Base de conhecimento com IA: como criar, organizar e escalar o autoatendimento com o Service Hub

Agora que você já entendeu a importância de ter uma base de conhecimento, chegou a hora de começar a criar uma para a sua empresa. Antes de mais nada, é preciso identificar o que é para os clientes e o que é para a IA. Embora esses conteúdos se conectem, existem informações que são específicas para IA, ajudando-a a direcionar o cliente durante o atendimento. Veja como criar uma base de conhecimento com o nosso passo a passo:

1- Defina um time

Embora a base de conhecimento seja usada pelo atendimento, as perguntas envolvem diferentes áreas da empresa. A equipe de vendas pode sugerir respostas com base nas perguntas que mais recebe, enquanto o time de marketing pode identificar palavras-chave que são mais associadas à empresa, além de adaptar os textos para SEO e para AEO..

2- Organize o conteúdo

Reúna a informação que já tem ou que deseja construir, e defina o que será escrito e em qual formato. Aqui podem ser definidas diferentes estratégias, como: artigos educativos, página de FAQ e tutoriais.

3- Defina um objetivo

Como falamos, o conteúdo é diferente de acordo com o objetivo da base. Se a ideia for educar os clientes, o foco será na criação de artigos. Se o suporte precisar ser mais específico, uma página de FAQ pode conter as perguntas frequentes e se o foco for a IA, esse conteúdo pode ser personalizado para atender diferentes questionamentos dos clientes.

4- Atente-se a linguagem

O time de marketing atua com base em um branding que, entre outras coisas, determina o tom de voz da empresa. Essa deve ser a referência de todos ao criar esses conteúdos, escolhendo um linguajar mais formal, informal ou técnico, dependendo de como a empresa quer transmitir a mensagem.

5- Escolha a ferramenta certa

Sem o software adequado, será difícil criar e editar esse conteúdo. Com uma ferramenta de criação de base de dados, todo o conteúdo fica em um mesmo espaço, com diversas funcionalidades que a empresa pode utilizar.

A base de conhecimento da HubSpot, por exemplo, oferece:

• Biblioteca de artigos;
• Pesquisa inteligente;
• Sincronização com CRM;
• Painel de análise do conteúdo.

Uma ferramenta de atendimento automatizado com IA precisa de um ponto de partida para ser eficiente, ou seja, a base de conhecimento com informações que são específicas da empresa deve ser feita de qualquer forma.

Porém, como uma IA vai adquirindo contexto, o próprio atendimento ao cliente vai gerar novas informações. Conforme ela fala com os clientes e lida com seus questionamentos, ela vai descobrindo gaps nas informações fornecidas, além de identificar novas perguntas frequentes ou temas para artigos.

Isso significa que uma base de conhecimento eficiente está em constante adaptação e expansão, e a própria IA contribui para essa melhoria. Entenda como:

Organiza e aprimora as respostas

Uma IA de atendimento como Customer Agent consegue transformar informações como PDF e transcrições de reuniões e transformar isso em respostas coerentes para o consumidor. Com isso, ela tem mais contexto para responder os clientes, solucionando os tickets com mais agilidade.

Sugestões automáticas

Com a comunicação diária com vários clientes, a IA consegue identificar padrões de perguntas e encontrar dúvidas que talvez não estivessem no radar da equipe. Cada atendimento bem-sucedido pode se tornar um artigo de ajuda específico, com base nas demandas de cada cliente, ajudando a melhorar a experiência em interações futuras.

Geração de artigos

Essas sugestões podem se tornar artigos também criados pela IA. O Agente de Base de Conhecimento da HubSpot aproveita as lacunas da base de conhecimento identificadas pelo Customer Agent e analisa os dados dos tickets para criar automaticamente rascunhos abrangentes. Tudo que a equipe precisa fazer é revisar esse conteúdo e publicar.

Preenchimento das lacunas

Da mesma forma que os atendimentos bem-sucedidos geram novas possibilidades e procedimentos, os que não se resolveram geram aprendizados. A IA analisa os tickets que foram identificados pelo cliente como “não resolvidos” e, com base nisso, sugere conteúdos que possam suprir essa falta.

Como o Service Hub facilita a criação da base de conhecimento?

O Customer Agent atende os clientes automaticamente e gera informações que o Knowledge Base Agent usa para aprimorar esse repositório. Ou seja, um está sempre contribuindo para o aperfeiçoamento do outro.

Isso é possível pois os agentes estão disponíveis no Service Hub, uma ferramenta completa de atendimento ao cliente com IA que conta com um ecossistema integrado para garantir que a IA trabalhe tanto para atender aos clientes, como para facilitar o trabalho da equipe de atendimento. Veja como o Service Hub faz isso ao unir em um só sistema diversas funcionalidades de atendimento ao cliente:

Help desk automatizado

Um help desk com IA oferece atendimento com contexto, usando os conteúdos da base de conhecimento para dar recomendações de respostas. Além disso, ele também faz resumos automatizados dos tickets e análise de sentimento, que podem ajudar a aperfeiçoar esses conteúdos.

Atendimento omnichannel

O Service Hub reúne na mesma plataforma todos os canais pelos quais os clientes entram em contato, incluindo redes sociais e WhatsApp. Isso significa que o Knowledge Base Agent tem uma fonte maior de dados para entender o que os clientes precisam e pode usar todos esses canais como base para sugestão e criação de artigos.

Gestão de feedback

No fim das contas, o atendimento ao cliente tem como objetivo garantir que as dúvidas dos leads sejam resolvidas para que ele conclua sua compra e tenha uma boa experiência durante sua jornada. A gestão de feedback mede a eficiência do atendimento e também oferece a oportunidade de adequar a base de conhecimento para melhorar essa experiência.

Quais métricas avaliar para garantir o sucesso da base de conhecimento?

Como mostramos no artigo, uma boa base de conhecimento para atendimento está em constante aperfeiçoamento. E além das sugestões da IA, as métricas são necessárias para avaliar o sucesso do que foi feito e encontrar formas de atender melhor aos clientes. O Knowledge Base Agent conta com diversas métricas que ajudam a medir a eficiência dos conteúdos. Confira:

Visualização de artigos

A quantidade de vezes que um artigo é clicado e lido é uma das principais métricas para identificar que aquela informação é, de fato, relevante para os clientes. Quando o número é baixo, pode indicar que o artigo precisa de um aperfeiçoamento no SEO, ou até mesmo uma reformulação do conteúdo.

Visualização de widget chat

Além de encontrar um conteúdo através de ferramentas de busca, eles também podem ser indicados no próprio autoatendimento. Enquanto usa o chat, o cliente pode escolher abrir ou não um artigo indicado, e isso ajuda a identificar sua relevância dentro do contexto da pesquisa.

Classificação útil

É comum que artigos de FAQ contem com uma opção no final para o cliente avaliar se aquela informação foi útil ou não. Se o resultado for negativo, é preciso identificar que respostas esse artigo deve ser, e como torná-lo mais eficaz para o cliente.

Pesquisa sem resultado

Uma boa base de conhecimento precisa ter uma ferramenta de pesquisa para o cliente navegar e, se uma palavra ou expressão não gerar resultados, é um sinal de que há informações insuficientes. Essas pesquisas devem ser usadas como base para a criação de novos conteúdos.

Confira na prática como a base de conhecimento e página de FAQ podem otimizar o atendimento, e descubra tudo o que o Service Hub pode fazer pela sua empresa.

Perguntas frequentes sobre base de conhecimento

Estas são algumas das perguntas mais comuns de empresas de língua portuguesa sobre base de conhecimento: