Großartiger AI-Support beginnt mit großartiger Dokumentation. Um Fin effektiv zu trainieren, benötigen Sie mehr als nur ein Help Center; Sie brauchen ein lebendiges, sich entwickelndes Wissensmanagementsystem, das mit Ihrem Unternehmen Schritt hält und die Kundenerwartungen an schnelle, zuverlässige Antworten erfüllt.
Bei Fin haben wir unseren Ansatz zum Wissensmanagement durch praktische Erfahrung verfeinert und Fin darauf trainiert, eine Automatisierungsrate von 97 % für informative Anfragen zu erreichen, die direkt über unsere Inhalte bedient werden. In diesem Leitfaden teilen wir die Best Practices und Arbeitsabläufe, die wir entwickelt haben, um Ihnen zu helfen, ein Wissenssystem zu implementieren, das Ergebnisse für Fin, Ihr Team und Ihre Kunden liefert.
Wenn Sie gerade erst beginnen, Ihre knowledge base aufzubauen, empfehlen wir, diesen Leitfaden zuerst zu lesen. Sobald Sie gestartet sind, kommen Sie hierher zurück für fortlaufende Tipps zum Wissensmanagement.
Wissen mit Produktänderungen abstimmen
Was wir empfehlen:
Arbeiten Sie mit Ihrem Produktteam zusammen, um einen Prozess zu etablieren, der Support-Inhalte im Einklang mit Produktveröffentlichungen hält. Dies umfasst:
Produktmanager oder Ingenieure bitten, Details zu jedem in Entwicklung befindlichen Produkt zu teilen (das können auch einfache interne Notizen sein!)
Technische Produktdetails in kundenorientierte Help Center-Artikel übersetzen.
Screenshots, Navigationspfade und eingebettete Links aktualisieren, wann immer sich die Produkt-Benutzeroberfläche ändert.
Gezielte Audits für größere Updates durchführen, um sicherzustellen, dass alle betroffenen Wissensinhalte aktuell sind.
Beispiel:
Jede Woche veröffentlichen wir 10-15 Produktupdates, was die Erstellung und Aktualisierung von etwa 90 Artikeln umfasst. Wir verwenden Operator, um unsere knowledge base zu prüfen und Aktualisierungen vorzuschlagen, die wir für jede Veröffentlichung in weniger als einer Stunde überprüfen und veröffentlichen können. Eine bedeutende oder weitreichende Produktveröffentlichung kann 2-3 Stunden erfordern, um relevante Inhalte über interne und externe Quellen hinweg zu aktualisieren.
Verwenden Sie Fins Inhaltsvorschläge
Was wir empfehlen:
Fin zeigt Empfehlungen an, wenn es Inhaltslücken basierend auf Gesprächen erkennt, die eskaliert werden mussten. Diese können Artikeländerungen, das Entfernen von Duplikaten, das Beheben von Widersprüchen oder das Hinzufügen völlig neuer Artikel/Snippets aus Antworten des Support-Teams umfassen. Dies sind sehr umsetzbare Vorschläge, die nur minimalen Aufwand erfordern.
Wir empfehlen, diese Vorschläge wöchentlich zu überprüfen, um zu entscheiden, ob sie akzeptiert, überarbeitet oder abgelehnt werden, und dann Ihre Inhalte entsprechend zu aktualisieren.
Beispiel:
Eine wöchentliche Überprüfung kann 10-15 Fin-Vorschläge ergeben. Die meisten sind kleine Aktualisierungen, die in einer Stunde umgesetzt werden können.
Ermöglichen Sie Ihrem Support-Team, Probleme zu melden
Was wir empfehlen:
Ermutigen Sie Ihr Team, Inhaltslücken oder Fehler zu melden, die sie bei der Kundenbetreuung entdecken. Dies könnte Folgendes umfassen:
Fin gibt eine falsche oder unbrauchbare Antwort.
Kunden können ein Problem nicht selbst lösen.
Veraltete Screenshots oder Informationen in Artikeln.
Richten Sie einen einfachen Einreichungsprozess ein (z. B. ein ticket-Formular) und reservieren Sie wöchentlich Zeit, um diese Verbesserungen umzusetzen.
Beispiel:
Bei Fin melden Support-Mitarbeiter oft 15-20 Inhaltsverbesserungen pro Woche. Jede Vorschlag benötigt typischerweise 15 Minuten zur Umsetzung.
Leistungsschwache Inhalte beheben und für AI optimieren
Was wir empfehlen:
Auch wenn Ihre Inhalte sachlich korrekt und aktuell sind, können sie bei der Verwendung durch Fin dennoch schlecht abschneiden. Im Gegensatz zu menschlichen Lesern verlässt sich AI stark auf klare Struktur, eindeutige Formulierungen und starke Ausrichtung auf die Kundenabsicht. Überwachen Sie Fins Lösungsrate bei jedem Inhalt, um häufig genutzte, aber leistungsschwache Inhalte zu erkennen (diese sind ideale Kandidaten für Verbesserungen, und kleine Änderungen hier können große Auswirkungen haben).
Profi-Tipp: Seitenaufrufe und Klickrate zeigen, ob ein Artikel beliebt war – nicht, ob er funktioniert hat. Die aussagekräftigere Messgröße für die Leistung von Inhalten ist, wie sie abschneidet, wenn Fin AI Agent sie zur Beantwortung eines Kunden verwendet: Führt sie zu einer Lösung (Lösungsrate) und ist der Kunde mit dieser Lösung zufrieden (CX Score)? Das zeigt, ob Inhalte tatsächlich Probleme lösen und die Kundenerfahrung verbessern, und nicht nur, ob jemand die Seite besucht hat.
Wenn ein Artikel eine hohe Fin-Beteiligung, aber eine niedrige Lösungsrate und CX Score aufweist, erfüllt er normalerweise nicht seine Aufgabe. Dies liegt typischerweise an einem von drei Dingen: Der Inhalt ist ungenau, der Inhalt ist unvollständig oder der Inhalt muss umgeschrieben werden, damit Zweck und Umfang klar sind – sonst wird er für die falsche Art von Anfrage abgerufen.
Konzentrieren Sie sich auf die obersten 20 % der Inhalte nach Fin-Beteiligungsrate.
Markieren Sie Elemente mit einer Lösungsrate unter 90 % als Kandidaten für Optimierung.
Bitten Sie Operator, jeden Inhalt anhand einer Checkliste zur Inhaltsbereitschaft zu überprüfen und zu optimieren, damit er besser zum richtigen Thema passt, gängige Kundenformulierungen verwendet, Mehrdeutigkeiten entfernt und für AI-Agenten leichter zu verarbeiten ist.
Beispiel:
Jeden Monat identifizieren wir 10 Artikel mit hoher Beteiligungsrate, aber niedriger Lösungsrate. Jeder benötigt typischerweise 5 Minuten, um mit Operator eine optimierte Version zu strukturieren und zu veröffentlichen.
Erfassen Sie erwartetes Produktverhalten
Was wir empfehlen:
Manchmal deckt eine Kundenfrage ein Verhalten auf, das zunächst verwirrend oder unerwartet erscheint, aber tatsächlich so vom Produkt vorgesehen ist. Wenn das passiert:
Bitten Sie Ihr Support-Team, dem Kunden ein macro zu senden, das das Produktverhalten erklärt und das Gespräch kennzeichnet (z. B.
expected-product-behavior).Bitten Sie Operator, alle Gespräche mit diesem Tag aus dem letzten Monat zu überprüfen, um die Produktverhalten zu finden, und prüfen Sie, ob sie in Ihrer knowledge base dokumentiert sind.
Sobald Operator alle fehlenden Produktverhalten in den Inhalten aktualisiert hat, bitten Sie ihn, diese Gespräche zu kennzeichnen (z. B.
product-behavior-documented).
Beispiel:
Bei Fin werden jeden Monat etwa 20 undokumentierte Produktverhalten in Gesprächen markiert. Die Überprüfung dieser Gespräche und das Erfassen des Produktverhaltens in unserer knowledge base dauert mit Operator weniger als eine Stunde und verbessert Fin’s Fähigkeit erheblich, nuancierte Kundenanfragen ohne Eskalation zu bearbeiten.
Dies ist unser Operator-Prompt:
Es gibt [X Anzahl] Gespräche mit dem Tag expected-product-behavior, aber NICHT product-behavior-documented. Finde und lese sie vollständig, um die Produktverhalten zu extrahieren und überprüfe die knowledge base für jedes einzelne. Wenn ein Produktverhalten nicht dokumentiert ist, schlage Aktualisierungen der relevanten Inhalte vor, um das Verhalten zu erfassen und zu erklären. Hole den vollständigen Inhalt der relevantesten Artikel, um zu überprüfen, was bereits abgedeckt ist, bevor du Aktualisierungen vorschlägst.
Wissenserfassung und Priorisierung von Aufgaben
Was wir empfehlen:
Verwenden Sie ein Aufgabenmanagement-Tool (z. B. Superhuman Docs, Trello, Asana), um zu priorisieren und zu verfolgen:
Produktupdates und erforderliche Inhalte.
Eingehende Inhaltsvorschläge/-verbesserungen.
Status von Artikelprüfungen, Aktualisierungen oder Neuerstellung von Inhalten.
Dies hilft Ihnen, zusammenzuarbeiten und Wissensaufgaben zu teilen, sodass Sie einen klaren Überblick über Zuständigkeiten und Fortschritte haben.
Zusammenfassung: Best Practices für das Training von Fin mit großartigem Wissen
Bereich | Hauptaktivität | Empfohlene Häufigkeit | Durchschnittlich benötigte Zeit |
Produktupdates | Inhalte schreiben/aktualisieren | Wöchentlich | 30 Stunden |
AI-Vorschläge | AI-Inhaltsvorschläge überprüfen und umsetzen | Wöchentlich | 1 Stunde |
Menschliches Feedback | Vorschläge von Teammitgliedern überprüfen und umsetzen | Wöchentlich | 5 Stunden |
AI-Optimierung | Inhalte für AI optimieren (mit AI!) | Monatlich | 1 Stunde |
Produktverhalten dokumentieren | Erklärungen für identifiziertes erwartetes Verhalten hinzufügen | Monatlich | 1 Stunde |
Wissensverfolgung | Ein Aufgabenboard oder Tracking-System für Zusammenarbeit pflegen | Kontinuierlich |
|
Wenn diese Arbeitsabläufe in Gang sind, wird Wissensmanagement zu einer dynamischen, gemeinsamen Praxis, die sich kontinuierlich weiterentwickelt, um den Bedürfnissen Ihres Teams und Ihrer Kunden gerecht zu werden. Mit dieser starken Grundlage ist Fin in der Lage, außergewöhnlichen Support in großem Maßstab zu liefern.