- 高品質的經驗
直接記錄「問題、解法」之間的關係,且簡短容易理解。
- 快速回應
依據 FAQ 內容來回應,更快速且高品質。
- 一致性
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。
以系統操作的客戶服務為例,
一樣透過 PREP 的結構回應 ~
先講重點、再說明理由,並用具體的例子幫助理解與加深印象。
以下是回應的技巧 (如下圖):
- 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
補上主要步驟
如果有需要,例如,給的文件中步驟比較多時,先給主要的步驟
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
要給理由 + 替代方案 (和客戶期待不同時)
如果回答不可以、不行 or 和客戶預期不一樣時
要說明理由 + 提供替代方案
- 下次可以避免嗎?
就「開工作」改善問題以後就不會再發生 (參考案例),
或是「寫FAQ」,讓 AI 小幫手隨時解決客戶的疑問。
這樣回應的主要好處有:
- 先講重點
或許這樣的提示就足夠,用最快的時間讓問題獲得解決。
- 參考原始 FAQ
透過引導到原始的 FAQ 內容,節省回應的時間,也提供專業參考資訊,避免不同人員說法不一致的問題。
- 提醒搜尋技巧
幾次後,使用者就會漸漸知道如何自己找答案,不用等其他人答覆,更快速解決問題之外,也減輕客服的負擔。
圖: