Một phiên bản của bài viết này, được chia sẻ bởi Mark Smith, quản lý tiếp thị nội dung Zendesk, ban đầu xuất hiện trên blog của Zendesk. Tìm hiểu cách sử dụng tích hợp Zendesk + Guru để tạo ra một nguồn thông tin kiến thức Zendesk.
Mặc dù có rất nhiều tận thế và u ám về AI thay thế công việc của con người (có hơn 44,5 triệu kết quả trên Google cho “AI replacing jobs”), ứng dụng ngay lập tức nhất của trí tuệ nhân tạo là giúp con người trở nên tốt hơn trong công việc của họ – không thay thế họ. Một lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo có thể bổ sung cho lực lượng lao động con người là trong các tương tác dịch vụ khách hàng từ người đến người. Khi một khách hàng đang căng thẳng và cần một câu trả lời nhanh, đặt một trò trò chuyện AI giữa họ và một đại diện con người đầy thông cảm không phải là ý tưởng tốt nhất. Thay vào đó, trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng bởi đại diện con người để có được câu trả lời cần thiết để giải quyết vấn đề của khách hàng nhanh hơn.
Một cơ sở kiến thức được trang bị trí tuệ nhân tạo tạo ra những trải nghiệm tốt hơn cho cả đại diện và khách hàng bằng cách:
Tập trung kiến thức từ các nguồn phân tán và cải thiện chất lượng và độ chính xác của câu trả lời của đại diện
Helping keep content accurate and relevant
Getting new agents up-to-speed quickly with ongoing training and contextual coaching
1. AI can centralize knowledge from disparate sources and improve the quality and accuracy of rep responses
When a rep has all the knowledge they need to answer customer questions delivered right at their fingertips, they can spend less time searching for an accurate answer and pass that time savings on to their customers. A customer won’t know whether a rep is being aided by AI or not, but they will know the difference between an immediate answer and an “I’ll have to get back to you on that.” When reps are served knowledge proactively by an AI system, they don’t have to go searching for the answers they need.
A customer will also know the difference between “Let me find that answer for you,” and “Let me transfer you to my colleague who will have that answer for you.” When AI can operationalize a knowledge base and make information from different departments available instantly, reps don’t have to pass customers from department to department when a question is out of their purview. Customers don’t care which department they’re speaking to, they just know that they’re speaking to your company and they expect an answer. Using AI to unify and activate knowledge from across an organization helps reps deliver faster answers and saves customers the frustration of having to wait around or repeat their question to multiple reps.
Per Kate Leggett at Forrester, these inflections point in a call – when a rep doesn’t have to put the customer on hold or transfer them to another department to find an answer – are where a company can actually grow and nurture the customer relationship: “An agent has to be empowered with all the right data and knowledge to be able to answer a customer's question as quickly as possible. Again, because customers say that valuing their time is the most important thing. And that's a really difficult proposition. And if you get it right, these are the rare moments when you can nurture and grow the relationship that you have with customers."
2. AI helps keep content accurate and relevant
Beyond serving content to reps so they can quickly resolve customer issues, AI can ensure that a company’s knowledge base actually stays relevant —and studies have shown that companies with an agile approach to updating content have higher self-service ratios and better search results. In this era of complex products and services, curating a help center can be surprisingly difficult, but support teams can lean on AI to make that process run smoothly.
For example, AI can flag content for review at regular intervals, leveraging machine learning to identify articles that need updated titles, new content, and better search labels. Yet perhaps the most powerful feature of an AI-powered knowledge base is its ability to suggest new content based on what customers are asking for in support requests. That empowers internal subject matter experts to focus their contributions on what will impact customers the most — and in turn, that frees up agents to focus on white-glove service.
3. Pushing knowledge to agents in-context with AI helps them onboard faster and learn while on the job
Given all the knowledge support reps need to know or have access to in order to answer customer questions, it can take new reps weeks to ramp up and be comfortable navigating a hefty knowledge base. While a seasoned rep may know exactly which piece of knowledge she needs to send a customer to answer a particular question, a newer rep will have to spend precious time searching for that knowledge while the customer sits on hold.
Khi cơ sở kiến thức được bổ sung bằng AI, những đại diện đó có thể được phục vụ kiến thức thay vì phải tìm kiếm nó. Dựa vào bối cảnh của một cuộc trò chuyện đang diễn ra, các giải pháp AI như AI Suggest của Guru có thể đưa ra kiến thức liên quan cho đại diện lựa chọn, loại bỏ hoàn toàn nhu cầu tìm kiếm. Bằng cách giúp tất cả các đại diện, không phụ thuộc vào trình độ kinh nghiệm, truy cập vào cùng một kiến thức trong cùng khung thời gian, AI làm phẳng sân chơi và trao quyền cho cả những đại diện mới nhất để trả lời câu hỏi cũng nhanh chóng như đồng nghiệp kỳ cựu của họ.
Được phục vụ kiến thức ngay lúc đó cũng giúp ích trong việc huấn luyện ngữ cảnh. Gordon Ritter và Jake Saper, đối tác tại Emergence Capital, đã khám phá khái niệm này chi tiết và phát triển một luận đề về những gì họ gọi là mạng lưới huấn luyện, sử dụng máy học để huấn luyện công nhân về cách thực hiện tốt công việc của họ khi họ làm.
Thay vì phụ thuộc vào việc huấn luyện một đại diện trước hoặc sau một tương tác của khách hàng, ("Đây là kiến thức bạn sẽ cần cho trường hợp sử dụng cụ thể này" hoặc "Đây là kiến thức bạn nên sử dụng cho trường hợp sử dụng cụ thể này"), AI có thể huấn luyện đại diện trong khi trường hợp đó vẫn đang diễn ra.
Ngay tại thời điểm đó, nếu một đại diện không biết câu trả lời cho một câu hỏi cụ thể và không có cơ sở kiến thức được hỗ trợ bởi AI để gợi ý câu trả lời chính xác, họ sẽ phải làm tốt nhất mình có thể để trả lời câu hỏi. Thậm chí đào tạo toàn diện nhất cũng không giúp trong tình huống đó nếu đại diện không thể nhớ những gì họ đã được đào tạo. Và đào tạo sau sự việc sẽ giúp họ phản ứng tốt hơn lần tới khi câu hỏi đó trở lại, nhưng không làm gì cho tương tác hiện tại mà họ cần sự trợ giúp. Chính là đào tạo đúng lúc đó đến từ huấn luyện trong ngữ cảnh giúp đại diện học tốt nhất. Và, khách hàng không phải chịu tổn thất vì qua một đợt học.
AI cũng thông minh hơn theo thời gian và có khả năng thu thập, học từ và tận dụng sự sáng tạo của cá nhân để làm cho tổ chức tổng thể thông minh hơn. Theo Emergence Capital:
"Thành phần chính của mạng lưới huấn luyện là phần mềm thu thập dữ liệu từ một mạng lưới phân phối của công nhân và xác định các kỹ thuật tốt nhất để hoàn thành công việc."
Hãy tưởng tượng một đại diện được hỏi một câu hỏi an ninh phức tạp bởi một khách hàng và cơ sở kiến thức được hỗ trợ bởi AI của anh ấy đưa ra cho anh ấy kiến thức có liên quan có thể giúp trả lời câu hỏi đó. Đại diện có thể sử dụng một phần kiến thức đó, nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu sau đó anh ấy vẫn tìm kiếm và trích dẫn một phần kiến thức khác để trả lời câu hỏi của khách hàng? Mà không có AI nào tham gia, thì thời điểm học tập đó sẽ xảy ra trong một không gian hấp. Với AI, hệ thống có thể thu thập sự sáng tạo và thành công của hành động của một đại diện, và lần sau một đại diện nhận câu hỏi an ninh tương tự, AI có thể cung cấp cho đại diện đó kiến thức bổ sung mà nó **không** phục vụ cho đại diện đầu tiên đã làm nổi bật sự khác biệt.
"Điều thú vị về mạng lưới huấn luyện là vì bạn có dữ liệu cảm biến, bạn thực sự có thể hiểu rõ là một đại diện đang nói gì và là kết quả thực tế là gì, và điều sáng tạo mà đại diện đã làm để thực hiện một giao dịch gần." Bạn có thể thu thập sự sáng tạo đó, và bạn có thể phổ biến nó đến tất cả mọi người khác trong mạng lưới. Vì vậy, khái niệm ở đây thực sự rất mạnh mẽ. Bởi một người ở bất kỳ nơi nào trên thế giới đang làm công việc của họ, và chỉ bằng cách làm công việc của mình, họ có thể vô tình đào tạo tất cả mọi người khác trong mạng lưới. – Jake Saper, Emergence Capital'
AI mạnh mẽ hơn để cải thiện trải nghiệm cho các đại lý và khách hàng cũng như
Tận dụng AI để giúp đại diện trực tiếp làm công việc của họ tốt hơn là một win-win: khách hàng hạnh phúc khi họ nhận được sự giúp đỡ mà họ cần nhanh chóng và hiệu quả, và đại diện cảm thấy tự tin và tràn đầy quyền lực khi họ có thể trở nên thành thạo nhanh chóng và thực hiện tốt nhất khả năng của họ.
Một phiên bản của bài viết này, được chia sẻ bởi Mark Smith, quản lý tiếp thị nội dung Zendesk, ban đầu xuất hiện trên blog của Zendesk. Tìm hiểu cách sử dụng tích hợp Zendesk + Guru để tạo ra một nguồn thông tin kiến thức Zendesk.
Mặc dù có rất nhiều tận thế và u ám về AI thay thế công việc của con người (có hơn 44,5 triệu kết quả trên Google cho “AI replacing jobs”), ứng dụng ngay lập tức nhất của trí tuệ nhân tạo là giúp con người trở nên tốt hơn trong công việc của họ – không thay thế họ. Một lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo có thể bổ sung cho lực lượng lao động con người là trong các tương tác dịch vụ khách hàng từ người đến người. Khi một khách hàng đang căng thẳng và cần một câu trả lời nhanh, đặt một trò trò chuyện AI giữa họ và một đại diện con người đầy thông cảm không phải là ý tưởng tốt nhất. Thay vào đó, trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng bởi đại diện con người để có được câu trả lời cần thiết để giải quyết vấn đề của khách hàng nhanh hơn.
Một cơ sở kiến thức được trang bị trí tuệ nhân tạo tạo ra những trải nghiệm tốt hơn cho cả đại diện và khách hàng bằng cách:
Tập trung kiến thức từ các nguồn phân tán và cải thiện chất lượng và độ chính xác của câu trả lời của đại diện
Helping keep content accurate and relevant
Getting new agents up-to-speed quickly with ongoing training and contextual coaching
1. AI can centralize knowledge from disparate sources and improve the quality and accuracy of rep responses
When a rep has all the knowledge they need to answer customer questions delivered right at their fingertips, they can spend less time searching for an accurate answer and pass that time savings on to their customers. A customer won’t know whether a rep is being aided by AI or not, but they will know the difference between an immediate answer and an “I’ll have to get back to you on that.” When reps are served knowledge proactively by an AI system, they don’t have to go searching for the answers they need.
A customer will also know the difference between “Let me find that answer for you,” and “Let me transfer you to my colleague who will have that answer for you.” When AI can operationalize a knowledge base and make information from different departments available instantly, reps don’t have to pass customers from department to department when a question is out of their purview. Customers don’t care which department they’re speaking to, they just know that they’re speaking to your company and they expect an answer. Using AI to unify and activate knowledge from across an organization helps reps deliver faster answers and saves customers the frustration of having to wait around or repeat their question to multiple reps.
Per Kate Leggett at Forrester, these inflections point in a call – when a rep doesn’t have to put the customer on hold or transfer them to another department to find an answer – are where a company can actually grow and nurture the customer relationship: “An agent has to be empowered with all the right data and knowledge to be able to answer a customer's question as quickly as possible. Again, because customers say that valuing their time is the most important thing. And that's a really difficult proposition. And if you get it right, these are the rare moments when you can nurture and grow the relationship that you have with customers."
2. AI helps keep content accurate and relevant
Beyond serving content to reps so they can quickly resolve customer issues, AI can ensure that a company’s knowledge base actually stays relevant —and studies have shown that companies with an agile approach to updating content have higher self-service ratios and better search results. In this era of complex products and services, curating a help center can be surprisingly difficult, but support teams can lean on AI to make that process run smoothly.
For example, AI can flag content for review at regular intervals, leveraging machine learning to identify articles that need updated titles, new content, and better search labels. Yet perhaps the most powerful feature of an AI-powered knowledge base is its ability to suggest new content based on what customers are asking for in support requests. That empowers internal subject matter experts to focus their contributions on what will impact customers the most — and in turn, that frees up agents to focus on white-glove service.
3. Pushing knowledge to agents in-context with AI helps them onboard faster and learn while on the job
Given all the knowledge support reps need to know or have access to in order to answer customer questions, it can take new reps weeks to ramp up and be comfortable navigating a hefty knowledge base. While a seasoned rep may know exactly which piece of knowledge she needs to send a customer to answer a particular question, a newer rep will have to spend precious time searching for that knowledge while the customer sits on hold.
Khi cơ sở kiến thức được bổ sung bằng AI, những đại diện đó có thể được phục vụ kiến thức thay vì phải tìm kiếm nó. Dựa vào bối cảnh của một cuộc trò chuyện đang diễn ra, các giải pháp AI như AI Suggest của Guru có thể đưa ra kiến thức liên quan cho đại diện lựa chọn, loại bỏ hoàn toàn nhu cầu tìm kiếm. Bằng cách giúp tất cả các đại diện, không phụ thuộc vào trình độ kinh nghiệm, truy cập vào cùng một kiến thức trong cùng khung thời gian, AI làm phẳng sân chơi và trao quyền cho cả những đại diện mới nhất để trả lời câu hỏi cũng nhanh chóng như đồng nghiệp kỳ cựu của họ.
Được phục vụ kiến thức ngay lúc đó cũng giúp ích trong việc huấn luyện ngữ cảnh. Gordon Ritter và Jake Saper, đối tác tại Emergence Capital, đã khám phá khái niệm này chi tiết và phát triển một luận đề về những gì họ gọi là mạng lưới huấn luyện, sử dụng máy học để huấn luyện công nhân về cách thực hiện tốt công việc của họ khi họ làm.
Thay vì phụ thuộc vào việc huấn luyện một đại diện trước hoặc sau một tương tác của khách hàng, ("Đây là kiến thức bạn sẽ cần cho trường hợp sử dụng cụ thể này" hoặc "Đây là kiến thức bạn nên sử dụng cho trường hợp sử dụng cụ thể này"), AI có thể huấn luyện đại diện trong khi trường hợp đó vẫn đang diễn ra.
Ngay tại thời điểm đó, nếu một đại diện không biết câu trả lời cho một câu hỏi cụ thể và không có cơ sở kiến thức được hỗ trợ bởi AI để gợi ý câu trả lời chính xác, họ sẽ phải làm tốt nhất mình có thể để trả lời câu hỏi. Thậm chí đào tạo toàn diện nhất cũng không giúp trong tình huống đó nếu đại diện không thể nhớ những gì họ đã được đào tạo. Và đào tạo sau sự việc sẽ giúp họ phản ứng tốt hơn lần tới khi câu hỏi đó trở lại, nhưng không làm gì cho tương tác hiện tại mà họ cần sự trợ giúp. Chính là đào tạo đúng lúc đó đến từ huấn luyện trong ngữ cảnh giúp đại diện học tốt nhất. Và, khách hàng không phải chịu tổn thất vì qua một đợt học.
AI cũng thông minh hơn theo thời gian và có khả năng thu thập, học từ và tận dụng sự sáng tạo của cá nhân để làm cho tổ chức tổng thể thông minh hơn. Theo Emergence Capital:
"Thành phần chính của mạng lưới huấn luyện là phần mềm thu thập dữ liệu từ một mạng lưới phân phối của công nhân và xác định các kỹ thuật tốt nhất để hoàn thành công việc."
Hãy tưởng tượng một đại diện được hỏi một câu hỏi an ninh phức tạp bởi một khách hàng và cơ sở kiến thức được hỗ trợ bởi AI của anh ấy đưa ra cho anh ấy kiến thức có liên quan có thể giúp trả lời câu hỏi đó. Đại diện có thể sử dụng một phần kiến thức đó, nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu sau đó anh ấy vẫn tìm kiếm và trích dẫn một phần kiến thức khác để trả lời câu hỏi của khách hàng? Mà không có AI nào tham gia, thì thời điểm học tập đó sẽ xảy ra trong một không gian hấp. Với AI, hệ thống có thể thu thập sự sáng tạo và thành công của hành động của một đại diện, và lần sau một đại diện nhận câu hỏi an ninh tương tự, AI có thể cung cấp cho đại diện đó kiến thức bổ sung mà nó **không** phục vụ cho đại diện đầu tiên đã làm nổi bật sự khác biệt.
"Điều thú vị về mạng lưới huấn luyện là vì bạn có dữ liệu cảm biến, bạn thực sự có thể hiểu rõ là một đại diện đang nói gì và là kết quả thực tế là gì, và điều sáng tạo mà đại diện đã làm để thực hiện một giao dịch gần." Bạn có thể thu thập sự sáng tạo đó, và bạn có thể phổ biến nó đến tất cả mọi người khác trong mạng lưới. Vì vậy, khái niệm ở đây thực sự rất mạnh mẽ. Bởi một người ở bất kỳ nơi nào trên thế giới đang làm công việc của họ, và chỉ bằng cách làm công việc của mình, họ có thể vô tình đào tạo tất cả mọi người khác trong mạng lưới. – Jake Saper, Emergence Capital'
AI mạnh mẽ hơn để cải thiện trải nghiệm cho các đại lý và khách hàng cũng như
Tận dụng AI để giúp đại diện trực tiếp làm công việc của họ tốt hơn là một win-win: khách hàng hạnh phúc khi họ nhận được sự giúp đỡ mà họ cần nhanh chóng và hiệu quả, và đại diện cảm thấy tự tin và tràn đầy quyền lực khi họ có thể trở nên thành thạo nhanh chóng và thực hiện tốt nhất khả năng của họ.
Trải nghiệm sức mạnh của nền tảng Guru trực tiếp - tham gia tour sản phẩm tương tác của chúng tôi
