Um guia passo a passo para mapear consultas de pesquisa para lacunas na central de ajuda com IA

Sejamos honestos, isto já lhe aconteceu. Um cliente tem uma pergunta, dirige-se à sua central de ajuda, escreve-a na barra de pesquisa e... não obtém nada de útil. Poucos minutos depois, um novo ticket de suporte entra na sua fila, fazendo exatamente a mesma pergunta. Este pequeno ciclo repete-se vezes sem conta, durante todo o dia, sobrecarregando a sua equipa com trabalho repetitivo e deixando os clientes frustrados.

O problema é a desconexão entre o que os seus clientes perguntam e o que a sua base de conhecimento responde. Chamamos a isto "lacunas na central de ajuda" e são uma fonte enorme e evitável de tickets de suporte.

Em vez de apenas adivinhar que conteúdo criar a seguir, pode usar uma abordagem mais orientada por dados para mapear as consultas de pesquisa para as lacunas na central de ajuda com IA. Este guia irá orientá-lo através dos passos exatos para descobrir o que os seus clientes realmente precisam. Aprenderá como reduzir o volume de tickets, deixar os clientes mais felizes e transformar a sua central de ajuda na potência que ela deveria ser.

O que vai precisar

Antes de começarmos, vamos organizar tudo. Vai precisar de algumas coisas para que este processo funcione sem problemas.

• Os dados de pesquisa da sua central de ajuda: Precisa dos registos do que os clientes estão realmente a escrever na barra de pesquisa da sua central de ajuda. A maioria das plataformas como Zendesk, Freshdesk e Intercom têm relatórios sobre a atividade de pesquisa.

• A sua base de conhecimento existente: Isto inclui todos os seus artigos de ajuda atuais, FAQs e quaisquer documentos internos em que a sua equipa se baseia. Este material pode estar espalhado pelo Confluence, Google Docs ou Notion.

• Uma ferramenta de IA criada para suporte ao cliente: Poderia tentar analisar folhas de cálculo de termos de pesquisa e verificá-los manualmente contra os seus artigos, mas isso soa a uma enorme dor de cabeça. Uma ferramenta de IA automatiza o trabalho pesado e oferece-lhe insights muito mais claros. Uma plataforma como o eesel AI foi concebida para conectar todas estas fontes num instante e fornecer-lhe relatórios que pode realmente usar, sem uma configuração complicada.

O processo de 6 passos para mapear consultas de pesquisa para lacunas na central de ajuda com IA

Aqui está um fluxo de trabalho claro que pode seguir para transformar uma pilha de dados de pesquisa de clientes num plano de conteúdo que apaga incêndios antes que eles comecem.

1. Reúna os dados das consultas de pesquisa dos seus clientes

Primeiro, precisa da matéria-prima: os seus registos de pesquisa de clientes. Estes dados são basicamente os seus clientes a dizerem-lhe exatamente onde estão com dificuldades, nas suas próprias palavras.

Normalmente, pode encontrar isto na secção de análise ou relatórios da sua central de ajuda. Se estiver a usar o Zendesk, por exemplo, verificaria os relatórios de pesquisa no Explore. O Freshdesk tem dados semelhantes no seu conjunto de análise.

Ao extrair estes dados, fique atento a algumas coisas:

• Pesquisas falhadas: Estas são as lacunas mais óbvias. São as pesquisas que não devolveram resultados, deixando o seu cliente num beco sem saída.

• Pesquisas de alto volume com poucos cliques: Procure termos que são muito pesquisados, mas que não levam muitas pessoas a clicar num artigo. É ainda pior quando alguém clica num artigo, passa dez segundos na página e, em seguida, vai imediatamente criar um ticket. Isso é um grande sinal de que um artigo existe, mas não está a ajudar.

• Diferentes formas de perguntar a mesma coisa: Repare como os clientes formulam o mesmo problema. "Atualizar informações de faturação", "alterar cartão de crédito" e "método de pagamento" podem todos apontar para a mesma necessidade.

2. Conecte a sua central de ajuda e fontes de conhecimento a uma ferramenta de IA

Tentar dar sentido a milhares de consultas de pesquisa manualmente não é apenas lento, é bastante ineficaz. É provável que perca os padrões subtis e as conexões entre diferentes frases. É aqui que uma boa ferramenta de IA realmente ajuda.

Uma ferramenta criada para este fim, como o eesel AI, foi concebida para este trabalho específico. Uma das suas melhores características é que pode colocá-la a funcionar em minutos, não em meses. Não precisa de passar por longas chamadas de vendas ou demonstrações obrigatórias apenas para a experimentar. Pode começar por conta própria.

A configuração é surpreendentemente simples. Com integrações de um clique para centrais de ajuda como Zendesk e Freshdesk, e fontes de conhecimento como Confluence e Google Docs, pode reunir todo o seu conhecimento voltado para o cliente e interno sem precisar de um programador. Essa é uma grande diferença em relação a outras ferramentas que podem exigir trabalho de API personalizado ou pedir que substitua completamente os seus sistemas existentes.

Um infográfico que ilustra como o eesel AI conecta várias fontes de conhecimento para uma análise abrangente ao mapear consultas de pesquisa para lacunas na central de ajuda com IA.

3. Deixe a IA analisar e categorizar o que as pessoas estão a pedir

Assim que os seus dados estiverem conectados, a IA começa a trabalhar. Não se limita a procurar correspondências simples de palavras-chave. Utiliza o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para descobrir a intenção por trás do que alguém está a pesquisar. Percebe o que o cliente está a tentar fazer, independentemente das palavras que usa.

Por exemplo, a IA pode perceber que "esqueci-me do meu login", "não consigo aceder à conta" e "repor palavra-passe" pertencem todos ao mesmo tópico de "Problemas de Acesso à Conta". Agrupa estas variações para si, dando-lhe uma imagem muito mais clara de quais tópicos estão em alta procura. É muito mais útil do que apenas olhar para uma longa lista de termos de pesquisa.

4. Compare a intenção de pesquisa com o seu conhecimento existente

Esta é a parte principal do "mapeamento" do processo. A IA pega nessas intenções de pesquisa categorizadas e verifica-as em relação ao conteúdo real de toda a sua base de conhecimento, desde os seus artigos de ajuda públicos até às suas notas internas.

O resultado não é apenas um despejo de dados; é uma lista clara e priorizada das suas maiores lacunas de conteúdo. A IA irá apontar:

1. Tópicos populares que não têm artigos de todo.

2. Tópicos onde tem artigos, mas eles não estão a cumprir a sua função (a julgar pelas baixas taxas de cliques ou por muitos tickets serem criados logo após uma visualização).

Os relatórios acionáveis no eesel AI são realmente úteis aqui. Em vez de lhe apresentar um painel de controlo confuso, ele foi concebido para chamar a sua atenção para estas lacunas automaticamente. Dá-lhe um roteiro direto do conteúdo que deve criar ou corrigir a seguir, para que possa concentrar a sua energia onde terá o maior impacto.

Esta imagem mostra os relatórios acionáveis no eesel AI, que são cruciais para mapear consultas de pesquisa para lacunas na central de ajuda com IA, identificando lacunas de conhecimento e acompanhando as taxas de deflexão.

5. Priorize e crie conteúdo que fará a diferença

Ok, agora tem uma lista de tarefas para a sua base de conhecimento, suportada por dados. Está na hora de decidir o que abordar primeiro.

Uma boa regra geral é começar pelas lacunas com o maior volume de pesquisa. Se as preencher primeiro, obterá a maior e mais rápida queda nos tickets. Pense nisto: cada artigo útil que criar para um problema comum pode desviar centenas de tickets futuros.

É aqui que outra funcionalidade interessante do eesel AI entra em jogo: a geração automatizada de base de conhecimento. Em vez de começar com uma página em branco, ele pode analisar tickets de suporte resolvidos e redigir artigos para si. Isto significa que o seu novo conteúdo é baseado em soluções que já funcionaram para outros clientes, escrito com a própria voz da sua equipa e direcionado para os problemas reais que as pessoas estão a ter.

6. Monitorize, meça e ajuste os seus resultados

Gerir uma base de conhecimento não é algo que se faz uma vez e se esquece. É um ciclo contínuo de melhoria. Depois de publicar novo conteúdo para preencher essas lacunas, precisa de ver se está realmente a funcionar.

Aqui estão algumas coisas a que deve estar atento:

• Taxa de deflexão: Está a receber menos tickets sobre os tópicos sobre os quais acabou de escrever?

• Taxa de sucesso da pesquisa: Mais pesquisas estão a terminar com um cliente a encontrar um artigo útil?

• Volume de tickets: O número geral de tickets para estes tópicos está a diminuir?

Uma boa plataforma de IA fornecer-lhe-á análises contínuas para o ajudar a observar estas tendências, identificar novas lacunas à medida que surgem e continuar a refinar a sua estratégia de autoatendimento ao longo do tempo.

Dicas profissionais

Aqui ficam algumas dicas extra para o ajudar a tirar o máximo proveito deste processo.

• Pro Tip

  Vá além do 'nenhum resultado encontrado'. Algumas das suas maiores lacunas de conteúdo estão escondidas à vista de todos. Um cliente pode encontrar um artigo, lê-lo por 15 segundos, decidir que é inútil e, em seguida, criar um ticket. Isto diz-lhe que o conteúdo existe, mas não está a resolver o problema. Uma ferramenta de IA inteligente pode detetar estes padrões de baixo envolvimento.

• Pro Tip

  Fale a língua do seu cliente. Quando escrever um novo artigo, use as frases reais que os seus clientes estavam a pesquisar no título e nos cabeçalhos. É um truque simples que torna o seu conteúdo mais fácil de encontrar e ajuda os clientes a sentirem que os compreende.

• Erro Comum: Olhar apenas para os registos de pesquisa. Os clientes fazem perguntas em todo o lado, não apenas na sua central de ajuda. Pode encontrar pérolas de informação em conversas de tickets, registos de chat e fóruns da comunidade. As melhores ferramentas de IA, como o eesel AI, treinam com base em tickets passados para entender estas perguntas menos formais e descobrir ainda mais lacunas ocultas que poderia ter perdido.

• Erro Comum: Usar uma ferramenta de IA genérica. Uma IA geral pode ser capaz de organizar texto, mas não entende o contexto de um ambiente de suporte. Uma ferramenta especializada vem com as integrações certas, relatórios relevantes e funcionalidades únicas (como gerar artigos a partir de tickets) que são construídas para resolver este problema exato de forma muito mais eficaz.

Pare de adivinhar e comece a mapear consultas de pesquisa para lacunas na central de ajuda com IA

Já não precisa de adivinhar que conteúdo os seus clientes precisam. Ao mapear sistematicamente as consultas de pesquisa para as lacunas na central de ajuda com IA, pode construir um recurso de autoatendimento que realmente ajuda os seus clientes и liberta a sua equipa de suporte.

Seguir este processo levará a menos tickets, clientes mais felizes e uma operação de suporte que pode escalar mais facilmente. Agora tem uma forma repetível de transformar a confusão do cliente numa vantagem estratégica.

Deixe de permitir que essas valiosas informações dos clientes desapareçam nos seus registos de pesquisa. O eesel AI conecta-se às suas ferramentas em minutos para lhe mostrar automaticamente as suas maiores lacunas de conhecimento e até ajuda a escrever os artigos para as preencher.

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