ちょっと現実的になりましょう。毎日同じ質問に答えることは、サポート業務の中で最も疲れる部分の一つです。これはチームの時間とエネルギーを消耗させ、彼らが本当に輝ける難しい問題に取り組む余地をほとんど残しません。
長年の間、頼りにされてきた解決策はナレッジベースでした。しかし、昔ながらの方法で構築するのは遅く、費用がかかる作業です。多くの場合、顧客も自分のチームも信頼しない、ほこりをかぶった記事のライブラリができてしまいます。
このガイドでは、異なるAIを最初に考慮したアプローチを紹介します。手動でコンテンツを作成するサイクルから抜け出し、常に新鮮で、顧客とチームの両方を力づけるナレッジベースを構築する方法をお見せします。
ナレッジベースを作成する目的の定義
表面的には、ナレッジベースは製品やサービスに関する情報を提供するセルフサービスのオンラインライブラリです。その役割は、一般的な質問に対する迅速な回答を提供し、トラブルシューティングガイドを提供し、簡単な操作手順を提供することです。
しかし、本当に役立つナレッジベースは、単なるFAQページ以上のものです。それは、会社の内外のすべての人にとっての唯一の真実の源であるべきです。本当の目的は、人々が自分の時間で自分の問題を解決できるようにすることであり、誰かが戻ってくるのを待つ必要がないようにすることです。うまく機能すれば、サポートエージェントは、同じ古い質問に煩わされることなく、興味深く影響力のある会話に集中することができます。
古い方法でナレッジベースを作成する際の問題
長い間、ナレッジベースを構築することは大規模な全員参加のプロジェクトでした。この伝統的なアプローチは、しばしば解決するよりも多くの頭痛を引き起こすツールを生み出す、イライラする障害で満ちています。
ナレッジベースを作成する際の推測作業
何について書くかをどうやって決めますか？伝統的には、誰かが手動でサポートチケットを掘り下げて、パターンを見つけようとします。これは遅く、退屈なプロセスであり、常に正確であるとは限りません。
さらに悪いことに、これは専門家を実際の仕事から引き離し、インタビューやコンテンツレビューに参加させることを意味します。これにより、すべてが遅くなる大きなボトルネックが生じます。その結果、会社が顧客が知っておくべきだと思うことをカバーするナレッジベースがしばしば生まれますが、実際に尋ねていることではありません。
ナレッジベースを作成する: 大規模な執筆プロジェクト
トピックのリストができたら、本当の苦労が始まります。手動で数十、あるいは数百の記事を書くには、多くの時間と人手が必要です。ライターを雇うか、すでにいっぱいのサポートチームに負担をかける必要があります。
次に、すべてをどのように整理するかを考えなければなりません。適切なカテゴリと構造を考え出すのは難しいプロセスであり、ユーザーが実際に情報を探す方法と一致しないことがよくあります。すべてのコンテンツでスタイルとトーンを一貫させることも、チームが成長し、製品が変化するにつれて、もう一つの課題です。
ナレッジベースを作成する際の更新の負け戦
ここが皆がつまずく部分です: ナレッジベースはほとんど公開された瞬間に時代遅れになります。製品、ポリシー、プロセスは常に変化しており、それに伴って記事も変わる必要があります。
これが人々がナレッジベースを信頼しなくなる最大の理由です。間違ったまたは古い記事を一つ見つけると、他のすべてが信頼できないと仮定し、すぐにサポートチケットを提出します。これらのコンテンツギャップがどこにあるかを見つけるのは通常、フラストレーションを感じた顧客が指摘した後にのみ行われる反応的なものです。どの記事が役立ち、どの記事が混乱を引き起こしているかを教えてくれる良いフィードバックループはありません。
現代の方法: AI駆動のナレッジベース作成アプローチ
時代遅れのコンテンツと手動作業との絶え間ない戦いをする代わりに、この新しいアプローチはAIを使用してプロセスの最も苦痛な部分を自動化します。これにより、ナレッジベースは静的なプロジェクトから自動的に改善される動的なシステムに変わります。
ナレッジベース作成のためにAIにユーザーのニーズを把握させる
チケットを手動で分析することを忘れましょう。現代的なアプローチは、Zendesk、Freshdesk、またはIntercomなどのヘルプデスクに接続し、AIにチケット履歴全体を分析させることから始まります。数分で、最も一般的な質問、顧客の痛点、成功した解決策を浮き彫りにし、初日から実際のデータに基づいたコンテンツプランを提供します。
eesel AIのようなツールは、過去のサポート会話を分析して、ナレッジベースがカバーする必要がある内容を正確に特定し、推測を排除します。顧客が何を尋ね、最良のエージェントがどのように応答するかを見て、構築すべきものの明確なロードマップを提供します。
既存の情報源から知識を引き出してナレッジベースを作成する
ゼロから始める必要はありません。ほとんどの企業はすでに多くの良い情報を持っていますが、それはあちこちに散らばっており、さまざまなアプリや形式にロックされています。
現代のナレッジベースシステムは、すべてを一か所に移動させることを要求しません。代わりに、既存のツールに直接接続し、その場で情報を学習します。ワンクリックでの統合により、eesel AIは、Confluence、Google Docs、SharePoint、またはNotionのヘルプセンター記事、マクロ、内部文書から即座に学習できます。これにより、痛みを伴う移行プロジェクトなしで、サポートチームのための単一の統一された脳が作成されます。
ナレッジベースを作成する: より少ない労力でコンテンツを生成し維持する
最大の変化は、AIを使用して実際にコンテンツを作成することです。これにより、かつては大規模な執筆プロジェクトだったものが、簡単なレビューと公開のワークフローに変わります。
例えば、eesel AIは、サポート会話を監視し、成功した解決策に基づいて自動的に記事を下書きします。エージェントが問題に対して素晴らしく明確な回答をした場合、AIはそのやり取りを洗練されたヘルプ記事に変換し、承認の準備が整います。これにより、実際に顧客の問題を解決することがわかっているコンテンツでナレッジベースを継続的に拡張できます。メンテナンスは、常に行うべき雑用から、バックグラウンドで稼働する自動化されたプロセスに変わります。
ナレッジベースを作成し、AIで活用する
AI駆動のナレッジベースの本当の魔法は、単に豊富なライブラリを持つことではなく、その知識を24時間365日働く自動化されたサポートエンジンに変えることです。
ヘルプデスク内の自律的なAIエージェントのためのナレッジベースを作成する
すべての知識が接続されると、それはヘルプデスク内で動作するAIエージェントの「脳」になります。このエージェントは、ナレッジベースを使用して新しいチケットに対して即座で正確な回答を提供します。
eesel AIエージェントは、フロントラインサポートチケットの大部分を自動で処理し、問題を正しくタグ付けし、複雑なクエリを適切な人間のエージェントに賢く渡すことができます。
24時間365日稼働するAIチャットボットのためのナレッジベースを作成する
同じナレッジベースは、ウェブサイトやアプリ内で顧客向けのAIチャットボットを動かすこともできます。これにより、訪問者はサポートの質問がある場合でも、製品について単に興味がある場合でも、いつでも即座に回答を得ることができます。ユーザーを案内し、問題をトラブルシューティングし、リードをキャプチャすることさえでき、チームの時間を一切取られません。
自分のチームのための即座の回答を提供するナレッジベースを作成する
ナレッジベースは顧客だけのものではありません。これをSlackやMicrosoft Teamsなどの内部ツールに接続して、内部ヘルプデスクを作成できます。eesel AIの内部チャットを使用すると、従業員はITポリシーや人事手続き、営業ワークフローについて質問し、自分のチームのための即座の回答を得ることができます。これにより、内部チームが同じ質問に何度も答える必要がなくなります。
数分でナレッジベースを作成する、数ヶ月ではなく
ナレッジベースを構築するこの現代的なアプローチは、スピードを重視しています。数ヶ月をかけて計画や執筆をする必要はありません。代わりに、既存のツールを接続し、AIに重労働を任せ、最も必要な場所で活用します。
eesel AIのようなプラットフォームは、完全にセルフサービスで設計されています。サインアップし、ヘルプデスクとナレッジソースを接続し、数分で自分の知識に基づいたAIを稼働させることができます。営業の電話は必要ありません。
何よりも、安心して試すことができます。eesel AIは、過去のチケット数千件に対するAIのパフォーマンスをシミュレーションすることができます。これにより、実際の顧客と話す前に解決率の正確な予測が得られます。
ナレッジベースを作成する: 構築をやめて自動化を始める
ナレッジベースを作成するという考え方は変わりました。それはもはや、完成する前に時代遅れになる大規模な手動コンテンツプロジェクトを引き受けることではありません。それは、すでに持っている知識を接続し、AIにそれを24時間365日働く自動化されたサポートエンジンに変えさせることです。
ナレッジベースは、チームが管理するためのもう一つのシステムであるべきではありません。それは、サポートを管理するシステムであるべきです。書く、更新する、推測するという終わりのないサイクルをやめて、自動化を始める時です。
賢い方法でナレッジベースを構築する準備はできましたか？eesel AIに無料でサインアップし、既存の知識を自動化されたサポートの力に変えましょう。
AIナレッジベースをゼロから構築し、コードを書くことなくビジネスに活用する方法をご覧ください。
よくある質問
AIアプローチは非常に迅速で、数ヶ月ではなく数分で完了します。手動で記事を計画して書くのではなく、既存のデータソースを接続するだけで、AIが基盤を構築し、実際のサポート会話やドキュメントから情報を引き出します。
すべてを最初に整理する必要はありません。最新のAIシステムは、Googleドキュメント、Confluence、Slackのような散らばったソースに直接接続し、情報をそのままの状態で学習します。これにより、面倒な移行プロジェクトを必要としません。
AIは答えを捏造せず、提供された信頼できるドキュメントや成功したサポート会話から情報を直接取得します。AIが生成したすべてのドラフトは、チームの実証済みの解決策に基づいており、公開前に簡単にレビューして承認できます。
AIは、新しいサポートチケットから知識のギャップを特定することでメンテナンスを自動化します。その後、成功したエージェントの解決策に基づいて新しい記事を自動的にドラフトし、顧客の質問に応じてコンテンツが継続的に進化することを保証します。
時間の節約は始まりに過ぎません。本当の価値は、その知識を活用して、AIエージェントがチケットを解決し、24時間365日稼働するチャットボットを運営し、内部チームに即座に回答を提供するサポートエンジンに変えることです。これにより、全員がより複雑な作業に集中できるようになります。
