Kendi kendine yardım içeriğinizin etkinliği nasıl ölçülür
Destek almak için müşteri sizinle her temasa geçtiğinde ne kadar para harcadığınızı biliyor musunuz? Sorunu çözmek için harcanan paradan bahsetmiyorum. Sadece destek personelinize yaklaşan müşterilerin örnekleri hakkında konuşuyorum. Emin değilseniz, Forrester Research tarafından yapılan kişi tablosu başına aşağıdaki tahmini maliyete bakın:
Gördüğünüz gibi, arayın ve sohbet ücretleri 5 ila 12 $+ (iletişim başına) arasında değişirken, bağımsız web hizmeti kanallarının maliyetleri yalnızca 0,10 $ veya daha azından başlar. Süpermarket, iletişim başına maliyeti düşürmenin yanı sıra müşteriler için de memnuniyet duyuyor. Tüketicilerin% 65’i kendi sorunlarını çözebildikleri takdirde kendileri ve dahil oldukları şirket ile rahat hissediyorlar.Forumlar, bilgi tabanları ve SSS gibi en popüler bağımsız web hizmeti kanallarında içerik en büyük rolü oynar. Bu yüzden bu benlik kanalını en üst düzeye çıkarmak için içeriğini geliştirmeye devam etmek önemlidir. Tabii ki, müşterinin bu konuda ne düşündüğünü bilmeden ve onunla etkileşime girmeden yardım malzemesini artırmak imkansızdır. Öyleyse öğrenmenin 3 basit yoluna bakalım: 1. KULLANICI GERİ BİLDİRİMİ İSTİYORUM KENDİNİZİN KULLANIMINIZIN KALİTESİNİ ÖLÇEMEK İÇİN EN İYİ YOLU Müşterilerinizden geri bildirim istemektir. Bu taktik mantıksız gelebilir, ancak Forrester’ın araştırması, katılımcıların% 75’inden fazlasının müşterilerinden temel geri bildirim istemediğini tespit ettiğini bilmek şaşıracaksınız. Forrester buna “kaçırılan büyük fırsatlar” diyor:
Soru sormayı evet ya da değil, “Sorununuzu çözmek için SSS/Bu Arama/Öneri mi?” Forrester’ın Temmuz 2009 Müşteri Hizmetleri ve Kıyaslama Destekleri’ndeki web sitesinin sadece% 23’ü, müşterileri bir sorunun ne kadar etkili bir şekilde cevaplandığı hakkında geri bildirim sağlamaya davet ediyor – cevapların alaka düzeyini artırmak için kaçırılan büyük fırsatlar. Kullanıcı geri bildirimi sadece yardım içeriğinin kalitesini işaret etmekle kalmaz, aynı zamanda onun neyin yanlış olduğunu da vurgular. Knowall bilgi tabanı temamız gibi çözümler kullanıyorsanız, bilgi tabanı içeriğinize kolayca geri bildirim formları ekleyebilirsiniz. Örneğin sitemize bakın. Tüm destek içerik yayınlarımız için kullanıcılarımıza soruyoruz
Kullanıcının objektif cevabı, içeriğimizde bir sorun olup olmadığını belirlememize yardımcı olur. Müşterilerin içerik nasıl buldukları hakkında daha fazla bilgi edinmek için, nesnel geri bildirim sorularımızı bir istem ile basit bir geri bildirim formuyla takip ediyoruz. (Bir sonraki aşamada uzun bir geri bildirim formu tanıtmak, bir yanıt almaya yardımcı olur.) Zamanla, Upvotes ve Downvotes hakkındaki veriler gösterge paneli Analytics aracılığıyla mevcuttur. 2. Destek içeriği çözümünüzün doğuştan gelen bilgilerini kullanın, kullanıcının geri bildiriminden sonra, ikinci en kolay yaklaşım ve destek içeriğinizin performansını ölçmek için verilerle desteklenen destek içeriği çözümünüzden analitik kullanmaktır. Knowall bilgi temel temaları gibi süpermarketler, tüm bilgi tabanları için ana performans istatistiklerini hesaplayan eksiksiz bir analitik gösterge tablosu ile geliyoruz. Knowall tarafından sunulan bazı bilgilerden bazıları: Kişiler için Self -Help İçeriği İletişim Oranları: Bu metrik, destek içeriğinizin sorunları çözmediğinde ve kullanıcıların destek biletlerini yükseltmesi veya sizinle iletişime geçmesi gerektiğini bilmenize yardımcı olur. (Bilgi tabanı “transfer” gibi tüm etkinlikleri kaydeder.) Analitik gösterge panelinizde, her bilgi tabanı makalesi için transfer yüzdesini görebilirsiniz. Bu metrik ile biletlere yol açan tüm kötü yazılmış makaleleri belirleyebilirsiniz.
Arama Analizi: Tüm kullanıcı sorularının bilgi tabanında ele alınmadığı zamanlar vardır. Bu tür örnekleri ölçmek, birisinin genellikle kullanıcılar tarafından karşılaştığı ancak bilgi tabanında yardım bulamayan bir konu bulmasına yardımcı olur.
Bilgi tabanı sorguyu “null” sonuçlarıyla ölçer ve arama sekmesi altında rapor eder. Sıfır kuyruğu kaç kez arandıkları ile birlikte rapor edildiğinden, bir konunun içinde yardım içeriği geliştirmeniz gereken yeterli boş sorgu üretip üretmediğine karar verebilirsiniz. Geri bildirim analizi: Bir bütün olarak kullanıcı geri bildirimini ölçen geri bildirim analizi. Bu, UPVOTES/Downvotes ve diğer ayrıntılı geri bildirimlerle ilgili verileri hesaplar. (Bu, ilk bölümde bahsettiğimiz aynı kullanıcı geri bildirimidir) Doğal analizlerle çözüm kullanmanın faydaları, kendi kendine yardım içeriğinizin performansını hesaplama iddialarını ortadan kaldırabilmenizdir.
Bu metrik size kullanıcılarınızın içeriğinizle nasıl etkileşime girdiğini tam olarak anlatacak olsa da, Site Analytics veya Google Arama Konsolu gibi site trafik izleme araçlarınızla izlemeniz gereken birkaç istatistik daha vardır. 3. Google Analytics/Arama Konsolu’na girin Bir Bilgi Temel Yönetim Sisteminiz olmasa bile, Google Analytics ve Google Arama Konsolunu kullanarak süpermarket içeriğinizin etkinliğini ölçebilirsiniz. Bu değerlendirmenin ilk kısmı olarak, kullanıcınızın yardımını gerektiren tüm sorunları tartışıp tartışmadığınızı belirlemeniz gerekir. Bunu yapmanın çeşitli yolları vardır, ancak aşağıdaki yöntemi öneririm: Adım #1: Arama Analiz Raporunuza Erişim
Google hesabınızı girdiyseniz, bu düğmeyi tıklamak sizi doğrudan raporunuza götürecektir. Adım #2: “Tıklayın” gruplama kriterlerini tıklayın ve “Kueri” yi seçin.
Adım #3: Sorgular listesini ve ilgili tıklama verilerini indirin. Şimdi bu soruyu sıralayın ve destekle ilgili soruları belirleyin. Örneğin, “Ürün Adınız + Parolayı Yeniden Konut” gibi bir kuyruk arayın. Bu tür sorgular, şifre yeniden düzenlemesinde sıkışmış kullanıcılarınız olduğunu gösterir. Kullanıcıların yardım aradıkları gibi tüm soruları kaydedin. Ardından, sıfır tıkladığınız durumların tanımlanması. Böyle bir örnek bulursanız, belki de konu hakkında yardım içermediğiniz için. Veya süpermarket içeriğiniz kuyruk için optimize edilmez. Alternatif Yöntem: Google Analytics hesabınızı girin ve Edinme> Arama Konsolu> Kueri’yi ziyaret edin
Yardım içeriği konusunu belirledikten sonra, bir sonraki adım, kullanıcınızın ilgili içeriği bulup bulmadığını ve sayfadaki ortalama zaman metriğini kolayca takip edip etmediğini belirlemek, kullanıcınızın destek içeriğini takip edip edemeyeceğini göstermek için iyi bir göstergedir. Düşük ortalama sayfa zaman değeri, destek içeriğinizin hedefte veya çok fazla olmadığını gösterebilir.
Zayıf içerik ve çoğunlukla destek taleplerine yol açar (tam olarak yeniden yazma gerektirir) Eksik içerik (ve tartışılacak yeterli arama sorgusu üreten)
İyi olmayan içerik (kullanıcı tarafından kötü kabul edilir ve kafa karıştırıcı ancak temel yazı ile geliştirilebilir)
