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問題

カスタマーサポートエージェントはしばしば一つの製品に集中してスタートします。 彼らは深く潜り込み、専門知識を吸収し、信頼される専門家になります。

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しかし、全製品群にわたってそのニッチな専門知識をスケールさせることは非常に大きな課題です。 エージェントをマルチプロダクトサポートの役割に移行させる時が来ると、彼らは各製品の周りに発展した厳格な知識のサイロに突き当たります。

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突然、エージェントは複数のツールや技術について急速に習得する必要があります。 彼らは今や、情報ソースへの統一されたアクセスなしに、様々な製品に関する顧客の質問に答えなければなりません。 相互接続されたデータの代わりに、多くの場所に保存された断片的な知識が残ります。 これにより、エージェントは正確で最新の情報にアクセスすることが難しくなり、単一の真実のソースがないため、一貫した高品質なカスタマーサポートを提供する能力が妨げられます。

解決策

エージェントを複数の製品に対応できるようにするのは簡単なことではありませんが、Guruは横断的なトレーニングを合理化し、包括的な製品知識を手元に提供し、異なる機能チームを接続し、コンテンツを継続的に改善することで実現します。

エージェントが自分に合った方法でトレーニングできるようにする

Guruのナレッジベースは、あなたの担当者が必要なすべての情報のリポジトリとして機能し、彼らがスピードを上げて生産的なチームメンバーになるのを可能にします。 一度きりの一律なトレーニングではなく、彼らは必要に応じてトレーニング資料を再訪することができます。 彼らはまた、知識をよりよく保持することができます。 マネージャーはGuruの分析を使用して、ユーザーやチームレベルでのトレーニングプロセスの洞察を得て、どの知識が最も使用されているかを理解し、トレーニング生が持つ質問を確認できます。

彼らが必要とするすべての情報を指先に提供する

その柔軟なコンテンツ構造と強力な権限管理を使えば、Guruを利用して製品ポートフォリオに関するコンテンツをチームに最適な方法で整理できます。 しかし、エージェントに役立つようにするために、すべてのナレッジベースを構築する必要はありません。 単に彼らが既に使用しているアプリやツールを接続し、GuruのAIエンタープライズ検索が必要な回答を即座に提供できるようにします。 エージェントが質問を持っているとき、彼らはただ尋ねるだけで済みます。AI Answersは、自然言語で質問されたときに正しい情報を提供します。 カスタムナレッジトリガーを設定して、従業員が表示しているウェブサイトに基づいて関連コンテンツを表示させることができます。 彼らがどこで働いていても—ブラウザ、Slack/Teams、Zendesk、Intercomなど—Guruは彼らのそばにあり、前後の切り替えは不要です。 AI Suggest Textは、彼らが行っている作業に基づいて関連するコンテンツの提案を生成します。

各製品のためにカスタマイズされたサポート経験を提供する

最良の体験を提供するために、エージェントは提供される製品だけでなく、各製品の独自の顧客基盤にどのように対応すべきかを理解する必要があります。 AI Assistを使用して（この機能をあなたのチームのすべての人に向けたAI技術を使った執筆パートナーと考えてください）、ブランドの声や他のカスタムの声やトーンでテキストを再構築するカスタムプロンプトを作成します。 Assistはまた、担当者が顧客とのやり取りから学んだことを文書化するのを助け、これをチームのプロセスやスクリプトに組み込むことができます。 Assistにチャットや通話のトランスクリプトを要約するように依頼し、それをすぐに再利用可能なリソースに変換します。

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Guruも異なる機能の協力を容易にします。 例えば、複数の製品を扱うサポート担当者は、製品および製品マーケティングチームと密に連携し、製品機能とそれについて話すべき方法を完全に理解する必要があります。 彼らが自分の質問に対する答えを見つけられないときに誰に連絡すればよいかわからない場合、Guruの組織図機能やAI Ask An Expert機能を使用して、彼らにとっての適切な専門家を特定できます。 そして、異なる機能のためにコンテンツを作成する際には、共有ドラフトや共同編集によって一緒に作業するのが簡単になります。

知識を継続的に改善する

あなたの知識が古くなったり、正確でなくなったり、不完全であることを防ぎます。 Guruの分析は、知識がどのように使用され、誰がそれを使用しているかについての洞察を提供します。 組み込まれた自動検証リマインダーにより、コンテンツが常に最新に保たれ、担当者は顧客と共有する情報について自信を持てるようになります。 提供された未回答の質問と結果のない検索のリストを使用して、知識のギャップを簡単に特定し、その重複を検出して冗長性を防ぎます。

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