Un excellent support IA commence par une documentation de qualité. Pour former Fin efficacement, vous avez besoin de plus qu'un Help Center ; il vous faut un système de gestion des connaissances vivant et évolutif qui suit le rythme de votre entreprise et répond aux attentes des clients en matière de réponses rapides et fiables.
Chez Fin, nous avons affiné notre approche de la gestion des connaissances grâce à une expérience pratique, en formant Fin à atteindre un taux d'automatisation de 97 % pour les requêtes informationnelles directement traitées via notre contenu. Dans ce guide, nous partageons les meilleures pratiques et les flux de travail que nous avons développés pour vous aider à mettre en place un système de connaissances qui produit des résultats pour Fin, votre équipe et vos clients.
Si vous commencez tout juste à construire votre knowledge base, nous vous recommandons de lire d'abord ce guide. Une fois opérationnel, revenez ici pour des conseils continus sur la gestion des connaissances.
Aligner les connaissances avec les changements de produit
Ce que nous recommandons :
Collaborez avec votre équipe produit pour établir un processus garantissant que le contenu de support suit les sorties produit. Cela inclut :
Demander aux chefs de produit ou aux ingénieurs de partager les détails de chaque produit en cours de développement (cela peut être des notes internes improvisées !)
Traduire les détails techniques du produit en articles du help center destinés aux clients.
Mettre à jour les captures d'écran, les chemins de navigation et les liens intégrés chaque fois que l'interface produit change.
Réaliser des audits ciblés pour les mises à jour majeures afin de garantir que toutes les connaissances impactées sont à jour.
Exemple :
Chaque semaine, nous livrons 10 à 15 sorties produit, ce qui implique la création et la mise à jour d'environ 90 articles. Nous utilisons Operator pour auditer notre knowledge base et proposer des mises à jour que nous pouvons examiner et publier pour chaque sortie en moins d'une heure. Une sortie produit importante ou étendue peut nécessiter 2 à 3 heures pour mettre à jour le contenu pertinent sur les sources internes et externes.
Utiliser les recommandations de contenu de Fin
Ce que nous recommandons :
Fin proposera des recommandations lorsqu'il identifie des lacunes dans le contenu basées sur des conversations ayant nécessité une escalade. Cela peut inclure des modifications d'articles, la suppression de doublons, la correction de contradictions ou l'ajout d'articles/extraits entièrement nouveaux issus des réponses fournies par l'équipe de support. Ce sont des suggestions très exploitables nécessitant un effort minimal.
Nous recommandons de revoir ces suggestions chaque semaine pour décider de les accepter, réviser ou rejeter, puis de mettre à jour votre contenu en conséquence.
Exemple :
Une revue hebdomadaire peut générer 10 à 15 suggestions de Fin. La plupart sont de petites mises à jour pouvant être mises en œuvre en une heure.
Permettre à votre équipe de support de signaler les problèmes
Ce que nous recommandons :
Encouragez votre équipe à signaler les lacunes ou erreurs de contenu rencontrées lors de l'aide aux clients. Cela peut inclure :
Fin donnant une réponse incorrecte ou peu utile.
Les clients ne pouvant pas résoudre un problème en self-service.
Captures d'écran ou informations obsolètes dans les articles.
Mettez en place un processus simple de soumission (par exemple un formulaire de ticket) et réservez du temps chaque semaine pour traiter ces améliorations.
Exemple :
Chez Fin, les coéquipiers du support signalent souvent 15 à 20 améliorations de contenu par semaine. Chaque suggestion prend généralement 15 minutes à traiter.
Corriger le contenu sous-performant et optimiser pour l'IA
Ce que nous recommandons :
Même si votre contenu est factuellement correct et à jour, il peut encore mal fonctionner avec Fin. Contrairement aux lecteurs humains, l'IA dépend fortement d'une structure claire, d'une formulation sans ambiguïté et d'une forte adéquation avec l'intention du client. Surveillez le taux de résolution de Fin avec chaque contenu pour repérer les contenus fréquemment utilisés mais sous-performants (ce sont des candidats idéaux pour l'amélioration, et de petits changements ici peuvent avoir un grand impact).
Concentrez-vous sur les 20 % de contenu les plus impliqués selon Fin.
Signalez les éléments avec un taux de résolution inférieur à 90 % comme candidats à l'optimisation.
Demandez à Operator de revoir et d'optimiser chaque contenu selon une checklist de préparation du contenu afin qu'il corresponde mieux au sujet correct, utilise des formulations courantes des clients, élimine les ambiguïtés et soit plus facile à analyser pour les agents IA.
Exemple :
Chaque mois, nous identifions 10 articles avec un taux d'implication élevé mais un faible taux de résolution. Chacun prend généralement 5 minutes pour restructurer et publier une version optimisée avec Operator.
Capturer le comportement attendu du produit
Ce que nous recommandons :
Parfois, une question client révèle un comportement qui semble déroutant ou inattendu au premier abord, mais qui correspond en fait au fonctionnement prévu du produit. Quand cela arrive :
Demandez à votre équipe de support d'envoyer au client un macro expliquant le comportement du produit et taguant la conversation (par exemple
expected-product-behavior).Demandez à Operator de passer en revue toutes les conversations avec ce tag du mois passé pour identifier les comportements du produit, puis vérifiez s'ils sont documentés dans votre knowledge base.
Une fois qu'Operator a mis à jour le contenu avec tous les comportements produits manquants, demandez-lui de taguer ces conversations (par exemple
product-behavior-documented).
Exemple :
Chez Fin, environ 20 comportements produits non documentés sont tagués dans les conversations chaque mois. Examiner ces conversations et capturer le comportement produit dans notre knowledge base prend moins d'une heure avec Operator et améliore considérablement la capacité de Fin à gérer des requêtes clients nuancées sans escalade.
Voici notre invite Operator :
Il y a [X nombre] conversations taguées avec expected-product-behavior mais PAS product-behavior-documented. Trouvez-les et lisez-les en entier pour extraire les comportements produits et vérifiez la knowledge base pour chacun. Si un comportement produit n'est pas documenté, proposez des mises à jour du contenu pertinent pour capturer et expliquer ce comportement. Récupérez le contenu complet des articles les plus pertinents pour vérifier ce qui est déjà couvert avant de proposer des mises à jour.
Suivre et prioriser le travail de gestion des connaissances
Ce que nous recommandons :
Utilisez un outil de gestion des tâches (par exemple Superhuman Docs, Trello, Asana) pour prioriser et suivre :
Mises à jour produit et contenu requis.
Suggestions/améliorations de contenu entrantes.
Statut des audits d'articles, mises à jour ou création de nouveau contenu.
Cela vous aide à collaborer et partager les tâches de gestion des connaissances, assurant une vue claire de la propriété et des progrès réalisés.
Résumé : Meilleures pratiques pour former Fin avec une excellente connaissance
Domaine | Activité clé | Fréquence recommandée | Temps moyen requis |
Mises à jour produit | Rédiger/mettre à jour le contenu | Hebdomadaire | 30 heures |
Suggestions IA | Revoir et agir sur les suggestions de contenu IA | Hebdomadaire | 1 heure |
Retour humain | Revoir et agir sur les suggestions des coéquipiers | Hebdomadaire | 5 heures |
Optimisation IA | Optimiser le contenu pour l'IA (en utilisant l'IA !) | Mensuel | 1 heure |
Documenter le comportement produit | Ajouter des explications pour le comportement attendu identifié | Mensuel | 1 heure |
Suivi des connaissances | Maintenir un tableau de tâches ou un système de suivi pour la collaboration | Continu |
|
Lorsque ces flux de travail sont en place, la gestion des connaissances devient une pratique dynamique et partagée qui évolue continuellement pour répondre aux besoins de votre équipe et de vos clients. Avec cette base solide, Fin est prêt à offrir un support exceptionnel à grande échelle.