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Consortium for Service Innovation

Einleitung

Warum sollten wir Zeit für die Themenbereichs-Analyse aufbringen?

Wenn eine Organisation in ihrer Nutzung von KCS reift, entsteht eine wichtige Funktion: die Themenbereichs-Analyse (KDA; von engl. Knowledge Domain Analysis; Anm.) Die Themenbereichs-Analyse ist Teil der Entwicklungsschlaufe im Doppelschlaufenmodell von KCS. Es ist die reflektive Hälfte des Modells und versucht zu verstehen, was wir aus einer Sammlung von Wissensartikeln lernen können – die wir einen Themenbereich nennen. Die Themenbereichs-Analyse-Aktivitäten sind auf zwei Arten entscheidend für das Maximieren und die Pflege der Vorteile von KCS.

  1. Organisationales Lernen: identifiziert hoch-einflussreiche Verbesserungen für Prozesse, Richtlinien und Angebote (Produkt- oder Dienstleistungsfunktionalität und Nutzbarkeit).
  2. Kontinuierliche Verbesserung der KCS-Praktiken: des Inhaltsstandards, des Arbeitsablaufmodells und der Selbsthilfe-Effektivität.

Themenbereichs-Analysen entdecken Beweise für die durch KCS generierten Vorteile. Diese Beweise mit den Führungskräften und Wissensarbeitern zu teilen erhält das Interesse an KCS-Aktivitäten.

Die Auswirkungen der Themenbereichs-Analyse sind recht breit und umfassen Themen wie: die Qualität von Artikeln, die Effektivität des Arbeitsablaufs und Problemlöseprozesses und, vielleicht am wichtigsten, den Wiederverwendungsmuster von Artikeln. Die Muster und Trends der Wiederverwendung von Artikeln ermöglichen es uns durchgängige Probleme in unseren Angeboten (Produkte und Dienstleistungen, Prozessen oder Richtlinien zu identifizieren. Diese durchgängigen Probleme sind Kandidaten für Ursachenanalysen und korrigierendes Handeln um ihre Ursachen aus der Umgebung zu entfernen.

Der erste Fokus der Themenbereichs-Analyse-Aktivitäten liegt auf der Wissensdatenbank. Diese Analyse stellt sicher, dass Probleme effektiv und effizient gelöst werden. Allerdings erweitert sich der Umfang der Analyse mit der Zeit auf Selbsthilfe, Online-Gemeinschaften und Aktivitäten in sozialen Netzwerken und Inhalte, die mit dem Themenbereich zusammenhängen. Diese Umfangserweiterung gibt uns einen umfassenderen Blick auf die Erfahrung des Fragenden.

Der Erfolg der Themenbereichs-Analysefunktion wird durch die Verbesserungen der Auffindbarkeit, Selbsthilfenutzung und Selbsthilfeerfolgs-Raten sowie Verbesserungen der Kundenerfahrung in der Folge von korrigierenden Handlungen, um Ursachen durchgängiger Probleme zu eliminieren, gemessen.

Themenbereichs-Analyse-Ergebnisse umfassen die Identifikation von:

  • Verbesserungen am Inhaltsstandard und der Prozessintegration (Arbeitsablauf)
  • Auffindbarkeitsproblemen, bei denen Wissen existiert, aber nicht gefunden wird: Suchleistung und -optimierung
  • Inhaltslücken: Fragende suchen nach Wissen, das nicht existiert
  • Inhalts-Überlappungen: Konsolidieren doppelter Artikel durch das Identifizieren der besten oder bevorzugten Lösung zwischen vielen vorgeschlagenen Lösungen
  • Problemlösung neuer Probleme: Verbesserungen darin, wie wir neue Probleme diagnostizieren und lösen
  • Durchgängigen Problemen: ermöglichen Ursachenanalysen und die Arbeit mit Funktions-verantwortlichen zu korrigierenden Handlungen, die durchgängige und einflussreiche Probleme eliminieren
  • Wissensdatenbank-Nutzen: Artikel-Wiederverwendungsraten, Selbsthilfe-Erfolgsraten, Beiträge zum Senken der Lösungszeit neuer Probleme und Ausschalten durchgängiger Probleme
  • Archivierungs-Strategie: entwickelt Kriterien für wann die Zuversicht eines Artikels auf archiviert gesetzt werden sollte (Kriterien oft einzigartig je Bereich)

Wann fangen wir mit Themenbereichs-Analysen an?

Früh auf der KCS-reise, wenn die Wissensarbeiter lernen ihre Erfahrung in der Wissensdatenbank zu erfassen und wiederzuverwenden, gibt es nicht genug Artikel oder Artikel-Wiederverwendung um bedeutsame Muster zu zeigen. Wann werden die Muster interessant? Als Faustregel ist, wenn die Wiederverwendungsrate größer als die Erstellungsrate ist, es an der Zeit, mit der Themenbereichs-Analyse anzufangen. Das kann mit dem Themenbereich variieren.

Die meisten Organisationen haben mehrere Themenbereiche. Themenbereiche sind virtuelle Sammlungen von KCS-Artikeln, die sich auf ein gemeinsames Thema, eine gemeinsame Funktion, einen gemeinsamen Prozess, eine Technologie oder eine Produktfamilie beziehen. Themenbereiche sind nicht genau oder absolut in ihrer Abgrenzung; sie überschneiden sich oft. Ein Themenbereich ist die Sammlung von Inhalten, die sinnvoll in die Mustererkennung und Cluster-Analyse einzubeziehen sind. Deshalb definiert der Zweck oder die Intention der Analyse, welche Artikelsammlung relevant ist.

Wer macht Themenbereichs-Analysen?

Für jeden Themenbereich stellen sich ein oder mehrere Experten als Themenbereichsexperten heraus, die die Themenbereichs-Analyse-Aktivitäten durchführen. Themenbereichsexperten bringen Enthusiasmus und Neugier für den Themenbereich oder die Funktion mit. Der Themenbereichsexperte kümmert sich um den Zustand einer Sammlung von Inhalten oder eines Themenbereichs, normalerweise eine Untergruppe der Wissensdatenbank, die zur eigenen Expertise passt. Themenbereichsexperten müssen eine tiefgreifende Expertise in ihrem Bereich sowie ein belastbares Verständnis von KCS mitbringen. Sie sind Wissensarbeiter, die weiterhin andere funktionelle Verantwortungen haben: der Themenbereichsexperte ist keine Vollzeit-Rolle. Themenbereichsexperten sind Personen, die ein natürliches Interesse für Datenanalysen haben, um herauszufinden, was wir aus einer Wissenssammlung lernen können.

Aufgrund dieser Analyse arbeiten Themenbereichsexperten mit den Coaches und dem KCS-Rat an Verbesserungen des Inhaltsstandards und des KCS Arbeitsablaufs. Die Themenbereichsexperten müssen außerdem den Wert der Wissensdatenbank artikulieren können und daran arbeiten, Wissensarbeiter und Führungskräfte mit der Sichtbarkeit zu den Auswirkungen der Beiträge der Mitarbeiter zur Wissensdatenbank auszustatten. Themenbereichsexperten arbeiten auch mit den Verantwortlichen für die Angebote der Organisation (Produkte und Dienstleistungen), Prozesse, den Kundenerfolgs-Managern, der Selbsthilfe-Gestaltung und den Verantwortlichen für Richtlinien zusammen, die korrigierende Handlungen ausführen können um einflussreiche und durchgängige Probleme zu eliminieren.

Themenbereichsexperten müssen in der Lage sein, einflussreiche Beziehungen mit den verschiedenen Funktionen einzugehen, die benötigt werden, um korrigierende Handlungen auszuführen. Das Ziel ist den Funktionsverantwortlichen quantitative, handlungsfähige Informationen zu liefern, die auf der Nutzererfahrung basieren. Aufgrund der benötigten kreuz-funktionalen Kollaboration ist eine Themenbereichs-Analyse bei kreuz-organisationaler Beteiligung am effektivsten.

Zusätzlich zur Koordination der Anstrengungen anderer Experten und Funktionsverantwortlichen hilft es Themenbereichsexperten extrem, Zugriff auf Data Scientists zu haben, die helfen können, die Hebelwirkung der entstehenden digitalen Automations-Techniken (fortgeschrittene Textanalysen, Maschinenlernen und/oder künstliche Intelligenz) zu nutzen. Die Verwendung digitaler Automation kann die Themenbereichs-Analyse-Fähigkeiten stark erweitern und verbessern.

 

Wie führen wir Themenbereichs-Analysen durch?

Der Themenbereichsexperte ist die treibende Kraft hinter der Realisierung und Pflege der Vorteile von KCS. Der Umfang der Aktivitäten, die Themenbereichsexperten betreiben, ist sehr divers. Er umfasst eine Mischung aus Machen, Ermöglichen und Beeinflussen. Es gibt zahlreiche Techniken, die in der Themenbereichs-Analyse Anwendung finden, einschließlich (aber nicht begrenzt auf):

  • Pareto-Analysen (häufig genutzte Artikel)
  • Cluster- und Mustererkennung
  • Bekannt-Unbekannt-Analyse
  • Suchmaschinen-Verfeinerung (intern), Suchmaschinenoptimierung (SEO, extern)
  • Selbsthilfe-Analysen
  • Rückmeldungssteuerung zu Umfragen und Artikelrückmeldungen
  • Ursachenanalyse

Dieser Ratgeber beschreibt diese Techniken. Während wir große Erwartungen an den Wert entstehender digitaler Automations-Funktionen haben, um die Analyse zu unterstützen, haben wir diese Techniken hier als manuelle Prozesse beschrieben.

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