Themenbereichs-Analysen: Techniken

Analyse häufig genutzter Artikel

Es kann sehr informativ sein, die am häufigsten genutzten Artikel (Wiederverwendungen) bis zum wenigsten genutzten Artikel in Reihenfolge zu bringen. Wenn wir das als Kurve, auch als Häufigkeitsverteilung bekannt, aufzeichnen, sehen wir normalerweise eine Leistungskurve; ein kleiner Anteil der Probleme führt zu einem hohen Anteil Anfragen.

Dieser Blick auf Artikel erlaubt uns Probleme zu identifizieren, die besonders beständig sind: der „Kopf der Kurve“. Wir haben nun die Möglichkeit, uns um ein paar Probleme zu kümmern, die signifikante Auswirkungen auf die Produktivität von Fragenden haben werden, und identifizieren ebenfalls die Haupttreiber von Volumen und Kosten im unterstützten Service. Unser Ziel ist, bekannte Probleme aus dem Kopf der Kurve des unterstützten Modells zu entfernen, indem wir:

• Die Lösung näher an den Fragenden durch Selbsthilfe bewegen
• Die Erkennung und Lösung automatisieren
• Idealerweise das Produkt verbessern, um die Ursache des Problems aus der Umgebung des Fragenden zu entfernen

Wir wollen auch bestimmen, ob es Artikel am anderen Ende der Kurve, dem „Rattenschwanz“, gibt, die sich um ähnliche oder das gleiche Problem drehen.

Häufige Probleme identifizieren

Beim Analysieren bekannter Probleme wollen wir nach Mustern oder Clustern suchen, die ähnlich sind. Diese Analyse legt Möglichkeiten offen, die Zahl der Dopplungen in einem Wissensbereich zu reduzieren. Zusätzlich wirft es Licht auf einige generische Symptome, die eine Vielzahl möglicher Lösungen haben. Der Themenbereichsexperte führt die Gestaltung von Sammelartikeln oder Lösungsfragen aufgrund dieser Analyse durch.

Häufige Ursachen identifizieren

Ein Problem, das eine Ursache und Lösung hat, kann auf viele verschiedene Arten beim Fragenden mit verschiedenen Symptomen auftauchen. Die Lösung ist die gleiche, aber die Symptome und Umgebung können sich unterscheiden.

Für sowohl die gemeinsamen Probleme und Ursachen führt der Themenbereichsexperte die Organisation von Artikeln durch, die Wissensarbeitern ermöglichen, auf dem optimalen Weg zur richtigen Lösung zu kommen.

Rückmeldungssteuerung und -analyse

Themenbereichsexperten können auch Muster und Trends in Rückmeldungen zu Artikeln, Umfragen, Foren und Inhalten in sozialen Medien identifizieren und an die Wissensarbeiter und Führungskräfte in der Organisation kommunizieren. 

Inhaltslücken in der Selbsthilfe stopfen

Analyse der Selbsthilfeaktivität um erfolglose Sitzungen zu identifizieren. Suche oder Navigation in der Selbsthilfe, wo der Fragende keinen hilfreichen Inhalt gefunden hat. 

Bekannt-Unbekannt-Analyse

Welcher Anteil Vorfälle, die geöffnet werden, wird mit bestehendem Artikel (bekannt) gelöst, gegenüber dem Anteil, der Nachforschungen und Lernen zum Lösen erfordern (neu)? Das Verhältnis von Bekanntem zu Neuem hilft uns, die Effektivität unseres Selbsthilfe-Modells zu schätzen. Außerdem ist es wichtig zwischen bekannten und unbekannten Problemen z unterscheiden, weil das, was wir tun, um unsere Effektivität beim Umgang mit bekannten Problemen zu verbessern, sehr anders ist, als was wir tun, um den Lösungsprozess für neue Probleme zu verbessern. Wir wollen so viel wie möglich bekannte Probleme aus dem unterstützten Modell entfernen (sie aus dem Service-Center in die Selbsthilfe bewegen) und unseren Problemlöseprozess für neue Probleme verbessern.