Besserer Self-Service mit den richtigen Metriken

Sobald Sie den Sprung ins kalte Wasser gewagt und Self-Service in Ihrem Unternehmen implementiert haben, stellt sich die nächste logische Frage: Wie geht es weiter?

Machen Sie dieses Quiz, um die Metriken zu identifizieren, die die Wirksamkeit Ihrer Bemühungen am besten messen. Betrachten Sie diese Metriken als Gelegenheit, um Chancen zum Optimieren, Testen und Lernen zu identifizieren, während Sie Self-Service im gesamten Unternehmen umsetzen.

Besserer Self-Service durch Metriken

Welche Art von Unternehmen haben Sie und wie würden Sie Self-Service gerne implementieren?

A

B2B (Business-to-Business)

Wenn Sie im Business-to-Business-Segment tätig sind, sind Ihre Kunden andere Unternehmen. Software-as-a-solution (SaaS) ist beispielsweise ein B2B-Produkt. Self-Service hilft diesen Kunden, wichtige Informationen über Ihre Produkte oder Services zu finden und in Eigenregie Troubleshooting durchzuführen.

B

B2C (Business-to-Consumer)

Business-to-Consumer-Unternehmen verwenden Self-Service, damit Kunden und Agenten im Handumdrehen Antworten auf die unterschiedlichsten Fragen finden, wie z. B. Retouren und Umtausch, Versandkosten und Rückerstattung.

C

B2E (Business-to-Enterprise)

Business-to-Enterprise bedeutet, dass die eigenen Mitarbeiter Self-Service-Kunden sind. Teams wie die Personalabteilung erstellen Self-Service-Inhalte, um auf gängige Mitarbeiterfragen einzugehen, wie z. B. Lohnzahlungen und Kennwortprobleme.

Besserer Self-Service durch Metriken

Welche Prioritäten haben Sie?

Mit anderen Worten, in welchem Bereich möchten Sie durch Self-Service die größten Verbesserungen erzielen?

A

Aufbau einer Community und Schaffen von Beziehungen

Daran, wie Ihre Benutzer auf Self-Service-Inhalte reagieren, z. B. durch Abgabe einer positiven oder negativen Bewertung und durch Kommentare in der Community-Plattform, erkennen Sie, ob die Beiträge in Ihrer Wissensdatenbank hilfreich oder eher verbesserungsbedürftig sind.

B

Improving the customer experience

Für ein wachsendes Unternehmen lässt sich 1:1-Support schlicht nicht skalieren. Self-Service hilft Kunden, selbst Antworten auf einfache Fragen zu finden, und hält Ihren Agenten den Rücken frei, damit sie sich um komplexe Probleme kümmern können, die einen persönlichen Touch erfordern.

C

Straffen von internen Betriebsabläufen

Eine Wissensdatenbank kann Agenten effizienter machen, da sie im Handumdrehen Zugriff auf relevante Informationen haben, um Kunden zu helfen. Außerdem können diese Informationen von jedem Mitglied Ihres Supportteams verwendet werden – und von zahlreichen anderen Teams im gesamten Unternehmen.

Hier sind Ihre Ergebnisse!

Scrollen Sie nach unten, um die vier Metriken zu sehen, die momentan für Ihr Unternehmen besonders relevant sind.

Ticketvermeidung

Ticketvermeidung ist knifflig. Wie kann man etwas messen, das nicht eingetreten ist? Dazu dividieren Sie die Gesamtzahl eindeutiger Nutzer, die mit den Hilfeinhalten zu einem bestimmten Thema interagiert haben, durch die Gesamtzahl eindeutiger Nutzer, die zum gleichen Thema ein Ticket eingereicht haben. Wenn Sie eine populäre Help-Center-Seite haben und eine niedrigere Anzahl von Tickets zum jeweiligen Thema verzeichnen, dürfen wir gratulieren: Sie vermeiden, dass Tickets eingereicht werden.

Seitenaufrufe

Das ist die Anzahl von Aufrufen einer jeden Seite in Ihrem Help Center. Das Ziel ist eine hohe Anzahl von Seitenaufrufen und eine niedrige Absprungrate. So wissen Sie, dass Benutzer Ihre Inhalte finden und lesen.

Nach der Suche erstellte Tickets

Anhand dieser Metrik können Sie verfolgen, wonach Kunden suchen und was sie danach tun. Wenn im Anschluss an eine Suche zahlreiche Tickets erstellt werden, bedeutet das, dass die bereitgestellten Inhalte dem Kunden nicht geholfen haben, sein Problem selbst zu lösen. Möglicherweise liegt auch ein Problem mit dem Produkt selbst vor, da Kunden vielleicht selbst bei ausreichendem Self-Service-Angebot Schwierigkeiten haben.

Resolution time

Das ist die Zeit, die Agenten brauchen, um Probleme zu lösen. Je besser Ihre Wissensdatenbank ist, desto schneller können Agenten Tickets lösen, denn die vorhandenen Inhalte helfen ihnen, schnell und effizient auf häufig gestellte Fragen zu antworten. Die Lösungszeit lässt sich unterteilen in die Zeit bis zur Lösung (also die Zeit, die erforderlich ist, um ein Supportproblem ganz zu lösen) und die Erstlösungsquote (also der Prozentsatz von Supportproblemen, die in einer einzigen Interaktion gelöst werden können).

Bearbeitungszeit

Die Bearbeitungszeit ist die Zeit, die ein Agent für eine bestimmte Supportinteraktion braucht. Eine detaillierte Analyse des zur Lösung erforderlichen Aufwands ergibt völlig neue Daten, die einen Schritt weitergehen als die reine Messung der benötigten Zeit.

Abgebrochene Warenkörbe

Diese Metrik kann ein echter „Pain Point“ sein. Ein abgebrochener Warenkorb bedeutet, dass der Kunde sich auf Ihrer Website umgeschaut und Artikel in den Warenkorb gelegt, dann aber ohne Abschluss des Kaufvorgangs die Website verlassen hat. Das passiert oft, wenn Kunden nicht finden, wonach sie suchen, seien es Informationen zum Versand oder zu Retouren. Auskünfte dieser Art sollten auf jeden Fall per Self-Service verfügbar sein.

Eindeutige Nutzer

Eindeutige Nutzer (oder Besucher) sind die Personen, die auf Ihre Self-Service-Beiträge geklickt haben. Wenn die Anzahl eindeutiger Nutzer niedrig oder unverändert ist, tun Sie möglicherweise nicht genug, um Traffic zu Ihrer Wissensdatenbank zu lotsen – oder Sie stellen nicht die richtigen Inhalte bereit. Bitten Sie Ihre Agenten, bei der Bearbeitung von Tickets Kunden proaktiv auf Inhalte in der Wissensdatenbank aufmerksam zu machen, damit Kunden wissen, dass sie sich in Zukunft selbst auf diese Ressource beziehen können.

Eingehendes Ticketvolumen

Das ist die Anzahl der von Kunden erstellten Tickets. Für viele Unternehmen ist das eingehende Ticketvolumen der Goldstandard, wenn es darum geht, die Wirksamkeit des Self-Service zu messen. Ein hohes Volumen eingehender Tickets kann zur Überlastung des Supportpersonals und zu langen Wartezeiten für Kunden führen. Damit ist wirklich niemandem gedient. Finden Sie heraus, welche einfachen Probleme durch Self-Service gelöst werden können, und machen Sie es Ihren Kunden dann leicht, genau diese Informationen zu finden. Daraufhin dürfte das eingehende Ticketvolumen zurückgehen.

One-Touch-Tickets

One-Touch-Tickets sind Tickets, die in einer einzigen Interaktion gelöst werden können. Eine hohe Anzahl solcher Tickets kann einerseits auf effiziente Kundenserviceagenten hinweisen, andererseits aber auch bedeuten, dass zu viele Kunden Tickets einreichen, die ohne direktes Eingreifen durch einen Agenten – z. B. durch einfachen Zugriff auf einen Help-Center-Beitrag – hätten gelöst werden können. Sie sollten die Anzahl von One-Touch-Tickets auf jeden Fall im Auge behalten, besonders die darin angesprochenen Probleme, und dann konkret zu diesen Themen Beiträge für die Wissensdatenbank erstellen.

Ticketeskalationsrate

Nicht alle Tickets können vom ersten Agenten gelöst werden, der den Anruf oder die Supportanfrage entgegennimmt. Tickets, die umfangreicheres Fachwissen erfordern, werden oft an Agenten eskaliert, die Experten auf diesem Gebiet sind. Das ist auch vollkommen in Ordnung, denn dazu sind sie schließlich da. Zu viele Ticketeskalationen lassen jedoch darauf schließen, dass ein fundamentaleres Problem vorliegt oder dass die Agenten, die an vorderster Front tätig sind, nicht ausreichend geschult sind oder keine adäquaten Help-Center-Inhalte zur Verfügung haben.

Suchen ohne Klicks oder Ergebnisse

Suchen ohne Ergebnisse sind Suchen, bei denen keine Help-Center-Inhalte angeboten werden. Suchen ohne Klicks sind Suchen, die nicht zu Klicks im Help Center geführt haben, was bedeutet, dass die Inhalte für den Kunden nicht nützlich waren. Beide Metriken weisen darauf hin, dass die Inhalte im Help Center überarbeitet oder ergänzt werden sollten – entweder durch relevantere Titel oder durch neue Beiträge, in denen die von Kunden verwendeten Suchbegriffe vorkommen.

Absprungrate

Das ist der Prozentsatz von Single-Page-Sessions in der Wissensdatenbank. Eine hohe Absprungrate kann darauf hindeuten, dass sich Kundenfragen nicht durch die vorhandenen Inhalte beantworten ließen, was wiederum darauf hinweist, dass Kunden woanders nach Antworten gesucht oder den Kanal gewechselt haben.

Versuchte Tickets

Das sind Tickets, die der Kunde entweder nicht fertiggestellt oder nicht eingereicht hat. Diese Zahl sollte niedrig sein. Ist sie höher, deutet das auf ein schlechtes Benutzererlebnis hin, bei dem der Kunde Schwierigkeiten hat, ein Problem zu beschreiben oder ein Ticket einzureichen.

Aus Kommentaren erstellte Tickets

Das sind Tickets, die aus Kommentaren zu Help-Center-Beiträgen erstellt werden. Kunden fügen Kommentare hinzu, wenn sie weitere Informationen oder Erläuterungen brauchen. Wenn viele solcher Tickets eingereicht werden, ist der Beitrag möglicherweise nicht ausführlich genug. Aber Sie erkennen so auch, wenn Beiträge in der Wissensdatenbank detaillierter gestaltet bzw. unerwartete Anwendungsfälle dokumentiert werden müssen.

Kanalwechsel

Ein Kanalwechsel ist nicht unbedingt schlecht, wenn Sie ein echtes Omnichannel-Erlebnis bieten. Aus der Self-Service-Perspektive gesehen heißt es allerdings aufgepasst. Wenn Kunden zwar Ihr Help Center finden, es aber schnell wieder verlassen und stattdessen persönliche Hilfe durch einen Agenten in Anspruch nehmen, ist es um Ihren Self-Service-Kanal vielleicht nicht zum Besten bestellt.

MEHR INFORMATIONEN?

Laden Sie die Liste mit 15 Metriken herunter, die Ihnen helfen, Chancen zur Verbesserung Ihres Self-Service-Angebots zu priorisieren, während Ihr Unternehmen wächst

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