對于組織而言，對知識技術(shù)的需求從未如此之大。隨著員工越來越多地進(jìn)行遠(yuǎn)程工作，客戶轉(zhuǎn)向數(shù)字參與模式，在影響點(diǎn)快速提供準(zhǔn)確知識的能力比以往任何時候都更為關(guān)鍵。然而，從A點(diǎn)到B點(diǎn)獲取知識并不總是簡單的。您需要清楚地了解您的信息消費(fèi)者、每個消費(fèi)者的獨(dú)特需求，以及協(xié)調(diào)各種不總是協(xié)同工作的技術(shù)和流程的能力。

　　在正確的時間把正確的知識傳遞給正確的人，當(dāng)它重要的時候，需要一個考慮以下因素的技術(shù)基礎(chǔ)。

　　您的信息消費(fèi)者：您是為單個群體還是多個群體的需求服務(wù)？你的同伴是如何消費(fèi)知識的？當(dāng)涉及到知識時，你的團(tuán)隊優(yōu)先考慮什么？為什么你的同伴需要知識？他們想達(dá)到什么目的？

　　內(nèi)容本身：什么是記錄系統(tǒng)--你的真理之源？你的內(nèi)容是重文本還是包含視覺效果？您的內(nèi)容是靜態(tài)的還是經(jīng)常更改？準(zhǔn)確度有多重要？準(zhǔn)確度對您的組織意味著什么？

　　存儲和所有權(quán)：您是否有一個中央內(nèi)部存儲庫？您是否正在使用基于云的CMS解決方案？您使用的是一種技術(shù)還是多種技術(shù)？您的內(nèi)容是否分散？如果是，誰擁有什么？

　　使用和時間安排：誰發(fā)起內(nèi)容使用？是否由經(jīng)驗豐富的知識消費(fèi)者提出要求？搜索看起來像什么，內(nèi)容需要通過哪些渠道流動？請求和履行之間的可接受延遲（如果有）是什么？在用戶收到所需內(nèi)容之前，他們希望發(fā)出多少請求？

　　組織經(jīng)常在知識管理系統(tǒng)上花費(fèi)大量的時間、金錢和精力，這些系統(tǒng)對于經(jīng)驗豐富的專業(yè)人員的臨時請求可能非常有用。但隨后他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用于支持客戶體驗用例時，相同的系統(tǒng)不起作用。將知識用于客戶體驗需要實時提供信息。它需要符合請求的意圖，并且通常會交付給心煩意亂的客戶和/或忙碌的座席。企業(yè)知識庫在滿足這些需求時往往無法滿足需求。

　　在Genesys的“客戶研究狀況”報告中，我們發(fā)現(xiàn)客戶對知識發(fā)揮最大作用的結(jié)果進(jìn)行的排名。當(dāng)客戶被問及哪些服務(wù)特征最重要時，高達(dá)29%的是“首次交互解決問題”，其次是“知識淵博的代表/座席”（18%）。這兩個維度都是由客戶快速獲取正確信息的能力驅(qū)動的。錯誤地獲取知識是有代價的。《福布斯》發(fā)現(xiàn)，28%的消費(fèi)者在遇到不準(zhǔn)確信息后傾向于不購買某個品牌的產(chǎn)品。

　　由于許多組織已經(jīng)實施了各種先進(jìn)的知識管理和客戶服務(wù)技術(shù)，人們可能認(rèn)為首次解決問題的能力已經(jīng)得到了解決。在同一份報告中，IT經(jīng)理對“首次交互解決問題”的優(yōu)先級低于客戶和客戶服務(wù)專業(yè)人員。只有13%的IT經(jīng)理將它列為最重要的維度。不幸的是，在許多情況下，組織在信息工作者、信息消費(fèi)者和知識庫之間制造了孤島和障礙。消除這些障礙可以釋放知識的真正潛力。將知識轉(zhuǎn)化為信息消費(fèi)者的信息的組織--客戶和座席--應(yīng)該考慮以下因素。

　　知識與渠道的整合：保持一個知識體系，而這個體系與知識的使用是分離的，這會造成滯后和摩擦。將知識引入?yún)⑴c系統(tǒng)，使知識工作者能夠直接訪問對客戶和座席至關(guān)重要的信息，并確保知識針對受眾進(jìn)行優(yōu)化。

　　使知識易于管理：確保知識從用戶界面（UI）的角度易于管理。渠道經(jīng)理、知識員工和所有對實現(xiàn)客戶體驗承諾至關(guān)重要的人都應(yīng)該以簡單、直觀、自然的方式使用知識。

　　確保知識洞察是可訪問的：報告和分析至關(guān)重要。對如何使用知識的洞察常常被困在不可讀的系統(tǒng)日志中。能夠利用這一洞察力并使知識的有效性變得簡單易懂是非常強(qiáng)大的。知識工作者需要知道如何使用知識、由誰使用知識、如何感知知識以及缺少什么，這樣他們才能主動解決內(nèi)容問題并優(yōu)化可查找性。

　　人工智能能力至關(guān)重要：人工智能（AI）支持的知識是必須具備的。具體來說，知識需要成為包括對話AI功能（如自然語言處理（NLP））的系統(tǒng)的一部分。NLP用于理解請求；它使用語言特征將請求與正確的內(nèi)容相匹配。NLP是語義搜索的基礎(chǔ)，它取代了傳統(tǒng)的關(guān)鍵字和短語匹配，將一個更復(fù)雜的方法連接到信息探索者的意圖。

　　知識需要學(xué)習(xí)：知識是流動的。知識工作者需要簡單的方法來識別和填補(bǔ)知識空白。雖然知識擴(kuò)充通常是自上而下的指令，但對知識是否有效的洞察也應(yīng)該來自用戶。知識消費(fèi)者是知識優(yōu)化過程循環(huán)中的人。

　　知識對客戶體驗至關(guān)重要。它同樣可以讓機(jī)器人回答問題，就像讓座席與客戶合作解決復(fù)雜問題一樣。從技術(shù)角度來看，創(chuàng)建和存儲知識雖然重要且具有挑戰(zhàn)性，但這僅僅是一個開始。人工智能支持的知識管理工具必須緊密集成到提供客戶和員工體驗的系統(tǒng)中。知識應(yīng)該易于使用、易于集成和優(yōu)化。

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