Immagina un team di assistenza di cinque persone in un'azienda SaaS di medie dimensioni, che gestisce i ticket attraverso una casella di help desk condivisa e un canale Slack per l'escalation interna. La maggior parte di quello che scrivono non è unica per ogni conversazione: sono le stesse poche spiegazioni, formulate ogni volta in modo leggermente diverso. È il tipo di flusso di lavoro in cui il suggerimento a livello di frase tende a contare di più, e vale la pena percorrerlo nel concreto.
Il punto di partenza
In questo scenario il team gestisce un misto di domande sulla fatturazione, richieste di reimpostazione della password e ticket del tipo «come faccio a fare X». Una quota consistente delle risposte segue un numero ristretto di schemi: prendere atto del problema, chiedere un identificativo dell'account, spiegare una soluzione alternativa nota oppure scusarsi per un ritardo. Gli operatori non faticano a sapere che cosa dire — lo sanno già, per esperienza, come dovrebbe andare la risposta. Il collo di bottiglia è riscrivere varianti delle stesse frasi decine di volte al giorno tra lo strumento di help desk e Slack.
Che cosa proverebbero
Il team installa Typeahead su tutte le macchine Windows e lo lascia girare in qualunque app stiano già usando — nessuna finestra separata, nessun copia-incolla da una libreria di snippet. Mentre rispondono a un ticket, lo strumento suggerisce come è probabile che la frase prosegua, in base a quello che hanno scritto fin lì e ai loro schemi recenti di formulazione in quel contesto.
Funziona dentro lo strumento di help desk
Se l'help desk è un'app web basata su Chromium o gira in un browser, Typeahead suggerisce direttamente nel campo di risposta — non c'è un'altra app in cui passare.
Funziona in Slack per le note interne
Lo stesso comportamento dei suggerimenti vale per i messaggi di escalation interna e per le note di passaggio di consegne tra operatori.
I dati dei clienti restano sul PC dell'operatore
Poiché i suggerimenti sono generati da un modello locale, nulla di ciò che un operatore scrive sull'account di un cliente viene inviato a un server di terze parti per produrre quel suggerimento.
Dove aiuterebbe plausibilmente
Il vantaggio plausibile non è che gli operatori sappiano all'improvviso risposte migliori — è che la parte meccanica dello scrivere una frase familiare costa meno battute. Una risposta che comincia con «Grazie per averci scritto — per approfondire, potresti confermarci il...» è uno schema che Typeahead riconoscerebbe con ogni probabilità in fretta dopo un uso ripetuto, permettendo all'operatore di accettare gran parte della frase con Tab invece di scriverla per intero ogni volta.
Per un consiglio in stile onboarding su un flusso di lavoro ricorrente, o per delle scuse per un ritardo usate in una dozzina di ticket al giorno, questo tipo di piccolo risparmio si accumula lungo un turno intero in un modo che una singola occorrenza non mostrerebbe. È questo il meccanismo, descritto onestamente — non una percentuale misurata precisa, visto che non c'è ancora alcuna adozione reale da misurare.
Dove non aiuterebbe
I ticket che richiedono un'indagine vera — leggere i log, riprodurre un bug, passare la palla al team tecnico — non vengono accelerati dalla predizione delle frasi, perché lì il collo di bottiglia è la diagnosi, non la scrittura. Typeahead è uno strumento per la parte meccanica dello scrivere una risposta quando l'operatore sa già che cosa dire, non un sostituto della comprensione del problema.
Considerazioni sulla privacy per un team di assistenza
Gli operatori dell'assistenza scrivono abitualmente nelle risposte numeri di account, dettagli degli ordini e a volte informazioni parziali di pagamento. Uno strumento di suggerimento basato sul cloud dovrebbe inviare quel contesto a un server per generare un completamento. Poiché i suggerimenti di Typeahead vengono da un modello che gira in locale, quei dati dei clienti non lasciano mai la macchina dell'operatore per produrre un suggerimento — una considerazione rilevante per qualsiasi team vincolato da una policy sul trattamento dei dati o da un contratto con il cliente.
Domande frequenti
È un cliente reale di GagarinSoft?
Typeahead funziona dentro i software di help desk?
I dati dei clienti verrebbero inviati da qualche parte per generare un suggerimento?
Si può disattivare per certe app che un team di assistenza usa?
Sostituisce la funzione di risposte predefinite di un help desk?
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