay zeka yardımcı pilotu, ileri düzey kullanıcılara yönelik hedefli mesajlaşma (uygulama içi veya e-posta yoluyla gönderilir).

4. Belirli kullanım örnekleri için en iyi uygulama ipuçları

• Nedir: Bunlar, mühendislik ekipleri veya yeni kurulan şirketler gibi benzer yapılacak işleri olan belirli kullanıcı gruplarına yönelik ipuçlarıdır.
• Bilgi kaynağı nasıl bulunur: Hedef kitlenize (pazarlama ekibiniz burada yardımcı olabilir) ve gerçek müşterilerle hedefleri ve iş akışları hakkında yapılan görüşmelere dayalı varsayımsal örneklerin bir karışımını kullanın.
• Bu içerik nerede kullanılmalı: Bilgi tabanı, yapay zeka aracısı/sohbet robotu, yapay zeka yardımcı pilotu, özel web seminerleri, öğrenme kursları.

Bu 5 adımla yapay zekanızı güçlendiren bir bilgi yönetimi süreci oluşturun

1. Mevcut bilgi tabanınızdaki boşlukları bulun

Mevcut içeriğinizin denetimini yapın

Yapılacak ilk şey, şu anda sahip olduğunuz malzemeleri gözden geçirmektir. Bunun iki nedeni var: birincisi, yapay zekanın güncel olmayan bilgilerden öğrenmediğinden emin olmanız gerekiyor ve ikinci olarak mevcut boşlukların nerede olduğunu belirliyor.

Intercom'da, yapay zeka temsilcimiz Fin'e iletmeden önce denetlememiz gereken 700'ün üzerinde canlı makalemiz vardı. Bunu yapmak için makaleleri ürün alanlarına ayırdık ve ilgili ekiplere her makaleyi kontrol etmeleri, güncellemeleri veya kullanımdan kaldırmaları için bir hafta süre verdik. Sahipliği bu şekilde paylaşmak, bunu gerçek bir ekip çalışması haline getirdi ve devasa bir işi başarılabilir görevlere dönüştürdü.

Kendinizi müşterilerinizin yerine koyun

Yapay zeka destekli destek deneyiminizle ilk karşılaşmaları da dahil olmak üzere, müşterilerinizin yardım aradıklarında atacakları adımların aynısını kendiniz gerçekleştirin.

Müşteri Desteği Başkan Yardımcımız Declan Ivory, "İlk dağıtımın bir parçası olarak, kendiniz test edin ve müşterinizin yaşayacağı deneyimi gerçekten deneyimlediğinizden emin olun" tavsiyesinde bulunuyor. Bu, yanıtların kalitesini test etmenize ve içeriğinizdeki eksik konuları veya anahtar kelimeleri tespit etmenize yardımcı olacaktır.

Ekiplerinizden girdi isteyin

İçeriğimizi denetlerken ve boşlukları belirlerken yalnızca müşteri destek ekibimize güvenmedik: “herkesin görev başında” yaklaşımını benimsedik. Ürün ve mühendislik ekiplerinizi bu sürece dahil ederek, ürününüz hakkında herkesten daha fazla bilgi sahibi olan kişilerden (çünkü onu onlar ürettiler!) uzman tavsiyesi alabilirsiniz. Satış, pazarlama ve müşteri başarısı ekipleriniz, müşterileriniz için neyin önemli olduğu ve neyi başarmaya çalıştıkları konusunda da benzersiz içgörülere sahip olacak.

Yapay zeka temsilcinizden veya sohbet robotunuzdan gelen ilk verileri kullanın

Bir AI aracısını veya sohbet robotunu 30 gün kullandıktan sonra, soruları nerede başarılı bir şekilde çözebildiğini, nerede takılıp kaldığını ve nedenini görmek için yeterli veriye sahip olacaksınız. Güçlendirilecek alanları (örn. yapay zekanın ele alması ve destek temsilcilerine iletmesi için yeterli içeriğe sahip olmayan konular) veya iyileştirilmesi gereken makaleleri (örn. zayıf çözüm oranlarına veya düşük müşteri memnuniyeti puanlarına sahip konuşmalar) bulmak için bu verileri inceleyin. ).

Profesyonel ipucu: Yeni başlıyorsanız, bu ilk verileri almak için önce yapay zeka aracınızı/sohbet robotunuzu müşterilerinizin bir kesimiyle test etmeyi düşünün. Daha sonra, acil boşlukları giderdikten sonra daha geniş bir dağıtıma geçin.

2. Birikmiş iş yükünü ele almak için bir plan yapın

Önce hangi içeriğin güncelleneceğine veya oluşturulacağına öncelik verin

Şu ana kadar muhtemelen şirketin her köşesinden harika yardım içeriği fikirleriyle dolup taşıyorsunuz. Sonraki adım: Nereden başlayacağınıza karar vermek.

İçeriğe öncelik verirken aslında yapmaya çalıştığınız şey, müşteri destek ekibiniz için hacmi artıran şeyin ne olduğunu bulmak ve bu hacmi azaltacak en kolay kazanımları belirlemektir. Kaynaklarınızı yönetmenize ve en büyük etkiyi yaratacak işler üzerinde çalışmanıza yardımcı olması için şu ipuçlarını deneyin:

• En çok sorulan soruları, hangi sorguların en uzun ele alınma süresine sahip olduğunu ve hangi görüşme konularının daha düşük müşteri memnuniyeti (CSAT) puanlarına sahip olduğunu görmek için görüşmelerinizdeki verilere ve ölçümlere bakın , ardından bu konular etrafında içerik oluşturun veya geliştirin.
• Konuları, işletmeye getirecekleri değere göre önceliklendirin. Örneğin, ücretsiz planlardan önce daha yüksek seviyeli planlardaki özellikler için belgeler oluşturun.
• Sonuçsuz aramaları bulmak için raporlamayı kullanın veya bir süredir güncellenmeyen ve yenilenmesi gerekebilecek yardım makalelerini bulmak için "Son güncelleme"ye göre filtreleyin.

Yapay zekaya hangi bilgileri besleyeceğinize karar verin

Yapay zekanın kullanması için bilgi kaynağı oluştururken geniş bir ağ kullanın; çünkü muhtemelen düşündüğünüzden daha alakalı içeriğe sahipsiniz. Hemen hemen her bilginin, doğru şekilde çerçevelendiğinde faydalı olduğunu hemen öğrendik; bu nedenle, halihazırda sahip olduklarınızdan yararlanın.

Örneğin Fin ile şunları kullanabilirsiniz:

• Yardım merkeziniz
• Geçmiş vakalar ve konuşmalar
• Gelen kutusu önerileri
• Kaydedilen makrolar
• Parçacıklar
• Dahili belgeler (Notion veya Guru bilgi tabanları gibi)
• PDF dosyaları
• Web sitesi sayfaları
• Blogunuz

Zaman ve kaynak ayırın

Yardım içeriğiniz üzerinde çalışmak için zaman ayırma konusunda bilinçli olun. Anthony, "Intercom'da bunu yapma şeklimiz, 'Özel-T' adı verilen bir şeye sahip olmamızdır" diyor. "Bu, her hafta gelen kutusunun dışında zaman harcayan destek uzmanlarımızın ve mühendislerimizin bir karışımı olan, ön saflardaki temsilcilerden oluşan özel bir ekip. Genellikle bireysel katkıda bulunan kişi başına 5-10 saat ayırıyoruz” diye paylaşıyor.

Bu grup, içerik birikimimizi oluşturmak için bilgi yöneticisiyle (benim!) birlikte çalışır.

Profesyonel ipucu: Bu projeler, destek temsilcilerinizin becerilerini geliştirmelerine ve yapay zekanın müşteri hizmetlerinde yarattığı heyecan verici yeni rollere bürünmelerine yardımcı olmanın harika bir yoludur.

3. Başarıyı ölçmek için KPI'ları izleyin

Temel performans göstergelerini inceleyin

Yapay zekayı kullanmaya başladığınızda, yarattığı etkiyi ölçmek için KPI'ları ve iş ölçümlerini izleyin. Dikkat edilmesi gereken ilgili KPI'lardan bazıları şunlardır:

• Hem botlar hem de insanlar için müşteri memnuniyeti (CSAT) puanı
• Çözünürlük oranı
• Self servis oranı
• Chatbot katılım oranı
• İlk yanıt süresi
• İnsan destek temsilcilerine devir sayısı

Tüm bu ölçümler, hangi içeriğin en iyi performansı gösterdiğini ve bilgi yönetimi sürecinizi nerede geliştirebileceğinizi belirlemenize yardımcı olur.

Yapay zeka çağında CS metrikleri hakkında daha fazla bilgi edinin →

Öğrendiklerinizi eyleme geçirin

İdeal olarak, harika sonuçları hemen göreceksiniz (woohoo!), ancak her şeyi anında doğru bir şekilde elde etmeniz pek olası değildir. Yapay zekanın henüz çözemediği bazı sorunlar, uyarlanması gereken bazı iş akışları ve istedikleri yanıtı alamamış ancak size bildirmek için asla takip edilmeyen bazı kullanıcılar olacaktır ("yanlış pozitif" çözümle sonuçlanır).

Bunların hepsi iyidir çünkü size müşterilerinizin "gerçek" çözümlere ulaşmak için neye ihtiyaç duyduğu ve değer verdiği hakkında gerçek veriler verir. En yararlı bilgiler ve etki bu kararlardan gelecektir. İşi yapın, tekrarlayın ve izlemeye ve raporlamaya devam edin.

4. Denetim, denetim, denetim

Devam eden bakımı iş akışınıza ekleyin

Bilgi yönetimi bir süreçtir. Belirli sayıda yardım makalesi yayınladıktan sonra bitmiyor.

Ürününüz, müşterileriniz ve iş hedefleriniz geliştikçe yardım içeriğiniz de gelişmelidir. Bu, yalnızca yeni bir özellik kullanıma sunulmadan önceki çılgın aceleyle değil, ekibinizin iş akışında sürekli olarak yeni içerik bakımı, güncelleme ve oluşturma oluşturmanız gerektiği anlamına gelir.

İçeriğinizi güncellemek için aşağıdakileri özetleyen bir planın haritasını çıkarın:

• Yeni içeriğin yenilenmesinden veya oluşturulmasından kim sorumludur?
• Mevcut içeriğin bayatlamaması için ne sıklıkta gözden geçirilmesi gerektiği.
• Bunu ne zaman yapmaları gerektiği (yani günde bir saat, her Cuma, ayda bir veya ekibiniz için hangi tempo uygunsa).

Yeni içerik isteklerini günlüğe kaydedecek bir sistem geliştirin

Herkesin yeni veya iyileştirilmiş yardım içeriğine ilişkin fikirlerini paylaşmasını kolaylaştırarak "bilgi yönetimi" zihniyetine doğru kültürel değişimi teşvik edin. Ekip üyelerinin içerik isteklerini günlüğe kaydetmesi için basit bir sistem oluşturun; böylece müşteriyle yüz yüze olan tüm ekiplerden ve ürün ekiplerinden öngörüler elde edebilir ve müşteri ihtiyaçlarını her açıdan karşılayabilirsiniz.

5. Bilgi yönetimini gelecekteki lansman planlarına dahil edin

Bilgi yönetimini ürün geliştirmenin önemli bir parçası haline getirin

Sektörünüze bağlı olarak, yeni özellikler geliştiriyor veya yeni ürünler sunuyor olabilirsiniz ve bunlar için yüksek kaliteli yardım içeriği oluşturmanız, lansman kontrol listenizin ayrılmaz bir parçası olması çok önemlidir. Lansman içeriğinizi oluşturmak için ürün ekibiniz, ürün yöneticileriniz ve ürün pazarlama yöneticilerinizle birlikte çalışın, ardından ek kaynak fırsatlarını tespit etmek için canlı yayına geçtikten sonra müşteri görüşmelerini inceleyin.

2024'te yapay zeka dostu bilgi yönetimi için en iyi uygulamalar

Müşterilerinizin kullandığı terimleri kullanın

Yardım belgelerinizde dili doğru kullanmak önemlidir ve zordur. Dil çeşitlidir ve konuma ("kişniş" ve "kişniş"), lehçeye ("hoagie" ve "alt") ve hatta farklı kullanıcı türlerine (bir pazarlamacı birine "lider" diyebilir, bir satış elemanı ise "lider" diyebilir) göre değişir. onlara bir “olasılık”). Müşterilerinizin hangi kelimeleri kullandığını keşfetmek ve onların dilini konuşmak için arama verilerinizi analiz edin.

Profesyonel ipucu: Yapay zekayı uzman kullanıcılar ve ücretsiz deneme sürümündeki müşteriler gibi farklı kullanıcı gruplarına tanıtın. Bu, aynı soruları sorarken farklı izleyiciler için materyaller oluştururken kullanabileceğiniz ifadelerdeki farklılıkları ortaya çıkarır.

Dilinizi basitleştirin ve belirsizliği ortadan kaldırın

Neyse ki, makine dostu dil aynı zamanda insan dostu dil anlamına da gelir. Yalnızca yapay zeka için değil, farklı teknik yeteneklere ve geçmişlere sahip gerçek insanlar için yazdığınızı unutmayın. Dilinizi mümkün olduğu kadar basit tutun: jargondan kaçının, kısaltmaları açıklayın ve anahtar terimleri açıklayın.

Destek içeriğinizde belirsizlikten kaçınma hakkında daha fazla bilgi edinin →

Tutarlı, güvenilir ve markaya uygun bir deneyim yaratın

Müşteri güvenini oluşturmak için marka tutarlılığı çok önemlidir. Hangi müşteri hizmetleri kanalını kullanırlarsa kullansınlar insanların tek bir şirketle konuşuyormuş gibi hissetmelerini sağlar. Bunu başarmak için, ürün ve özellik terminolojisinin her temas noktasında tutarlı olduğundan emin olun, yazım ve dil bilgisi açısından düzeltmeler yapın ve yeni yardım belgeleri oluştururken bunların tutarlı kalmasını sağlamak için aynı formatları kullanın (şablonlar burada çok faydalıdır).

Yanıtlarınıza bağlam ekleyin

Declan, "Bugün bir insanın yorumlayabileceği bir SSS belgeniz varsa ve içinde basit evet veya hayır yanıtlarınız varsa, makine bu yanıtları bir insanın yaptığı gibi yorumlamayacaktır" diye açıklıyor. “'Evet' derken neyi kastettiğinizi, 'hayır' derken neyi kastettiğinizi açıklamanız gerekiyor.” Bunu yapmak için cevabınızda soruyu yeniden belirtmenizi öneririz; bu, yapay zekaya öğrenmesine yardımcı olacak ekstra bağlam ve netlik sağlar.

Yardım merkezi yanıtlarınızı yapay zeka için optimize etme hakkında daha fazla bilgi edinin →

Resimlere ve videolara metin ekleyin

Anlatmak kadar göstermek de harikadır; ancak yapay zeka videoları veya görselleri ayrıştıramaz; bu nedenle yanlarına her zaman açıklayıcı metin ekleyin. Bu, yalnızca yapay zeka için daha erişilebilir olmakla kalmıyor, aynı zamanda hedef kitleniz için de daha erişilebilir hale geliyor ve görsel veya işitsel engeli olan kullanıcıların dışarıda bırakılmamasını sağlıyor.

Biçimlendirmeyle taranabilir bir yapı oluşturun

Bilgilerinizi düzenlemek ve yapay zekanın (ve insan okuyucuların) ihtiyaç duydukları bilgiyi hızla bulmasını kolaylaştırmak için başlıkları, madde işaretli listeleri ve tabloları kullanın. H1'ler, H2'ler ve H3'lerin tümü doğru kullanıldığında faydalıdır; ancak H4'lerin altında büyük miktarda bilgi yoktur, çünkü yapay zekanın orada bilgi bulması zordur.

Yardım içeriğinizde zengin biçimlendirmeyi kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin →

İhtiyaç duyan müşterilerin iletişim bilgilerini ekleyin

İletişim bilgilerinin eklenmesi, müşterilere yapay zeka sorunlarına yanıt veremezse bile ihtiyaç duydukları desteği alacakları konusunda güvence verir. Ne zaman ve nasıl kullanılacağının çok net olması için sağladığınız bilgilerin bağlamını eklediğinizden emin olun.

Kullanıcılarınızın ihtiyaçlarına en uygun kanalı bilmeleri için tüm iletişim ayrıntılarına bağlam ekleyin

SSS makalelerinde küçük bilgiler toplayın

Tam bir makaleye ihtiyaç duymayan küçük bilgileriniz varsa, bunları bir SSS listesi halinde derleyin. Bunlar en yüksek hacimli, en çok tekrarlanan sorulardan bazıları olabilir; dolayısıyla bu şekilde yapay zeka yine de cevabı bulabilecek.

İçeriğin kime yönelik olduğunu açıkça belirtin

Farklı türdeki kullanıcılar için farklı yardım içeriğiniz varsa (örneğin, farklı fiyat planlarındaki ve bahsedilen tüm özelliklere erişemeyen müşteriler), her yardım içeriğinin kimin için olduğunu açıkça belirttiğinden emin olun. Doğru içeriğin doğru kullanıcılara gösterilmesine ve daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunulmasına yardımcı olmak için arka plandaki hedef kitle hedefleme kurallarını ve iş akışlarını da kullanabilirsiniz.

Daha fazla veri elde etmek (ve eyleme geçmek) için yapay zeka öncelikli müşteri hizmetleri çözümünü kullanın

Yapay zeka öncelikli bir müşteri hizmetleri platformu kullandığınızda her şey güçlü bir döngünün parçası haline gelir. Tüm müşteri destek verileriniz tek bir yerde bulunur ve destek deneyiminizi ve bilgi tabanınızı bir bütün olarak analiz etmeyi, izlemeyi ve yinelemeyi kolaylaştırır; basit, hızlı ve güvenli bir şekilde.

Geleceğe hazır bir bilgi yönetimi süreciyle yapay zekanızı güçlendirin

Yapay zeka, sektör lideri bir müşteri deneyimi yaratmak için hayati öneme sahiptir ve verimli bir performans sergilemek için kapsamlı, yapay zeka dostu bir bilgi yönetimi süreciyle desteklenmesi gerekir.

Bu ipuçlarını uygulamaya koymaya hazır mısınız? Intercom'un yapay zeka öncelikli müşteri hizmetleri platformunun ücretsiz deneme sürümünü başlatın ve bilgi tabanınızı çözümlere dönüştürmeye başlayın.