پایگاه دانش ابزاری کاربردی در مدیریت دانش
در دو دهه اخیر سازمان‌ها متوجه شدند که با هزاران مشتری ارتباط برقرار می‌کنند و مشتریان از ویژگی‌های اساسی محصول تا سیاست شرکت سوال می‌پرسند. بر این اساس سوالات متداول به ابزاری اساسی برای انتقال اطلاعات به مشتریان درباره موضوعات پرتکرار تبدیل شد؛ اما کماکان چالش‌هایی در این زمینه وجود داشت. به‌طور کلی سازمان‌ها به روشی هوشمندانه و بصری برای برقراری ارتباط با مشتریان خود و پاسخ دادن به پرسش‌های اساسی نیاز دارند، اما نمی‌توانند به همه سوالات پاسخ دهند، مگر اینکه ابتدا همه پاسخ‌ها را داشته باشند. بنابراین تمامی سازمان‌ها به یک پایگاه دانش نیاز دارند.
ساده‌ترین تعریف پایگاه دانش، مخزن اطلاعات است که برای استفاده در بین تمام مشتریان و همچنین بخش‌های داخلی و کارمندان در دسترس است. تدوین پایگاه دانش با مدیریت دانش آغاز می‌شود. اطلاعات و دانش معمولا از طریق هوش مصنوعی ذخیره می‌شوند. این دانش معمولا در مورد مهمترین موضوعات مربوط به یک محصول یا پروژه در سازمان است. در حالی که یک لیست سوالات متداول برای پاسخ به سوالات اساسی راهکار مناسبی به نظر می‌رس؛ اما وجود یک پایگاه دانش به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا اطلاعات ذخیره شده را دسته‌بندی کنند و این امکان را به مشتریان می‌دهد تا بدون نیاز به تماس با مدیران فروش یا تیم خدمات مشتری، مشکلات را حل کنند.
با پیشرفت تکنولوژی، راه‌حل‌های جدیدی در دسترس شرکت‌ها قرار گرفت که به آنها امکان می‌دهد سریع‌تر و دقیق‌تر از قبل از مشکلات باخبر و آنها را برطرف کنند. از میان این راه‌حل‌ها ، هوش مصنوعی کمک زیادی به مدیریت دانش در این زمینه نموده است. یکی از ابزارهای مهم در این زمینه چت بات‌ها و با ربات‌های چت هوش مصنوعی هستند و به کاربران اجازه می‌دهند به جای اینکه در لیست ناامیدکننده سوالات بیشمار جستجو کنند ، از ربات سوالات تخصصی بپرسند و پاسخ‌های دقیق دریافت کنند.
هوش مصنوعی هزاران مورد از متداول‌ترین سوالات و راه‌حل‌ها را ذخیره می‌کند و راه‌حل‌هایی را برای ایجاد یک پایگاه دانش برای بکارگیری آسان در اختیار شما قرار می‌دهد. سوالاتی که بازدید زیادی نداشته‌اند می‌توانند به عنوان بدون استفاده مشخص شوند. سیستم‌های مدیریت دانش به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که این فرآیند را دنبال کنند، آنها را دائماً در مورد آخرین نیازهای پیش‌بینی شده مشتری، مسائل و راه‌حل‌های آن به‌روز کنند.
این سطح از هوش مصنوعی با موانع خاص خود همراه بود. هوش مصنوعی اولیه توسط هوش انسانی هدایت می‌شد. برای اینکه پاسخ مناسب به یک سوال داده شود ، هوش مصنوعی هنوز هم به یک تطبیق اساسی نیاز دارد. انسانی که راه‌حل می‌نویسد و سپس به ربات می‌گوید چه پاسخی برای کدام سوال مناسب است این باعث شد هوش مصنوعی بعداً به دستور مشتری سریعاً از این اطلاعات استفاده کند.
نوآوری‌های اخیر با ظهور نرم افزار و فناوری مانند پردازش زبان طبیعی که توانایی‌های پایگاه دانش شما را گسترش می‌دهد و نیاز به تعامل انسانی را در هر نقطه از نیاز مشتری کاهش می‌دهد، این مانع را شکسته است.
NLP یک رشته در هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها و ماشین‌ها امکان رمزگشایی و درک زبان ساختار یافته انسانی را می‌دهد. به‌عنوان مثال NLP صندوق ورودی ایمیل را بر اساس محتوا، از ایمیل های مهم گرفته تا تبلیعات را، در پوشه های مختلف، مرتب می‌کند. این یکی از عملکردهای NLP است که به ربات‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد پاراگراف‌های متن را برای کلمات کلیدی خاص بررسی کنند، پیام‌های گذشته را تجزیه و تحلیل کنند تا اهمیت نامه را درک کنند و آن را به طور خودکار در گروه مناسب مرتب کنند.
به طور خلاصه، NLP به ماشین‌ها اجازه می‌دهد زبان انسان را درک کنند. اینکار مجموعه‌ای از راه‌حل‌های مناسب جمع آوری شده از انبوه داده‌ها را در پایکاه دانش فراهم می‌کند.
کاملاً مشهور است که وقتی صحبت از تعاملات مثبت و تعاملات با مشتری می‌شود، هیچ چیز مانند یک احساس شخصی و انسانی باعث افزایش تجربه خوب مشتری نمی‌شود. در حالی که هوش مصنوعی اولیه می‌تواند فیلترهای مبتنی بر داده را که توسط انسان اعمال می‌شود جمع کند، NLP علاوه بر آن سعی در رمزگشایی احساسات مشتریان را دارد. این موضوع درک ما از مسائلی را که مشتریان با آن روبرو هستند، بدون سرمایه‌گذاری اضافی از منابع انسانی، به سطح بعدی( شناخت احساسات مشتریان از محصول) می‌رساند.
در حالی که برنامه‌های مدیریت دانش حجم عظیمی از دانش را در اختیار شما قرار می‌دهد ، این ابزارهایی مانند NLP هستند که به تحلیل و ساختار بیشتر اطلاعات کمک می‌کنند ، مهمترین نکات را برای ارائه مشخص می‌کنند و آنها را به روشی مناسب ارائه می‌دهند.
شاید بزرگترین ویژگی NLP تبدیل داده‌های غیر ساختار یافته به یک پایگاه دانش قابل استفاده باشد که به ایجاد سوالات متداول مبتنی بر دانش نیز کمک می‌کند.
ویژگی‌هایی مانند تشخیص متن یا گفتار، سعی در درک پیچیدگی‌های زبان و گویش‌های انسانی دارند و آنها را به زبانی تبدیل می‌کند که دستگاه بتواند آن را درک کند. این روش نحوه ارتباط ما با ماشین‌ها را در آینده بهبود می‌بخشد، بنابراین به آنها اجازه می‌دهد نیازهای ما را بهتر درک کنند و خدمات‌رسانی بهتری داشته باشند.
در حالی که یک پایگاه دانش، انبوهی از داده‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی را برای استخراج اطلاعات مفید در اختیار شما قرار می‌دهد، بسیار مهم است که این اطلاعات از طریق کانال‌های مناسب به افراد مناسب برسد. در شرکت‌های بزرگ، کانال‌های اطلاعاتی معمولاً همپوشانی دارند، به‌عنوان مثال آنچه برای یک تیم فروش مفید است، ممکن است برای تیم تحقیق و توسعه نیز مفید باشد. با این حساب ، ایجاد فرهنگ اشتراک دانش در سازمان مهم است.
مدیریت دانش کارآمد امکان ایجاد یک پایگاه مدیریت دانش را فراهم می‌کند و اطمینان می‌دهد که اطلاعات صحیح، به تیم مناسب و در زمان مناسب می‌رسد. به عنوان مثال اگر نماینده جدید خدمات مشتری با یک سوال متداول روبرو شود، پایگاه دانش به او امکان می‌دهد رایج‌ترین مشکلات و راه‌حل های سایر همکاران را بررسی کند و بلافاصله به مشتری خدمت را ارئه کند.
به همین ترتیب، سوالات متداول مشتریان که از طریق ابزارهای هوش مصنوعی مانند بات‌ها پاسخ داده می‌شوند، به مشتریان امکان می‌دهد تا از سوالات متداول پایگاه دانش شرکت به دنبال راه‌حل برای مشکلات خود باشند. به عبارتی پایگاه دانش باعث صرفه‌جویی در ساعات کاری نیروی انسانی و ابتکارات پشتیبانی خواهد شد. امروزه اکثر شرکت‌های موفق مدیریت دانش را پیاده سازی می‌کنند. در حالی که دنیای هوش مصنوعی و مدیریت داده‌ها هر روز تغییر می‌کند، مدیریت دانش همچنان “اولین قدم” اساسی در کسب موفقیت مشتری است.
برای مطالعه مطالب تخصصی مدیریت دانش گروه مشاوره مدیریت داش دانا را دنبال کنید.
ما را در شبکه‌های اجتماعی لینکدین، تلگرام و اینستاگرام دنبال کنید.
knowmax.ai/blog/knowledgebase-faqs/
#مدیریت_دانش #محمد_حسن_عزیزی_پور #گروه_مشاوره_مدیریت_دانش_دانا #مشاوره_مدیریت_دانش #مشاور_مدیریت_دانش # شرکت_مشاور_مدیریت_دانش #شرکت_مشاوره_مدیریت_دانش #پیاده_سازی_مدیریت_دانش #استقرار_مدیریت_دانش #آموزش_مدیریت_دانش # موفقیت در پیاده سازی مدیریت دانش # نرم افزار مدیریت دانش# گروه مشاور مدیریت دانش # اپلیکیشن مدیریت دانش #پایگاه دانش
