A vantagem de empregar uma base de conhecimento eficaz é clara e os resultados são uma vitória tanto para o cliente quanto para a empresa. Mas como criar uma?
Se você estiver procurando uma maneira de obter um momento de "cervo nos faróis" de uma pessoa da geração do milênio, pode ser pior do que ligar para o smartphone dela. Apesar do uso generalizado de telefones celulares, hoje somos um mundo em que a comunicação consiste em emojis, GIFs, fotos e, às vezes, texto, em vez da antiquada conversa telefônica. De fato, 75% dos adultos britânicos possuem um smartphone, mas um em cada quatro não o utiliza para o que foi projetado inicialmente - falar.
Como resultado, talvez não seja uma surpresa descobrir que 67% dos entrevist ados preferem o autoatendimento a falar com um agente do cliente. Além disso, 91% das pessoas usariam de bom grado uma base de conhecimento personalizada se tivessem a chance.
A vantagem de empregar um sistema eficaz de gerenciamento de conhecimento é clara e os resultados são uma vitória para os clientes. Também é óbvio para as empresas - uma base de conhecimento eficaz garante uma alta taxa de deflexão de tíquetes.
PNL: a base para uma base de conhecimento perfeita
Antes de começar a construir os tijolos de uma nova casa, é importante estabelecer primeiro uma base estável. Com uma base de conhecimento, não há nada mais robusto do que o processamento robusto de linguagem natural (NLP).
Ao contrário da pesquisa por palavras-chave, a PNL é capaz de entender o significado por trás da consulta do cliente, independentemente do jargão, da gíria e da ortografia usados. Portanto, o usuário pode digitar perguntas em sua própria linguagem natural com a certeza de que obterá as respostas que deseja. O tamanho da sua base de conhecimento é irrelevante se os usuários não forem direcionados para o conteúdo certo em primeiro lugar.
Os cérebros por trás do cérebro: linguistas computacionais
Se a PNL é o motor que alimenta sua base de conhecimento, o linguista computacional é o motorista que garante que ela chegue onde você deseja.
O linguista é responsável pela qualidade e adequação da base de conhecimento, sugerindo melhorias ao cliente para que o conteúdo corresponda às preocupações reais dos usuários, se encaixe na interface em que será exibido e seja fácil de entender.
Aprendizado de máquina e PNL: fornecendo níveis sem precedentes de autoatendimento
As empresas que utilizam bases de conhecimento apoiadas pela PNL já estão desfrutando de taxas de autoatendimento de quase 90%. A pergunta de um milhão de dólares é: como isso pode ser melhorado ainda mais? A resposta está no aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina, combinado com a PNL, apresenta uma maneira poderosa de garantir que sua base de conhecimento não seja apenas inteligente desde o primeiro dia, mas que também atinja níveis extraordinários de autoatendimento à medida que seus dados aumentam com mais interações com os clientes. O aprendizado de máquina consegue isso descobrindo as regras para pesquisas bem-sucedidas de clientes e desenvolvendo-as ainda mais.
Por exemplo, um cliente pode perguntar a um site de ingressos: "Posso levar meu filho a um show de rap?". É possível que uma base de conhecimento com apenas NLP forneça um resultado de FAQ para a pergunta: "O que posso levar para um show de rap?"
Linguisticamente, isso é correto, mas não é a resposta perfeita. À medida que seus dados forem se acumulando, o aprendizado de máquina poderá aprender com pesquisas anteriores e suplantar a PNL na seleção da pergunta certa. Portanto, ele pode direcionar o usuário para uma resposta diferente, como "quais são as restrições de idade em um show de rap?"
Assim, a curva de aprendizado de sua base de conhecimento não se estabilizará e, em vez disso, continuará a crescer mais do que nunca.
Um trabalhador é tão bom quanto suas ferramentas, mas se suas ferramentas forem uma combinação potente de PNL e aprendizado de máquina com o apoio de linguistas computacionais nativos, sua base de conhecimento fornecerá uma solução que economiza dinheiro e proporciona uma experiência perfeita ao cliente.
A Inbenta utiliza seu processamento de linguagem natural patenteado e mais de 11 anos de pesquisa e desenvolvimento para criar chatbots interativos com uma taxa de autoatendimento líder do setor de +90%.
Empresas de todo o mundo, inclusive a AMP NZ, utilizam o InbentaBot para manter um serviço personalizado para seus clientes e reduzir os tíquetes de suporte.
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