Um excelente suporte de IA começa com uma ótima documentação. Para treinar o Fin de forma eficaz, você precisa de mais do que apenas um Help Center; é necessário um sistema de gestão do conhecimento vivo e em evolução que acompanhe o ritmo do seu negócio e atenda às expectativas dos clientes por respostas rápidas e confiáveis.
No Fin, refinamos nossa abordagem à gestão do conhecimento por meio da experiência prática, treinando o Fin para alcançar uma taxa de automação de 97% para consultas informativas que são atendidas diretamente pelo nosso conteúdo. Neste guia, compartilhamos as melhores práticas e fluxos de trabalho que desenvolvemos para ajudar você a implementar um sistema de conhecimento que gere resultados para o Fin, sua equipe e seus clientes.
Se você está começando a construir sua knowledge base, recomendamos ler este guia primeiro. Depois que estiver em funcionamento, volte aqui para dicas contínuas de gestão do conhecimento.
Alinhe o conhecimento com as mudanças do produto
O que recomendamos:
Faça parceria com sua equipe de produto para estabelecer um processo que mantenha o conteúdo de suporte sincronizado com os lançamentos do produto. Isso inclui:
Pedir aos gerentes de produto ou engenheiros que compartilhem detalhes de cada produto em desenvolvimento (podem ser notas internas simples!)
Traduzir detalhes técnicos do produto em artigos do help center voltados para o cliente.
Atualizar capturas de tela, caminhos de navegação e links incorporados sempre que a interface do produto mudar.
Realizar auditorias direcionadas para grandes atualizações para garantir que todo o conhecimento impactado esteja atualizado.
Exemplo:
A cada semana, lançamos de 10 a 15 atualizações de produto, o que envolve criar e atualizar cerca de 90 artigos. Usamos o Operator para auditar nossa knowledge base e propor atualizações que podemos revisar e publicar para cada lançamento em menos de uma hora. Um lançamento de produto significativo ou amplo pode exigir de 2 a 3 horas para atualizar o conteúdo relevante em fontes internas e externas.
Use as recomendações de conteúdo do Fin
O que recomendamos:
O Fin apresentará recomendações quando identificar lacunas de conteúdo com base em conversas que exigiram escalonamento. Isso pode incluir edições de artigos, remoção de duplicatas, correção de contradições ou adição de artigos/snippets totalmente novos a partir das respostas fornecidas pela equipe de suporte. São sugestões altamente acionáveis que exigem esforço mínimo.
Recomendamos revisar essas sugestões semanalmente para decidir se aceita, revisa ou rejeita, atualizando seu conteúdo conforme necessário.
Exemplo:
Uma revisão semanal pode gerar de 10 a 15 sugestões do Fin. A maioria são pequenas atualizações que podem ser implementadas em uma hora.
Permita que sua equipe de suporte sinalize problemas
O que recomendamos:
Incentive sua equipe a sinalizar lacunas ou erros de conteúdo que encontrarem ao ajudar os clientes. Isso pode incluir:
O Fin dando uma resposta incorreta ou pouco útil.
Clientes incapazes de resolver um problema por conta própria.
Capturas de tela ou informações desatualizadas em artigos.
Configure um processo simples de envio (por exemplo, um formulário de ticket) e reserve um tempo semanal para implementar essas melhorias.
Exemplo:
No Fin, os colegas de suporte frequentemente sinalizam de 15 a 20 melhorias de conteúdo por semana. Cada sugestão geralmente leva 15 minutos para ser implementada.
Corrija conteúdo com baixo desempenho e otimize para IA
O que recomendamos:
Mesmo que seu conteúdo esteja correto e atualizado, ele pode ter baixo desempenho quando usado pelo Fin. Diferente dos leitores humanos, a IA depende muito de uma estrutura clara, frases sem ambiguidade e forte alinhamento com a intenção do cliente. Monitore a taxa de resolução do Fin com cada conteúdo para identificar conteúdos frequentemente usados, mas com baixo desempenho (esses são candidatos ideais para melhoria, e pequenas mudanças aqui podem ter grande impacto).
Concentre-se nos 20% principais do conteúdo pelo índice de envolvimento do Fin.
Sinalize itens com taxa de resolução abaixo de 90% como candidatos para otimização.
Peça ao Operator para revisar e otimizar cada conteúdo com base em um checklist de prontidão de conteúdo para que ele se alinhe melhor ao tópico correto, use frases comuns dos clientes, elimine ambiguidades e seja mais fácil para agentes de IA interpretarem.
Exemplo:
Todo mês identificamos 10 artigos com alta taxa de envolvimento, mas baixa taxa de resolução. Cada um geralmente leva 5 minutos para reestruturar e publicar uma versão otimizada usando o Operator.
Capture o comportamento esperado do produto
O que recomendamos:
Às vezes, uma pergunta do cliente revela um comportamento que parece confuso ou inesperado a princípio, mas que na verdade é como o produto foi projetado para funcionar. Quando isso acontecer:
Peça à sua equipe de suporte que envie ao cliente um macro que explique o comportamento do produto e marque a conversa (por exemplo,
expected-product-behavior).Peça ao Operator para revisar todas as conversas com essa marca do último mês para encontrar os comportamentos do produto e verificar se estão documentados na sua knowledge base.
Quando o Operator atualizar o conteúdo com todos os comportamentos do produto faltantes, peça para marcar essas conversas (por exemplo,
product-behavior-documented).
Exemplo:
No Fin, cerca de 20 comportamentos do produto não documentados são marcados em conversas a cada mês. Revisar essas conversas e capturar o comportamento do produto na nossa knowledge base leva menos de uma hora com o Operator e melhora drasticamente a capacidade do Fin de lidar com consultas complexas dos clientes sem escalonamento.
Este é o nosso prompt para o Operator:
Existem [X número] de conversas marcadas com expected-product-behavior mas NÃO com product-behavior-documented. Encontre e leia-as na íntegra para extrair os comportamentos do produto e verifique a knowledge base para cada um. Se um comportamento do produto não estiver documentado, proponha atualizações no conteúdo relevante para capturar e explicar o comportamento. Busque o conteúdo completo dos artigos mais relevantes para verificar o que já está coberto antes de propor atualizações.
Acompanhe e priorize o trabalho de conhecimento
O que recomendamos:
Use uma ferramenta de gerenciamento de tarefas (por exemplo, Superhuman Docs, Trello, Asana) para priorizar e acompanhar:
Atualizações de produto e conteúdo necessário.
Sugestões/melhorias de conteúdo recebidas.
Status das auditorias de artigos, atualizações ou criação de novo conteúdo.
Isso ajuda a colaborar e compartilhar tarefas de conhecimento, garantindo uma visão clara da propriedade e do progresso.
Resumo: Melhores práticas para treinar o Fin com ótimo conhecimento
Área | Atividade Principal | Frequência Recomendada | Tempo Médio Necessário |
Atualizações de Produto | Escrever/atualizar conteúdo | Semanalmente | 30 horas |
Sugestões de IA | Revisar e agir sobre sugestões de conteúdo de IA | Semanalmente | 1 hora |
Feedback Humano | Revisar e agir sobre sugestões dos colegas | Semanalmente | 5 horas |
Otimização de IA | Otimizar conteúdo para IA (usando IA!) | Mensalmente | 1 hora |
Documentar Comportamento do Produto | Adicionar explicações para comportamentos esperados identificados | Mensalmente | 1 hora |
Rastreamento de Conhecimento | Manter um quadro de tarefas ou sistema de acompanhamento para colaboração | Contínuo |
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Quando esses fluxos de trabalho estão em andamento, a gestão do conhecimento se torna uma prática dinâmica e compartilhada que evolui continuamente para atender às necessidades da sua equipe e dos seus clientes. Com essa base sólida, o Fin está preparado para oferecer um suporte excepcional em escala.