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如何将 HelpLook 与 CoSupport AI 配合使用:设置与工作流程

将 HelpLook 的 AI 知识库与 CoSupport AI 连接,自动解决工单。分步设置、真实示例和支持团队的最佳实践。

A作者: Anonymous7 分钟阅读

如何将 HelpLook 与 CoSupport AI 配合使用

您的帮助中心和 AI 支持代理不应存在于两个独立的世界中。HelpLook 构建并托管回答客户问题的知识;CoSupport AI 读取这些知识并自动解决重复性工单。两者结合使用,它们将文档和支持自动化之间的闭环连接起来。

本指南解释了这两个产品如何互补,引导您完成一个实用的设置,并展示组合工作流程在日常支持操作中的样子。

为什么将 HelpLook 与 CoSupport AI 结合使用?

First viewport screenshot of cosupport.ai

First viewport screenshot of cosupport.ai.

cosupport.ai 的首屏截图。

HelpLook 是一个 AI 知识库和帮助中心平台。它为您提供无代码所见即所得编辑器、公共或私有门户、可嵌入的网站小部件,以及由 GPT-3.5/4.0 和文心一言等模型支持的 AI 搜索和聊天机器人。它专为需要单一答案来源的内容创作者、运营团队和客户服务团队而构建。

CoSupport AI 是一个 AI 客户服务自动化平台。它从您的知识库和历史工单中学习,然后自主解决帮助台渠道中的常规咨询。它使用多步推理来搜索、验证和优化答案,保留决策日志以实现透明度,并与 Zendesk、Freshdesk 和 Zoho Desk 等帮助台以及 Shopify、Stripe、Notion 和 Confluence 等工具集成。

这种组合解决了一个特定问题:大多数支持团队的知识分散在帮助文章、宏和过去的工单中。HelpLook 集中并结构化这些知识。CoSupport AI 将其转化为自动解决方案。没有干净的知识源,AI 解决率会停滞不前。没有自动化层,即使编写良好的帮助中心仍然会产生重复性工单。

这两个产品如何配合

First viewport screenshot of cosupport.ai

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cosupport.ai 的首屏截图。

层级 HelpLook CoSupport AI
知识创建 所见即所得编辑器、AI 辅助写作、结构化分类 从现有知识和工单中学习
知识交付 公共帮助中心、私有门户、网站小部件、AI 聊天机器人 自主工单解决、为代理起草回复
渠道 网页门户、嵌入式小部件 帮助台集成(Zendesk、Freshdesk、Zoho Desk)、Shopify、Stripe、Notion、Confluence
透明度 文章级分析和搜索洞察 显示每个答案如何得出的决策日志
定价模式 免费套餐;订阅起价 ¥99/月 每个 AI 解决的工单 $0.50;前 1,000 次 AI 响应免费;无按席位费用

HelpLook 是真相来源。CoSupport AI 是解决引擎。您的帮助中心内容成为训练材料,让 AI 准确回答,而 AI 的决策日志揭示哪些文章需要改进。

分步设置

cosupport.ai 的首屏截图。

步骤 1:审计并结构化您的 HelpLook 知识库

在连接任何 AI 工具之前,确保您的 HelpLook 内容干净。CoSupport AI 从您的知识库中学习,因此差距和矛盾将表现为失败的解决方案。

  • 将文章分组到清晰的类别中(账单、入门、故障排除、账户管理)。
  • 将模糊的答案重写为具体的分步说明。
  • 删除过时的文章或将其标记为私有。
  • 对产品名称和功能使用一致的术语。

一个有用的规则:如果新的支持代理仅使用文章无法解决工单,AI 可能也无法解决。

步骤 2:发布您的帮助中心并启用 AI 搜索

使用 HelpLook 的门户发布公共帮助中心,或将其设为私有供内部使用。启用 AI 聊天机器人和网站小部件,以便客户在打开工单之前自助服务。这减少了入站量,并为 CoSupport AI 提供了更干净的历史数据来学习。

如果您在承诺之前正在评估 HelpLook 与其他知识库工具的比较,请参阅我们的 HelpLook vs 知识库软件 vs GitBook 比较。

步骤 3:将 CoSupport AI 连接到您的帮助台

CoSupport AI 与 Zendesk、Freshdesk 和 Zoho Desk 以及 Shopify、Stripe、Notion 和 Confluence 等工具集成。连接您的工单实际到达的帮助台。然后 CoSupport AI 将摄取历史工单和您的知识源。

步骤 4:将 CoSupport AI 指向您的 HelpLook 内容

根据您的计划和设置,您可以通过支持的连接器(例如 Notion 或 Confluence,如果您在那里镜像内容)、通过帮助台的知识库同步,或通过导出结构化文章,将 HelpLook 内容暴露给 CoSupport AI。目标是一样的:CoSupport AI 应读取您的人工代理使用的相同答案。

步骤 5:运行试点并审查决策日志

CoSupport AI 提供无合同试点,最快可在三天内设置完成。从一个狭窄的类别开始,例如密码重置或订单状态问题。审查决策日志,查看 AI 找到了哪些答案、拒绝了哪些答案以及在哪里缺乏信息。将这些差距反馈到 HelpLook 中。

步骤 6:扩大覆盖范围并调整混合模型

一旦试点显示出稳定的解决率,就扩展到更多类别。让人类代理在相同的 SLA 下处理复杂或敏感的工单。CoSupport AI 为代理起草回复,因此混合模型保持一致。

实际示例

First viewport screenshot of cosupport.ai

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示例 1:SaaS 入门问题

一家 SaaS 公司在 HelpLook 中发布入门指南。CoSupport AI 通过检索相关的 HelpLook 文章并回复确切的步骤来处理诸如“如何邀请队友?”或“在哪里找到我的 API 密钥?”等问题。代理只看到需要账户特定调查的工单。

示例 2:电子商务订单状态

一家电子商务商店将 CoSupport AI 连接到 Shopify 及其帮助台。关于运输时间和退货窗口的常规问题从 HelpLook 文章中回答。AI 在回复前通过 Shopify 验证订单上下文,减少错误答案。

示例 3:内部 IT 支持

一个财务团队为内部政策保留一个私有的 HelpLook 门户。CoSupport AI 使用该内容回答员工关于费用提交和访问请求的问题,释放 IT 服务台用于更高价值的工作。

这种组合解决了什么

cosupport.ai 的首屏截图。

  • 重复性工单量: CoSupport AI 自动解决常规问题,报告的结果包括平均 AI 解决率 74% 和 Cocoatech 的 81%。
  • 答案不一致: 两个工具都从相同的 HelpLook 源中提取,因此客户和代理看到相同的信息。
  • 解决时间慢: Hour Timesheet 报告采用 CoSupport AI 后解决时间缩短了 70%。
  • 成本压力: Remedico 报告每月支持成本节省 $9,300。CoSupport AI 的按解决定价(每个 AI 解决的工单 $0.50,前 1,000 次免费)使成本可预测。
  • 知识衰减: 决策日志显示哪些 HelpLook 文章薄弱,创建内容改进的反馈循环。

这种组合何时适合

First viewport screenshot of cosupport.ai

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如果您有大量重复性工单、CoSupport AI 支持的帮助台,以及愿意维护结构化知识库的团队,请选择 HelpLook 加 CoSupport AI。当有人负责知识质量时,这种组合效果最佳。

如果您仍在选择知识库,我们的 HelpLook vs eGain 比较 涵盖了用于客户体验自动化的 AI 知识管理。对于也使用聊天工具的团队,请参阅 如何将 HelpLook 与 Slack 配合使用。

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常见问题

使用 CoSupport AI 需要帮助台吗?

CoSupport AI 与 Zendesk、Freshdesk 和 Zoho Desk 等帮助台集成。它旨在在您现有的支持渠道内工作,而不是取代它们。

CoSupport AI 如何从 HelpLook 学习?

CoSupport AI 从您的知识库和历史工单中学习。您的 HelpLook 内容越干净、越结构化,AI 就越能准确地检索和应用答案。

CoSupport AI 的费用是多少?

CoSupport AI 对每个 AI 解决的工单收费 $0.50,前 1,000 次 AI 响应免费,无按席位费用。试点无需合同即可使用。

我可以同时使用 HelpLook 自己的 AI 聊天机器人和 CoSupport AI 吗?

是的。HelpLook 的 AI 聊天机器人和网站小部件在您的帮助中心处理自助服务,而 CoSupport AI 在您的帮助台中处理工单。它们服务于客户旅程的不同阶段。

设置需要多长时间?

CoSupport AI 报告最快三天内完成设置。更大的努力通常是事先清理和结构化您的 HelpLook 知识库。

结论

HelpLook 和 CoSupport AI 解决同一问题的不同部分。HelpLook 为您提供结构化、AI 就绪的知识库和自助服务帮助中心。CoSupport AI 将这些知识转化为自动化工单解决方案,具有透明的决策日志和可预测的定价。从干净的知识库开始,试点一个工单类别,审查日志,然后从那里扩展。结果是支持操作中常规问题自行解决,人类代理专注于真正需要他们的工作。