كيفية بناء قاعدة معرفية باستخدام الذكاء الاصطناعي

يجيب فريق الدعم لديك على نفس الأسئلة العشرين كل أسبوع. العملاء ينتظرون. التذاكر تتراكم. القاعدة المعرفية تحل هذه المشكلة، لكن بناءها من الصفر كان دائماً هو العائق. مع أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة، يتغير هذا الأمر.

يغطي هذا الدليل كيفية بناء قاعدة معرفية باستخدام الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة، بدءاً من تحديد ما يجب كتابته وصولاً إلى إبقاء المقالات محدثة دون الحاجة إلى كاتب متفرغ ضمن الفريق.

لماذا تتعثر مشاريع القاعدة المعرفية#

معظم الفرق لا تفتقر إلى المعرفة، بل تفتقر إلى الوقت لتوثيقها. يعرف مهندس الدعم الأول تماماً كيفية التعامل مع أهم 10 مشكلات لديك، لكن إنتاج مقالات مساعدة واضحة وقابلة للبحث لكل منها يستغرق ساعات لا يملكونها.

يغير إنشاء القاعدة المعرفية المدعوم بالذكاء الاصطناعي مكان تنفيذ العمل. بدلاً من كتابة المقالات من الصفر، أنت توجه الذكاء الاصطناعي لإنتاجها بناءً على الخبرة الموجودة بالفعل لدى فريقك. ينتقل العائق من "إيجاد وقت للكتابة" إلى "تسجيل نفسك وأنت تحل المشكلة"، وهي حلقة أسرع بكثير.

الخطوة 1: راجع تذاكر الدعم الخاصة بك قبل كتابة أي شيء#

أكبر خطأ ترتكبه الفرق هو تخمين المقالات التي يجب كتابتها. قبل إنشاء أي محتوى، استخرج استفسارات الدعم الأكثر شيوعاً لديك من آخر 90 يوماً.

أنت تبحث عن:

• الأسئلة التي تظهر أكثر من 5 مرات
• المشكلات التي تستغرق أكثر من 5 دقائق لحلها في التذكرة
• المواضيع التي يعبر فيها العملاء عن إحباطهم بشأن العثور على المعلومات بأنفسهم

تلك القائمة هي خطة المحتوى الخاصة بك. تسمح لك معظم مكاتب المساعدة (Zendesk، Intercom، Freshdesk) بتصفية وتصدير التذاكر حسب الوسم أو الفئة. اقضِ الوقت للقيام بذلك بشكل صحيح. القاعدة المعرفية التي تجيب على الأسئلة الخاطئة لا تحل شيئاً.

قم بتجميع المواضيع في 6-10 فئات تتوافق مع كيفية تفكير عملائك، وليس كيفية تنظيم فرقك الداخلية. إذا كان العملاء يسمونها "الفواتير"، ففئتك هي "الفواتير"، وليس "عمليات الإيرادات".

الخطوة 2: خطط لهيكل مقالك قبل إنشاء المحتوى#

لكل مقال تخطط لإنتاجه، حدد 3 أشياء قبل لمس أي أداة ذكاء اصطناعي:

1. السؤال الدقيق الذي تجيب عليه — استخدم صياغة العميل من التذاكر، وليس مصطلحاتك الداخلية
2. النتيجة بعد القراءة — ما الذي يجب أن يكون العميل قادراً على فعله بمفرده؟
3. لمن هذا المقال — مستخدمون جدد، مديرون، مستوى اشتراك معين؟

جلسة التخطيط التي تستغرق 60 دقيقة هذه تؤتي ثمارها. المقالات التي تُكتب دون نتيجة واضحة يتم إعادة كتابتها. المقالات التي تستند إلى لغة العميل الحقيقية يتم العثور عليها في البحث.

تغطي القاعدة المعرفية الوظيفية بالكامل لمنتج SaaS متوسط الحجم عادةً 50-100 مقال عبر 6-8 فئات. يبدو هذا كثيراً حتى ترى مدى سرعة الذكاء الاصطناعي في إنشائها.

الخطوة 3: استخدم أداة بناء القاعدة المعرفية بالذكاء الاصطناعي لإنشاء المقالات#

هنا تصبح وفورات الوقت حقيقية. هناك نهجان رئيسيان.

الخيار 1: أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي

أنت تلصق إجابة تقريبية أو سلسلة تذاكر في أداة مثل ChatGPT وتطلب منه إنتاج مقال مساعدة. هذا يعمل مع الأسئلة الشائعة البسيطة. الجودة غير متسقة لأي شيء يتضمن سير عمل مرئي، أو تنقلاً في واجهة المستخدم، أو عملية متعددة الخطوات. ستقضي وقتاً في التحرير من أجل الدقة والهيكل.

الخيار 2: سجل الحل، ودع الذكاء الاصطناعي ينشئ المقال

بالنسبة لشروحات البرامج والمواضيع التي تتطلب عمليات معقدة، يعد هذا النهج أسرع وأكثر دقة بشكل ملحوظ. باستخدام أداة مثل Clevera، يمكنك تسجيل شاشتك أثناء شرح الحل، ويقوم الذكاء الاصطناعي تلقائياً بإنشاء مقال مساعدة مصقول خطوة بخطوة من ذلك التسجيل. لا حاجة للكتابة.

المخرجات دقيقة لأنها مستمدة مما فعلته فعلياً على الشاشة، وليس وصفاً تقريبياً مكتوباً من الذاكرة. إذا كانت العملية تحتوي على 14 خطوة، فالمقال يحتوي على 14 خطوة، بالترتيب الصحيح، دون فقدان أي خطوات.

بالنسبة لفرق الدعم التي تبني قاعدة معرفية حول سير عمل البرامج، يعد هذا المسار الأكثر عملية لإنشاء قاعدة معرفية باستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

بمجرد أن ينشئ Clevera مقالاً، يمكنك نشره مباشرة على منصة القاعدة المعرفية الخاصة بك. في خطة Pro وما فوق، يتصل بـ Notion وConfluence وHelpScout وGitHub والمزيد، لذلك لا يوجد نسخ ولصق يدوي بين الأدوات.

الخطوة 4: راجع كل مقال قبل النشر#

المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى مراجعة بشرية. هذا لا يعني إعادة الكتابة من الصفر. بالنسبة لمعظم المقالات، تكفي مراجعة لمدة 10 دقائق.

ابحث عن:

• الدقة: هل يعكس المقال كيفية عمل منتجك اليوم، وليس قبل 6 أشهر؟
• الاكتمال: هل يغطي الحالات الاستثنائية أو حالات الخطأ التي يواجهها العملاء؟
• النبرة: هل تبدو كعلامتك التجارية، أم كتوثيق عام؟
• الربط: هل يشير إلى مقالات ذات صلة موجودة بالفعل في قاعدتك المعرفية؟

ضع معيار جودة ثابتاً وطبقه على كل مقال. التوثيق غير المتسق هو أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل العملاء يتوقفون عن الثقة في القاعدة المعرفية ويعودون إلى إرسال التذاكر بدلاً من ذلك.

الخطوة 5: ابنِ عملية صيانة من اليوم الأول#

القاعدة المعرفية التي تصبح قديمة تسبب ضرراً أكبر من عدم وجود قاعدة معرفية على الإطلاق. يجد العملاء تعليمات قديمة، ويتبعونها، ويفتحون تذكرة يسألون فيها لماذا لم تنجح، ويفقدون الثقة في القاعدة المعرفية من تلك اللحظة فصاعداً.

اجعل الصيانة جزءاً من عمليتك منذ البداية:

• اربط مراجعات المقالات بدورة الإصدار الخاصة بك. عندما تتغير ميزة ما، يجب تحديث المقالات ذات الصلة في نفس الوقت، وليس بعد أسبوعين.
• تتبع المقالات التي لا تزال تولد تذاكر. إذا قرأ العملاء مقالاً واتصلوا بالدعم على أي حال، فهذا المقال يحتاج إلى إعادة كتابة. يمكن لمعظم مكاتب المساعدة إظهار هذا بوسم بسيط.
• حدد تاريخ مراجعة لكل مقال. لا ينبغي أن يظل أي شيء دون لمس لأكثر من 90 يوماً في منتج يتم شحنه بانتظام.

يساعد Clevera في تحديثات المنتج: عندما تتغير واجهة المستخدم الخاصة بك، يمكنك إعادة تسجيل التدفق المحدث وإعادة إنشاء المقال، بدلاً من البحث في فقرات النص للعثور على ما أصبح قديماً. بالنسبة للإصلاحات الأصغر، تعني ميزة LiveSync أن الفيديو المعدل يشغل النسخة الجديدة في كل مكان تم تضمينه فيه.

الخطوة 6: قِس الانحراف، وليس فقط عدد المقالات#

نشر 80 مقالاً لا يعني أن قاعدتك المعرفية تعمل. المقياس الذي يهم هو انحراف التذاكر: هل يجد العملاء إجابات قبل أن يتصلوا بالدعم؟

تتبع:

• مشاهدات القاعدة المعرفية مقابل حجم التذاكر حول نفس المواضيع — إذا كان الناس يقرأون المقال ولكنهم لا يزالون يفتحون تذاكر، فالمقال لا يحل المشكلة
• استعلامات البحث التي لا تظهر نتائج — فجوات في المحتوى الخاص بك تولد تذاكر
• تقييمات المقالات والتعليقات — تدعم معظم منصات القاعدة المعرفية الإعجاب/عدم الإعجاب؛ المقالات ذات التقييم المنخفض هي إعادة كتابة تنتظر حدوثها

القاعدة المعرفية لا تنتهي أبداً. الفرق التي ترى أكبر انخفاض في حجم تذاكر الدعم تتعامل معها كمنتج، وليس كمشروع. يتم شحن المحتوى وقياسه والتكرار عليه بنفس الطريقة التي يتم بها التعامل مع الميزات.

البدء#

ابدأ بأهم 10 تذاكر دعم شائعة لديك. سجل شخصاً من فريقك وهو يشرح الحل لكل منها. دع مولد القاعدة المعرفية بالذكاء الاصطناعي يحول تلك التسجيلات إلى مقالات. راجع وانشر.

هذا يعني 10 مقالات في يوم واحد، وليس في أسبوع. افعل ذلك مرة أخرى في الأسبوع التالي مع الـ 10 التالية. في غضون شهر، سيكون لديك قاعدة معرفية تغطي الغالبية العظمى مما يسأل عنه العملاء فعلياً، مبنية من حلول حقيقية، وليس من التخمين.

تصبح قائمة الانتظار أكثر هدوءاً بشكل أسرع مما تتوقع.