خلفية الشركة

Motion هي المنصة الرائدة للتحليلات الإبداعية والبحث. مع موشن، تحصل الفرق الإبداعية على المساعدة في كل خطوة من خطوات سير العمل، بما في ذلك التحليل البصري للإعلانات الأعلى أداءً، وتتبع المنافسين، وعملاء الذكاء الاصطناعي لمساعدة المهام الاستراتيجية الإبداعية، والتوصيات المؤتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في تحديد أولويات ما سيتم إرساله لاحقًا.

‍

تشمل عملاء موشن بعض من أبرز المعلنين في وسائل التواصل المدفوعة. تستخدم ماركات مثل HexClad، Vuori، True Classic، Jones Road Beauty، و Ridge موشن لتحليل أكثر من 11 مليار دولار أمريكي في الإنفاق على الوسائط كل عام.

‍

مع وجود الآلاف من العملاء وتوقعات عالية من المعلنين النخب، يحتاج فريق موشن إلى تقديم دعم دقيق للغاية ويتقن بسرعة التغييرات التقنية الجديدة في منصات إعلانات ميتا وتيك توك ولينكد إن ويوتيوب؛ 

‍

لمساعدتهم على مواكبة ذلك، لجأوا إلى غور.

‍

“نحن شركة ناشئة سريعة التوسع. انتقلنا من حوالي 10 أشخاص إلى حوالي 70 الآن ونتوسع بسرعة. مع نمو الفريق، زادت الحاجة إلى تبادل المعرفة بشكل أفضل.” – كيرا ريتشاردز، مديرة النجاح العملاء

‍

التحدي

مع نمو موشن، غمر الأعضاء الكبار في الفريق بأسئلة منتج متكررة من جميع أنحاء الشركة—التسويق، AE، CSMs، وفرق الدعم. كانت الرسائل المباشرة المتكررة واجتماعات Slack تأخذ جزءًا من الوقت الثمين، مما يمنع هؤلاء الخبراء من التركيز على المشاريع الاستراتيجية. بدون وجود قاعدة معرفة رسمية، كانت الإجابات مشتتة وغير متسقة وصعبة العثور عليها.

‍

“الأشخاص الذين كانوا في أول 20 من الشركة لديهم الكثير من السياق الإضافي الذي لا تملكه بقية الشركة. كان الجميع يتلقون مليون رسالة مباشرة، ولم يكن لدى أعضاء فريقنا الأكثر معرفة الوقت لأشياء أخرى لأنهم كانوا فقط يجيبون على الأسئلة طوال اليوم.” – كيرا ريتشاردز

‍

الحل

نفذت موشن عميل المعرفة المدعوم بالذكاء الاصطناعي من غور لتجميع معلومات المنتجات وجعلها متاحة على الفور. هم:

• ✅ نشر عميل غور في Slack للإجابة الفورية على أسئلة المنتج.
• ✅ بناء نظام مؤتمت لتوسيع قاعدة المعرفة كلما لم تتم الإجابة على سؤال.
• ✅ ربط غور بليارين وإنتيركوم لسحب التحديثات الفورية للمنتجات وتعزيز ردود الدعم.
• ✅ تغذية معرفة غور إلى دردشة الذكاء الاصطناعي بإنتيركوم، فين، لتحسين دقة دعم العملاء.

‍

“واجهنا عملاء المعرفة عندما كنا نجرب الإعدادات. ربطناه بالمصادر الأساسية، مثل اللينير لتذاكر التطوير وإنتيركوم لدعم العملاء. لقد كان من الرائع أن نرى مدى فعاليته.” – كيرا ريتشاردز

“لقد تمكنا من ربط غور مرة أخرى بدردشة إنتيركوم، فين. إن الاختلاف في مدى جودة إجابات فين على الأسئلة الآن بعد أن تستخدم معرفة غور هو أمر رائع.” – كيرا ريتشاردز

‍

النهج

1. إعداد دمج Slack: ربطت موشن غور بـ Slack، مما سمح للعميل المعرفي بالإجابة على أسئلة المنتج على الفور.

‍

‍

2. التقاط المعرفة المؤتمتة:

• إذا لم يتمكن عميل غور من الإجابة على سؤال، تم تحويل الرسالة إلى قناة Slack مخصصة.
• عالجت أتمتة Zapier الرسالة باستخدام OpenAI لصياغة بطاقة غور.
• تمت إضافة المسودة إلى غور للتحقق من صحة الإنسان قبل أن يتم نشرها.

‍

‍

3. أنظمة متصلة: ربطوا غور بـ Linear (لتذاكر التطوير) وإنتيركوم (لدعم العملاء المعتمد على الذكاء الاصطناعي) لضمان المعلومات المحدثة.

4. تدريب نبرة الذكاء الاصطناعي: قاموا بتدريب الذكاء الاصطناعي ليتماشى مع أسلوب دعم موشن من خلال تحليل محادثات الفريق الحالية باستخدام كلود.

5. تعزيز دعم العملاء: تم تغذية معرفة غور إلى دردشة إنتيركوم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، فين، لتحسين الدقة والاتساق للردود المقدمة للعملاء.

‍

👉 إليك مخطط مفيد يوضح هذه العملية

‍