‍

Thông tin công ty

Favor là một nền tảng giao hàng trong ngày và đặt món ăn có trụ sở tại Austin, Texas. Họ giao thực phẩm, hàng tạp hóa và các nhu yếu phẩm hàng ngày trên khắp Texas thông qua mạng lưới Runners (tài xế giao hàng). Được H-E-B mua lại vào năm 2018, Favor kết hợp các đối tác doanh nghiệp địa phương với dịch vụ giao hàng nhanh, không tiếp xúc. Tìm hiểu thêm tại favordelivery.com.

‍

“Chúng tôi phân bổ ở khắp tiểu bang Texas vĩ đại. Chúng tôi xử lý giao hàng thực phẩm của gia đình H-E-B, và cũng có nền tảng giao hàng riêng.” – Evan McMillan, Trưởng Nhóm Hỗ trợ Tàu

‍

Thách thức

Đội Tàu của Favor là một nhóm chuyên biệt với các quy trình khác biệt với đội hỗ trợ lớn hơn. Vì vậy, kết quả tìm kiếm do AI của Guru tạo ra bị tràn ngập thông tin không liên quan từ các đội khác, làm cho các đại lý tàu khó tìm câu trả lời đúng nhanh chóng. Quá trình tìm kiếm tốn thời gian đã khiến các thành viên trong nhóm không muốn kiểm tra tài nguyên.

‍

“Mọi người đôi lúc nói, 'AI của Guru không hoạt động với chúng tôi,' nhưng thực sự là họ đã không sử dụng đúng cách. Một khi chúng tôi tinh chỉnh và điều chỉnh câu lệnh, chất lượng câu trả lời đã hoàn toàn thay đổi.” – Evan McMillan

‍

Giải pháp

Favor đã sử dụng Các Đại lý Kiến thức của Guru để tạo ra một đại lý AI chuyên dụng tập trung hoàn toàn vào hỗ trợ đội tàu.

1. Evan McMillan, Trưởng Nhóm Hỗ trợ, đã tùy chỉnh câu lệnh của đại lý để chỉ tập trung vào nội dung liên quan đến tàu.
2. Ông đã điều chỉnh giọng nói của đại lý để phù hợp với văn hóa thân thiện, dễ gần của Favor.
3. Đại lý đã được tích hợp vào Slack, giúp đội dễ dàng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời theo thời gian thực.

‍

“Khi chúng tôi có khả năng tạo ra các đại lý cá nhân, thật sự rất phấn khích khi chúng tôi có thể tập trung vào loại công việc cụ thể mà chúng tôi đang làm. Đại lý thực sự bắt đầu hiểu rõ hơn về doanh nghiệp của chúng tôi và cung cấp câu trả lời tập trung hơn.” – Evan McMillan

‍

“Kết nối với Slack là bước ngoặt. Tôi đã do dự ban đầu khi có thứ gì đó tự động trả lời câu hỏi, nhưng một khi chúng tôi thử nghiệm, nó hoàn toàn mở ra tiềm năng. Nhìn thấy những câu trả lời tốt xuất hiện trong Slack thật sự xây dựng lòng tin.” – Evan McMillan

Cách tiếp cận

1. Định nghĩa Bối cảnh Doanh nghiệp – Evan đã cung cấp bối cảnh chi tiết về mô hình kinh doanh và quy trình hỗ trợ tàu của Favor để đại lý AI có thể hiểu rõ hơn cách mà các phân khúc khách hàng của Favor (tài xế, khách hàng và thương nhân) phối hợp với nhau. Điều này đã giúp cải thiện tính liên quan và độ chính xác của các câu trả lời của đại lý.

‍

“Giải thích cách mà doanh nghiệp hoạt động để đại lý AI có thể hiểu Favor là gì, chúng tôi đang cố gắng điều gì và cách mà các phân khúc khách hàng làm việc cùng nhau thực sự đã giúp cải thiện chất lượng câu trả lời.” – Evan McMillan

‍

2. Tiến hành Tập trung của Đại lý AI – Khi đội hỗ trợ tàu hoạt động khác biệt với đội hỗ trợ lớn hơn, Evan đã thu hẹp nguồn gốc của đại lý chỉ còn nội dung liên quan đến tàu. Điều này đã loại bỏ các câu trả lời không liên quan từ các đội khác và cho phép đại lý cung cấp phản hồi chính xác hơn.

‍

“Đội của tôi chuyên biệt, vì vậy đại lý AI mặc định sẽ trích từ kiến thức rộng hơn của công ty, điều này không phải lúc nào cũng liên quan. Giới hạn nó chỉ ở các nguồn liên quan đến tàu đã tạo ra sự khác biệt lớn.” – Evan McMillan

‍

3. Tinh chỉnh Giọng nói của Đại lý – Evan đã đặt cho đại lý phản hồi với tông giọng thân thiện và hỗ trợ hơn, phù hợp với văn hóa công ty của Favor. Ông đã đặt vị trí đại lý như một “huấn luyện viên” để giúp các đại lý không chỉ với các câu trả lời mà còn với việc học cách xử lý các tình huống.
   
   
4. Tích hợp với Slack – Đại lý đã được nhúng vào Slack, giúp cho các thành viên trong nhóm dễ dàng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời theo thời gian thực. Việc sử dụng đại lý trong một kênh truyền thông quen thuộc đã làm tăng sự chấp nhận và tham gia.
   
   
5. Lặp lại và Cải thiện – Evan theo dõi các phiên bản khác nhau của câu lệnh của đại lý trong một bảng tính, cho phép ông dễ dàng quay lại các phiên bản trước và cải thiện phản hồi theo thời gian. Ông cũng đã thử nghiệm với các hướng dẫn định dạng, như liệt kê các bước rõ ràng khi cần thiết, để làm cho câu trả lời có thể thực hiện hơn.

‍

‍

‍

Kết quả

✅ Tăng cường sự tự tin trong việc sử dụng Guru—nhiều thành viên trong nhóm giờ đây nói, “Này, tôi tự hỏi điều đó có trong Guru không. Tôi sẽ hỏi đại lý AI ngay lập tức.”

✅ Nâng cao hiệu suất trong việc xử lý các vấn đề liên quan đến tàu mà không theo quy trình chuẩn.

‍

“Đối với những câu hỏi không phù hợp với quy trình chuẩn—nó đã giúp chúng tôi tiết kiệm một thời gian lớn.” – Evan McMillan

‍

✅ Các câu trả lời nhanh hơn, chính xác hơn—đặc biệt là cho các câu hỏi liên quan đến tàu chuyên biệt.

✅ Tăng cường sự tham gia với hỗ trợ AI trên Slack, dẫn đến việc áp dụng và tin tưởng nhiều hơn.

‍

“Nhìn thấy những câu trả lời tốt xuất hiện trong Slack thực sự xây dựng niềm tin. Bây giờ mọi người hỏi nhiều câu hỏi hơn và tin tưởng vào phản hồi của đại lý.” – Evan McMillan