A resposta da pesquisa é importante pois temos visibilidade do que foi ou não satisfatório para o usuário. Se não atendeu as expectativas do usuário, temos a certeza que precisamos fazer alguma ação para que em seu próximo retorno ele seja atendido da forma correta.

Existem cenários que o cliente pode negativar uma pesquisa, alguns motivos são:

• Não encontrou a resposta que esperava;
• O conteúdo não foi relevante;
• A resposta foi muito complexa para um chatbot;
• A própria jornada desse usuário não foi agradável.

Por este motivo é tão importante entender a atuação da curadoria.

Quando o usuário responde negativamente uma pesquisa ele pode informar o motivo que está insatisfeito, motivo este que é a base para iniciar uma ação.

Para listas os tickets, deve ser criada a visualização com as seguintes regras:

• Status maior que Em Espera
• Origem ticket oficial é Carol Assistant
• Tags contém ao menos uma dos seguintes csat_bad
• Tags contém ao menos uma dos seguintes <tag do segmento: assistant_plataformas, assistant_supply, assistant_saude, assistant_services>
• É necessário que as tags csat_bad e segmentos estejam em condições diferentes, para não ser considerada como “OU”.
• As colunas apresentadas podem ser a critério da informação que cada curador prefere visualizar.

A resposta da pesquisa é importante pois temos visibilidade do que foi ou não satisfatório para o usuário. Mas quando o usuário não responde a pesquisa, como podemos analisar esse atendimento? Foi satisfatório ou não?

O usuário pode não ter respondido a pesquisa por:

• Não ter correspondido à expectativa;
• Encontrar o que procurava na primeira consulta;
• Dúvida pontual;

É difícil identificar o motivo do não engajamento na pesquisa, mas pode ser analisada a pergunta que foi feita e a resposta que foi apresentada no atendimento.

Para listar os tickets, deve ser criada a visualização com as seguintes regras:

• Status maior que Em Espera
• Origem ticket oficial é Carol Assistant
• Tags não contém nenhuma das seguintes csat_bad, csat_good
• Tags contém ao menos uma dos seguintes <tag do segmento: assistant_plataformas, assistant_supply, assistant_saude, assistant_services>
• É necessário que as tags “csat_bad, csat_good” e “segmentos” estejam em condições diferentes, para não ser considerada como “OU”.
• As colunas apresentadas podem ser a critério da informação que cada curador prefere visualizar.

Quando o atendimento tem uma resposta negativa existe o campo motivo negativado que apoia na análise. Ao abrir o ticket procure pelo campo “Motivo Negativado”, se o campo estiver preenchido será mais fácil de analisar.

No exemplo abaixo temos um atendimento que o usuário respondeu como negativo porque o “Retorno coerente, porém minha dúvida não foi respondida”.

Agora a análise deve ser no corpo do ticket, pois nele contém todas as informações.

1. O usuário pode fazer até 3 perguntas caso a assistente não encontrar uma resposta, todas as perguntas estarão descritas no ticket, se existir mais de uma pergunta, precisa ser analisado o motivo delas não terem sido respondidas;

2. Se a resposta for padrão, será apresentado primeiro um artigo e mais duas sugestões de resposta, se existir;

1. No primeiro momento é verificada a seção que está o artigo, para analisar a relação desta seção com o módulo que o usuário selecionou;

2. Deve ser analisado os dois campos que a assistente considera quando pesquisa a base de conhecimento: título e dúvida;

3. Deve ser relacionado com a pergunta do usuário, identificando coerência entre a pergunta do usuário com o que está nesses campos;

4. Outra análise que deve ser realizada é nas tags. Abra o editor deste artigo e verifiquei as tags;

5. Dentro do editor clique em “Configurações do artigo”;

Dentro da plataforma

6. Consulte se o artigo que deveria ser exibido na consulta está na plataforma para ser consultado;

7. Clique em Explorer / Protheus Documents.

8. Nessa página são apresentados todos os artigos que são considerados na busca da Carolina;

9. Filtre pelo Módulo e consulte o artigo pelo título ou pelo seu ID.

10. Se ele estiver na plataforma verifique os campos Question, Solution, e labels.

11. Caso não encontre o artigo verifique se está dentro do padrão KCS, caso não esteja é necessário realizar as devidas alterações para que seja apresentado.

O banco de palavras é o local para gerenciar abreviações e suas definições. Ele realiza a substituição das palavras dos artigos entregando mais possibilidades de acertos nas consultas.

Localize no Explore, Abbreviations and acronyms;

Pesquise a palavra que deve ser cadastrada para verificar se já existe uma definição, caso já esteja cadastrada com outra definição, pode ser realizado um outro cadastro.

Clique nas reticências / New Record, para um novo cadastro;

Informe a abreviação ou uma palavra que tenha outras definições;

Existe um processo de conhecimento de 1h para que o reconhecimento da palavra.

A consulta do usuário na assistente começa com a informação do módulo, mas como o usuário denomina o módulo, essa é uma pergunta que deve ser prevista pelo curador, e deve ser cadastrada na plataforma para que a assistente consiga entender o usuário.

Clique no Explore / Module Parameters;

Consulte o módulo que deve conter um apelido e clique sobre ele para abrir;

Verifique no campo Module Parameters se já contém o apelido que deve ser cadastrado;

Caso não contenha clique em Edit e adicione a palavra separando por vírgula.

Antes de falar em padronização de artigos é necessário conhecer a estrutura do Guide (Base de conhecimento) onde eles são criados.

A organização do Guide é formada pela Categoria / Seção / Subseção / …

Seguindo esta organização a Categoria é representada pelo macrossegmento, a seção pelo produto e a subseção pelo módulo, é possível adicionar mais uma subseção representada pelo agrupador de rotina, mas não é considerado uma obrigatoriedade.

A necessidade de criar uma separação pelo agrupador de rotina, quando existem muitos artigos dentro de um módulo. Outro ponto importante é entender que não necessariamente vamos ter artigos para todos os módulos, ou para todos agrupadores de rotina, e caso não existam essas seções não precisam ser criadas.

Como o artigo é reconhecido pela assistente?

Simples, é necessário que ele esteja no modelo KCS, o padrão adotado pela TOTVS para construção de artigos.

Como fazer a formatação no modelo KCS?

1. Um artigo na base de conhecimento deve ser objetivo e escrito em uma linguagem acessível. Ele pode conter soluções para um erro, respostas para dúvidas, e também pode ajudar o usuário seguindo passos para chegar em um resultado;

2. Existem 3 (três) templates que devem ser seguidos, dúvida resposta, duvida passos e ocorrência. Veja cada um dos templates <clicando aqui>;

3. As imagens devem ser adicionadas pela inclusão de imagens na edição do artigo e não copiadas e coladas;

4. Os vídeos devem ser adicionados pela inclusão de vídeos na edição do artigo e não colados diretamente no artigo.