Jak zbudować bazę wiedzy przy użyciu AI

Twój zespół wsparcia co tydzień odpowiada na te same 20 pytań. Klienci czekają. Zgłoszenia się piętrzą. Baza wiedzy rozwiązuje ten problem, ale tworzenie jej od zera zawsze było wąskim gardłem. Dzięki odpowiednim narzędziom AI to się zmienia.

Ten przewodnik krok po kroku pokazuje, jak zbudować bazę wiedzy przy użyciu AI – od ustalenia, co napisać, po utrzymywanie aktualności artykułów bez konieczności zatrudniania dedykowanego copywritera.

Dlaczego projekty baz wiedzy utykają w martwym punkcie#

Większości zespołów nie brakuje wiedzy. Brakuje im czasu na jej udokumentowanie. Starszy inżynier wsparcia dokładnie wie, jak rozwiązać 10 najczęstszych problemów, ale przygotowanie przejrzystych i łatwych do wyszukania artykułów dla każdego z nich zajmuje godziny, których nie ma.

Tworzenie bazy wiedzy oparte na AI zmienia sposób, w jaki wykonuje się tę pracę. Zamiast pisać artykuły od zera, kierujesz AI, aby tworzyło je na podstawie wiedzy, którą Twój zespół już posiada. Wąskie gardło przesuwa się z „znajdź czas na pisanie” na „nagraj, jak rozwiązujesz problem”, co jest znacznie szybszą pętlą.

Krok 1: Przeanalizuj zgłoszenia do wsparcia, zanim cokolwiek napiszesz#

Największym błędem zespołów jest zgadywanie, jakie artykuły napisać. Zanim stworzysz choćby jeden fragment treści, wyciągnij najczęstsze zapytania do wsparcia z ostatnich 90 dni.

Szukasz:

• Pytań, które pojawiają się częściej niż 5 razy
• Problemów, których rozwiązanie w zgłoszeniu zajmuje więcej niż 5 minut
• Tematów, w których klienci wyrażają frustrację z powodu trudności w samodzielnym znalezieniu informacji

Ta lista to Twój plan treści. Większość systemów help desk (Zendesk, Intercom, Freshdesk) pozwala filtrować i eksportować zgłoszenia według tagów lub kategorii. Poświęć czas, aby zrobić to porządnie. Baza wiedzy, która odpowiada na niewłaściwe pytania, niczego nie odciąży.

Pogrupuj tematy w 6-10 kategorii, które odpowiadają sposobowi myślenia klientów, a nie strukturze Twoich zespołów wewnętrznych. Jeśli klienci nazywają to „rozliczeniami”, Twoja kategoria to „rozliczenia”, a nie „operacje przychodowe”.

Krok 2: Zaplanuj strukturę artykułu przed wygenerowaniem treści#

Dla każdego artykułu, który planujesz stworzyć, zdefiniuj 3 rzeczy, zanim dotkniesz jakiegokolwiek narzędzia AI:

1. Dokładne pytanie, na które odpowiada — użyj sformułowań klientów ze zgłoszeń, a nie wewnętrznej terminologii
2. Efekt po przeczytaniu — co klient powinien być w stanie zrobić samodzielnie?
3. Dla kogo jest przeznaczony — nowi użytkownicy, administratorzy, konkretny plan subskrypcji?

Ta 60-minutowa sesja planowania się opłaca. Artykuły napisane bez jasnego celu wymagają poprawy. Artykuły oparte na prawdziwym języku klientów są łatwo znajdowane w wyszukiwarce.

W pełni funkcjonalna baza wiedzy dla średniej wielkości produktu SaaS zazwyczaj obejmuje 50-100 artykułów w 6-8 kategoriach. Brzmi jak dużo, dopóki nie zobaczysz, jak szybko AI potrafi je wygenerować.

Krok 3: Użyj kreatora bazy wiedzy AI do generowania artykułów#

To tutaj oszczędność czasu staje się realna. Istnieją 2 główne podejścia.

Opcja 1: Narzędzia do pisania AI

Wklejasz szkic odpowiedzi lub wątek zgłoszenia do narzędzia typu ChatGPT i prosisz o stworzenie artykułu pomocy. Działa to w przypadku prostych FAQ. Jakość jest niespójna w przypadku wszystkiego, co wiąże się z wizualnym przepływem pracy, nawigacją po interfejsie lub wieloetapowym procesem. Spędzisz czas na edycji w celu zapewnienia dokładności i struktury.

Opcja 2: Nagraj rozwiązanie, pozwól AI wygenerować artykuł

W przypadku instrukcji obsługi oprogramowania i tematów wymagających wyjaśnienia procesów, to podejście jest znacznie szybsze i dokładniejsze. Dzięki narzędziu takiemu jak Clevera, nagrywasz swój ekran podczas przechodzenia przez rozwiązanie, a AI automatycznie generuje dopracowany, krok po kroku artykuł pomocy z tego nagrania. Pisanie nie jest wymagane.

Wynik jest dokładny, ponieważ wywodzi się z tego, co faktycznie zrobiłeś na ekranie, a nie z ogólnego opisu wpisanego z pamięci. Jeśli proces ma 14 kroków, artykuł ma 14 kroków, we właściwej kolejności i bez pominiętych etapów.

Dla zespołów wsparcia budujących bazę wiedzy wokół przepływów pracy w oprogramowaniu, jest to najbardziej praktyczna ścieżka tworzenia bazy wiedzy przy użyciu AI na dużą skalę.

Gdy Clevera wygeneruje artykuł, możesz opublikować go bezpośrednio na swojej platformie bazy wiedzy. W planie Pro i wyższych łączy się z Notion, Confluence, HelpScout, GitHub i innymi, więc nie ma ręcznego kopiowania i wklejania między narzędziami.

Krok 4: Przejrzyj każdy artykuł przed publikacją#

Treści generowane przez AI wymagają weryfikacji przez człowieka. Nie oznacza to pisania od zera. W przypadku większości artykułów wystarczy 10-minutowe sprawdzenie.

Zwróć uwagę na:

• Dokładność: czy artykuł odzwierciedla to, jak Twój produkt działa dzisiaj, a nie 6 miesięcy temu?
• Kompletność: czy obejmuje przypadki brzegowe lub stany błędów, na które trafiają klienci?
• Ton: czy brzmi jak Twoja marka, czy jak ogólna dokumentacja?
• Linki: czy wskazuje na powiązane artykuły, które już istnieją w Twojej bazie wiedzy?

Ustal spójny poziom jakości i stosuj go do każdego artykułu. Niespójna dokumentacja jest jednym z głównych powodów, dla których klienci przestają ufać bazie wiedzy i wracają do wysyłania zgłoszeń.

Krok 5: Wbuduj proces utrzymania od pierwszego dnia#

Baza wiedzy, która staje się nieaktualna, wyrządza więcej szkód niż jej brak. Klienci znajdują przestarzałe instrukcje, postępują zgodnie z nimi, otwierają zgłoszenie z pytaniem, dlaczego to nie zadziałało, i od tego momentu mniej ufają bazie wiedzy.

Wbuduj utrzymanie w swój proces od samego początku:

• Powiąż przeglądy artykułów z cyklem wydawniczym. Gdy funkcja się zmienia, odpowiednie artykuły muszą zostać zaktualizowane w tym samym czasie, a nie dwa tygodnie później.
• Śledź, które artykuły nadal generują zgłoszenia. Jeśli klienci czytają artykuł, a mimo to kontaktują się ze wsparciem, artykuł wymaga przeredagowania. Większość systemów help desk potrafi to wykryć za pomocą prostego tagu.
• Ustaw datę przeglądu dla każdego artykułu. Nic nie powinno pozostawać nietknięte przez ponad 90 dni w produkcie, który jest regularnie aktualizowany.

Clevera pomaga przy aktualizacjach produktu: gdy zmienia się interfejs, możesz ponownie nagrać zaktualizowany przepływ i wygenerować artykuł na nowo, zamiast przeszukiwać akapity tekstu, aby znaleźć to, co jest już nieaktualne. W przypadku mniejszych poprawek, LiveSync oznacza, że edytowane wideo odtwarza nową wersję wszędzie tam, gdzie jest osadzone.

Krok 6: Mierz odciążenie, a nie tylko liczbę artykułów#

Publikacja 80 artykułów nie oznacza, że Twoja baza wiedzy działa. Metryką, która ma znaczenie, jest odciążenie od zgłoszeń: czy klienci znajdują odpowiedzi, zanim skontaktują się ze wsparciem?

Śledź:

• Wyświetlenia bazy wiedzy vs. liczba zgłoszeń w tych samych tematach — jeśli ludzie czytają artykuł, ale nadal otwierają zgłoszenia, artykuł nie rozwiązuje problemu
• Zapytania w wyszukiwarce bez wyników — luki w Twoich treściach, które generują zgłoszenia
• Oceny i opinie o artykułach — większość platform baz wiedzy obsługuje kciuki w górę/w dół; nisko oceniane artykuły to kandydaci do przeredagowania

Baza wiedzy nigdy nie jest skończona. Zespoły, które widzą największą redukcję liczby zgłoszeń do wsparcia, traktują ją jak produkt, a nie projekt. Treści są publikowane, mierzone i iterowane w ten sam sposób, co funkcje.

Jak zacząć#

Zacznij od 10 najczęstszych zgłoszeń do wsparcia. Nagraj kogoś z zespołu, kto przechodzi przez rozwiązanie każdego z nich. Pozwól generatorowi bazy wiedzy AI zamienić te nagrania w artykuły. Przejrzyj i opublikuj.

To 10 artykułów w jeden dzień, a nie w tydzień. Zrób to samo w kolejnym tygodniu z następnymi 10. W ciągu miesiąca będziesz mieć bazę wiedzy, która obejmuje zdecydowaną większość tego, o co faktycznie pytają klienci, zbudowaną na podstawie prawdziwych rozwiązań, a nie zgadywania.

Kolejka zgłoszeń robi się krótsza szybciej, niż się spodziewasz.