Bagaimana Mengukur Efektivitas Konten Swadaya Anda

Apakah Anda tahu berapa banyak uang yang Anda keluarkan setiap kali pelanggan menghubungi Anda untuk mendapatkan dukungan?

Saya tidak berbicara tentang uang yang dihabiskan untuk penyelesaian masalah. Saya hanya berbicara tentang contoh pelanggan yang mendekati staf pendukung Anda.

Jika Anda tidak yakin, lihat tabel perkiraan biaya per kontak berikut yang dibuat oleh Forrester Research:

Seperti yang Anda lihat, biaya panggilan dan obrolan berkisar dari $5 hingga $12+ (per kontak) sedangkan biaya untuk saluran layanan mandiri web mulai dari hanya $0,10 atau kurang .

Selain menurunkan biaya per kontak, saluran swalayan juga menyenangkan pelanggan. 65% konsumen merasa nyaman dengan diri mereka sendiri dan perusahaan tempat mereka terlibat jika mereka mampu menyelesaikan masalah mereka sendiri.

Di sebagian besar saluran layanan mandiri web populer seperti forum, basis pengetahuan, dan FAQ, KONTEN memainkan peran TERBESAR. Jadi untuk memaksimalkan saluran swadaya ini, penting untuk terus meningkatkan kontennya.

Tentu saja, tidak mungkin meningkatkan materi bantuan tanpa mengetahui apa yang pelanggan pikirkan tentangnya dan berinteraksi dengannya. Jadi mari kita lihat 3 cara sederhana untuk mengetahuinya:

1. Minta umpan balik pengguna

Cara paling sederhana untuk mengukur kualitas konten swadaya Anda adalah dengan MEMINTA umpan balik kepada pelanggan Anda.

Taktik ini mungkin terdengar tidak masuk akal, tetapi Anda akan terkejut mengetahui bahwa penelitian Forrester menemukan bahwa lebih dari 75% responden gagal untuk meminta umpan balik dasar dari pelanggan mereka. Forrester menyebut ini sebagai "kesempatan besar yang terlewatkan":

Ajukan pertanyaan Ya atau Tidak kepada pelanggan “Apakah FAQ/pencarian/rekomendasi ini menyelesaikan masalah Anda?” Hanya 23% dari situs Web di Forrester's Juli 2009 Layanan Pelanggan dan Dukungan Benchmarks mengundang pelanggan untuk memberikan umpan balik tentang seberapa efektif sebuah pertanyaan dijawab – peluang besar yang terlewatkan untuk meningkatkan relevansi jawaban.

Umpan balik pengguna tidak hanya menandai kualitas konten bantuan, tetapi juga menggarisbawahi apa yang salah dengannya.

Jika Anda menggunakan solusi seperti tema basis pengetahuan KnowAll kami, Anda dapat dengan mudah menambahkan formulir umpan balik ke konten basis pengetahuan Anda.

Lihat situs kami, misalnya. Untuk semua posting konten dukungan kami, kami meminta pengguna kami

Jawaban objektif dari pengguna membantu kami mengidentifikasi jika ada yang salah dengan konten kami.

Untuk mendapatkan lebih banyak wawasan tentang bagaimana pelanggan menemukan konten, kami menindaklanjuti pertanyaan umpan balik objektif kami dengan formulir umpan balik sederhana dengan prompt.

(Memperkenalkan formulir umpan balik yang panjang di tahap selanjutnya membantu mendapatkan tanggapan satu klik awal.)

Seiring waktu, data tentang upvotes dan downvotes tersedia melalui dashboard analytics.

2. Gunakan wawasan bawaan dari solusi konten dukungan Anda

Setelah umpan balik pengguna, pendekatan kedua yang paling mudah dan didukung data untuk mengukur kinerja konten dukungan Anda adalah dengan menggunakan analitik dari solusi konten dukungan Anda.

Solusi swalayan seperti tema basis pengetahuan KnowAll kami hadir dengan dasbor analitik lengkap yang menghitung statistik kinerja utama untuk seluruh basis pengetahuan.

Berikut adalah beberapa wawasan yang ditawarkan KnowAll:

• Konten swadaya untuk rasio kontak: Metrik ini membantu Anda mengetahui kapan konten dukungan Anda gagal menyelesaikan masalah dan pengguna harus menaikkan tiket dukungan atau harus menghubungi Anda. (Basis Pengetahuan mencatat semua kejadian seperti “ Transfer ”.)

Di dasbor analitik Anda, Anda dapat melihat persentase transfer untuk setiap artikel basis pengetahuan. Dengan metrik ini, Anda dapat mengidentifikasi semua artikel yang ditulis dengan buruk yang mengarah ke tiket.

• Analisis pencarian: Ada kalanya semua pertanyaan pengguna tidak ditangani dalam basis pengetahuan. Mengukur contoh seperti itu membantu seseorang menemukan topik yang biasanya dihadapi pengguna tetapi tidak dapat menemukan bantuan di basis pengetahuan.

Basis Pengetahuan mengukur kueri tersebut dengan hasil " NULL " dan melaporkannya di bawah tab pencarian. Karena kueri nol dilaporkan bersama dengan berapa kali mereka telah dicari, Anda dapat memutuskan apakah suatu topik telah menghasilkan kueri NULL yang cukup yang Anda perlukan untuk mengembangkan konten bantuan di dalamnya.

• Analisis umpan balik: Analisis umpan balik mengukur umpan balik pengguna secara keseluruhan. Ini memperhitungkan data tentang upvotes/downvotes dan umpan balik terperinci lainnya. (Ini adalah umpan balik pengguna yang sama yang kita bicarakan di bagian pertama)

Manfaat menggunakan solusi dengan analitik bawaan adalah Anda dapat menghilangkan semua dugaan dari perhitungan kinerja konten swadaya Anda.

Meskipun metrik ini akan memberi tahu Anda dengan tepat bagaimana pengguna Anda berinteraksi dengan konten Anda, ada beberapa statistik lagi yang perlu Anda lacak dengan alat pemantauan lalu lintas situs Anda seperti Google Analytics atau Google Search Console.

3. Gali ke dalam Google Analytics/Search Console

Bahkan jika Anda tidak memiliki sistem manajemen basis pengetahuan, Anda masih dapat mengukur efektivitas konten swalayan Anda menggunakan Google Analytics dan Google Search Console.

Sebagai bagian pertama dari evaluasi ini, Anda perlu mengidentifikasi apakah Anda telah membahas semua masalah yang memerlukan bantuan pengguna Anda.

Ada berbagai cara untuk melakukan ini, tetapi saya merekomendasikan metode berikut:

Langkah #1: Akses Laporan Analisis Penelusuran Anda

Jika Anda sudah masuk ke akun Google Anda, mengklik tombol ini akan membawa Anda ke laporan Anda secara langsung.

Langkah #2: Klik pada kriteria pengelompokan “ Klik ” dan pilih “ Kueri ”.

Langkah #3: Unduh daftar kueri dan data klik terkait.

Sekarang urutkan pertanyaan ini dan identifikasi pertanyaan tentang dukungan. Misalnya, cari kueri seperti " nama produk Anda + setel ulang kata sandi". Kueri semacam itu menunjukkan bahwa Anda memiliki pengguna yang terjebak dalam pengaturan ulang kata sandi. Catat semua pertanyaan seperti itu di mana pengguna tampaknya mencari bantuan.

Selanjutnya, identifikasi kasus di mana Anda mendapatkan nol klik. Jika Anda menemukan contoh seperti itu, mungkin karena Anda belum membuat konten bantuan seputar topik tersebut. Atau konten swalayan Anda tidak dioptimalkan untuk kueri tersebut.

Metode Alternatif: Masuk ke akun Google Analytics Anda dan kunjungi Akuisisi > Search Console > Kueri

Setelah Anda mengidentifikasi topik konten bantuan, langkah selanjutnya adalah menentukan apakah pengguna Anda menemukan konten yang relevan dan mudah diikuti

Metrik waktu rata-rata di halaman adalah indikator yang baik untuk menunjukkan apakah pengguna Anda dapat mengikuti konten dukungan. Nilai waktu halaman rata-rata yang rendah mungkin menunjukkan bahwa konten dukungan Anda tidak tepat sasaran atau terlalu berlebihan.

Untuk semua kueri dukungan yang Anda identifikasi di bagian di atas, Anda sekarang perlu melihat metrik waktu rata-rata pada laman untuk laman landas terkait .

Untuk melakukannya, buka Perilaku > Konten Situs > Semua Halaman

Jika Anda tidak menggunakan solusi yang dilengkapi dengan wawasan cerdas, Anda mungkin ingin menganalisis lebih lanjut perilaku pengguna di halaman dukungan Anda. Misalnya, Anda mungkin ingin melihat halaman yang mereka kunjungi saat mereka meninggalkan halaman konten dukungan Anda.

Untuk mengetahui apakah mereka mengunjungi tiket dukungan atau halaman kontak Anda dari halaman artikel bantuan, klik Dimensi Sekunder > Perilaku > Halaman Berikutnya

Untuk artikel yang halaman berikutnya selalu merupakan halaman tiket atau kontak, analisis dan lihat apakah artikel tersebut dapat diperbaiki. Jika Anda dapat membuatnya lebih baik, mereka akan membantu pengguna menyelesaikan masalah mereka sendiri dan jumlah tiket seputar topik tersebut akan berkurang.

Kesimpulan

Untuk evaluasi menyeluruh konten dukungan Anda, Anda perlu menentukan strategi yang mencakup masukan yang disumbangkan oleh pengguna Anda (umpan balik pengguna), wawasan dari solusi konten dukungan Anda (analitik bawaan), dan gambaran tingkat luas bahwa alat seperti yang ditampilkan Google Analytics.

Setelah Anda memiliki data dari semua sumber di atas, Anda dapat mengidentifikasi:

• Konten yang buruk dan sebagian besar mengarah ke permintaan dukungan (yang membutuhkan penulisan ulang lengkap)
• Konten yang hilang (dan yang menghasilkan kueri penelusuran yang cukup untuk dibahas)
• Konten yang tidak bagus (yang dinilai buruk oleh pengguna dan membingungkan tetapi dapat ditingkatkan dengan penulisan ulang dasar)

Saat Anda meningkatkan konten dukungan, kembali ke dasbor solusi Anda dan Google Analytics dan lihat bagaimana peningkatan Anda memengaruhi kinerja konten dukungan secara keseluruhan.

Jika mereka menjadi lebih baik, Anda dapat mengetahui bahwa tweak Anda berfungsi. Atau, Anda mungkin ingin merevisi lagi.

Manakah dari metode di atas yang Anda gunakan untuk mengukur kinerja konten bantuan Anda?