Las recomendaciones de brechas de contenido proporcionan acciones específicas para ayudar a los compañeros a mejorar el rendimiento de Fin. Destacan dónde Fin no pudo responder porque faltaba contenido de ayuda, era confuso, estaba duplicado o era contradictorio.
Sepa qué corregir y cómo – Las recomendaciones de brechas de contenido resaltan dónde Fin tuvo dificultades y recomiendan actualizaciones claras y específicas del contenido.
Evite la revisión manual – Las recomendaciones de brechas de contenido analizan conversaciones no resueltas de Fin, las comparan con respuestas humanas y muestran qué corregir, sin necesidad de revisar transcripciones.
Corrija lo que más importa – Cada recomendación se clasifica por impacto para que pueda priorizar las correcciones que mejoran la mayoría de las conversaciones.
Mantenga el control – Edite, acepte o rechace cualquier recomendación antes de que se publique, para que los cambios ocurran según sus términos.
Nota: Las recomendaciones requieren el Pro add-on.
Cómo acceder a las recomendaciones de brechas de contenido
Para ver sus recomendaciones de brechas de contenido, vaya a Analizar > Optimizar y filtre por Razón es Brechas de contenido.
Cómo usar las recomendaciones de brechas de contenido
Las recomendaciones de brechas de contenido se generan analizando:
Respuestas fallidas de Fin (por ejemplo, escalaciones o respuestas de baja calidad) y comparándolas con respuestas humanas exitosas a preguntas similares.
Respuestas manejadas por compañeros para verificar si hay brechas en su knowledge base.
Duplicados del mismo contenido en múltiples fuentes.
Contradicciones del contenido en diferentes fuentes.
Para cada recomendación de brecha de contenido, puede:
Revisar recomendaciones generadas por IA para crear o editar.
Ver las conversaciones exactas que activaron la recomendación.
Actualizar artículos públicos o fragmentos directamente para mejorar la resolución futura.
Tipos de recomendaciones de brechas de contenido
Acción | Objetivos | Disponibilidad |
Agregar nuevo contenido |
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Editar contenido existente |
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Revisar contenido contradictorio |
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Revisar contenido duplicado |
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Segmentar recomendaciones de brechas de contenido por audiencia
Para que sus recomendaciones sean más precisas e impactantes, debe segmentarlas por audiencia. Esto asegura que Fin solo analice conversaciones y contenido relevante para un grupo específico de clientes, evitando confusión por información contradictoria (por ejemplo, diferentes políticas de datos para clientes de la UE vs. EE. UU.).
Haga clic en el icono de configuración en la parte superior de la página Optimizar para segmentar las recomendaciones de contenido por audiencias de Fin que haya configurado.
Nota:
La segmentación actualmente solo funciona para recomendaciones de contenido.
Al guardar, sus recomendaciones actuales de contenido se borrarán. Se generarán nuevas recomendaciones de contenido segmentadas, lo que puede tardar algunas horas.
Consejo: Para espacios de trabajo multimarcas, recomendamos agregar un atributo brand a sus audiencias de Fin. Esto ayuda a asegurar que las recomendaciones se generen usando el contenido correcto para cada marca.
Revisando recomendaciones de brechas de contenido
Puedes revisar todas las recomendaciones de brechas de contenido antes de habilitarlas para Fin. Cada recomendación incluye:
Puntuación de impacto
Una explicación resumida
Fecha de creación
Conversaciones fuente
Contenido relacionado
Acciones de revisión requeridas
Si abres el panel lateral en la parte superior derecha, encontrarás las conversaciones que informaron directamente una recomendación.
Esto facilita:
Entender las preguntas exactas de los clientes detrás de una recomendación.
Validar si la solución mejorará significativamente la resolución.
Compartir ejemplos concretos con los compañeros al planificar cambios.
Opciones de revisión:
Nuevo contenido: Aceptar o rechazar la recomendación
Ediciones: Desplázate por múltiples cambios que incluyen:
Texto rojo (eliminaciones sugeridas)
Texto verde (adiciones sugeridas)
Después de aceptar una recomendación, se añade inmediatamente al contenido disponible de Fin.
Consejo: Puedes editar el contenido directamente antes de aceptar o rechazar una recomendación.
Revisar ediciones en artículos sincronizados de Zendesk
Si usas Fin para Zendesk, puedes recibir recomendaciones de brechas de contenido para editar artículos sincronizados con Zendesk y publicar el artículo en tu help center desde tu espacio de trabajo Fin.
Después de revisar y aceptar una recomendación, haz clic en Publicar: aparecerá un modal de confirmación con un enlace al artículo en Zendesk para que puedas previsualizar los cambios allí.
Una vez que hagas clic en Publicar en Zendesk, el artículo se publica en vivo en tu help center de Zendesk y puede ser editado normalmente en Zendesk.
Nota:
Solo disponible con la sincronización de artículos de Zendesk y la sincronización de datos de ticket habilitadas.
Solo disponible para artículos sincronizados a través del subdominio principal de integración usado para sincronizar tickets. Los artículos sincronizados en otros subdominios no recibirán recomendaciones para editar.
Solo disponible para artículos con formato soportado en Fin (por ejemplo, no se soportan tablas dentro de tablas).
Al sincronizar contenido desde Zendesk, las imágenes se vuelven a subir a un domain de Intercom; publicar una edición actualiza todas las URLs de imágenes en el artículo de Zendesk al domain de Intercom.
Esta función es adicional a las recomendaciones para crear contenido mediante snippets, disponible para todos los clientes. El tipo de recomendación proporcionada dependerá de los artículos editables existentes.
Revisar ediciones en artículos sincronizados de Salesforce
Si usas Fin para Salesforce, puedes recibir recomendaciones de brechas de contenido para editar artículos de knowledge base de Salesforce y publicar los cambios en tu help center desde el espacio de trabajo Fin.
Para usar esta función, deberás mapear el campo de contenido a un campo de Salesforce para que sepamos a qué campo publicar el artículo en Salesforce. Ve a Train > Content y haz clic en el menú de 3 puntos para gestionar tus artículos de knowledge base de Salesforce. Selecciona Manage sync y luego haz clic en Continue para mapear campos de artículos de Salesforce.
Aquí, añade un nuevo campo de Salesforce y selecciona el campo correspondiente para tus artículos de Salesforce, luego mapea ese campo al campo content para Fin. Cuando termines, haz clic en Update sync from Salesforce.
Después de revisar y aceptar una recomendación, haz clic en Publicar: aparecerá un modal de confirmación con un enlace al artículo en Salesforce para que puedas previsualizar los cambios allí. Después de publicar, el artículo se publica en vivo en tu help center de Salesforce y puede ser editado normalmente en Salesforce.
Nota:
Solo disponible con la sincronización de artículos de knowledge base de Salesforce y la sincronización de historial de ticket habilitadas, con el campo de contenido mapeado a un campo de Salesforce.
Solo disponible para artículos sincronizados a través del subdominio principal de integración usado para sincronizar casos. Los artículos sincronizados en otros subdominios no recibirán recomendaciones para editar.
Solo disponible para artículos con formato soportado en Fin (por ejemplo, no se soportan tablas dentro de tablas).
Al sincronizar contenido desde Salesforce, las imágenes se vuelven a subir a un domain de Intercom; publicar una edición actualiza todas las URLs de imágenes en el artículo de Salesforce al domain de Intercom.
Esta función es adicional a las recomendaciones para crear contenido mediante snippets, disponible para todos los clientes. El tipo de recomendación proporcionada dependerá de los artículos editables existentes.
Eliminar/fusionar contenido duplicado
Las recomendaciones de contenido duplicado encuentran fragmentos de contenido que contienen la misma información. Resolver estos ayuda a limpiar tu contenido y evita que la ventana de contexto de Fin se llene con información redundante, permitiéndole proporcionar mejores respuestas.
Por ejemplo, una recomendación podría mostrarte dos artículos que contienen instrucciones muy similares sobre cómo restablecer una contraseña.
Corregir contenido contradictorio
Las recomendaciones de contenido contradictorio te ayudan a identificar contenido con información que se contradice. Esto te permite revisar y resolver rápidamente las discrepancias, asegurando que tu knowledge base sea una fuente única de verdad. Al corregir estas contradicciones, ayudarás a Fin a proporcionar respuestas claras, precisas y confiables a tus clientes.
También se muestran las participaciones y resoluciones por contenido para ayudarte a decidir cómo proceder.
Cómo actuar sobre recomendaciones contradictorias
Para resolver una contradicción, puedes:
Haz clic en Editar para abrir y actualizar el contenido.
Haz clic en Eliminar artículo o Eliminar snippet para eliminar el contenido.
Rechaza la recomendación para eliminarla permanentemente de tu vista.
Marca la recomendación como completada cuando hayas realizado las actualizaciones necesarias.
Nota: Las sugerencias son estáticas desde el momento en que se generaron. Dado que puedes editar tu contenido antes de revisar una recomendación, se muestra la última hora de actualización sobre el contenido con una descripción emergente que indica que la vista previa mostrada podría estar desactualizada.
Preguntas frecuentes
¿Con qué frecuencia se crean las recomendaciones?
¿Con qué frecuencia se crean las recomendaciones?
Las recomendaciones para crear/editar contenido se activan diariamente o semanalmente, según:
Volumen: Gran número de conversaciones donde se puede encontrar una pregunta y respuesta.
Actividad del tema: Consultas regulares (1+ al día) sobre el mismo tema durante al menos 7 días.
Picos: Aumentos rápidos en consultas relacionadas durante 4 días.
Las recomendaciones de contenido duplicado/contradictorio se revisan cada domingo. Esto escanea tu contenido y prepara hasta 20 nuevas recomendaciones para que las revises el lunes. Estas pueden incluir una mezcla de posibles contradicciones (alrededor de 15) y duplicados (alrededor de 5), dependiendo de lo que se encuentre en tu contenido.
Nota: El sistema no se basa en una cifra fija como "5,000 conversaciones" para generar recomendaciones. En cambio, se enfoca en identificar patrones claros y repetidos de brechas:
No hay un umbral rígido: El sistema evalúa la suficiencia de datos basándose en grupos significativos, no en números específicos.
Calidad sobre cantidad: Un gran número de conversaciones por sí solo no generará recomendaciones a menos que se detecten patrones consistentes. El factor más crítico es asegurar que el sistema recopile suficientes datos de conversación consistentes y significativos para permitir recomendaciones accionables.
¿Qué se filtra al generar recomendaciones?
¿Qué se filtra al generar recomendaciones?
Conversaciones sin respuestas de teammates
Conversaciones abandonadas
Conversaciones donde un teammate repitió la misma respuesta que Fin
Conversaciones que se centran principalmente en una solicitud de función o reporte de bug
Contenido existente disponible para Fin (incluyendo de tus fuentes externas)
¿Por qué una recomendación de brecha de contenido se consideraría de alto impacto si solo está vinculada a una conversación?
¿Por qué una recomendación de brecha de contenido se consideraría de alto impacto si solo está vinculada a una conversación?
Una recomendación puede considerarse de alto impacto incluso si está vinculada a solo una conversación cuando esa única conversación revela una brecha crítica, contradicción o falla en la capacidad de Fin para resolver problemas de clientes. Esto se debe a que la puntuación de impacto no se trata solo del número de conversaciones afectadas, sino también de la gravedad o importancia potencial del problema descubierto.
El sistema no acelera ni marca manualmente conversaciones individuales para recomendaciones; se basa en patrones y umbrales, pero una sola conversación aún puede activar una recomendación de alto impacto si cumple ciertos criterios.
No todas las recomendaciones basadas en una sola conversación son de alto impacto, solo aquellas que revelan problemas significativos.
¿Existen limitaciones para las recomendaciones de brechas de contenido?
¿Existen limitaciones para las recomendaciones de brechas de contenido?
Las sugerencias solo se generan para conversaciones que tienen un tema AI asignado.
No hay opción para acelerar o marcar manualmente conversaciones individuales para recomendaciones.
Los clientes con bajo volumen (con menos conversaciones) pueden recibir menos o ninguna recomendación.
¿Por qué las recomendaciones de brechas de contenido están habilitadas para Fin y Copilot antes de que las haya aprobado?
¿Por qué las recomendaciones de brechas de contenido están habilitadas para Fin y Copilot antes de que las haya aprobado?
Cuando se generan recomendaciones, aparecen en tu cola de revisión donde se establecerán como "Habilitadas" para Fin y Copilot por defecto, sin embargo solo se vuelven accesibles para Fin y Copilot una vez que las hayas aprobado. Nada se publica sin tu aprobación explícita primero.
¿Por qué veo conversaciones antiguas en mis recomendaciones?
¿Por qué veo conversaciones antiguas en mis recomendaciones?
Puedes notar que algunas recomendaciones hacen referencia a conversaciones que tienen varias semanas o meses. Esto es un comportamiento esperado y forma parte de cómo las recomendaciones de brechas de contenido están diseñadas para identificar patrones significativos. Las sugerencias se crean para un tema una vez que se han acumulado suficientes conversaciones para señalar una brecha clara de conocimiento o una oportunidad de mejora. Para algunos temas, puede tomar más tiempo reunir un volumen suficiente de conversaciones para alcanzar este umbral. Como resultado, una sola recomendación puede basarse en una mezcla de conversaciones recientes y antiguas. Esto asegura que cada recomendación esté bien informada y aborde un tema recurrente, en lugar de basarse en una interacción única y aislada.