AI Knowledge Hub
El AI Knowledge Hub es donde entrena y configura el modelo de IA que impulsa sus juegos de rol, los comentarios de coaching y las simulaciones con clientes. Aprende sobre su empresa, sus productos, sus personas compradoras y sus competidores, de modo que las respuestas que genera reflejan su negocio real y no respuestas genéricas.
Principales casos de uso del AI Knowledge Hub
- Formación comercial y simulaciones de juego de rol: entrene a la IA para que actúe como un cliente potencial o un cliente realista a partir de personas, objeciones e información de la competencia, de modo que los miembros del equipo puedan practicar cómo responder a preguntas difíciles en un entorno seguro.
- Coaching y comentarios para los miembros del equipo: configure la IA con su oferta, sus preguntas y respuestas y sus historias para que pueda dar a los miembros del equipo comentarios inmediatos y contextualizados que refuercen el mensaje de su equipo.
- Incorporación de nuevos miembros del equipo: las nuevas incorporaciones interactúan con una IA entrenada con los detalles de su producto, las historias de clientes y el manejo de objeciones, lo que acelera su puesta en marcha en comparación con usar solo materiales estáticos.
- Soporte de conocimiento para clientes: proporcione a los asistentes de IA información estructurada sobre la empresa, el producto y la competencia para que clientes y clientes potenciales reciban respuestas precisas y coherentes con la marca en tiempo real.
- Preparación y posicionamiento frente a la competencia: entrene a la IA con datos de la competencia para que los miembros del equipo puedan practicar el posicionamiento de su producto frente a las alternativas y ganar confianza en las conversaciones competitivas.
- Práctica de mensajes por persona: defina personas para que los miembros del equipo puedan adaptar sus presentaciones a directores financieros, usuarios finales u otros responsables de la toma de decisiones. La IA ajusta el tono, las objeciones y el enfoque de valor según la persona.
- Narrativa basada en casos de éxito: la IA aprende las historias de éxito de los clientes y las integra en las conversaciones de práctica y en el coaching, lo que ayuda a los miembros del equipo a resultar más creíbles en las llamadas en directo.
- Mejora continua: cuando cambien su oferta, sus mensajes o sus competidores, actualice el AI Knowledge Hub para que los miembros del equipo siempre practiquen con contenido actual.
Cómo crear un AI Knowledge Hub
1. Acceda a la sección AI Knowledge Hub
Vaya a Company Settings > AI Knowledge Hub. De forma predeterminada, se abre la pestaña About Company. Aquí debe proporcionar la información que el modelo necesita para conocer su negocio antes de cualquier otra configuración.
La pestaña About Company, donde se introducen el nombre del producto, la URL y las páginas web para el entrenamiento.
2. Configure la información básica del producto
Introduzca el nombre de su producto, la URL principal del producto y, de forma opcional, sus perfiles en redes sociales. Esto da a la IA el contexto básico que necesita para representar a su empresa con precisión en las simulaciones de coaching, los juegos de rol y las interacciones con clientes.
- Introduzca el nombre de su producto (obligatorio)
- Añada la URL principal de su producto
- Incluya sus perfiles en redes sociales en Social media & Company Links (opcional, pero recomendado)
3. Añada contenido de entrenamiento
- En Add Pages, introduzca un Page Name descriptivo.
- Introduzca la URL completa de la página.
- Haga clic en Add Page. Repita el proceso para cada página de la que quiera que aprenda la IA.
4. Configure preguntas y objeciones
Configurar pares de preguntas y respuestas entrena a la IA para reproducir cómo responde su equipo a las preguntas, inquietudes y objeciones habituales de los clientes, ya sea para aclarar funciones del producto, hablar de precios o resolver dudas. Así, el mensaje se mantiene coherente en las simulaciones de coaching, los juegos de rol y las interacciones con clientes.
- Cambie a la pestaña Question and Objections.
- Haga clic en Add Question para crear pares de preguntas y respuestas.
- Introduzca las preguntas habituales de los clientes y sus respuestas preferidas.
- Guarde cada par de pregunta y respuesta.
5. Defina las personas de cliente
Las personas ofrecen al modelo una visión estructurada de quiénes son sus clientes, qué les importa y cómo toman decisiones. Esto ayuda a la IA a personalizar las conversaciones, anticipar objeciones y alinear las soluciones con las necesidades del cliente.
- Vaya a la pestaña Personas.
- Haga clic en Add New Persona.
- Rellene los detalles de la persona: Persona Name, Priority, Value add, Struggles y Time Spent, y añada las subpersonas que necesite.
6. Configure la oferta de productos
La información estructurada sobre sus productos, servicios y elementos diferenciadores ayuda al modelo a representar su propuesta de valor con precisión en escenarios reales.
- Vaya a la pestaña Offerings.
- Haga clic en Add Offering.
- Defina sus productos o servicios con sus funciones y ventajas.
- Añada citas de apoyo para cada función.
7. Añada información de la competencia
Definir lo que diferencia a su negocio, ya sea la capacidad del producto, la calidad del servicio o el conocimiento del mercado, ayuda al modelo a reforzar esos elementos diferenciadores de forma coherente y a responder con precisión cuando un competidor aparece en la conversación.
- Cambie a la pestaña Competitors.
- Haga clic en Add Competitor.
- Introduzca el Product Name, el Overview y la Product URL del competidor.
8. Incluya historias de clientes y casos de éxito
Documentar los problemas que tenían los clientes, las soluciones que usted les ofreció y los resultados que obtuvieron da al modelo ejemplos reales en los que apoyarse. Estas historias ofrecen a la IA pruebas auténticas a las que hacer referencia durante las simulaciones de coaching, los juegos de rol o los escenarios con clientes.
- Vaya a la pestaña Customer Stories.
- Haga clic en Add Story.
- Documente cada historia de éxito con Customer, Problem, Value Delivered, Outcome y Source.
Cómo editar un AI Knowledge Hub
- Acceder a los datos existentes: vaya a la pestaña correspondiente, busque el elemento, haga clic en el icono de edición, actualice los campos y guarde. La validación en tiempo real comprueba la calidad de los datos mientras trabaja.
- Añadir elementos nuevos: utilice los botones Add y siga el mismo proceso que en la creación inicial.
- Eliminar elementos: haga clic en el icono de eliminación de cualquier elemento y confirme la eliminación en la ventana modal. Los elementos eliminados se borran de forma permanente.
Buenas prácticas para el AI Knowledge Hub
Calidad del contenido
- Utilice nombres claros y descriptivos para los títulos de las páginas y las ofertas.
- Rellene todos los campos disponibles para que la IA disponga de información completa.
- Mantenga el contenido al día actualizándolo a medida que cambie su negocio.
- Utilice ejemplos específicos y concretos en los pares de preguntas y respuestas y en las historias, en lugar de afirmaciones genéricas.
Optimización del entrenamiento
- Incluya fuentes de contenido diversas: páginas web y perfiles en redes sociales.
- Cubra las preguntas habituales y los casos límite en sus preguntas y respuestas.
- Describa personas de cliente detalladas y específicas, en lugar de genéricas.
- Incluya todas las funciones y ventajas de cada oferta.
Mantenimiento
- Revise y actualice el contenido cada mes.
- Haga seguimiento de la calidad de las respuestas de la IA y ajuste el contenido que la alimenta.
- Recopile los comentarios de los usuarios sobre las respuestas de la IA y utilícelos para mejorar el contenido de origen.
Solución de problemas
Errores de validación de URL
- Asegúrese de que las URL estén completas y sean accesibles.
- Compruebe que no haya errores tipográficos en las URL.
- Verifique que las URL sean de acceso público.
Errores de validación del formulario
- Compruebe que los campos obligatorios estén rellenados.
- Asegúrese de respetar los límites de caracteres.
- Verifique que el formato de los datos sea el esperado.
Retrasos en el entrenamiento
El entrenamiento suele tardar entre 5 y 10 minutos. Un número elevado de URL puede alargarlo. Póngase en contacto con el equipo de soporte si el entrenamiento tarda más de 15 minutos.
Los datos no se guardan
- Compruebe su conexión a internet.
- Verifique que todos los campos obligatorios estén completos.
- Pruebe a actualizar la página y a volver a introducir los datos.
Esperamos que este artículo le haya resultado útil. Si tiene alguna consulta, escríbanos a support@outdoo.ai