對于組織而言，對知識技術(shù)的需求從未如此之大。隨著(zhù)員工越來(lái)越多地進(jìn)行遠程工作，客戶(hù)轉向數字參與模式，在影響點(diǎn)快速提供準確知識的能力比以往任何時(shí)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(jiǎn)單的。您需要清楚地了解您的信息消費者、每個(gè)消費者的獨特需求，以及協(xié)調各種不總是協(xié)同工作的技術(shù)和流程的能力。

　　在正確的時(shí)間把正確的知識傳遞給正確的人，當它重要的時(shí)候，需要一個(gè)考慮以下因素的技術(shù)基礎。

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

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

　　存儲和所有權：您是否有一個(gè)中央內部存儲庫？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)？您的內容是否分散？如果是，誰(shuí)擁有什么？

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

　　組織經(jīng)常在知識管理系統上花費大量的時(shí)間、金錢(qián)和精力，這些系統對于經(jīng)驗豐富的專(zhuān)業(yè)人員的臨時(shí)請求可能非常有用。但隨后他們發(fā)現，當用于支持客戶(hù)體驗用例時(shí)，相同的系統不起作用。將知識用于客戶(hù)體驗需要實(shí)時(shí)提供信息。它需要符合請求的意圖，并且通常會(huì )交付給心煩意亂的客戶(hù)和/或忙碌的座席。企業(yè)知識庫在滿(mǎn)足這些需求時(shí)往往無(wú)法滿(mǎn)足需求。

　　在Genesys的“客戶(hù)研究狀況”報告中，我們發(fā)現客戶(hù)對知識發(fā)揮最大作用的結果進(jìn)行的排名。當客戶(hù)被問(wèn)及哪些服務(wù)特征最重要時(shí)，高達29%的是“首次交互解決問(wèn)題”，其次是“知識淵博的代表/座席”（18%）。這兩個(gè)維度都是由客戶(hù)快速獲取正確信息的能力驅動(dòng)的。錯誤地獲取知識是有代價(jià)的。《福布斯》發(fā)現，28%的消費者在遇到不準確信息后傾向于不購買(mǎi)某個(gè)品牌的產(chǎn)品。

　　由于許多組織已經(jīng)實(shí)施了各種先進(jìn)的知識管理和客戶(hù)服務(wù)技術(shù)，人們可能認為首次解決問(wèn)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(wèn)題”的優(yōu)先級低于客戶(hù)和客戶(hù)服務(wù)專(zhuān)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。將知識轉化為信息消費者的信息的組織--客戶(hù)和座席--應該考慮以下因素。

　　知識與渠道的整合：保持一個(gè)知識體系，而這個(gè)體系與知識的使用是分離的，這會(huì )造成滯后和摩擦。將知識引入參與系統，使知識工作者能夠直接訪(fǎng)問(wèn)對客戶(hù)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(hù)界面（UI）的角度易于管理。渠道經(jīng)理、知識員工和所有對實(shí)現客戶(hù)體驗承諾至關(guān)重要的人都應該以簡(jiǎn)單、直觀(guān)、自然的方式使用知識。

　　確保知識洞察是可訪(fǎng)問(wèn)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日志中。能夠利用這一洞察力并使知識的有效性變得簡(jiǎn)單易懂是非常強大的。知識工作者需要知道如何使用知識、由誰(shuí)使用知識、如何感知知識以及缺少什么，這樣他們才能主動(dòng)解決內容問(wèn)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(lái)說(shuō)，知識需要成為包括對話(huà)AI功能（如自然語(yǔ)言處理（NLP））的系統的一部分。NLP用于理解請求；它使用語(yǔ)言特征將請求與正確的內容相匹配。NLP是語(yǔ)義搜索的基礎，它取代了傳統的關(guān)鍵字和短語(yǔ)匹配，將一個(gè)更復雜的方法連接到信息探索者的意圖。

　　知識需要學(xué)習：知識是流動(dòng)的。知識工作者需要簡(jiǎn)單的方法來(lái)識別和填補知識空白。雖然知識擴充通常是自上而下的指令，但對知識是否有效的洞察也應該來(lái)自用戶(hù)。知識消費者是知識優(yōu)化過(guò)程循環(huán)中的人。

　　知識對客戶(hù)體驗至關(guān)重要。它同樣可以讓機器人回答問(wèn)題，就像讓座席與客戶(hù)合作解決復雜問(wèn)題一樣。從技術(shù)角度來(lái)看，創(chuàng )建和存儲知識雖然重要且具有挑戰性，但這僅僅是一個(gè)開(kāi)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(hù)和員工體驗的系統中。知識應該易于使用、易于集成和優(yōu)化。

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