FAQ 幾乎就是 80% 以上經驗紀錄的最佳方式,
更可以看成是「文件」的重點摘要和索引,解決一般文件內容太長,不想看也抓不到重點的問題 [1]。
因此,只要需要「經驗」的地方,都是 FAQ 的應用!
例如:
AI 知識庫的來源
客戶服務
工作模版
案例
...
不確定性,是目前主流的「生成式 AI」技術的特性,
對企業來說,尤其在「標準化的生產流程 (SOP)」,會是一個非常嚴重的問題 [2]。
透過撰寫 FAQ 與 xms+ 的 AI 技術,
將可以非常有效地客服這個難題,帶來 AI 在知識管理應用的突破 [3]。
有了 FAQ,立刻就能帶來許多好處,
例如,依據 FAQ 內容來回應客戶的問題,更快速且高品質,
也能避免不同人員說法不一致,可能讓使用者感到混淆,進而來來回回多次詢問,增加彼此負擔。
以下是回應的主要結構
- 先寫重點摘要 (結論)
內容能讓有基礎資訊能力的客戶,看完後幾乎就可以直接解決
更詳細的說明,引導到 FAQ
幾次以後,客戶就會自己找
如果重點摘要幾乎已經是完整的 FAQ,就直接回應,因為引導的意義不大,反而造成困擾 (多一個沒有意義的步驟)
- 分享搜尋的技巧
幫助客戶找 FAQ 的技巧,可以下關鍵字 or 問 AI
更完整的說明,
圖:
每次遇到不同客戶問類似問題時,就去搜尋 email 看看以前是怎麼寫的,但卻常常找不到 ...
用 FAQ 和 xms+ AI 就可以順利克服這個問題![4]
怎麼做呢?
技巧很簡單,就是「既然寫了、就不要浪費!」,隨手複製貼上成 FAQ,等下次需要時,透過 AI 就找得到。
舉例超重要的,
這也是知名的 PREP 結構中的重點,因為具體、好理解。
如何收集例子呢?
FAQ 也很適合喔,尤其是比較簡單形式的案例紀錄,
例如,下圖 的文章內容,就在下方透過 FAQ 整理相關的例子,幫助學習者更深入的理解與應用。
參考資料:
- 已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
- AI 幻覺 (hallucination) 的風險
- AI 胡說八道的特性,要如何避開?
- 從互動中,整理 Q&A (邊做邊紀錄)