在我们最近的网络研讨会“运用 Zendesk 知识库解锁人工智能成功之路”中,我们探讨了运用人工智能提升客户体验的创新策略。本次会议汇集了我们专家小组的宝贵见解,其中包括来自 Zendesk CX、产品和社区团队的专家成员。在本文中,您可以找到我们的活动录像、问答概要、来自我们的活动资源,以及完整的活动演示文稿。
活动录像
问答概要
通过 Enterprise 服务模式,您可以使用多种人工智能工具来增强知识库:
- 意向面板:识别常见客户问题以填充您的知识库。
- 生成式人工智能工具:使用“展开”和“语气切换”等功能简化文章创建。
- 生成式搜索:在帮助中心为专员和客户改进信息检索。
- 人工智能专员:利用人工智能专员协助处理客户问询。
目前,Zendesk 的生成式人工智能回复仅使用基于文本的内容。这包括来自文章、社区帖子和使用我们的联合搜索的联合来源的信息。
对于人工智能专员,回复也仅基于来自文章和联合搜索来源的文本。
我们很高兴与大家分享,对嵌入式图形、图像和文本文件(包括 PDF)的支持已列入我们的路线图,将于今年晚些时候推出!
是的,生成式搜索结果最终将可供匿名用户使用,这意味着您无需登录即可访问它们。最初,在早期试用计划中,此功能将仅限于已登录用户使用。在我们向公众正式发布后,所有用户都将可以使用生成式搜索,包括未登录的用户。
虽然知识库文章的组织方式不会直接影响人工智能专员的运作方式,但确实会产生重要的间接影响。组织良好的知识库可以让您和团队获得准确的最新信息,最终使您的人工智能专员受益。
文章组织得当,可让您更容易识别差距,确保知识库保持健康。良好的组织是在支持流程中充分发挥人工智能潜力的关键!
资源:创建成功知识库的最佳实践
您可以利用工单数据来扩充知识库,提高人工智能功能。以下是一些行之有效的策略:
- 识别常见问题:审阅常用工单以查找重复出现的问题。如果客户经常问同一个问题,请考虑创建一篇实用文章来解决这个问题。
- 分析已分类工单:查看已分类工单以了解客户所面临的主要主题或问题。这有助于确保知识库涵盖必要的信息。
- 使用常用的宏:如果您的团队经常使用相同的回复,可以将其转为文章或进行优化以供人工智能使用。
- 转化专员回复:获取专员的有效回复,将其复制到文章中,然后使用生成式人工智能展开功能创建一篇精美、全面的文章。
目前,没有可以直接替代即将停用的内容提示的功能。虽然我们不打算为此创建单独的功能,但我们很高兴能够以更加符合背景信息的方式在产品中推出数据见解和基准。
虽然我们无法具体说明什么将取代内容提示,但我们可以向您保证,今年新的数据点将整合到管理员的工作流程中,更加贴近您的工作流程。这将帮助您采取有意义的操作来扩充知识库。
如果您的知识库出现缺口,可能会严重影响人工智能的性能。如果重要信息缺失,人工智能生成的答案和人工智能专员可能难以提供客户所需的帮助。
这不仅限制了人工智能的效率,还会对整体客户体验产生负面影响。要支持您的专员和客户,一个强大的知识库是必不可少的,因此保持知识库的全面和最新状态非常重要。
资源:创建成功知识库的最佳实践
人工智能专员根据您的文章内容查找信息。关键因素包括:
- 标题和首句:标题和前 75 个字至关重要。使用符合用户搜索方式的清晰标题和语言。如果文章很长,请在顶部添加概要。
- 标签:标签有助于组织内容,并指导人工智能在搜索结果中包含或排除内容。
通过有效地构建内容结构,您可以增强人工智能推荐相关文章和改善客户体验的能力。
是的,人工智能专员在决定是否从中提取信息时会同时考虑支持文章的标题和前 75 个字。
最好避免在标题和开头的句子中重复使用完全相同的措辞。相反,您可以借此机会重新表述或纳入能引起受众反响的同义词。这样做可以确保您在文章的标题和开头中捕获各种用户友好的术语。
要增强知识库中的人工智能回复,您可以利用三个主要来源:文章、帖子,以及通过联合搜索 API 或抓取程序访问的外部内容。
请注意,任何来源都没有优先级之分,因此您无法影响其使用率。然而,使用搜索筛选可能会影响生成的答案,因为它会为人工智能提供不同的结果供其借鉴,从而影响生成的答案。这意味着正确应用筛选有助于定制人工智能提供的信息,从而更好地满足用户需求。
在决定是将多个信息合并到一篇文章还是将其分成几篇文章时,请考虑您正在处理的主题:
- 单个主题或常见问题解答:如果您要回答一个经常出现的特定问题,创建一篇单独的文章会很有帮助。这样更便于用户找到所需的信息,并可改进 SEO。
- 复杂流程:对于涉及多个步骤或更复杂的主题,最好将所有相关信息集中在一篇文章中。这有助于避免混淆,因为人工智能专员仅依靠文章中提供的背景信息。
- 针对清晰的常见问题应使用单独的文章,针对更复杂的主题应结合使用多种信息,以提高人工智能回复的效率,并改善用户体验。
这里有两个行之有效的技巧,可以帮助内容撰写者节省时间,同时利用人工智能确保准确性:
- 生成式人工智能工具:利用生成式人工智能工具来扩展和增强文章内容。在 Zendesk,专员可以从工单回复中复制答案,再将其粘贴到文章编辑器中,然后使用人工智能工具来优化和安排内容结构,以便更好地呈现,来参与内容创建。
- 知识背景信息面板和模板:充分利用知识背景信息面板,尤其是模板功能。这有助于精简您的已发布内容,并确保文章之间的一致性。
将这些工具整合到您的撰写流程中,您可以节省时间并提高知识库的质量!
在创建人工智能知识库时,关注内容结构中的细节至关重要。以下是一些重要提示:
- 清晰的标题和副标题:标题和副标题要准确。例如,如果您的文章关于常见问题,请指定该常见问题关于什么内容。这种透明度有助于人工智能更好地理解内容,并提供更准确的答案。
- 使用列表:有效地整合项目符号和编号列表。对客户需要遵循的顺序(例如流程中的步骤)使用编号列表,对非顺序信息使用项目符号。这种组织方式有助于用户和人工智能轻松浏览内容。
要衡量并改进知识库,请关注以下关键绩效指标 (KPI):
- 自助服务比率:跟踪用户在您的知识库中查找答案的频率(与提交支持工单相比)。比率越高,利用率越好。
- 内容审核:定期审阅高工单主题相关内容,以识别差距并优化可查找性。这有助于改善用户体验并减少工单量。
- 流量和互动:监测更新内容的流量和互动度随时间的变化情况,以评估改进的效果。
- 客户反馈:通过调查或访谈收集见解,以确定需要改进的地方并衡量用户情绪。
综合使用这些定量和定性指标,可提高知识库的效率。
在 Zendesk,我们将知识库视为提升所有客户体验、支持人工智能搜索、人工智能专员和 Copilot 功能的基础。以下是我们路线图关注的一些关键领域:
- 改进可搜索性:我们致力于为人工智能专员和用户提高知识检索的可搜索性和准确性,确保他们轻松访问相关信息。
- 整合其他来源:我们的目标是将来自其他平台(例如 Slack 和 Confluence)的知识与您的知识库中的文章一起整合。
- 增强 Copilot 支持:我们正在开发知识库中的功能,以更好地指导 Copilet 处理工单,使其更加强大和有效。
- 可扩展的管理功能:我们将推出文章多位置展示等功能,以简化大量内容的管理。一个新的文章编辑器也将很快推出,允许使用拖放制表和折叠等高级组件。
- 自助服务面板:我们将推出呼声较高的跟踪匿名用户活动的面板。
- 附件改进:我们不断提升为文章添加附件的体验,并正在开发媒体库中的搜索功能等功能。
这些举措旨在创建一个更高效、更人性化的知识库,最终改善整体支持体验。
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