進化し続けるカスタマーサービスにおいて
78%
業界リーダーの78%が、セルフヘルプポータルやAIを活用したセルフサービスソリューションへの投資を増やしています。 チャットボットアシスタント のようなセルフサービス・ソリューションへの投資拡大が進む中、AIナレッジベース・ソフトウェアをカスタマーサポートのエコシステムに統合することの重要性は無視できません。
使用方法 ビジネスのためのAI は、顧客が必要とするときに的確な情報を提供することで、顧客との接し方を完全に変える力を持っている。 しかし、それを最大限に活用するには、入念な計画と一貫した管理が必要だ。 このブログでは、カスタマーサービス体験を向上させるために適切なAI知識ベースを作成するための戦略を提供します。
AIナレッジ・ベースとは何か？
AIナレッジベースとは、人工知能（AI）技術によって整理、管理、アクセス可能にされた情報やデータのデジタルリポジトリである。 知識を保存、検索、共有するための一元化されたリソースで、通常は構造化され検索可能な形式になっている。
AIは、インテリジェントな検索、コンテンツ推薦、自然言語処理、およびユーザー体験を向上させるその他の機能を可能にすることで、知識ベースの機能を強化するために使用される。
AIナレッジ・ベースの主な特徴と構成要素を紹介しよう：
1.情報リポジトリ
記事、文書、FAQ、製品情報、教育資料、その他組織やプラットフォームがユーザーに提供したいあらゆるデータなど、幅広いコンテンツが含まれている。
2.構造化された組織
知識ベース内のコンテンツは、通常、カテゴリ、トピック、タグ、および階層を使用して構造化された方法で整理され、ユーザーがナビゲートして関連情報を効率的に見つけるのに役立ちます。
3.AIを活用した検索
自然言語処理などのAI技術は、検索機能を強化するために使用される。 ユーザーは自然言語でクエリを入力することができ、AIシステムはそれを理解し、適切な検索結果を提供することができる。
4.コンテンツに関する推奨事項
AIは、ユーザーの行動や嗜好を分析し、ユーザーが興味を持ちそうな記事やリソースを提案することで、パーソナライズされたコンテンツ・レコメンデーションを提供することができる。
5.チャットボットとバーチャルアシスタント
多くのAIナレッジベースは、チャットボットやバーチャルアシスタントを統合し、リアルタイムのサポートを提供したり、ユーザーからの問い合わせに答えたりする。 これらのチャットボットは、AIを使ってユーザーの問い合わせを理解し、効果的に対応することができる。
6.自然言語処理 (NLP)
NLPは人間の言語を理解し処理するために使用され、ユーザーが知識ベースと対話し、関連情報を得ることを容易にする。
7.センチメント分析
AI知識ベースの中には、ユーザーの満足度を測定し、改善が必要な分野を特定するために、センチメント分析を組み込んだものもある。
8.コンテンツのタグ付けと分類
AIはコンテンツに自動的にタグを付け、分類することができるため、情報の管理や検索が容易になる。
9.分析とレポート
ナレッジベースには、ページビュー、検索クエリ、ユーザーからのフィードバックなど、ユーザーのエンゲージメントをトラッキングするツールが含まれていることが多い。 このデータは、ナレッジベースの内容や構造を改善するために貴重なものである。
10.アクセス制御とセキュリティ
AI知識ベースには、特定のコンテンツを許可されたユーザーに制限するアクセス制御機能が含まれている場合があり、機密情報を保護するためのセキュリティ対策が施されている。
AIナレッジベースは、カスタマーサポート、企業内ナレッジマネジメント、eラーニングプラットフォーム、オンラインドキュメントなど、様々な領域で広く利用されている。 AIを活用して知識へのアクセスと検索を強化することで、企業がユーザーにタイムリーで正確な情報を提供し、サポートコストを削減し、全体的なユーザー体験を向上させるのを支援する。
成功するAIナレッジベース・ソフトウェアをセットアップするためのチェックリストとは？
AIの知識ベースを構築するには、情報を構造化してアクセス可能な方法で整理・保存し、人工知能を使ってその情報を効果的に検索・提示する必要がある。 ここでは、AIナレッジベースをセットアップするための完全なチェックリストを紹介する：
目標と目的を明確にする
ナレッジ・ベースの目標と目的を明確にすることから始めましょう。
- どのような情報を保存し、検索したいのか？
- 知識ベースの目的は何ですか？
- 想定される観客は？
ナレッジベース・プラットフォームの選択
ナレッジベースをホストするプラットフォームまたはソフトウェアを選択します。 様々なオプションには、カスタムビルドソリューション、コンテンツ管理システム（CMS）、Confluence、Zendesk、KnowledgeOwlのようなナレッジベースソフトウェアなどがあります。
コンテンツの整理と構成
コンテンツを分類し、論理的に構成する。 トピック、カテゴリ、サブカテゴリの分類法または階層を作成する。 これにより、ユーザーは情報を見つけやすくなる。
コンテンツの作成と入力
ナレッジベースに関連するコンテンツを追加する。 このコンテンツには、記事、FAQ、文書、ビデオ、その他視聴者にとって価値のある情報を含めることができます。
検索とナビゲーション機能の実装
関連するコンテンツを素早く検索できる強力な検索エンジンを導入する。 さらに、ユーザーがナレッジベースを簡単に閲覧できるように、明確なナビゲーション・メニューとリンクを提供する。
AIテクノロジーの導入
AI技術を統合し、ナレッジベースの機能を強化する。 ここでは、検討すべきAIの能力をいくつか紹介する：
自然言語処理（NLP）
NLPは検索、クエリ理解、コンテンツ推薦に役立つ。
チャットボットとバーチャルアシスタント
ユーザー支援や一般的な質問への回答にチャットボットを導入する。
コンテンツ推薦のための機械学習
機械学習アルゴリズムを使って、ユーザーの行動に基づいて関連記事を提案する。
コンテンツのタグ付けと分類
AIアルゴリズムを使って、コンテンツに自動的にタグを付け、分類する。
センチメント分析
ユーザーからのフィードバックやコメントを分析し、ユーザーの満足度を測定し、改善点を特定する。
ユーザーフレンドリーなデザイン
ナレッジベースのユーザーフレンドリーでレスポンシブなデザインを確保する。 さまざまなデバイスや画面サイズでアクセスできるものでなければならない。
定期的なアップデートとメンテナンス：
定期的に新しいコンテンツを追加し、既存のコンテンツを改訂し、古くなった情報を削除することで、ナレッジベースを最新の状態に保ちましょう。
ユーザーフィードバックと分析
ユーザーからのフィードバックを収集し、アナリティクスを分析して、ユーザーがナレッジベースとどのようにやり取りしているかを理解する。 このデータを使って改善を行う。
トレーニングとモニタリング
特にNLPやチャットボットの場合、AIモデルの精度とパフォーマンスを向上させるため、継続的に訓練と監視を行う。
セキュリティとアクセス・コントロール
機密情報が適切に保護され、特定のコンテンツへのアクセスが許可されたユーザーに制限されていることを確認する。
プロモーションと教育
ナレッジベースを組織内またはターゲットとする読者に広める。 ユーザーがナレッジベースを最大限に活用できるよう、トレーニングやリソースを提供する。
規模と進化
組織が成長し、ユーザーのニーズが変化するにつれて、AIの知識ベースを拡張し、それに合わせて進化させる準備をしてください。
AIナレッジベースの構築は複雑なタスクになり得るが、情報アクセシビリティ、ユーザーサポート、生産性に関して大きなメリットをもたらすことができる。 具体的な実施方法は、組織独自の要件やリソースによって異なる可能性があることを忘れないでほしい。
AIナレッジ・ベース・ソフトウェアのための高品質コンテンツを制作するには？
視聴者のニーズや行動を分析し、コンテンツを整理し、視覚的な支援を活用することで、質の高いコンテンツを生み出すことができる。 質の高いコンテンツを作成することは、成功するAI知識ベースの基本である。 コンテンツが適切に構成され、関連性があり、役立つ情報が満載されていれば、カスタマーサポートは新たな高みに到達する。 このセクションでは、単に一流のコンテンツを作成する方法を見つけましょう。
聴衆をよく知る
顧客のニーズと彼らが直面する課題を特定することから始めよう。 彼らが求めている解決策となるよう、コンテンツをデザインしましょう。 視聴者を理解することは、純粋につながるコンテンツを作成する鍵である。
技術的なことを扱うときは、顧客が専門用語に溺れないようにすること。 シンプルに。 また、複雑な用語を使わなければならない場合は、平易な言葉で説明すること。 あなたの目標は物事を理解しやすくすることだ。
例えば、技術サポートのAIナレッジベースを運営しているとする。 あなたの読者に技術に詳しい人とそうでない人の両方がいる場合、バランスを取る必要があります。 RAM」のようなものを説明するとき、こう言うことができる：
「RAMとはランダム・アクセス・メモリーの略で、コンピューターの短期メモリーのようなものです。コンピュータを使用している間、一時的に情報を保存することで、コンピュータのスムーズな動作を助けます。コンピュータの電源を切ると、RAMは消去されます。”
こうすることで、「RAM」という専門用語が単純化され、あらゆるタイプのユーザーに理解しやすくなる。
明瞭かつ整理整頓
AIナレッジベースのコンテンツを作成する際は、明瞭さと簡潔さを意識しましょう。 箇条書きや小見出しを活用して読みやすさを向上させ、顧客が情報を吸収しやすくする。 長くて重い文章は、聴衆の反感を買う可能性があることを覚えておいてください。
一般的なWi-Fi問題のトラブルシューティングに関するナレッジ・ベース記事を作成しているとします。 長いパラグラフを書く代わりに、次のように構成することができる：
タイトルWi-Fi接続のトラブルシューティング
課題1：遅いインターネット
- 接続されているデバイスの数を確認します。
- ルーターを再起動します。
- ルーターに近づく。
問題2：Wi-Fiに接続できない
- デバイスを再起動してください。
- ルータの電源を確認します。
- Wi-Fiパスワードを再入力します。
このように箇条書きや小見出しを使うことで、情報がよりわかりやすくなり、読者を圧倒することも少なくなる。
ビジュアル・エイドの導入
顧客に分かりやすく伝えるために、画像、図、動画を追加することを検討してください。 このような視覚教材は、複雑な概念を単純化したり、段階的な説明を提供したりする上で、画期的な効果を発揮する。 理解度を大幅に向上させ、全体的なユーザー体験を改善することができる。
ソフトウェアのインストール方法をユーザーに案内したいとします。 ステップ・バイ・ステップのビデオを使い、視覚的に手順を説明することで、より簡単に手順を追ってインストールを完了させることができます。
AIナレッジ・ベース・ソフトウェアを設定する際、更新されたコンテンツを維持する
ナレッジベースが常に正確で的確な情報を提供するためには、常に新鮮で最新の状態に保つことが必要です。 製品の変更、ポリシーの更新、お客様からのフィードバックなど、常に最新の情報を入手できます。 定期的にコンテンツを見返し、的確であることを確認する。 コンテンツを効果的に維持するためのヒントをいくつか紹介しよう：
顧客の意見に注意を払う
顧客の反応、質問、さらには苦情など、顧客の声に注目しよう。 これは、コンテンツのギャップや問題を発見するのに役立ちます。 顧客からのフィードバックにより、改善が必要な領域が明らかになったり、新たに取り上げるべきトピックが提案されたりする。 ナレッジ・ベース・システムの内部ツールを最大限に活用して、常に監視し、フィードバックを求めましょう。
例えば、eコマースサイトを運営していて、顧客からの問い合わせに対応するためにAIナレッジベースを立ち上げたとしよう。 顧客とのやり取りを監視することで、多くのユーザーが返品ポリシーについて質問していることに気づきますが、このトピックは貴社のナレッジベースに十分に文書化されていません。
この顧客からのフィードバックは、あなたのコンテンツの潜在的なギャップを浮き彫りにする。 そのため、返品ポリシーに特化した包括的な記事やFAQセクションを作成することができます。
既存のコンテンツを定期的にチェックする
ナレッジベースのコンテンツを定期的に見直し、その正確性と関連性を確認することは良い習慣です。 顧客が常に最新の情報を入手できるよう、更新と改訂を行う。 AIツールの中には、古くなったコンテンツを発見し、チームの貴重な時間を節約してくれるものもある。
例えば、ナレッジベースに自社の製品やサービスに関する情報が含まれていて、最近新バージョンを発売したり、機能を更新したりした場合、過去にさかのぼってドキュメントにこれらの変更が反映されていることを確認することが不可欠です。
コンテンツの効果を評価する
コンテンツ分析に目を配り、どの記事やトピックが顧客に好まれ、どの記事が少しブーストが必要かを把握する。 ユーザーのエンゲージメントやインタラクションを調査することで、コンテンツをより良いものにするための貴重なヒントを得ることができる。 それは、カーテンの裏側を覗いて、顧客が本当に望んでいることを理解するようなものだ。
例えば、よくある技術的な問題のトラブルシューティングに関する特定の記事が多くの閲覧や好意的なコメントを得ていることに気づいたら、それは顧客がその記事を役に立っているという明確なシグナルだ。
一方、複雑なプロセスに関する記事へのエンゲージメントが低い場合は、その記事を単純化したり、補足説明が必要だというサインかもしれない。 コンテンツアナリティクスをモニタリングすることは、オーディエンスとの継続的なフィードバックループを持つようなもので、最大限の効果を得るためにコンテンツを微調整するのに役立ちます。
続きを読むAIを搭載したナレッジベースボットはどのように機能するのか？
Codyのご紹介 – ビジネス向けAIナレッジベース・ソフトウェア
顧客サービスの核心は、人間だけが提供できるパーソナルタッチと共感にある。 しかし、AIは強固な知識ベースを構築する上で極めて重要である。
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