Sztuczna inteligencja w bazie wiedzy. Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta oferuje możliwość ulepszenia tradycyjnej obsługi klienta dzięki zaawansowanemu uczeniu maszynowemu. Sztuczna inteligencja przekształca firmy i jest obecnie głównym elementem transformacji cyfrowej.  

Poprzez możliwość wykorzystania inteligentnych algorytmów do automatyzacji odpowiedzi i zapewnienia spersonalizowanej obsługi klienta, baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji umożliwia firmom:

• Poprawę szybkości obsługi klientów.
• Zwiększenie dokładności udzielanych odpowiedzi.
• Zapewnienie spójnej obsługi klienta w każdym punkcie kontaktu.
• Zmniejszenie obciążenie pracą zespołów wsparcia.

W tym artykule bazach wiedzy AI przedstawimy, czym jest baza wiedzy AI w obsłudze klientów wraz z jej kluczowymi komponentami i korzyściami. Postaramy się określić, czy baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji jest zgodna z potrzebami firmy.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Czym jest baza wiedzy AI?

Baza wiedzy AI to scentralizowane repozytorium informacji zintegrowane z aplikacją sztucznej inteligencji (AI). W przeciwieństwie do tradycyjnych baz wiedzy, które służą jako statyczne repozytoria informacji, takich jak często zadawane pytania, artykuły i przewodniki, baza wiedzy AI jest dynamiczna. Wykorzystuje uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby uczyć się na podstawie różnych interakcji, takich jak działania na stronie internetowej i opinie klientów, zwiększając jej zdolność do dostarczania precyzyjnych i wartościowych informacji w krótkim czasie.

Baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji to nie tylko uproszczona wersja tradycyjnego repozytorium wiedzy. Ma ona transformacyjne, praktyczne i długotrwałe korzyści.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Lepsza obsługa klienta

Jeśli chodzi o obsługę klienta, jakość odpowiedzi może znacząco wpłynąć na doświadczenie klienta. Baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji może zrozumieć zapytania zadawane w języku naturalnym, znaleźć informacje, które pomogą jej sformułować i dostarczyć najbardziej odpowiednie odpowiedzi, a także przewidzieć przyszłe zapytania, aby zapewnić rozwiązania wyprzedzające. Prowadzi to do niemal natychmiastowej, precyzyjnej i odpowiednio kontekstowej pomocy, co skutkuje znacznie lepszą obsługą klienta.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Szybsze czasy reakcji

Większość klientów twierdzi, że natychmiastowa odpowiedź jest ważna, gdy mają wątpliwości dotyczące obsługi klienta, a procent jest jeszcze wyższy, jeśli chodzi o pytania dotyczące sprzedaży lub marketingu. Na szczęście, to właśnie tutaj bazy wiedzy AI lśnią swoimi możliwościami i funkcjami - znacznie skracając czas tworzenia i udzielania odpowiedzi. Ponieważ sztuczna inteligencja pomaga zespołom wsparcia w odpowiadaniu na zapytania klientów, ułatwiając szybszy dostęp do odpowiedzi, integrując się z platformą wsparcia firmy w celu zapewnienia zasobów w czasie rzeczywistym i umożliwiając chatbotom udzielanie odpowiedzi przy użyciu informacji generowanych przez sztuczną inteligencję z bazy wiedzy, klienci nie będą musieli długo czekać na rozwiązanie swoich problemów.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Zwiększona wydajność

Bazy wiedzy AI mogą autonomicznie obsługiwać duże ilości zapytań, uwalniając zespół obsługi klienta, który może skupić się na bardziej złożonych kwestiach wymagających ludzkiego podejścia. Może to przynieść radykalną poprawę wydajności operacyjnej, prowadząc do zwiększenia produktywności i, ostatecznie, redukcji kosztów.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Spójne doświadczenie na wszystkich platformach

Niezależnie od tego, czy klienci kontaktują się z firmą za pośrednictwem aplikacji mobilnej, strony internetowej czy mediów społecznościowych, baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji zwiększa ich doświadczenie, zapewniając spójność. Podczas gdy tradycyjne bazy wiedzy zazwyczaj oferują statyczną zawartość z ograniczoną personalizacją i zrozumieniem kontekstu, baza wiedzy oparta na sztucznej inteligencji dostosowuje odpowiedzi do indywidualnych potrzeb i zachowań klientów.

Podczas gdy ręczne aktualizacje w tradycyjnych bazach wiedzy mogą prowadzić do niespójności, bazy wiedzy AI wykorzystują uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego do aktualizacji treści w czasie rzeczywistym, minimalizując rozbieżności. Oznacza to, że bez względu na to, gdzie klienci się łączą, otrzymują taką samą wysokiej jakości, odpowiednią i szybką pomoc, co prowadzi do lepszego doświadczenia użytkownika i lojalności wobec marki.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Rodzaje zawartości bazy wiedzy

Znajomość rodzaju treści, które wypełniają bazę wiedzy, jest ważna dla skuteczności systemu zarządzania wiedzą i może pomóc w zapewnieniu płynnego doświadczenia użytkownika.

W bazie wiedzy AI zawartość dzieli się na trzy kategorie:

• Wiedzę ustrukturyzowaną.
• Wiedzę nieustrukturyzowaną.
• Wiedzę zautomatyzowaną.

To rodzaje wiedzy w bazie wiedzy AI.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Ustrukturyzowana zawartość bazy wiedzy

Ustrukturyzowana zawartość bazy wiedzy składa się z informacji, które są zorganizowane w predefiniowany i łatwy do zrozumienia sposób. Przykłady obejmują często zadawane pytania, przewodniki rozwiązywania problemów, artykuły instruktażowe, podręczniki użytkownika i glosariusze. Ponieważ informacje są podzielone na odrębne kategorie, zarówno sztuczna inteligencja, jak i użytkownicy mogą łatwo poruszać się po treści i znajdować potrzebne informacje.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Nieuporządkowana zawartość bazy wiedzy

Nieuporządkowana zawartość bazy wiedzy odnosi się do informacji, które nie mają predefiniowanego formatu lub nie są podzielone na określone pola. Przykłady obejmują e-maile i wiadomości od klientów, interakcje w mediach społecznościowych, historię pomocy technicznej i dzienniki czatów.

Podczas gdy nieustrukturyzowane dane stanowią wyjątkowe wyzwanie pod względem organizacji, dobrze zaprojektowana baza wiedzy AI wydobywa cenne spostrzeżenia z tych danych, wykorzystując zaawansowane algorytmy AI do analizy tekstu i analizy nastrojów.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Zautomatyzowana zawartość bazy wiedzy

Zautomatyzowana zawartość bazy wiedzy, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego łączą się w celu generowania responsywnych i dostosowanych do użytkownika treści w czasie rzeczywistym, takich jak natychmiastowe odpowiedzi na zapytania za pośrednictwem chatbota lub wyświetlanie najbardziej odpowiednich artykułów bazy wiedzy w oparciu o kontekst użytkownika. Sztuczna inteligencja może nawet identyfikować typowe pytania i tworzyć spersonalizowane odpowiedzi, wykorzystując udane wcześniejsze interakcje jako materiał do nauki, a także odkrywać potencjalne luki w zawartości bazy wiedzy.

Personalizacja doświadczeń klientów jest kluczowa, a sztuczna inteligencja pomaga w tym, wykorzystując wcześniejsze interakcje, preferencje użytkownika i kontekst zapytania, aby szybko dostarczyć dokładne i odpowiednie treści, bezpośrednio do klienta lub do personelu pomocniczego.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML) w bazach wiedzy opartych na sztucznej inteligencji

Aby w pełni docenić możliwości oprogramowania baz wiedzy opartego na sztucznej inteligencji, należy zrozumieć dwie podstawowe technologie, które sprawiają, że działa:

• Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP).
• Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML).

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP) to gałąź sztucznej inteligencji, która pomaga komputerom rozumieć, interpretować i generować ludzki język. NLP bierze pod uwagę kontekst i intencje zapytania, a nie tylko pojedyncze słowa kluczowe. Oznacza to, że system IT może generować znacznie bardziej precyzyjne i trafne odpowiedzi, zwiększając jakość wsparcia.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Uczenie maszynowe (ML)

Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML) to metoda analizy danych, która automatyzuje tworzenie modeli analitycznych. Jest to gałąź sztucznej inteligencji oparta na założeniu, że systemy IT mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Jak NLP i ML współpracują ze sobą w bazie wiedzy

Chociaż NLP i ML to odrębne technologie, uzupełniają się one wzajemnie w kontekście bazy wiedzy AI. Współpracują ze sobą, aby znacznie zwiększyć wydajność bazy wiedzy w dostarczaniu użytkownikom odpowiednich, aktualnych i dokładnych informacji.

Proces rozpoczyna się, gdy użytkownik przesyła zapytanie do bazy wiedzy. NLP wkracza do gry, odszyfrowując zapytanie użytkownika w języku naturalnym i tłumacząc je na format zrozumiały dla systemu IT. Identyfikuje słowa kluczowe i kluczowe frazy, a także intencje stojące za zapytaniem.

Po zrozumieniu zapytania, ML przejmuje kontrolę. Korzystając z danych z poprzednich interakcji użytkownika i wzorców uczenia się, ML identyfikuje najbardziej istotne informacje dostępne w bazie wiedzy i dostosowuje wyniki wyszukiwania w oparciu o informacje kontekstowe. Dodatkowo, algorytmy ML śledzą trafność oraz sukces udzielonych odpowiedzi i wykorzystują tę informację zwrotną do dalszego udoskonalania przyszłych odpowiedzi.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Platforma bazy wiedzy AI

Baza wiedzy AI to platforma komunikacyjna, która jest narzędziem zespołów obsługi klienta. Ułatwia lepsze rozmowy z klientami, łącząc wszystkie kanały - e-mail, czat na żywo, media społecznościowe, samoobsługę i proaktywne wiadomości - w jednym miejscu. Baza wiedzy AI umożliwia zespołom skonfigurowanie wewnętrznego lub zewnętrznego centrum pomocy. Interface użytkownika jest prosty w użyciu i posiada intuicyjne menu skrótów do łatwego dodawania zasobów, takich jak multimedia wizualne, objaśnienia, tabele i cytaty blokowe do artykułów.

Baza wiedzy AI wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy i usprawnienia obsługi klienta. Koncentrując się przede wszystkim na poprawie dokładności wyszukiwania i identyfikacji luk w treści. Baza wiedzy AI wykorzystuje NLP do dogłębnej analizy treści. Dodatkowo zapewnia zaawansowany silnik spostrzeżeń, wewnętrzny zasób wiedzy dla zespołów oraz system szybkiego dostępu do danych, aby skutecznie wspierać agentów w ich zadaniach.

Baza wiedzy AI ma na celu uproszczenie procesu tworzenia, zarządzania i wyszukiwania informacji o firmie. U podstaw aplikacji leży zapewnienie jednego źródła prawdy dla wiedzy o firmie.

Jedną z wyróżniających się funkcji Baza wiedzy AI jest wsparcie AI dla pisania treści. Wykorzystuje ona sztuczną inteligencję do tłumaczenia tekstu, poprawiania błędów ortograficznych i gramatycznych, kondensowania długich tekstów, modyfikowania tonu i języka, a nawet dostarczania podsumowań dla długich dokumentów.

Platforma posiada również asystenta opartego na sztucznej inteligencji, który generuje odpowiedzi w ciągu kilku sekund, poprawiając wrażenia z tradycyjnego wyszukiwania i skracając czas odpowiedzi podczas wyszukiwania informacji.

Edytor bazy wiedzy AI jest również wzbogacony o funkcję pomocy, która pomaga zespołom dodać warstwę dopracowania do ich treści i szybciej publikować artykuły bazy wiedzy. Asystent może poprawić błędy ortograficzne i gramatyczne, zmienić ton tekstu, a nawet przetłumaczyć kopię na dodatkowe języki, takie jak chiński, hiszpański, włoski i inne.

Dostęp do treści bazy wiedzy AI można uzyskać za pośrednictwem panelu. Dostęp wiąże się z dodatkowymi korzyściami, takimi jak możliwość proaktywnego wyświetlania artykułów na stronach internetowych lub w aplikacji, pomagając klientom, zanim jeszcze zapytają.

Po uruchomieniu bazy wiedzy AI funkcje analityczne pomogą Ci dowiedzieć się więcej o treściach, którymi interesują się Twoi klienci i zidentyfikować luki, w których mogą być potrzebne dodatkowe informacje.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Konfigurowanie bazy wiedzy AI

Integracja bazy wiedzy opartej na sztucznej inteligencji z systemem obsługi klienta może usprawnić obsługę poprzez szybkie dostarczanie dokładnych informacji, ale konfiguracja tego systemu IT wymaga przemyślanego planowania i aktywnego zarządzania.

Tworzenie i selekcjonowanie treści dla bazy wiedzy AI

Skupienie się na dokładności, trafności i dostępności pomoże uzyskać optymalne wyniki i zapewnić najlepszą obsługę klienta. Oto kilka wskazówek, które pomogą dostarczyć cenne informacje do bazy klientów.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Tworzenie wysokiej jakości treści

Dobrze zorganizowana, trafna i wartościowa treść jest kluczem do skuteczności bazy wiedzy AI. Oto jak tworzyć treści najwyższej jakości:

• Zrozum swoich odbiorców: Zidentyfikuj potrzeby i bolączki klientów, a następnie dostosuj treści, aby skutecznie je zaspokoić. Znajomość odbiorców pomoże ci tworzyć treści, które będą rezonować z klientami i dostarczać im rozwiązań.
• Upraszczaj terminy techniczne: Pamiętaj o żargonie technicznym, ponieważ może on być mylący dla klientów. Używaj prostego, jasnego języka i w razie potrzeby wyjaśniaj złożone terminy.
• Bądź zwięzły i zorganizowany: Pisz jasne i zwięzłe treści, używając wypunktowań i podtytułów, aby ułatwić klientom przyswojenie informacji. Pamiętaj, że długi, czysty tekst bez elementów graficznych może być przytłaczający i zniechęcający.
• Używaj pomocy wizualnych: Włącz obrazy, diagramy lub filmy, aby wyjaśnić złożone koncepcje lub zapewnić użytkownikom instrukcje krok po kroku. Pomoce wizualne mogą znacznie poprawić zrozumienie i doświadczenie użytkownika.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Aktualizowanie zawartości

Aby zapewnić dokładne i istotne informacje, warto aktualizować zawartość bazy wiedzy. Bądź na bieżąco z aktualizacjami produktów, zmianami zasad i opiniami klientów, a także regularnie sprawdzaj zawartość, aby zapewnić jej dokładność. Oto kilka wskazówek dotyczących utrzymywania treści:

• Monitoruj opinie klientów: Zwracaj uwagę na odpowiedzi, zapytania i skargi klientów, aby zidentyfikować luki lub problemy w treści. Opinie klientów mogą podkreślać obszary wymagające poprawy lub sugerować nowe tematy do omówienia. Skorzystaj z wewnętrznych narzędzi systemu bazy wiedzy, aby monitorować i pozyskiwać opinie.
• Regularnie przeglądaj istniejącą zawartość: Okresowo sprawdzaj zawartość bazy wiedzy, aby zweryfikować, czy jest ona nadal dokładna i istotna. W razie potrzeby wprowadzaj aktualizacje i poprawki, zapewniając klientom dostęp do najbardziej aktualnych informacji. Niektóre narzędzia AI mogą oznaczać nieaktualne treści, oszczędzając czas zespołu.
• Oceniaj wydajność treści: Monitoruj analitykę treści, aby zidentyfikować, które artykuły lub tematy rezonują z klientami, a które mogą wymagać poprawy. Analiza zaangażowania użytkowników i interakcji może dostarczyć cennych informacji na temat udoskonalania treści.
• Planuj rozwój: Wraz z rozwojem i ewolucją firmy, zawartość bazy wiedzy powinna również ewoluować. Stale aktualizuj i rozszerzaj zawartość, aby odzwierciedlała nowe produkty, funkcje i oferty usług.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Wskaźniki wydajności i ocena bazy wiedzy

Śledzenie kluczowych wskaźników może pomóc ocenić, jak dobrze działa system AI i podejmować decyzje oparte na danych w celu optymalizacji jego możliwości. Oto główne wskaźniki bazy wiedzy, które należy wziąć pod uwagę:

• Wskaźnik kontaktów w porównaniu do wizyt w bazie wiedzy: Porównanie ruchu w bazie wiedzy i wskaźnika kontaktów pomaga określić wpływ dokumentacji i zrozumieć, czy zawartość bazy wiedzy dostarcza odpowiedzi, których potrzebują klienci.
• Rozmowy rozwiązane przy pierwszym kontakcie: Ten wskaźnik śledzi jakość i dostępność bazy wiedzy, mierząc zapytania rozwiązane w jednej odpowiedzi poprzez wysłanie artykułu z bazy wiedzy. Wyższa liczba oznacza, że możesz być w stanie poprawić samoobsługę, ułatwiając wyszukiwanie artykułów w bazie wiedzy.
• Nieudane wyszukiwania: Monitorowanie konkretnych wyszukiwanych haseł i nieudanych wyszukiwań pomaga zidentyfikować luki w dokumentacji bazy wiedzy, torując drogę do strategicznych ulepszeń i lepszego dopasowania zapytań do wyników w celu usprawnienia samoobsługi klienta.

Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta. Tworzenie procesów obsługi klienta dzięki sztucznej inteligencji

Prawdziwą istotą obsługi klienta jest empatia oraz zrozumienie, które może zapewnić tylko człowiek, ale to nie znaczy, że sztuczna inteligencja nie może być ogromną wartością dodaną do budowania kompleksowych procesów obsługi klienta w bazie wiedzy.

Celem bazy wiedzy AI powinno być wspomaganie agentów obsługi klienta poprzez obsługę rutynowych zapytań, pozostawiając złożone i wrażliwe kwestie wymagające empatii i zniuansowanej oceny ludziom. To harmonijne połączenie wydajności i indywidualnego podejścia zapewnia najwyższą jakość obsługi klienta.