Best Practices: Vorbereiten des Help Centers für generative KI

Generative KI eröffnet völlig neue Möglichkeiten für den Kundensupport. Hier erfahren Sie, was Sie tun müssen, damit Ihr Help Center optimal von dieser bahnbrechenden Technologie profitiert.

In diesem Beitrag werden folgende Themen behandelt:

• Generative KI im Kundenservice
• Was geschieht, wenn ein generativer AI Agent mit einer Wissensquelle verbunden wird
• Tipps zur Formatierung des Help Centers von unseren KI-Forschern
• Best Practices für den Aufbau eines Help Centers mit generativer KI
• Formatieren Ihrer Beiträge für optimale Klarheit

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Generative KI im Kundenservice

Large Language Models (LLMs) und generative KI haben die Welt im Sturm erobert. Mit ihrer Fähigkeit, in vollkommen natürlicher Weise zu kommunizieren, setzen diese Technologien neue Maßstäbe für automatisierte Konversationen. Wer einmal erlebt hat, wie menschenähnlich KI-gestützte Interaktionen wirken können, wird entsprechend hohe Ansprüche an den Kundensupport stellen.

Zu den innovativsten Anwendungsfällen generativer KI im Kundensupport zählt die direkte Abfrage von Informationen aus dem Help Center oder einer anderen Wissensquelle. Mithilfe dieser Technologie können Sie Ihr Help Center innerhalb weniger Minuten um präzisere und menschenähnlichere Supportkonversationen erweitern. Verbinden Sie einfach ein LLM mit Ihrem Help Center oder Ihrer FAQ-Seite, und schon können Sie Ihren Kunden ohne jedes Training stets aktuelle Supportinformationen bieten.

Doch damit Sie generative AI Agents optimal nutzen können, muss das LLM auf möglichst präzise und kohärent aufbereitete Daten zugreifen können. Deshalb sollten Sie bei der Einrichtung des Help Centers für den KI-gestützten Kundenservice einige Best Practices beachten.

In diesem Beitrag erfahren Sie, was geschieht, wenn Sie die generative KI mit einer Wissensquelle verbinden, und welche Best Practices hinsichtlich der allgemeinen Help-Center-Architektur zu beachten sind. Zum Schluss erhalten Sie noch einige wertvolle Tipps zur Formatierung von Help-Center-Inhalten.

Was geschieht, wenn ein generativer AI Agent mit einer Wissensquelle verbunden wird

Wenn Sie einen generativen AI Agent mit Ihrer Wissensquelle füttern, wird der Text der Wissensquelle auf intelligente Weise in Informationsblöcke zerlegt. Dies ist der erste Schritt in einem Framework, das als Retrieval-Augmented Generation (RAG) bezeichnet wird. RAG ermöglicht Ihrem LLM, über seine ursprünglichen Trainingsdaten hinaus auf Daten zuzugreifen, die beispielsweise in Ihren sorgfältig erstellten Help-Center-Beiträgen enthalten sind.

Die Informationsblöcke werden dann nach ihrer semantischen Bedeutung geordnet in einer Datenbank gespeichert. Wenn ein Benutzer eine Nachricht an den AI Agent sendet, wird deren Bedeutung mit der Bedeutung der Blöcke in der Datenbank verglichen, um den Block mit der größten Übereinstimmung zu ermitteln. Die darin enthaltenen Informationen verwendet der AI Agent dann (in Verbindung mit seinen Anweisungen, den Einstellungen zu Persona und Tonfall sowie den Sicherheitsrichtlinien), um die Nachricht des Benutzers zu beantworten.

Im Einzelnen führt die generative KI folgende Schritte aus, um Kundenfragen anhand Ihres Help Centers zu beantworten:

1. Segmentieren: Zunächst wird Ihr Help Center importiert und in so genannte „Blöcke“ zerlegt. Die Größe dieser Blöcke variiert und ist jeweils auf den Umfang und die tatsächliche Aussage ihrer Inhalte zugeschnitten.
2. Nummerieren: Anschließend wird jedem Block eine eindeutige numerische Signatur in Form eines Vektors zugewiesen, der seine semantische Bedeutung darstellt. Im Grunde wird Ihr Text also in eine mathematische Sprache übersetzt, die der AI Agent verstehen und effizient in einer Vektordatenbank speichern kann.
3. Abgleichen: Wenn ein Benutzer Ihrem AI Agent eine Frage stellt, vergleicht das System die semantische Bedeutung dieser Frage mit den gespeicherten Vektoren, um den Block mit der größten Übereinstimmung zu ermitteln. Dieser Prozess stellt sicher, dass die relevantesten Blöcke als Grundlage für präzise und fundierte Antworten abgerufen werden.
4. Verarbeiten: Im letzten Schritt verwendet der AI Agent die abgerufenen Informationen, um die Anfrage des Benutzers gemäß seinen Anweisungen, seiner Persona, dem festgelegten Tonfall und den geltenden Sicherheitsregeln zu beantworten.

Der entscheidende Punkt ist, dass die Antworten des AI Agent auf Informationsblöcken basieren. Mit diesem Wissen können Sie das Help Center so aufbereiten, dass Ihr generativer AI Agent dessen Inhalte effektiv einbinden und verarbeiten kann.

Während LLMs und RAG die Speerspitze des modernen technologischen Fortschritts darstellen und mit ihren innovativen Funktionen wohlverdiente Aufmerksamkeit auf sich ziehen, sind wir von allgemeiner künstlicher Intelligenz – also einer KI, die alles tun kann, wozu ein Mensch fähig ist – noch weit entfernt. Denken Sie deshalb beim Einbinden generativer KI in Ihren Workflow daran, dass diese ihre Erkenntnisse ausschließlich aus den Informationsblöcken bezieht, die aus dem Text Ihrer verbundenen Wissensquellen erstellt wurden, und keine Hintergrundrecherchen durchführen kann.

Tipps zur Formatierung des Help Centers von unseren KI-Forschern

Bevor wir uns mit den allgemeinen Best Practices befassen, haben unsere KI-Forscher noch zwei besonders wichtige Tipps zur Vorbereitung Ihres Help Centers für Sie parat:

• Achten Sie darauf, dass in jedem Beitrag genau eine Kundenfrage gezielt beantwortet wird. Damit verbessern Sie nicht nur die Leistung des LLM, sondern erleichtern auch den menschlichen Benutzern Ihres Help Centers die Suche nach Antworten.
• Stimmen Sie die Fragen und Themen mit den entsprechenden Lösungen ab. Wenn die Frage (z. B. „Wie kann ich XYZ?“) oder das Thema (z. B. „Schritte zum XYZ“) nur in der Überschrift enthalten ist, kann bei der Aufteilung der Inhalte in Informationsblöcke die Verbindung zu der entsprechenden Antwort oder Anleitung verloren gehen. Deshalb ist es sinnvoll, die Frage oder Kernaussage in der Nähe der entsprechenden Schritte oder Informationen im Text des Beitrags zu wiederholen, um den Kontext zu verdeutlichen. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass jeder Informationsblock des Beitrags vollständig und für sich allein hilfreich ist.

Wenn Sie diese Tipps beherzigen, bewahren Sie die Verbindung zwischen der Frage und ihrer Antwort innerhalb des Informationsblocks. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass das System vollständige, kontextbezogene und korrekte Antworten bereitstellt.

Best Practices für den Aufbau eines Help Centers mit generativer KI

Wenn Sie möchten, dass Ihr generativer AI Agent optimal funktioniert, müssen Sie die Architektur Ihres Help Centers anpassen. Hier sind einige einfache Richtlinien für Ihren Einstieg:

• Beseitigen Sie Redundanzen: Überprüfen Sie Ihre Inhalte und entfernen Sie doppelte oder widersprüchliche Informationen. Denken Sie daran, dass die Genauigkeit des AI Agent von der Qualität der Daten abhängt, die er erhält. Priorisieren Sie grundsätzlich die neuesten und relevantesten Inhalte.
• Achten Sie auf Tiefe und Fokus: Strukturieren Sie Ihre Beiträge gezielt so, dass sie sich jeweils auf ein bestimmtes Thema beziehen. Dabei sollte jedes Support-Thema in Ihrem Help Center gründlich und ausführlich behandelt werden. Im Gegensatz zu Menschen können generative AI Agents weder externe Webseiten durchsuchen noch Links folgen, um zusätzlichen Kontext zu erfassen. Deshalb müssen in jedem Beitrag alle benötigten Informationen enthalten sein.
• Kennzeichnen Sie Inhalte mit Labels: Richten Sie Labels für Ihre Help-Center-Inhalte ein. Diese sind besonders dann hilfreich, wenn Sie die Sichtbarkeit von Inhalten mithilfe von Suchregeln anpassen möchten, die auf Benutzerattributen (z. B. dem geografischen Standort) basieren.
• Stellen Sie Text bereit: Achten Sie darauf, dass von jedem Beitrag eine reine Textversion vorhanden ist. Generative KI wertet Texte aus und speichert ihre Bedeutung in einer Datenbank. Alle anderen Inhalte Ihres Help Centers (wie Bilder, Videos oder Diagramme) werden weder gelesen noch gespeichert.

Formatieren Ihrer Beiträge für optimale Klarheit

Klar strukturierte Inhalte sind deutlich besser zugänglich und nutzbar. Die einzelnen Informationsblöcke werden anhand ihrer Bedeutung gespeichert und abgerufen. Je klarer die Informationen sind, desto besser können sie verarbeitet werden.

• Verwenden Sie eine klare Hierarchie: Setzen Sie Titel und Untertitel effektiv ein und strukturieren Sie die Inhalte mit schrittweisen Anleitungen. Beherzigen Sie den bereits oben erwähnten Tipp und achten Sie darauf, Themen oder Fragen nicht von ihren Antworten zu trennen.
• Vermeiden Sie verschachtelte Anweisungen: Wenn es für ein Problem mehrere Lösungen gibt, beschreiben Sie jede von ihnen in einer separaten Anleitung und nicht in Unterschritten mit alternativen Vorgehensweisen. Damit helfen Sie sowohl Ihren Benutzern als auch dem LLM, rasch die richtige Lösung zu finden.
• Verwenden Sie Einführungen: Beginnen Sie jeden Beitrag mit einer Einführung, in der Sie das Problem beschreiben, zu dessen Lösung er beitragen soll. Diese Einführungen helfen schon heute Ihren menschlichen Benutzern und werden auch für zunehmend kontextbewusste LLMs immer wichtiger.
• Halten Sie Ihre Beiträge einfach: Verfassen Sie kurze Absätze, in denen Sie jeweils eine bestimmte Frage direkt beantworten oder ein bestimmtes Thema prägnant behandeln. Formulieren Sie auch Ihre Sätze direkt und präzise. Das trägt auch zu besseren Übersetzungen bei.
• Strukturieren Sie Listen: Gliedern Sie Fakten oder Tipps mithilfe von Listenpunkten und nummerieren Sie die Schritte in Ihren Anleitungen. Beachten Sie aber: Generative AI Agents können textbasierte Tabellen gut lesen, für ein LLM sind sie jedoch schwieriger zu verstehen und auszuwerten als Informationen, die in normalen Sätzen formuliert sind. Deshalb sollten Sie wo immer möglich natürliche Sprache verwenden.
• Klären Sie die verwendeten Begriffe: Wenn Sie einen Begriff neu einführen, schreiben Sie ihn immer aus und hängen Sie die Abkürzung gegebenenfalls in Klammern an. Auf diese Weise wissen alle Benutzer, was sie bedeutet.
• Beachten Sie die Zielgruppe: Wenn Ihr Help Center nicht als Ressource für Kunden, sondern für Ihre eigenen Agenten erstellt wurde, sollten Sie überlegen, ob die Informationen umgeschrieben werden müssen, bevor der AI Agent sie an Ihre Kunden weitergibt.

Gründliche Vorbereitung ist das A und O bei der Einführung jeder neuen Technologie. Bringen Sie deshalb Ihr Help Center in Form, bevor Sie eine generative KI-Lösung in Ihren Kundenservice integrieren. Dann wird sich diese schneller bezahlt machen und für präziseren automatischen Support sorgen.

Letzten Endes ist auch ein generativer AI Agent nicht die Patentlösung für alle Ihre Supportprobleme. Vielmehr sollte diese Technologie im Rahmen einer breit aufgestellten und gut geplanten CX-Strategie eingesetzt werden, die die Stärken generativer KI, situationsbezogener Automatisierung und natürlich menschlicher Agenten kombiniert, um den Kunden das bestmögliche Erlebnis zu bieten.