Cómo medir la eficacia de su contenido de autoayuda

¿Sabe cuánto dinero gasta cada vez que un cliente se pone en contacto con usted para solicitar asistencia?

No estoy hablando del dinero gastado en la resolución del problema. Solo estoy hablando de una instancia de un cliente que se acerca a su personal de soporte.

Si no está seguro, consulte la siguiente tabla del costo aproximado por contacto según lo establecido por Forrester Research:

Como puede ver, el costo de las llamadas y los chats oscila entre $5 y $12 o más (por contacto), mientras que los de los canales de autoservicio web comienzan en solo $0,10 o menos .

Además de reducir el costo por contacto, los canales de autoservicio también deleitan a los clientes. El 65% de los consumidores se sienten bien consigo mismos y con la empresa con la que se relacionan si pueden resolver sus problemas por sí mismos.

En la mayoría de los canales populares de autoservicio web, como foros, bases de conocimientos y preguntas frecuentes, el CONTENIDO desempeña el papel MÁS IMPORTANTE. Entonces, para maximizar estos canales de autoayuda, es importante seguir mejorando su contenido.

Por supuesto, no es posible mejorar el material de ayuda sin saber qué piensan los clientes sobre él e interactúan con él. Así que echemos un vistazo a 3 formas sencillas en las que puedes averiguarlo:

1. Solicite comentarios de los usuarios

La forma más sencilla de medir la calidad de su contenido de autoayuda es PEDIR comentarios a sus clientes.

Esta táctica puede sonar como una obviedad, pero le sorprenderá saber que una investigación de Forrester encontró que más del 75% de los encuestados no pidieron a sus clientes ni siquiera comentarios básicos. Forrester llama a esto una "gran oportunidad perdida":

Haga a los clientes una pregunta de Sí o No "¿Esta pregunta frecuente/búsqueda/recomendación resolvió su problema?" Sólo el 23% de los sitios web en los Benchmarks de soporte y servicio al cliente de comercio electrónico de julio de 2009 de Forrester invitaron a los clientes a proporcionar comentarios sobre la eficacia con la que respondieron una pregunta, una gran oportunidad perdida para mejorar la relevancia de la respuesta.

Los comentarios de los usuarios no solo marcan la calidad del contenido de la ayuda, sino que también subrayan lo que está mal.

Si utiliza una solución como nuestro tema de base de conocimiento KnowAll, puede agregar fácilmente formularios de comentarios al contenido de su base de conocimiento.

Mire nuestro sitio, por ejemplo. Para todas nuestras publicaciones de contenido de soporte, les preguntamos a nuestros usuarios

Las respuestas objetivas de los usuarios nos ayudan a identificar si hay algún problema grave con nuestro contenido.

Para obtener más información sobre cómo el cliente encontró el contenido, hacemos un seguimiento de nuestra pregunta de retroalimentación objetiva con un formulario de retroalimentación simple con un aviso.

(La introducción del formulario de comentarios largo en una etapa posterior ayuda a obtener las respuestas iniciales con un solo clic).

Con el tiempo, los datos sobre los votos a favor y en contra están disponibles a través del panel de análisis.

2. Use información integrada de su solución de contenido de soporte

Después de los comentarios de los usuarios, el segundo enfoque más sencillo y respaldado por datos para medir el rendimiento de su contenido de soporte es utilizar el análisis de su solución de contenido de soporte.

Las soluciones de autoservicio, como nuestro tema de la base de conocimientos KnowAll, vienen con un panel de análisis completo que calcula estadísticas de rendimiento clave para toda la base de conocimientos.

Estas son algunas de las ideas que ofrece KnowAll:

• Proporción de contenido de autosoporte a contacto: esta métrica lo ayuda a saber cuándo su contenido de soporte no pudo resolver el problema y el usuario tuvo que generar un ticket de soporte o tuvo que comunicarse con usted. (La base de conocimientos registra todas las instancias como " Transferencias ").

En su panel de análisis, puede ver el porcentaje de transferencia de cada artículo de la base de conocimientos. Con esta métrica, puede identificar todos los artículos mal escritos que generan tickets.

• Analítica de búsqueda: hay momentos en que todas las consultas de un usuario no se abordan en una base de conocimiento. Medir tales instancias ayuda a descubrir los temas con los que los usuarios suelen tener problemas, pero sobre los que no pueden encontrar ayuda en la base de conocimientos.

Knowledge Base mide dichas consultas con resultados " NULOS " y los informa en la pestaña de búsqueda. Dado que las consultas nulas se informan junto con la cantidad de veces que se han buscado, puede decidir si un tema ha generado suficientes consultas NULL que necesita para desarrollar contenido de ayuda en él.

• Análisis de comentarios: el análisis de comentarios mide los comentarios generales de los usuarios. Tiene en cuenta los datos sobre los votos positivos/negativos y otros comentarios detallados. (Esta es la misma retroalimentación de los usuarios de la que hablamos en la primera sección)

El beneficio de usar una solución con análisis incorporado es que puede eliminar todas las conjeturas del cálculo del rendimiento de su contenido de autoayuda.

Si bien estas métricas le dirán exactamente cómo interactúan sus usuarios con su contenido, hay algunas estadísticas más que debe rastrear con la herramienta de monitoreo de tráfico de su sitio como Google Analytics o Google Search Console.

3. Profundice en Google Analytics/Search Console

Incluso si no tiene un sistema de administración de la base de conocimientos, aún puede medir la efectividad de su contenido de autoservicio utilizando Google Analytics y Google Search Console.

Como primera parte de esta evaluación, debe identificar si cubrió todos los problemas con los que sus usuarios necesitan ayuda.

Hay varias maneras de hacer esto, pero recomiendo el siguiente método:

Paso n.º 1: acceda a su informe de análisis de búsqueda

Si ya inició sesión en su cuenta de Google, hacer clic en este botón lo llevará directamente a su informe.

Paso #2: Haga clic en el criterio de agrupación “ Clics ” y seleccione “ Consultas ”.

Paso #3: Descargue la lista de consultas y los datos de clics asociados.

Ahora clasifique estas consultas e identifique las que se refieren al soporte. Por ejemplo, busque consultas como " nombre de su producto + restablecer contraseña". Tal consulta muestra que tiene un usuario que está atascado en el restablecimiento de contraseña. Tenga en cuenta todas las consultas en las que los usuarios parecen estar buscando ayuda.

A continuación, identifique los casos en los que obtiene cero clics. Si detecta tales instancias, podría deberse a que no ha creado contenido de ayuda sobre esos temas. O su contenido de autoservicio no está optimizado para esas consultas.

Método alternativo: inicie sesión en su cuenta de Google Analytics y visite Adquisiciones > Consola de búsqueda > Consultas

Una vez que haya identificado los temas del contenido de ayuda, su siguiente paso es determinar si sus usuarios encuentran el contenido relevante y fácil de seguir.

La métrica de tiempo promedio en la página es un buen indicador para mostrar si sus usuarios pueden seguir el contenido de soporte. Los valores de tiempo de página promedio bajos pueden indicar que su contenido de soporte no está en la marca o es demasiado abrumador.

Para todas las consultas de soporte que identificó en la sección anterior, ahora debe observar la métrica de tiempo promedio en la página para las páginas de destino asociadas.

Para hacerlo, vaya a Comportamiento > Contenido del sitio > Todas las páginas.

Si no utiliza una solución que incluye información inteligente, es posible que desee analizar más a fondo el comportamiento de los usuarios en sus páginas de soporte. Por ejemplo, es posible que desee ver la página que visitan cuando abandonan la página de su contenido de soporte.

Para saber si visitan su ticket de soporte o la página de contacto desde la página del artículo de ayuda, haga clic en Dimensión secundaria > Comportamiento > Página siguiente

Para los artículos para los que la página siguiente es siempre la página de ticket o contacto, analice y vea si se pueden mejorar. Si puede mejorarlos, ayudarán a los usuarios a resolver sus problemas por sí mismos y la cantidad de tickets sobre esos temas disminuirá.

Conclusión

Para una evaluación completa de su contenido de soporte, debe definir una estrategia que incluya las aportaciones de sus usuarios (los comentarios de los usuarios), las perspectivas de su solución de contenido de soporte (los análisis integrados) y el panorama general de que una herramienta como muestra Google Analytics.

Una vez que tenga datos de todas las fuentes anteriores, puede identificar:

• El contenido que es pobre y en su mayoría conduce a solicitudes de soporte (que necesita una reescritura completa)
• El contenido que falta (y que genera suficientes consultas de búsqueda para cubrir)
• El contenido que no es excelente (que los usuarios califican mal y lo encuentran confuso, pero que se puede mejorar con una reescritura básica)

A medida que mejora su contenido de soporte, regrese al tablero de su solución y a Google Analytics y vea cómo sus mejoras están afectando el rendimiento general del contenido de soporte.

Si mejoran, puede decir que sus ajustes están funcionando. O bien, es posible que desee revisar un poco más.

¿Cuál de los métodos anteriores utiliza para medir el rendimiento de su contenido de ayuda?