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Beiträge in der Reihe
- Einführung: Elemente eines Self-Service-Kanals
- Teil 1: Planen Ihres Self-Service-Inhaltsprojekts
- Teil 2: Planen Ihrer Self-Service-Inhaltsstruktur
- Teil 3: Bestimmen der zu erstellenden Beiträge
- Teil 4: Schreiben der Beiträge für Ihre Wissensdatenbank
- Teil 5: Starten Ihres Help Centers
- Teil 6: Verfolgen wichtiger Self-Service-Metriken
- Teil 7: Pflegen und Verbessern Ihrer Wissensdatenbank
Nach der Inbetriebnahme Ihres Help Centers (siehe Erste Schritte mit Self-Service – Teil 6: Starten Ihres Help Centers) sollten Sie beginnen, die wichtigsten Self-Service-Metriken zu verfolgen, damit Sie feststellen können, wie Ihr Help Center genutzt wird, wie hilfreich Ihre Beiträge sind und wie gut Sie Self-Service bereitstellen.
In diesem Beitrag werden folgende Themen behandelt:
Berechnen des Self-Service-Werts
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Erfolg Ihres Help Centers zu messen. Natürlich sollten Sie die Nutzung Ihres Help Centers, also die monatliche Anzahl von Aufrufen und Benutzern überwachen. Diese Werte sollten aufgrund Ihrer Bemühungen, Ihren neuen Self-Service-Kanal zu empfehlen, steigen.
Außerdem können Sie die Anzahl der Benutzer Ihres Help Centers mit der Anzahl der im selben Zeitraum erstellten Tickets vergleichen. Dieser Wert wird als Self-Service-Wert (bzw. als Self-Service-Verhältnis oder Ticketvermeidungsquote) bezeichnet.
Self-Service-Wert = Gesamtanzahl von Benutzersitzungen im Help Center / Gesamtanzahl von Benutzern in Tickets
Ein mit dieser Formel errechnetes Verhältnis von 4:1 bedeutet beispielsweise, dass auf vier Kunden, die ihre Probleme durch Self-Service zu lösen versuchen, jeweils ein Kunde kommt, der eine Supportanfrage einreicht. Ihr Erfolg in diesem Bereich zeigt sich durch einen Anstieg des Verhältniswerts, wenn beispielsweise nur noch einer von 40 Benutzern ein Ticket einreicht (40:1).
- Befolgen Sie die Anweisungen unter Aktivieren von Google Analytics für Ihr Help Center, um ein Konto für Google Analytics einzurichten und mit Zendesk Guide 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.
Verbinden von Google Analytics mit Ihrem Help Center
Wie bei jeder anderen Website sollten Sie auch bei Ihrem Help Center möglichst detailliert untersuchen, wie es genutzt wird und wo es verbessert werden muss. Nachdem Sie Google Analytics mit Ihrem Help Center verbunden haben, können Sie mit der Analyse des Datenverkehrs, der Benutzerinteraktionen und anderer typischer Website-Metriken beginnen.
Hier sind einige der Metriken, die Sie in Google Analytics verfolgen sollten:
- Benutzer – Anhand der Anzahl der Benutzer können Sie nicht nur Ihren Self-Service-Wert berechnen, sondern auch feststellen, welche Seiten Ihre Besucher während einer Sitzung aufrufen, und sich so ein genaueres Bild von der Interaktion mit Ihren Inhalten machen.
- Durchschnittliche Sitzungsdauer – Eine kurze durchschnittliche Sitzungsdauer kann darauf hinweisen, dass die Besucher Ihre Inhalte nicht wirklich nutzen.
- % Neue Sitzungen – Diese Metrik zeigt, wie viele Ihrer Besucher sich zum ersten und wie viele sich zum wiederholten Mal in Ihrem Help Center aufhalten. Sie kann Ihnen helfen zu entscheiden, auf welche Art von Inhalten Sie sich konzentrieren sollten (ob also beispielsweise mehr Inhalte mit ersten Schritten für neue Benutzer benötigt werden).
- Absprungrate – Eine hohe Absprungrate Ihrer Einstiegsseiten (Kategorie- und Abschnittsseiten mit Listen Ihrer Beiträge) könnte darauf hinweisen, dass Sie nicht die benötigten Inhalte bereitstellen oder aber die Titel Ihrer Beiträge besser formulieren sollten.
Ausführliche Informationen zu den zahlreichen Daten, die sich mit Google Analytics verfolgen lassen, finden Sie in der folgenden Beitragsreihe:
- Google Analytics und das Help Center – Teil 1: Die richtigen Fragen stellen
- Google Analytics und das Help Center – Teil 2: Messen, wie effektiv die Suchfunktion ist
- Google Analytics und das Help Center – Teil 3: Verfolgen der Aktionen von Kunden
- Google Analytics und das Help Center – Teil 4: Optimieren des Help Centers
- Google Analytics und das Help Center – Teil 5: Erfassen von Help-Center-Benutzerdaten
Verwenden der Dashboards für die Help-Center-Aktivität in Explore
Die Benutzeraktivitäten im Help Center werden von Explore verfolgt und sind im Zendesk Guide-Dashboard in Explore verfügbar. Hierbei werden die Aktivitäten für die Beiträge Ihrer Wissensdatenbank, für Suchvorgänge, für Bots, für die App „Knowledge Capture“ und, wenn Sie Zendesk Gather nutzen, auch für die Community erfasst.
Anhand der in diesen Dashboards angezeigten Daten können Sie die Leistung Ihres Help Centers und Ihrer Inhalte analysieren und verbessern. Unter den zahlreichen interessanten und wichtigen Daten finden sich eine Reihe guter Indikatoren, die auf erforderliche Änderungen Ihrer Wissensdatenbankinhalte hinweisen.
Aktivität in der Wissensdatenbank
In diesem Dashboard werden statistische Daten wie die Anzahl der erstellten Beiträge und der Beitragsaufrufe sowie die Gesamtzahl der Stimmen, Abonnements und Kommentare angezeigt. Besonders wichtig sind hierbei die Beitragsaufrufe, Stimmen und Kommentare.
- Aufrufe gibt die Gesamtzahl der Aufrufe von Beiträgen in der Wissensdatenbank an. Dieser Wert sollte verfolgt werden und im Laufe der Zeit ansteigen. Er zeigt an, wie gut Sie Ihr Help Center und die Beiträge der Wissensdatenbank empfehlen und bewerben.
- Nettostimmen gibt den Unterschied zwischen den positiven und den negativen Stimmen zu allen Beiträgen an. Eine große Zahl negativer Stimmen zu Ihren Beiträgen könnte darauf hinweisen, dass Sie diese aktualisieren und verbessern sollten. Eine hohe Anzahl positiver Stimmen hingegen zeigt, dass ein Beitrag hilfreich ist und zur Vermeidung von Tickets beiträgt.
- Kommentare gibt die Anzahl der Kommentare zu Beiträgen in der Wissensdatenbank an. Ein Beitrag mit vielen Kommentaren kann darauf hinweisen, dass der Inhalt verwirrend oder unvollständig ist und dass Kunden Folgefragen stellen müssen.
Weitere Informationen zu diesem Dashboard finden Sie unter Analysieren der Aktivität in der Wissensdatenbank mit Explore.
Suchaktivität
- Ohne Ergebnis gibt an, bei wie vielen Suchvorgängen keine Ergebnisse zurückgegeben wurden. Dies lässt darauf schließen, dass Ihre Kunden nach Informationen suchen, die in Ihrer Wissensdatenbank nicht enthalten sind. Entweder werden unsinnige Suchbegriffe verwendet, oder Sie müssen der Wissensdatenbank neue Beiträge mit den gesuchten Informationen hinzufügen.
- Ohne Klicks gibt an, bei wie vielen Suchvorgängen keine Ergebnisse ausgewählt wurden. Dies könnte auf Inhaltslücken schließen lassen (die gesuchten Informationen sind nicht verfügbar) oder darauf hinweisen, dass Sie die Titel der Beiträge in Ihrer Wissensdatenbank aktualisieren sollten (die gesuchten Informationen sind verfügbar, die verwendeten Suchbegriffe aber nicht im Beitragstitel enthalten).
- Erstellte Tickets gibt an, bei wie vielen Suchvorgängen letztlich ein Ticket erstellt wurde. Bei genauerer Betrachtung dieser Statistik können Sie erkennen, welche Suchbegriffe bei den einzelnen Suchvorgängen verwendet wurden, die zum Erstellen eines Tickets führten. Es gibt zwei wahrscheinliche Ursachen. Zum einen kann es sein, dass der Benutzer einen Suchbegriff verwendet hat, der kein Ergebnis erbrachte, und daraufhin sofort ein Ticket mit der betreffenden Anfrage eingereicht hat. Zum anderen ist es möglich, dass er einen Beitrag aufgerufen hat, aber aus irgendeinem Grund weitere Hilfe durch einen Agenten benötigte, was darauf hinweisen könnte, dass der Beitrag nicht genügend Informationen enthält.
Bei allen diesen Statistiken sind jeweils die verwendeten Suchbegriffe angegeben. Es kann sein, dass Kunden alternative Begriffe (z. B. veraltete Produktnamen oder in Konkurrenzprodukten verwendete Begriffe für Dinge, die bei Ihrem Produkt anders bezeichnet werden) oder häufig falsch geschriebene Begriffe verwenden. Hier kommen Stichwörter als einfache und praktische Lösung ins Spiel. Um die Suchergebnisse für Ihre Kunden zu verbessern, brauchen Sie Ihren Beiträgen lediglich diese alternativen und falsch geschriebenen Begriffe als Stichwörter hinzuzufügen.
Weitere Informationen zu diesem Dashboard finden Sie unter Analysieren der Suchergebnisse im Help Center mit Explore.
Knowledge-Capture-Aktivität
Wenn Sie den Abschnitt „Wissen“ im Kontextfenster verwenden, um Beiträge zu erstellen und Agenten das Verlinken von Inhalten in der Wissensdatenbank zu ermöglichen, können Sie im Guide-Dashboard von Explore Berichte zur Nutzung dieses Bereichs aufrufen.
Weitere Informationen zu diesem Dashboard finden Sie unter Analysieren der Aktivität in der Wissensdatenbank.
Community-Aktivitäten
Zu den Statistiken in diesem Dashboard gehören die Anzahl der erstellten Posts, die Anzahl der Benutzer, die Posts aufgerufen haben, sowie die Gesamtzahl der Stimmen, Abonnements und Kommentare.
Da Sie über Ihre Community auch Feedback erhalten, könnten Sie durch einen Community-Post erfahren, dass Sie Ihrer Wissensdatenbank einen Beitrag zu einem bestimmten Thema hinzufügen sollten.
Weitere Informationen zu diesem Dashboard finden Sie unter Analysieren der Community-Aktivitäten mit Explore.
Aktivität in Verbindung mit automatischen Antworten
Wenn Sie außerdem einen Bot in Ihrem Self-Service-Kanal aktiviert haben, können Sie die Beitragsempfehlungsaktivitäten verfolgen.
Auf diese Weise können Sie feststellen, ob Kunden Ihre Beiträge anklicken, wie viele Probleme ohne Zutun eines Agenten gelöst wurden und wie viele Beiträge als nicht hilfreich markiert wurden, und erkennen, ob Ihre Inhalte dazu beitragen, Supportprobleme zu lösen. Diese Daten lassen unmittelbar darauf schließen, ob Ihr Self-Service seinen Zweck erfüllt und zur Vermeidung von Tickets beiträgt.
Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren der automatischen Antworten für Beitragsempfehlungen.
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