ナレッジ記事の生成
サポート情報生成機能を使用すると、CXone Mpower Expert用のサポート情報記事を作成または更新できます。 Actionsは、高度な言語モデルを活用し、過去の顧客とのやり取りを分析して、特定のトピックに関する高品質の記事ドラフトを生成します。 以下の操作が可能です。
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取り上げたい特定のトピックについて、新しい記事をアップロードするか、既存の記事を編集します。 言語モデルは、特定の条件に一致するインタラクションに基づいて記事を生成し、それらを良い会話として定義します。
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関連する利用可能なトランスクリプトから記事を生成し、ナレッジベースに公開します。
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プロンプト ボックスで、ナレッジ記事自体の内容の変更、強化、または分析に関連する質問をし、指示を与えます。
記事を生成するための前提条件
次のライセンスが必要です。
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IA AdvancedまたはIA Premiumまたは(IA BasicおよびACD AutoSummary)
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CXone Mpower Expert
次のことを確認してください。
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"CXone MpowerのExpert 設定Actionsを構成しました。" サポート技術情報の記事を有効にする トグルが設定されていることを確認します。
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Expertの公開権限がある。
- ExpertとユーザーハブのユーザーのメールIDが一致しCXone Mpower。
Expertナレッジ記事の作成および公開
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Actionsを使用している場合は、ナレッジ記事タブをクリックします。 会話パネルで、次のいずれかの操作を行います。
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記事を作成する特定のトピックを入力します。
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をクリックすると、提案された質問のリストが表示されます。
トピックを入力すると、Actionsは関連するトランスクリプトに基づいて記事の下書きを自動的に作成します。 選択したトピックに関連するトランスクリプトが見つからない場合、ActionsはWebからの情報を使用してAIで記事を作成します。
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Observability Dashboardを使用している場合:
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"Autopilot Knowledgeパネルで、GenAIパフォーマンスをクリックします。"
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カテゴリ別にグループ化されたデータまで下にスクロールします。
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サポート情報記事を生成するクエリを含むカテゴリを展開します。 クエリの 情報 ボタンをクリックします。 クエリの応答パネルがページの右側に表示されます。
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記事の作成 ボタンをクリックしてナレッジ記事を生成します。
AIが生成した記事は、トランスクリプトに基づいて作成されます。
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記事は、次のいずれかの方法でカスタマイズできます。
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AIによる編集
ボタンを使用して、トーンをカジュアルまたはフレンドリーに変更するなど、AIオプションを使用して記事を再生成します。
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編集ボタンをクリックして、記事を手動で編集します。
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"公開ボタンをクリックして、記事をExpertドラフトまたはLiveとして公開します。" これらのオプションが使用可能かどうかは、ユーザー設定によって異なります。
ナレッジ記事の生成に関する注意事項
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下書き記事のソースを表示するには、サポート情報記事パネルのソースを表示をクリックします。
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これにより、ドラフトのソースとなったトランスクリプトが表示されます。 また、リクエストしたトピックに一致するトランスクリプトも表示されます。 トランスクリプトは、顧客の懸念が解決され、顧客満足度(CSAT)スコアが6以上のインタラクションのみを含むようにフィルタリングされます。
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ラジオボタンを選択すると、記事で使用するトランスクリプトを選択できます。 関連するトランスクリプトが利用できない場合は、Webからの情報を使用して記事を作成するオプションがあります。
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トランスクリプトは3つまで選択できます。 テーブルの下部には、許可される総数のうち、すでに選択済みのトランスクリプトの数が表示されます。 たとえば、使用可能なレコードが 5 つあり、2 つを選択すると、2/3 レコードが選択されていると表示されます。 レコードが 2 つあり、1 つだけを選択すると、メッセージには 1/2 レコードが選択されます。
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複数のレコードを選択すると、テーブルの上のサマリー行が更新され、ソースとして取得されたトランスクリプトの数と平均CSATスコアが表示されます。
新しい選択に基づいてアーティクルを再生成すると、Actionsは、選択に基づいてコンテンツを含むようにアーティクルが更新されることを示すメッセージを表示します。
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AI によって生成された記事内の特定のテキストを検索し、それをExpertの既存のサポート情報記事と組み合わせる場合は、検索してExpertから追加 オプションを使用できます。 検索ボックスに関連テキストを入力します。 一致するナレッジ記事が見つかった場合は、AI が生成した記事と組み合わせて、より包括的なナレッジ記事を作成します。

以下の質問例は一般的なものです。 実際の関連性は、エージェントが話す特定のトピックによって異なります。
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オンラインアカウントを設定する手順を記載した新しいナレッジ記事を作成します。
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自動支払を設定する手順を記載した新しいサポート情報記事を作成します。
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注文をキャンセルする手順を記載した新しいサポート情報記事を作成します。
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予定をスケジュールする手順を含む新しいサポート情報記事を作成します。

ストリーミング会社のカスタマーサポートマネージャーであるMaidaは、無料のストリーミングサービスに関する顧客からの問い合わせが増加していることを認識しています。 彼女は、すべてのエージェントがこれらのクエリを処理する準備ができているわけではなく、解決時間が長くなっていることに気づきました。 しかし、こうした懸念を効率的に解決できるエージェントもいることにも気づいています。
マイダはActionsに、無料ストリーミングサービスに関する情報を提供するためのナレッジ記事を作成するようリクエストします。
Actionsは、このような通話を効果的に処理できたエージェントの最良のトランスクリプトを使用して、ナレッジ記事を作成します。
記事の草稿が生成された後、Maida は編集ボタンと AI ツールを使用してトーンを変更し、包括的で明確で役立つものにすることで、記事の草稿を微調整します。 その後、彼女はその記事を公開します。 このナレッジ記事は現在、同社の知識ベースに掲載されており、すべてのカスタマーサポートエージェントにとって実践的なガイドとなっています。
このナレッジ記事の作成は、他のエージェントを支援し、無料のストリーミングサービスのクエリを処理する際のパフォーマンスを向上させるために必要なガイダンスを提供します。 このようなアプローチによって、問題解決にかかる時間を短縮し、総合的な顧客満足度を向上させることができます。