Ia para una base de conocimiento de soporte. La ia para una base de conocimiento de soporte es una herramienta interna de búsqueda a la que tus agentes preguntan en lenguaje natural. Busca en tu historial de tickets, documentación de producto y políticas en una sola consulta, y devuelve una respuesta que cita la fuente de la que proviene. Funciona detrás del agente. El cliente sigue hablando con una persona.
Tus agentes pasan la mitad del turno buscando en los documentos. Esa es la queja que conviene escuchar en tu propio equipo. La respuesta existe en algún sitio: en un ticket antiguo, en una especificación de producto o en una política de envíos que nadie abre desde enero. Encontrarla se ha convertido en el trabajo.
#¿por qué mis agentes pasan la mitad del tiempo buscando en la documentación?
Porque la respuesta está repartida entre sistemas que no se comunican entre sí. La regla de reembolso está en un PDF de políticas. El caso límite que la rompe está enterrado en un ticket de Zendesk resuelto en 2023. El comportamiento del producto está en una página de confluence que escribió un antiguo product manager. Un agente con un ticket complejo tiene que revisar tres sitios, adivinar cuál está actualizado, y confiar en tener suerte.
¿qué hace exactamente la ia para una base de conocimiento de soporte?
Indexa tus tickets, documentación de producto y políticas, y luego permite que un agente haga una sola pregunta en lenguaje natural y reciba una sola respuesta. La respuesta enlaza al documento y al pasaje exacto de donde proviene, así el agente puede verificarla con un clic. Es interna. Los clientes nunca la tocan y siguen hablando con una persona.
La citación es la parte que importa. Una respuesta sin fuente es una suposición que el agente igual tiene que comprobar. Una respuesta que enlaza al pasaje de origen es un hecho que el agente confirma con un clic y luego pega en su respuesta. Vinculamos cada respuesta al documento del que proviene exactamente por esta razón.
#¿qué cambia en el tiempo de primera respuesta?
A modo de ilustración, imagina un equipo de soporte de e-commerce de tamaño medio, supuesto y no un cliente. Una herramienta de recuperación que busca en tickets anteriores, documentación de producto y políticas de envío con una sola consulta ayuda sobre todo en los tickets difíciles, esos en los que el agente solía abrir seis pestañas antes de escribir una palabra. Un equipo en esta situación mediría el tiempo de primera respuesta en tickets complejos antes y después.
Los tickets simples ya son rápidos: el restablecimiento de contraseña, el dónde-está-mi-pedido. El freno es el ticket complejo que necesita un caso límite de política y una resolución anterior. Reduce el tiempo de búsqueda en esos y el promedio se mueve. página de caso de uso de atención al cliente recoge la forma completa del diseño.
Si oyes esa frase de tu propio responsable de soporte, la capa de búsqueda es por donde empezar, antes que cualquier herramienta de respuestas.
#¿no es esto simplemente un chatbot de cara al cliente?
We are
Construimos una capa de búsqueda que funciona detrás de tu agente, de modo que una persona lee la respuesta citada, la comprueba y redacta la respuesta con su propio estilo.
We aren't
No construimos un chatbot de cara al cliente que responde por su cuenta y confía en haber acertado con la política delante de una persona que ya está enfadada.
Un bot de cara al cliente pone al modelo entre tu marca y un cliente enfadado. Una respuesta de reembolso equivocada ahí es un error público. La búsqueda se queda un paso atrás. El agente recibe la respuesta citada, el agente decide, el agente responde. La persona sigue en el proceso donde más se juega, y el modelo hace el rebusque donde solo es tedioso.
#Lo que ve el agente
- Un único cuadro de búsqueda, en lenguaje natural, no un campo de palabras clave.
- Una sola respuesta, extraída de tickets, documentación y políticas a la vez.
- Una cita en cada respuesta, enlazando al pasaje de origen.
- Ningún cliente la toca jamás. Es una herramienta de apoyo al agente, no un chatbot.
La herramienta lee tu historial sin estructurar. La política de envíos que es un PDF, el ticket resuelto que es un hilo, la documentación de producto que es una página de wiki. No necesitas limpiar ni reorganizar nada de eso antes. Ese es el sentido de la búsqueda frente a construir a mano otra base de conocimiento y mantenerla actualizada para siempre. Escribimos sobre más proyectos como este en el journal.
Si tus agentes buscan más de lo que responden, deberíamos mapear dónde vive realmente tu conocimiento antes de construir nada. reserva una llamada de descubrimiento de 30 minutos y revisaremos tus tickets, documentación y políticas, y te diremos dónde una capa de búsqueda mueve el tiempo de primera respuesta y dónde no.
