Как база знаний помогает формировать позитивный клиентский опыт

В современном мире клиентский сервис — это не просто обработка запросов, а целая экосистема точек контакта, каждая из которой влияет на общее впечатление о бизнесе и помогает формировать (или снижать — такое тоже бывает) клиентскую лояльность.

Помимо качества и удобства самих точек контакта — сайты, мобильные приложения, чат-боты и консультанты, важно то, к какому источнику информации эти каналы обращаются для подготовки ответов. И здесь на первый план выходит База знаний, как инструмент, который может гарантировать точность и непротиворечивость ответов вне зависимости от канала взаимодействия.

К тому же сейчас помимо перечисленных классических каналов, к списку добавились всевозможные ИИ-помощники, которым тоже нужно черпать данные для генерации ответов из надежного источника.

В этой статье разберем, как База знаний интегрируется в клиентские процессы, почему единый источник информации критичен, и какие возможности предлагает платформа L2U InKnowledge с ее встроенным ИИ.

Случается, что информация в разных каналах друг другу противоречит: например, на сайте указано одно время работы офиса страховой компании, чат-бот утверждает, что режим работы другой, по телефону оператор сообщает, что офис вовсе закрыт на ремонт. Кому верить?

Информация разрознена, клиент в недоумении и уже не очень-то и хочет ехать в офис и начинать какие-либо отношения с этой страховой. Дело в том, что база, из которой каждый из каналов черпает информацию — разная. Сайт обновляют маркетологи, чат-бота настраивает IT-отдел, консультанты опираются на регламенты в общем доступе и почтовые рассылки. Разрозненные источники создают хаос:

• Противоречивость информации: Клиенты слышат разные версии ответов, что портит общее впечатление о компании и снижает уровень доверия.
• Ошибки и неверные данные: Беспорядок в источниках приводит к подаче клиентам ошибочной информации. Это не только разочаровывает, но и несет в себе риски, когда клиенты принимают финансовые решения, опираясь на эти данные. Например, выбирают банковскую карту или сложное оборудование со специфическими характеристиками.
• Низкая скорость обслуживания: Характерно для каналов с живыми консультантами. Если информацию нужно искать в десяти папках, а потом желательно перепроверять у коллег или руководителя, время консультации растягивается.

В конечном счете, все это негативно сказывается на бизнесе. Например, согласно стстатистике Shopifyзадержки в обслуживании более чем на 5 минут повышают отток клиентов на 20%-30% в среднем.

Все меняется, когда в компании появляется База знаний, которая становится единым и актуальным источником информации для всех. Такая платформа может содержать всю нужную информацию в удобных форматах: FAQ, инструкции по использованию продуктов или онлайн-сервисов, политики и регламенты, полезные гайды, шаблоны ответов для консультантов, пошаговые скрипты.

В чем преимущества такого единого источника:

• Качество и консистентность ответов. В любом канале: от мобильного приложения до физического офиса — клиент получает единообразную информацию, данные друг с другом не спорят.
• Актуальность. Обновления в Базе знаний сразу становятся доступными во всех каналах коммуникаций.
• Скорость обслуживания. Благодаря тому, что информация собрана и структурирована в одном месте, специалисты контакт-центра быстрее находят нужную им информацию. Да и сам клиент может воспользоваться этой же информацией, которая предоставляется в формате самообслуживания (сайт, боты, мобильное приложение и т.п.)

Базу знаний можно интегрировать во все каналы, которые использует компания. Причем это касается, как селф-сервис решений, так и инструментов, где присутствует консультант.

Чтобы добиться единства информации базу знаний и внешние ресурсы — сайт, мобильные приложения нужно интегрировать так, чтобы, например, раздел FAQ был сгенерирован на основании информации хранящейся в базе знаний, а не заполнялся вручную силами специалистов, которые курируют сайт.

Для ответа на клиентский запрос чат-бот будет обращаться не к тексту, который до этого сформировал в чат-бот платформе специалист, который отвечает за этого чат-бота, а к соответствующему блоку омниканальной статьи в Базе знаний.

Специалисты контакт-центра также будут черпать информацию из единого источника — Базы знаний, а не искать данные в разрозненных источниках — папках, письмах, записках на рабочих столах. При этом, если применять подход омниканальных статей, то для операторов статья может быть обогащена специальными формулировками, комментариями и пояснениями для внутреннего использования, которые будут отсутствовать в “публичных” вариантах этой статьи.

Благодаря такому подходу достигается единообразие информации и сильно сокращаются ресурсы на поддержание актуальности данных для всех каналов взаимодействия с клиентами, все правки и изменения выполняются одним специалистом, в одной точке, и для всех каналов.

Во-первых, сама возможность эту интеграцию провести — удобное и простое в использовании API, а в идеальном случае, API должно предполагать различные варианты взаимодействия, например, предоставлять боту готовый ответ по выявленному интенту, или генерировать ответ на заданный вопрос при помощи ИИ-сервисов, или формировать список ссылок на статьи по заданной тематике для их публикации на сайте.

Например, платформу L2U InKnowledge можно легко интегрировать с решениями, которые уже использует бизнес без каких-либо ограничений. База знаний гибко встроится в существующий IT-ландшафт без необходимости существенных доработок.

Далее — для голосовых каналов необходимо решение, которое распознает речь в текст и способно сформировать поисковый запрос на основании того, о чем спрашивает клиент. Тут можно также использовать доступные на рынке решения или встроенные инструменты.

Если вы ведете бизнес сразу в нескольких странах важно учитывать мультиязычность и возможность получения вопросов сразу на нескольких языках. И тут на помощь может прийти и механика мультиязычных статей, которая, к примеру, есть в InKnowledge.

Также важно, чтобы можно было не просто удобно редактировать информацию и обновлять ее, но и адаптировать ее к нужному каналу. Будет странно, если текст ответа для живого консультанта, текстового бота и голосового и текста на сайте будет одинаковым. В нашей платформе это реализовано за счет модуля омниканальности: каждый блок омниканальной статьи в Базе знаний можно отредактировать в соответствии с особенностями каналов, для которых он предназначен.

В последние годы активно развивается ИИ: интеллектуальные помощники помогают специалистам контакт-центров не просто искать информацию, но и формировать готовые ответы для клиентов. При этом сами клиенты могут обращаться напрямую к ИИ-ассистентам за ответами на свои вопросы.

Важно понимать: при внедрении такого инструмента в экосистему компании необходимо обеспечить качественную базу знаний. Это важно, чтобы информация была единообразной, особенно с учетом того, что для ИИ необходима более тонкая настройка — ведь искусственный интеллект не цитирует информацию напрямую, а генерирует новый ответ. Поэтому данные, которые ИИ подбирает для ответа, становятся критичными.

При использовании ИИ важно заложить следующее:

• Максимально точное структурировать информацию, что позволит ИИ использовать в качестве контекста для построения не только всю базу знаний, но и конкретную тематическую подборку, или даже отдельный документ. Что позволит существенно снизить фактор ИИ-галлюцинирования.
• Использовать уточнения запросов от клиентов или сотрудников, чтобы сузить область поиска данных. Сужать запрос может как сам ИИ при соответствующей настройке, так и чат-бот, который «встречает» пользователя на старте диалога.
• Учитывать отличия пользователей и их задач. Если вы используете ИИ- ассистента для клиентов и для сотрудников, будет полезной возможность настроить разный промпт: стиль ответа, формат подачи информации, чтобы интеллектуальный помощник адаптировался к особенностям аудитории.

Единая база знаний устраняет хаос разрозненных источников, обеспечивая точность, консистентность и актуальность ответов во всех каналах — от сайтов и чат-ботов до операторов и ИИ-помощников.

Чтобы добиться максимальной эффективности важно:

• Интегрировать Базу знаний со всеми каналами взаимодействия: чат-боты, сайты, мобильные приложения, сервис-деск или CRM.
• Адаптировать контент под разные точки контакта: текст для оператора контакт-центра и чат-бота должен отличаться.
• При внедрении ИИ-помощников выбирать решение, которое тесно интегрировано в структуру Базы знаний, и “понимает” особенности хранения и классификации информации в ней.