Ein Help Center ist ein Self-Service-Kanal, mit dessen Hilfe Kunden ihre Probleme selbst lösen können, ohne ein Ticket einzureichen. Dies erleichtert das Skalieren Ihrer Kundensupport-Organisation, da Agenten dank Self-Service weniger Supportanfragen zu bearbeiten haben (Ticketvermeidung).
In diesem Beitrag werden die Tools und Metriken zum Messen der Effektivität des Self-Service-Kanals vorgestellt.
- Analysieren von Wissensdatenbank-Metriken
- Analysieren von Suchmetriken
- Überwachen des Verkehrs und der Aktivität Ihres Help Centers mit Google Analytics
- Berechnen des Self-Service-Werts
- Analysieren der Aktivität im Abschnitt „Wissen“ für Wissensdatenbankinhalte und gelöste Tickets
- Analysieren der automatischen Lösung von Tickets durch automatische Antworten mit Beiträgen
- Übersicht über die Reporting-Optionen für den Self-Service-Kanal
Analysieren von Wissensdatenbank-Metriken
Die Analyse der Wissensdatenbankaktivitäten beginnt im Explore-Dashboard „Knowledge Base“. Dort können Administratoren relevante Interaktionsmetriken für die Wissensdatenbank messen.
Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren der Aktivität in der Wissensdatenbank mit Explore.
Analysieren von Suchmetriken
Wenn Kunden die gesuchten Informationen in Ihrem Help Center nicht finden können, ist der Self-Service-Kanal nur von geringem Nutzen. Das Explore-Dashboard „Search“ enthält Metriken, mit denen Sie verfolgen können, wonach Kunden suchen und was sie im Anschluss an die Suche tun.
Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren der Suchergebnisse im Help Center mit Explore.
Überwachen des Verkehrs und der Aktivität Ihres Help Centers mit Google Analytics
Genau wie bei jeder anderen Website können Sie den Verkehr und die Aktivität im Help Center mit Google Analytics überwachen und analysieren. Google Analytics bietet Standardmetriken für Websiteverkehr, Benutzeraktivität und Benutzerinteraktionen. Als Ergänzung zum Explore-Dashboard „Knowledge Base“, in dem Sie einen Überblick über die wichtigsten Aktivitäten erhalten, bietet Google Analytics einen tieferen Einblick in wichtige Benutzeraktivitäts- und Interaktionsmetriken.
Aus diesen Metriken geht zwar nicht hervor, wie viele Tickets durch Verwendung des Help Centers vermieden wurden, aber sie werfen Licht auf die Nutzung und Effektivität der Help-Center-Inhalte.
Führen Sie zunächst die unter Aktivieren von Google Analytics für Ihr Help Center beschriebenen Schritte aus. Anschließend können Sie die Help-Center-Aktivitäten in Ihrem Google Analytics-Konto verfolgen.
- Seitenaufrufe: Die Anzahl der Seitenaufrufe in Ihrem Help Center. Sie können die Aufrufe sowohl in Google Analytics als auch im Explore-Dashboard „Knowledge Base“ verfolgen.
- Eindeutige Besucher: Die Anzahl unterschiedlicher Besucher Ihres Help Centers. Jeder Help-Center-Besuch gilt als jeweils eine Sitzung, und jede Sitzung führt (normalerweise) zu mehreren Seitenaufrufen. Die Anzahl der Benutzer, die Ihr Help Center besuchen, gibt Ihnen eine andere Perspektive als die Gesamtanzahl der Seitenaufrufe in einem bestimmten Zeitraum. 10.000 Seitenaufrufe pro Monat bei 1.000 eindeutigen Benutzern im gleichen Zeitraum bedeutet, dass diese Benutzer im Durchschnitt 10 Seiten pro Sitzung aufrufen. Daran erkennen Sie, wie viele Kunden Ihre Self-Service-Inhalte in Anspruch nehmen.
- % neue Sitzungen: Der Vergleich zwischen der Anzahl neuer und wiederkehrender Besucher im Help Center kann Ihnen helfen, die Inhalte besser an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen. Wenn Sie ein neues Produkt auf den Markt bringen, kann es zu einem Anstieg der Anzahl neuer Benutzer kommen. Als Hilfsmaßnahme können Sie Anweisungen zur Verwendung des neuen Produkts bereitstellen.
- Durchschnittliche Sitzungsdauer: Aus der durchschnittlichen Dauer einer Benutzersitzung im Help Center geht hervor, wie viel Zeit Benutzer im Help Center verbringen. Wenn Sie die Daten noch näher aufschlüsseln, sehen Sie auch, wie viel Zeit Besucher mit dem Lesen bestimmter Beiträge und FAQs verbringen. Im Idealfall verbringen sie genug Zeit, um die von Ihnen bereitgestellten Informationen zu lesen. Wenn nicht, sind die Inhalte vielleicht nicht interessant genug oder nicht relevant.
- Seiten pro Sitzung: Die durchschnittliche Anzahl der während einer Help-Center-Sitzung aufgerufenen Seiten. Daran erkennen Sie, in welchem Maß Ihre Self-Service-Inhalte genutzt werden.
- Bounce-Rate: Der Prozentsatz der Help Center-Sitzungen mit einem einzigen Seitenaufruf. „Bounce“ bedeutet Absprung und gibt an, dass der Kunde das Help Center gleich nach der ersten Seite wieder verlassen hat. Vielleicht ist der Besucher versehentlich auf das Help Center gestoßen oder die Inhalte waren nicht hilfreich.
Mit Google Analytics können Sie außerdem herausfinden, wonach Benutzer suchen und was sie im Anschluss an die Suche tun.
Berechnen des Self-Service-Werts
Wenn Sie die Effektivität Ihres Help Centers als Self-Service-Kanal und seine Auswirkung auf die Ticketvermeidung direkter quantifizieren möchten, sollten Sie Ihren Self-Service-Wert ermitteln (auch „Self-Service-Verhältnis“ genannt). Diese Metrik wird anhand der folgenden Formel manuell berechnet:
Self-Service-Wert = Gesamtanzahl von Benutzersitzungen im Help Center / Gesamtanzahl von Benutzern in Tickets
- Befolgen Sie die Anweisungen unter Aktivieren von Google Analytics für Ihr Help Center, um ein Konto für Google Analytics einzurichten und mit dem Help Center zu verbinden.
- Wenn Sie über mehrere Monate hinweg Daten zur Benutzeraktivität gesammelt haben, erstellen Sie in Google Analytics beispielsweise einen 30-Tage-Schnappschuss mit der Anzahl von Besuchersitzungen in Ihrem Help Center.
- Teilen Sie diese Zahl durch die Gesamtanzahl von Benutzern, die im gleichen Zeitraum Tickets eingereicht haben. Weitere Informationen finden Sie unter Explore-Rezept: Bestimmen, wie viele Benutzer jeden Monat Tickets einreichen.
Bei dieser Berechnung können Sie auch festlegen, was hierbei als aktive Nutzung des Help Centers gilt. Unter 6 steps for measuring self-service success schreibt Erin Cochran von RJMetrics: „‚Interaktion mit Inhalten‘ bedeutet für uns, dass nicht nur die Startseite des Help Centers besucht oder sofort ein neues Ticketformular geöffnet wird. So erhalten wir ein besseres Verständnis dafür, wie viele Besucher tatsächlich versuchen, sich selbst zu helfen, bevor sie ein Ticket einreichen.“ In Erins Beitrag finden Sie weitere nützliche Tipps zur Bewertung des Self-Service.
Analysieren der Aktivität im Abschnitt „Wissen“ für Wissensdatenbankinhalte und gelöste Tickets
Im Abschnitt „Wissen“ des Kontextfensters können Agenten ihre Kunden ganz einfach auf Beiträge in der Wissensdatenbank verweisen, damit diese ihre Supportprobleme selbst lösen können.
Hierzu ist ein manuelles Eingreifen erforderlich, denn der Agent muss manuell Links zu Wissensdatenbankinhalten in seine Antwort an den Kunden einfügen. Anschließend können Sie aber verfolgen, ob die verlinkten Inhalte dem Benutzer geholfen haben, sein Problem zu lösen. In diesem Fall werden Tickets zwar nicht vermieden, aber ihre Lösung ist auf die Verwendung Ihres Self-Service-Kanals zurückzuführen
Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren der Aktivität im Abschnitt „Wissen“ oder in der App „Knowledge Capture“.
Analysieren der automatischen Lösung von Tickets durch automatische Antworten mit Beiträgen
Die Funktion „Automatische Antworten mit Beiträgen“ nutzt maschinelles Lernen, um den Text eingehender Supportanfragen zu analysieren und Tickets automatisch mit einer Liste relevanter Wissensdatenbankbeiträge zu beantworten, die Kunden möglicherweise helfen, ihre Probleme ohne Interaktion mit einem Agenten selbst zu lösen.
Wie im Abschnitt „Wissen“ des Kontextfensters können Sie in Explore Analysen zu automatischen Antworten mit Beiträgen anzeigen. Vor allem aber können Sie sehen, wie viele Tickets durch Wissensdatenbankbeiträge gelöst wurden.
Hierzu zählt die Gesamtleistung (wie oft Tickets durch Links gelöst werden) und die Leistung einzelner Beiträge (welche Beiträge Kunden beim Lösen ihrer Probleme am meisten und am wenigsten helfen).
Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren von Beitragsempfehlungen.
Übersicht über die Reporting-Optionen für den Self-Service-Kanal
| Reporting-Tool | Wo die Berichte zu finden sind |
|---|---|
| Dashboard „Knowledge Base“ | |
| Dashboard „Search“ | Explore-Dashboard „Search“ |
| Google Analytics | Google Analytics-Dashboard |
| Dashboard „Knowledge Capture“ | Explore-Dashboard „Knowledge Capture“ |
| Dashboard „Article Recommendations“ | Explore-Dashboard „Article Recommendations“ |