Создавать базу знаний клиентской поддержки и оценивать ее качество теперь можно без разработки в сервисе Нейросаппорт

В сервисе Нейросаппорт от Яндекса появились инструменты, которые позволяют создавать базу знаний текстовой поддержки из реальных диалогов с клиентами, оценивать качество уже существующей базы и получать рекомендации по её улучшению. Решение подходит для крупных компаний с большими объёмами обращений и многочисленными командами поддержки, организаций со сложными продуктами и регламентами, а также для быстрорастущих компаний, которые хотят масштабировать поддержку без потери качества ответов. 

Создать базу знаний из диалогов с клиентами 

Создавать базу знаний, на основе которой будут работать ИИ-автоответы и формироваться подсказки для операторов, стало проще. Компании-клиенту достаточно отобрать реальные диалоги службы поддержки с клиентами, в которых были даны корректные и подходящие по стилю ответы. Нейросаппорт проанализирует переписку и создаст структурированную базу знаний, которая позволяет ИИ-агенту формулировать автоответы, неотличимые от тех, что дают опытные сотрудники, а также создавать качественные подсказки для операторов в случае сложных вопросов, требующих вовлечения специалистов. Нововведение особенно полезно для организаций с потерявшей актуальность базой знаний, либо если ее как единого источника нет вовсе.

Быстро повысить качество ответов 

Нейросаппорт теперь автоматически анализирует чаты и выявляет пробелы в информации и темы с низким качеством данных, что позволяет руководителям контакт-центров быстрее реагировать на новые темы обращений и улучшать базу знаний практически в реальном времени. Раньше такая задача требовала организации фокус-групп, проведения масштабных интервью и опросов сотрудников, теперь же необходимо только выбрать диалоги с клиентами и загрузить их в сервис.  Нейросаппорт сравнит их с базой знаний и проведет глубокий анализ и покажет:

• пробелы и недочеты в информации;
• отклонения ответов операторов от базы знаний;
• отсутствующую метаинформацию;
• расхождения действий операторов с инструкциями.

На основе полученных данных система даёт конкретные рекомендации по улучшению материалов. Это помогает повысить не только качество автоматически отправляемых ответов, но и процент автоматизации. Нейросаппорт, внедренный в качестве ИИ-помощника оператора в текстовую поддержку, сам анализирует сформированные ответы и отправляет без участия человека только те, что соответствуют установленной оценке. Согласно внутреннему тестированию, при систематической работе с базой знаний и отработке рекомендаций системы возможно повысить долю качественных ответов модели на ее основе до 80% и выше.

Проверить ответы модели до клиентов

С обновлением в личном кабинете Нейросаппорта появился встроенный чат с AI-моделью, который позволяет в реальном времени проверять ответы по базе знаний. По сути, это так называемая “песочница” для тестирования автоответов до того, как изменения в базе знаний, например, добавление или корректировка информации, отразятся на реальных диалогах с клиентами. Администратор может задавать модели вопросы, типичные для клиентов, и проверять корректность и полноту ответов, соответствие бизнес-регламентам, стиль и тон коммуникации.

Это помогает оперативно выявлять пробелы, противоречия и неточности в базе знаний до того, как с ними столкнутся реальные пользователи.