Baklib知识分享 | 搭建企业在线帮助中心的最佳攻略

本文阐述了企业建立在线帮助中心的重要性和价值,包括提升品牌形象、提高工作效率、改善用户体验等方面。并详细介绍了帮助中心的设计原则、内容组织及推荐工具。

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作为一家企业,既要为用户提供优质的产品,又要为用户提供良好的售后服务。

很多企业在建立网站的时候可能低估了帮助中心的价值,但是实际上,一家好的在线帮助中心可以帮助企业留住用户,而且用户还可以通过自助查询来解决用户在使用过程中遇到的问题。

网站主页也许很华丽,但是缺少帮助中心,这会成为一个巨大的“败笔”,尤其是一些平台。实际上,帮助中心的重要性远远超过你的想象。

什么是企业帮助中心?

企业不仅要为用户提供优质产品,更要为用户提供良好的售后体验!

一家好的在线帮助中心能帮助企业留住用户,让用户通过独立查询解决产品使用中遇到的常见问题。

企业帮助中心是一个面向外部的企业知识库,客户可以通过帮助中心解决90%以上的问题,剩下的一些无法解决的问题可以通过人工客服来解决。

为什么设立企业帮助中心?

企业价值:

树立企业品牌形象;

提高工作效率,帮助新手快速入门;

目录分级显示,快速解决客户难题;

完善产品的售后服务,提高用户的保留率;

衡量企业援助中心是否值得建立的标准是:是否直接帮助客户/客户服务和企业运营商?你是否可以将有限的精力投入到更有意义的事情上?

客户价值:

当用户遇到问题时,可通过直接搜索关机的方式找到解决方法,帮助用户快速解决问题;

用户在第一次使用产品时给予操作指导,使用户体验良好;

当用户对问题进行搜索时,我们可以适当地引导用户购买产品;

在线帮助中心设计

从设计的角度来说,简单高效肯定是帮助中心的首选。

搜索框与问题分类:在用户看来,当用户遇到问题时,他可能知道自己想要搜索的关键字,但是却不知道该怎么找,所以在帮助中心主页上必须有搜索框和问题分类。确保用户首先能够找到问题的入口,并且确保答案能够真正解决用户的问题。

对于搜索框,使用百度动态搜索结果最好;帮助中心不会有太多的内容,您可以尝试使用模糊搜索来回答相关的问题;关键的搜索结果显示在标题和答案里。

问题解答:答案不可能一劳永逸。我们应该了解用户对答案的态度,也就是说,应该有答案质量的反馈,这样,我们就能引入有用的概念,让用户喜欢。

对于用户提出的问题,必须详细回答,如操作问题,可插入视频、图片等,以直观的方式指导操作。

正确的引导:用户在帮助中心解决的问题是否会正确地引导他去做我们想要做的事情?例如,购买可以通过适当的词语引导,然后放置链接,跳到其他界面,比如购买链接或者使用地址等等。

设置热门问题板块:热点问题不仅局限于点击率,还需要添加一些想要向用户展示的内容,比如当前产品的活动、福利等。

对于一些行业来说,如果没有团队的话,想要自己制作是非常困难的。一方面,制作成本很高。另一方面,在内容更新、维护完成后,需要支付相应的费用,后期维护相对困难。

哪些栏目可以在帮助中心页面中放置?

常见问题

公告

加油站服务

快速通道

视频帮助

新手上线

自助式服务

制作帮助中心需要注意以下几点:

导航条,在导航栏中放置关键信息,引导用户跳转到产品的官方网站;

分类部分,管理多种不同的问题,给用户直观的视觉体验;

流行问题,流行搜索;单独列出用户常问的问题和解决方案,进入网页查找相关问题,减少搜索时间,提高服务效率;

文章内容尽量与图片、视频、图片和文字相结合,目前市场上的一些产品非常复杂,尤其是在操作过程中,文本描述很难解决;

反馈机制:提供用户反馈窗口、加强沟通、了解用户真实需求、在问题结束时添加有用的无用按钮,有效了解答案是否对用户有帮助,并做出相应调整;

实际上,帮助中心分为两大类,第一类是上面提到的网页帮助中心,第二类是嵌入产品内部的帮助中心。

工具推荐

以上已经介绍了一些关于帮助中心的基本问题以及需要注意的要点,相信您已经了解如何创建帮助中心,接下来就是选择合适的工具了。

有很多工具可供选择,但这里更推荐 Baklib。

Baklib是国内一家专业的客户服务知识库和帮助中心建设平台,帮助企业团队在网上制作产品手册,帮助中心, FAQ, Guide,知识库,技术文档,并在网站上发布。

这是目前为止我体验过的最简单,展示效果最好的一款。有很多主题可供选择,而且主题都是针对产品帮助中心场景的,比如 SaaS类工具(缺少教程)。

产品评估

操作简单、结构清晰(多层展示)、无需下载、友好的排版界面、多端适配、即写即看(方便后期产品更新)。强大的搜索功能,可供选择的主题种类繁多,并可提供高度自由度的展示设置。数据是可控的,可以手动备份到本地。总的来说,这是一个在线帮助中心制作的神器。

制作产品帮助中心,内容和后期运营维护也很重要,要经常整理常见问题,注意问题的逻辑性和结构化表达,及时更新,确保信息准确,安排专人协助中心维护。

关于帮助中心制作产品,你有什么好办法?

### 如何搭建个人知识库 #### 工具选择 对于个人知识库的搭建,市场上有许多优秀工具可供选择。例如 HelpLook、Confluence、Notion 和 Evernote 等都是广受好评的知识管理解决方案[^1]。此外,还有 SaaS 类型的产品如 HelpLook AI 知识库和 baklib,这类产品无需安装即可在线使用,非常适合初学者快速上手[^2]。 #### 飞书的具体应用 如果倾向于国内开发的工具,飞书也是一个不错的选择。登录飞书后,可以通过其文档功能区创建并维护个人知识库。具体来说,在熟悉基本界面之后,可以从创建根目录入手来构建整个知识体系结构[^3]。 #### 开源方案 AnythingLLM 针对更高级的需求者或者偏好自定义环境的人士而言,AnythingLLM 提供了一种灵活的方式来进行本地化和个人化的数据处理与存储服务。它不仅允许用户完全掌控自己的信息资产,还提供了强大的检索能力和智能化分析手段[^4]。 #### 学习资源获取途径 考虑到很多人希望通过掌握人工智能相关的大规模预训练模型技术实现职业发展或经济收益目标却苦于缺乏条理清晰的学习路径指导时,则可参考某些公开分享出来的完整教程包集合,里面包含了从基础理论到实际项目实践再到商业化运作等多个层面的内容介绍[^5]。 ```python # 示例代码展示如何初始化一个简单的文本分类器用于初步筛选入库文章类别 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def train_classifier(corpus, labels): vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus) clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, labels) return (vectorizer, clf) corpus = ["this is a sample document", "another example of text"] labels = ['category_a', 'category_b'] model_components = train_classifier(corpus, labels) print(model_components) ```
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