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Anhand von Metriken zu automatischen Antworten können Sie die Leistung Ihrer automatischen Antworten mit Beiträgen für E-Mail und Web besser verstehen. Basierend auf den Metriken können Sie Ihre Help-Center-Inhalte aktualisieren, um die Vorschlagsrate, die Clickthrough-Rate und die Lösungsrate zu erhöhen und die Ablehnungsrate zu senken.
Dieser Beitrag enthält die folgenden Abschnitte:
Erhöhen der Vorschlagsrate für automatische Antworten mit Beiträgen
Die Vorschlagsrate ist der Anteil der Fragen, bei denen die Funktion „Automatische Antwort“ aktiviert war und Beiträge vorgeschlagen hat. Eine unerwartet niedrige Vorschlagsrate kann darauf hinweisen, dass Ihre Beitragslabels falsch konfiguriert sind oder dass mehr Fragen in nicht unterstützten Sprachen eingehen als üblich.
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Überprüfen Sie den Benachrichtigungstext Ihres Auslösers für automatische Antworten (nur bei automatischen E-Mail-Antworten). Ihre Auslöser für automatische Antworten müssen den Platzhalter
{{answer_bot.article_list}}oder{{answer_bot.article_body}}enthalten. Wenn keiner dieser Platzhalter im Text der E-Mail-Benachrichtigung enthalten ist, wird der Auslöser zwar ausgeführt, aber kein Beitrag vorgeschlagen. Das kann die Vorschlagsrate verfälschen. Weitere Informationen zum Konfigurieren von Auslösern für automatische Antworten. - Überprüfen Sie Ihre Beitragslabels. Wenn Sie Labels verwenden, können dies die Ursache für eine zu niedrige Vorschlagsrate sein. Labels schränken den Umfang der durchsuchten Beiträge ein. Wenn die relevanten Beiträge aufgrund der Labels nicht durchsucht werden, werden auch keine Beiträge vorgeschlagen. Dadurch kann die Vorschlagsrate sinken. Weitere Informationen zum Verwenden von Labels in Verbindung mit automatischen Antworten.
Verbessern der Clickthrough-Rate für automatische Antworten mit Beiträgen
Die Clickthrough-Rate ist der Anteil der von Endbenutzern angeklickten Antworten an der Gesamtzahl der Beitragsempfehlungen.
Die Clickthrough-Metrik zeigt einen Nachteil von per E-Mail gesendeten automatischen Antworten mit Beiträgen auf, da Benutzer erst den Text der E-Mail öffnen und lesen müssen, bevor sie sich zu Beiträgen durchklicken.
- Verfassen Sie einen ansprechenderen und präziseren Betrefftext. Die E-Mail dient nicht nur zur Eingangsbestätigung, sondern enthält Informationen, die die vom Benutzer gestellte Frage beantworten können. Machen Sie das direkt in der Betreffzeile deutlich.
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Verstecken Sie den Inhalt nicht. Achten Sie darauf, den Text der Nachricht sinnvoll zu gestalten. Nutzen Sie konditionale Logik und fügen Sie die Platzhalter
{{answer_bot.article_list}}und{{answer_bot.article_body}}an der optimalen Stelle in den Nachrichtentext ein.
Verbessern der Lösungsrate für automatische Antworten mit Beiträgen
- Behalten Sie möglichst viel Fragenkontext bei. Je mehr der in der Frage verwendeten Formulierungen in einem Beitrag enthalten sind, desto besser ist die kontextuelle Übereinstimmung. Auf die Frage „Ich kann mich nicht anmelden; wie setze ich mein Kennwort zurück?“ sollte beispielsweise ein Beitrag mit dem Titel „Wie setze ich mein Kennwort zurück, damit ich mich anmelden kann?“ vorgeschlagen werden.
- Beschränken Sie sich in Beiträgen auf ein einziges Problem. Jeder Beitrag sollte sich mit nur einem konkreten Problem beschäftigen und nur eine Lösung anbieten. Teilen Sie lange FAQ-Beiträge in mehrere kürzere Beiträge auf und gruppieren Sie diese thematisch in einem FAQ-Abschnitt. Beachten Sie, dass die ersten ein bis zwei Absätze (etwa die ersten 75 Wörter) eines Beitrags bei der Suche stärker gewichtet werden, und stellen Sie möglichst viele für den Kontext relevante Informationen an den Anfang des Beitrags.
Senken der Ablehnungsrate für automatische Antworten mit Beiträgen
- Verfassen Sie Beiträge mit einem aussagekräftigen Titel, einer präzisen Einleitung und einem klaren Fokus. Beitragstitel sollten als Frage oder einfacher Aktivsatz formuliert werden. Die Einleitung sollte in den ersten 75 Wörtern Schlüsselwörter und Kontext enthalten, und der Beitrag selbst sollte ein einziges, konkretes Thema behandeln.
- Verwenden Sie Beitragslabels, um Ergebnisse zu filtern. Anhand von Labels können Sie die Suchergebnisse auf die Beiträge beschränken, die Sie berücksichtigen möchten. Außerdem können Sie mithilfe von Labels gezielt die für ein bestimmtes Kundensegment relevanten Beiträge anzeigen.
Weitere Informationen finden Sie unter Optimieren von Help-Center-Inhalten.
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