Datengestützter Ansatz zum Aufbau eines effektiven Help Centers

Datengestützter Ansatz zum Aufbau eines effektiven Help Centers

27. April 2018
Datengestützter Ansatz zum Aufbau eines effektiven Help Centers

Die Erstellung und Verwaltung von Wissensinhalten ist je nach Unternehmen unterschiedlich. Unbestritten ist aber, dass Self-Service-Interaktionen für das Supporterlebnis ausschlaggebend sind.

Laut einer Untersuchung von Forrester bevorzugen 76 % aller Kunden Self-Service gegenüber Alternativen wie Support per E-Mail oder Telefon. Mehr als die Hälfte aller Kunden brechen den Onlinekauf ab, wenn sie nicht schnell und einfach Antworten auf ihre Fragen finden.

Angesichts der wachsenden Bedeutung von Self-Service müssen Unternehmen sich fragen, welchen Kurs sie einschlagen sollen, um das eigene Self-Service-Angebot auszubauen, und wie sie am besten herausfinden, wie sie im Vergleich zu ihren Mitbewerbern abschneiden.

Mithilfe des Zendesk Benchmark, unserem Produktdatenindex von 45.000 Zendesk-Kunden, die an dieser Crowdsourcing-Initiative teilnehmen, haben wir 500 Help Center genauer unter die Lupe genommen, um zu ermitteln, wodurch sich die besten von ihnen auszeichnen. Basierend auf unserer Analyse von Schlüsselmetriken zur Help-Center-Qualität haben wir Best Practices erarbeitet und untersucht, wie sich Unternehmen über unterschiedliche Ansätze, Zielgruppen und Branchen hinweg unterscheiden.

Drei unterschiedliche Help-Center-Ansätze

Wenn es um die Einrichtung und Pflege eines Help Centers geht, müssen Unternehmen konkurrierende Prioritäten berücksichtigen: die Notwendigkeit einer schnellen Implementierung, die Bedeutung eines breiten Themenspektrums und den Wunsch, Agenten zu entlasten, damit sie mehr Zeit für die persönliche Kundenbetreuung haben.

Wir haben eine Clusteranalyse unserer Stichprobe aus dem Zendesk Benchmark durchgeführt und konnten drei klar umrissene Kundengruppen erkennen, die bei der Entwicklung ihres Help Centers jeweils einen anderen Ansatz wählten:

1. Agile Optimierung

Diese Kunden wählen einen schlanken Ansatz für ihr Help Center: Sie erstellen zuerst einige wenige Beiträge mit Antworten auf häufig gestellte Fragen und fügen dann im Laufe der Zeit neue Inhalte hinzu.

Da die am meisten gesuchten Inhalte schon von Anfang an verfügbar sind, lassen sich Tickets durch Self-Service vermeiden, ohne dass im Vorfeld eine große Investition erforderlich ist. Da vorhandene Beiträge ständig optimiert und immer wieder neue Inhalte genehmigt werden, können diese Unternehmen ihre Wissensinhalte laufend weiterentwickeln und verbessern.

2. Wiederverwendung ohne Weiterentwicklung

Diese Unternehmen verlassen sich bei der Einrichtung eines neuen Help Centers auf bereits vorhandenen Content. Sie wählen eine „Set and Forget“-Strategie: Sie importieren gleich zu Beginn eine große Menge existierender Inhalte in das Help Center, tun aber nach dem Launch nicht mehr viel zur Weiterentwicklung.

Da ältere Beiträge aus einem vorherigen Help Center übernommen werden, lässt sich das neue Help Center schnell einrichten, und Agenten haben nach dem Launch mehr Zeit, um sich um Kundenanfragen zu kümmern. Längerfristig gesehen sind die importierten Beiträge aber oft nicht umfassend genug, und die veröffentlichten Inhalte veralten schnell, wenn sie nicht regelmäßig aktualisiert werden.

3. Sorgfältige Planung

Diese Unternehmen erstellen das gesamte Help Center hinter den Kulissen. Oft schreiben sie Hunderte neuer Beiträge und veröffentlichen dann alle auf einmal.

Obwohl dieser Ansatz zeitaufwendiger ist, können damit genau die richtigen Beiträge erstellt werden, und bei Bedarf lassen sich unerwartete Themen noch bis kurz vor dem Launch berücksichtigen. Aber während das Team im Hintergrund an den Wissensinhalten arbeitet, haben Kunden keine Möglichkeit, sich selbst zu helfen, und es erfolgt keine Ticket Deflection durch Self-Service. Nach der Veröffentlichung werden Inhalte mit der Zeit irrelevant, wenn sie nicht regelmäßig aktualisiert werden.

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Es lohnt sich, agil (und gründlich) zu sein

Welcher Self-Service-Ansatz schneidet bei den untersuchten Gruppen am besten ab und welche Unternehmen stehen an der Spitze?

Die Gruppe „Agile Optimierung“, die ständig an ihrem Help Center feilt, schneidet bei den Schlüsselmetriken am besten ab. Sie erzielt die höchsten Werte beim Self-Service-Verhältnis und bei Help-Center-Suchen, die zu einem Ergebnis führen. 

Diese Gruppe schlug die anderen zwei Gruppen bei der Metrik Self-Service-Verhältnis, die die Aufrufe von Self-Service-Inhalten mit dem Gesamtticketvolumen vergleicht. Das ist die primäre Metrik zur Bestimmung, wie effektiv ein Help Center Tickets auf andere Kanäle umleitet (Ticket Deflection) und die Bedürfnisse von Kunden erfüllt. Das mittlere Self-Service-Verhältnis beiträgt bei der Gruppe „Agile Optimierung“ 4,4 im Vergleich zu 2,4 für „Wiederverwendung ohne Weiterentwicklung“ und 2,9 für „Sorgfältige Planung“.

Die Gruppe „Agile Optimierung“ hat Help Center, bei denen mit höherer Wahrscheinlichkeit relevante Inhalte angezeigt werden. Bei dieser Gruppe blieben nur 29 % aller Suchen ohne Ergebnis; bei den anderen zwei Gruppen lag dieser Wert über 40 %.

Wir stellten außerdem fest, dass bei der Gruppe „Agile Optimierung“ der Self-Service effektiver ist, da mehr Teammitglieder an der Erstellung von Inhalten beteiligt sind: durchschnittlich 5,4 Autoren im Vergleich zu 2,4 bei „Wiederverwendung ohne Weiterentwicklung“ und 3,6 bei „Sorgfältige Planung“.

Als Nächstes analysierten wir, wie sich die Gruppe „Agile Optimierung“ von der Zielgruppe her von den anderen unterscheidet. Mehr als die Hälfte der Unternehmen in dieser Gruppe sind im B2B-Sektor tätig, d. h. ihre Kunden sind andere Unternehmen.

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In allen drei Gruppen haben B2B-Unternehmen ein höheres Self-Service-Verhältnis: im Durchschnitt 4,1 gegenüber 2,9 für B2C und 2,2 für interne Kunden. Außerdem enthalten die Help Center von B2B-Unternehmen die meisten Kategorien, Abschnitte und Beiträge: im Durchschnitt 25 % mehr als bei B2C-Unternehmen und rund doppelt so viele wie bei Firmen, die hauptsächlich interne Kunden betreuen.

Auch beim Vergleich nach Branche stand die Anzahl von Beiträgen in direktem Zusammenhang mit der Help-Center-Qualität. Unternehmen in den Branchen Web-Hosting, Fertigung und Software hatten das höchste Self-Service-Verhältnis und eine überdurchschnittlich hohe Anzahl von Beiträgen. Unternehmen in den Branchen Energie, Reise und Retail hatten das niedrigste Self-Service-Verhältnis und weniger Beiträge als der Durchschnitt.

 

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Was Sie tun können, damit sich Ihr Help Center von Ihren Mitbewerbern abhebt

Es ist kein Geheimnis, dass eine Investition in Self-Service das Kundenerlebnis dramatisch verbessern kann. Wissensinhalte helfen nicht nur Kunden direkt, sondern führen auch zu besseren Ergebnissen, wenn sich Kunden an Ihr Supportteam wenden. Tickets mit Links zu Beiträgen in der Wissensdatenbank schneiden besser ab: Im Durchschnitt werden sie um 23 % schneller gelöst, um 20 % seltener neu geöffnet und haben eine um 2 % höhere Kundenzufriedenheit.

Wir stellten fest, dass Unternehmen mit überdurchschnittlich guten Self-Service-Angeboten ähnliche Strategien haben, damit Wissensinhalte die Bedürfnisse ihrer Kunden erfüllen.

1. Mit den fünf Top-Beiträgen im Help Center beginnen.

Aus dem Zendesk Benchmark geht hervor, dass die fünf Top-Beiträge ca. 40 % aller täglichen Seitenaufrufe ausmachen. Tun Sie das, was die am besten abschneidende Gruppe „Agile Optimierung“ tut: Veröffentlichen Sie gleich am Anfang Beiträge zu den am fünf häufigsten gestellten Fragen und gehen Sie dann zu anderen Themen über.

Nachdem Sie die fünf Top-Themen abgedeckt haben, erstellen Sie in jeder Kategorie die am häufigsten angefragten Inhalte – bis zu 50 % der täglichen Seitenaufrufe entfallen auf die drei Top-Beiträge in jeder Kategorie.

Wie kann man entscheiden, welche Themen zuerst behandelt werden sollten? In Zendesk ist das Feld About (Über) ein gutes Hilfsmittel, um eingehende Tickets nach Kategorie zu verfolgen. So sehen Sie, zu welchen Themen Kunden am häufigsten Hilfe anfordern und können Ihre Help-Center-Inhalte dementsprechend planen.

Die neue AI-gestützte Funktion „Content Cues“ im Guide Enterprise-Plan setzt maschinelles Lernen ein, um Lücken in den Wissensinhalten zu erkennen und ausgehend von den eingehenden Tickets neue Themenbereiche vorzuschlagen.

2. Help Center nach dem „Teile-und-herrsche“-Prinzip ausbauen.

Die besten Ergebnisse lassen sich erzielen, wenn Agenten die Möglichkeit haben, selbst Inhalte beizutragen. Egal, um welches Unternehmen es sich handelt, als Erstes sollten Sie immer herausfinden, welcher Mitarbeiter sich auf welchem Gebiet am besten auskennt, und die Erstellung von Inhalten dann dementsprechend auf die einzelnen Teammitglieder aufteilen. Jeder Beitrag sollte vor der Veröffentlichung von mindestens zwei Personen überprüft werden.

Wenn Agenten aktiv in die Inhaltserstellung eingebunden werden, lässt sich ihr Kundenverständnis optimal nutzen. Da Agenten an vorderster Front mit Kunden interagieren, haben sie wertvolles institutionelles Wissen und verstehen, welche Informationen Kunden brauchen. So können sie mühelos Lücken in Ihren Self-Service-Inhalten erkennen.

Um die Wissenserstellung noch effektiver zu gestalten, können Sie Workflows zur Genehmigung und Veröffentlichung nutzen, die Ihrem Team helfen, bei der Erstellung, Überprüfung und Veröffentlichung von Inhalten noch besser zusammenzuarbeiten. Diese Workflows sind Teil von Team Publishing, einem Feature in unserem Guide Enterprise-Plan. Mit Team Publishing können Guide-Manager Beiträge, die aktualisiert werden müssen, dem jeweils am besten qualifizierten Mitarbeiter zuweisen, damit dieser sofort weiß, welche Inhalte verbesserungsbedürftig sind.

3. Zusammenarbeit zwischen Agenten fördern und Automatisierungsfunktionen nutzen.

Der Computerspielehersteller Riot Games setzt beim Ausbau seines Help Centers auf einen kollaborativen Ansatz: Im Durchschnitt wird jeder Beitrag von 5,6 Agenten geprüft. Das globale Supportteam von Riot Games setzt sich aus mehr als 500 Agenten zusammen und bearbeitet über 3 Millionen Supporttickets pro Jahr.

Dank eines umfassenden Help Centers, das sich durch Zusammenarbeit zwischen Agenten ständig weiterentwickelt, kann Riot Games Automatisierungsfunktionen nutzen, um Kunden die richtigen Beiträge und Antworten bereitzustellen. Das Unternehmen verwendet eigene Apps und Bots, um die Wartezeit für Spieler zu verkürzen und Tickets, für deren Beantwortung sonst zusätzliche Agenten eingestellt werden müssten, auf Self-Service-Inhalte umzuleiten.

Unternehmen, die eine fertige Plug-in-Lösung für Kollaboration und Automatisierung suchen, können die Zendesk-App „Knowledge Capture“ installieren. Sie wird von vielen Unternehmen, die im Bereich Customer Experience (CX) führend sind, zur Erstellung von Wissensinhalten genutzt. Die App „Knowledge Capture“ ermöglicht es Agenten, das Help Center zu durchsuchen, ohne das Ticket verlassen zu müssen, Links zu relevanten Beiträgen zu Ticketkommentaren hinzuzufügen und direkt während der Beantwortung von Tickets neue Beiträge zu erstellen.

Unser Ansatz

Aus den Zendesk Benchmark-Daten wählten wir nach dem Zufallsprinzip eine Stichprobe aus 500 aktiven Help Centern mit mindestens 300 Seitenaufrufen pro Monat aus und untersuchten, wie bei diesen Help Centern im Zeitverlauf neue Beiträge hinzukommen.

Nach Extrahierung der Rohdaten aus unserem Hive-Cluster normierten wir die Anzahl von Tagen seit Erstellung und die Anzahl von Beiträgen für jedes Help Center. Dadurch erhielten wir eine Zeitreihe für jedes Help Center in unserer Stichprobe. Wir verwendeten Dynamic Time Warping als Unähnlichkeitsmaß, um eine Distanzmatrix für die Zeitreihe zu erstellen. Diese Matrix wurde dann in einen hierarchischen Clustering-Algorithmus übertragen, um ähnliche Ansätze zu gruppieren. Abschließend bewerteten und verglichen wir die Cluster anhand von operativen Metriken.

Der Zendesk Benchmark basiert auf Daten zu Kundenserviceinteraktionen von 45.000 Unternehmen in 140 Ländern. Zendesk-Kunden können in ihren Kontoeinstellungen am Benchmark teilnehmen, um herauszufinden, wie sie im Vergleich zu anderen Unternehmen abschneiden. In den kommenden Monaten werden wir weitere Benchmark-Untersuchungen zur Wirksamkeit von Omnichannel-Support, Best Practices für Großunternehmen und anderen Themen veröffentlichen.

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