AI時代における製品知識の実践ガイド

しっかりとした製品知識を持つことは、常に優れた販売とサポートの鍵です。それは信頼を築き、難しい質問に対応し、顧客が本当に必要としているものを理解していることを示す方法です。しかし、多くの企業では、その「知識」はあちこちに散らばっています。数多くのアプリに分散され、古い文書に埋もれ、数人のベテランチームメンバーの頭の中に留まっています。それを整理し、効果的に活用することは、不可能な任務のように感じることがあります。

ここで状況が変わり始めています。AIは製品知識の管理と共有の方法を変えています。それは、すべての分散した情報を取り込み、チーム全体に必要なときに正しい答えを提供する単一のスマートリソースに変えることができます。

製品知識とは何ですか？

製品知識について話すとき、単にスペックシートを暗記することを指しているわけではありません。それは、製品が何をするのか、誰のためのものなのか、市場でどのように位置づけられているのかという共有された生きた理解です。それは、サポートエージェントから営業担当者までが頼りにできる真実の源です。

製品知識トレーニングの価値と利点を学びましょう。

それを4つの層で考えることができます。それぞれが前の層に基づいて構築されています:

• 機能と仕様: これは細かい部分であり、製品が何をし、どのように動作するかです。これらの技術的な詳細は基盤ですが、始まりに過ぎません。

• 利点と価値提案: ここでは、「それで、なぜ気にする必要があるのか？」という質問に答えます。それは、その機能を現実の問題に結びつけ、他の誰もできない方法で顧客の生活をどのように改善するかを示すことです。

• 顧客と市場の文脈: あなたのオーディエンスを知る必要があります。彼らの最大の悩みは何ですか？他にどのようなツールを検討していますか？彼らの世界を理解することが、製品を明確な解決策として位置づけることを可能にします。

• 内部プロセス: これは、経験豊富なチームメンバーでさえつまずく可能性のある舞台裏の情報です。公式な返品ポリシーは何ですか？難しいチケットをどのようにエスカレートしますか？誰が割引を承認しますか？この内部のノウハウは、スムーズな顧客体験にとって同様に重要です。

今日の世界では、この知識は一度学んで終わりではなく、瞬時に利用可能で行動に移せるものでなければなりません。だからこそ、それを管理するための適切なツールを持つことが非常に重要になっています。

現代の製品知識の源

正直に言うと、企業の製品知識は完璧なバインダーにきちんとファイルされているわけではありません。それは、チームが毎日使用するすべてのツールに広がる情報のエコシステムです。全体像を把握するには、それらすべてにアクセスする必要があります。

構造化された製品知識の源

これらは、意図的に情報を保存する「公式」の場所です。以下のようなものを指します:

• ヘルプセンターの記事

• 製品のドキュメントとスペックシート

• オンボーディングとトレーニングデッキ

これらは基礎的な知識には良いですが、大きな欠点があります：すぐに古くなります。新しい機能がリリースされたり、ポリシーが更新されたりすると、すぐに時代遅れになります。さらに、顧客が実際に製品をどのように使用しているかという現実の文脈を見逃しがちです。

非構造化製品知識の源

ここに本当の宝が隠されています。それは、毎日その場で作成される有機的で会話的な知識です。以下のようなものを考えてみてください:

• ZendeskやFreshdeskの過去のサポートチケット

• SlackやMicrosoft Teamsの内部チャット

• ConfluenceやGoogle Docsのノートやプロジェクトドキュメント

問題は？この情報を手動で検索、整理、学習しようとすることは悪夢です。それはフィルターのない有用な文脈の洪水です。これはまさにAI駆動のプラットフォームが解決するために構築された問題です。eesel AIのようなツールは、これらすべてのソースに接続し、過去のサポートチケットや内部文書を分析し、それらから自動的に知識ベースを構築します。それは、手動でのクリーンアッププロジェクトに数ヶ月を費やすことなく、構造化された知識と非構造化された知識を統合します。

製品知識を手動で拡張する際の課題

もしまだ古い方法でこの知識を管理しようとしているなら、ハムスターの車輪を走っているように感じるかもしれません。これらの手動の方法は、チームが成長し始めると機能しなくなり、しばしば解決するよりも多くの頭痛を引き起こします。

古いウィキとドキュメントに依存する

誰もがそれを見たことがあります。完璧な内部ウィキを作るのに数週間を費やしても、1か月後には時代遅れになります。ドキュメントを新鮮に保つことは、専門家を実際の仕事から引き離すフルタイムの仕事です。したがって、エージェントが迅速に答えを必要とするとき、彼らは古い記事を掘り起こし、顧客が待たされる間に時間を無駄にします。

終わりのないトレーニングとオンボーディングセッション

教室スタイルのトレーニングで新入社員をオンボーディングすることは遅くて高価です、そしてその情報のほとんどは数週間以内に忘れられます。すべての小さな製品更新のために定期的なトレーニングセッションをスケジュールすることは、全員を仕事から引き離す物流の混乱です。このアプローチの最大の問題は、人々に実際に必要なときに知識を提供しないことです。

「肩を叩く」方法

これは多くのサポートチームのデフォルトです。ジュニアエージェントが行き詰まり、シニアチームメンバーに助けを求めます。それは無害に見えますが、巨大な生産性の低下です。それは専門家を中断させ、知識を少数の人々に閉じ込め、専門家が忙しい、休暇中、または会社を去るとすべてが停止します。また、エージェントがその日に誰に尋ねるかによって、顧客が受け取る答えが一貫しないことも意味します。

機能	手動アプローチ	AI駆動アプローチ（eesel AIを使用）
真実の源	静的なウィキ（Confluenceなど）で、しばしば時代遅れ。	動的; ウィキ、ドキュメント、リアルタイムの会話から学習。
エージェントアクセス	エージェントは停止して手動で知識ベースを検索する必要があります。	作業している場所で即座にAIが作成した返信と回答。
オンボーディング時間	数週間または数か月のトレーニングと誰かの影を追う。	過去のチケットから学び、初日から支援する準備ができています。
メンテナンス	専門家は常に仕事を中断して更新を行う必要があります。	自動的に知識のギャップを特定し、埋めるのを助けます。
一貫性	エージェントと誰に尋ねるかによって答えが異なる可能性があります。	すべての会社の知識に基づいた一貫して正確な答え。

AIがチームの製品知識を強化する方法

では、AIは実際にどのように役立つのでしょうか？それは単に知識を整理することではなく、チームの既存のワークフローの中でそれを活用することです。それは全員が専門家のように感じるようにします。

AIエージェントによるフロントラインサポートの自動化

なぜ人が答えを探す必要があるのでしょうか？AIエージェントが直接顧客に答えを提供できるのに。現代のAIエージェントは、すべての接続された知識源から学び、24時間365日で一般的なサポートチケットを自動的に解決できます。これにより、人間のエージェントは、実際に注意が必要な複雑で価値の高い会話に時間を費やすことができます。

最良の部分は、現在のヘルプデスクを取り除く必要がないことです。eesel AIのようなツールは、すでに使用しているツールに直接接続し、数分でセットアップできます。過去のチケットの数千件でテストするためのシミュレーションモードを使用することもできます。これにより、実際にどのように機能し、ライブ顧客に対してオンにする前に自動化率がどの程度になるかを正確に確認でき、完全な安心感を得ることができます。

AIコパイロットで人間のエージェントを支援する

人間の手が必要なより難しい問題に対して、AIはサポートチームの完璧なコパイロットになることができます。それはエージェントのヘルプデスクで一緒に働き、正確で文脈に即した返信を即座に作成します。過去のチケットやヘルプセンターの記事から学ぶことで、ブランドの独自のトーンや声にも一致させることができます。

これにより、応答時間が短縮され、情報を探すのに費やす時間がなくなり、新しいエージェントが何年もチームにいるかのようにパフォーマンスを発揮できるようになります。eesel AI Copilotは、ZendeskやIntercomなど、既存のヘルプデスク内でこれらの返信を作成し、チームが異なるアプリ間を切り替えることなくスピードアップします。

会社全体に製品知識を民主化する

製品知識はサポートチームだけのものではありません。営業、マーケティング、製品チームも仕事をうまく行うために迅速で信頼性のある答えが必要です。内部AIアシスタントは、SlackやMicrosoft Teamsなど、会社がすでに使用しているツールにその知識を直接もたらすことができます。

eesel AIの内部チャットを使用すると、ConfluenceやGoogle Docsなど、会社の安全でプライベートな知識源のみでトレーニングされたボットを設定できます。チームは、異なるアプリを探し回ったり、同僚を中断させたりすることなく、質問に対する即座でプライベートな答えを得ることができます。

製品知識と次のステップ

結局のところ、優れた製品知識はもはや暗記の問題ではありません。それは、会社の集合的な知識を誰にでも瞬時に利用可能にするシステムを持つことです。AIはそれを可能にし、すべての分散した情報を実際の利点に変えます。

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