Kendi Kendine Yardım İçeriğinizin Etkinliğini Nasıl Ölçebilirsiniz?

Bir müşteri destek için sizinle her iletişime geçtiğinde ne kadar para harcadığınızı biliyor musunuz?

Sorunun çözümüne harcanan paradan bahsetmiyorum. Destek ekibinize yaklaşan bir müşteri örneğinden bahsediyorum.

Emin değilseniz, bir Forrester Research tarafından belirlenen kişi başına yaklaşık maliyeti gösteren aşağıdaki tabloya bakın:

Gördüğünüz gibi, aramaların ve sohbetlerin ücreti 5$ ile 12$+ (kişi başına) arasında değişirken, web self servis kanalları için olanlar sadece 0,10$ veya daha düşük bir fiyattan başlar .

Self servis kanalları, temas başına maliyeti düşürmenin yanı sıra müşterileri de memnun ediyor. Tüketicilerin %65'i, sorunlarını kendi başlarına çözebildikleri takdirde kendileri ve birlikte çalıştıkları şirket hakkında kendilerini iyi hissediyorlar.

Forumlar, bilgi tabanları ve SSS'ler gibi popüler web self servis kanallarının çoğunda İÇERİK EN BÜYÜK rolü oynar. Bu nedenle, bu kendi kendine yardım kanallarını en üst düzeye çıkarmak için içeriklerini geliştirmeye devam etmek önemlidir.

Elbette, müşterilerin onun hakkında ne düşündüklerini bilmeden ve onunla etkileşime girmeden yardım materyalini geliştirmek mümkün değildir. Şimdi bunu öğrenebileceğiniz 3 basit yola bakalım:

1. Kullanıcı geri bildirimi isteyin

Kendi kendine yardım içeriğinizin kalitesini ölçmenin en basit yolu, müşterilerinizden geri bildirim istemektir.

Bu taktik kulağa basit gibi gelebilir, ancak bir Forrester araştırmasının, yanıtlayanların %75'inden fazlasının müşterilerinden en basit geri bildirimleri bile istemediğini tespit ettiğini öğrenince şaşıracaksınız. Forrester buna “kaçırılmış büyük bir fırsat” diyor:

Müşterilere Evet veya Hayır sorusu sorun "Bu SSS/arama/öneri sorununuzu çözdü mü?" Forrester'ın Temmuz 2009 eBusiness Müşteri Hizmetleri ve Destek Kıyaslamalarındaki Web sitelerinin yalnızca %23'ü, müşterileri bir sorunun ne kadar etkili yanıtlandığı konusunda geri bildirimde bulunmaya davet etti - yanıtın alaka düzeyini artırmak için kaçırılmış büyük bir fırsat.

Kullanıcı geri bildirimi, yalnızca yardım içeriğinin kalitesini belirtmekle kalmaz, aynı zamanda neyin yanlış olduğunun da altını çizer.

KnowAll bilgi tabanı temamız gibi bir çözüm kullanıyorsanız, bilgi tabanı içeriğinize kolayca geri bildirim formları ekleyebilirsiniz.

Örneğin sitemize bakın. Tüm destek içerik gönderilerimiz için kullanıcılarımıza soruyoruz

Kullanıcıların objektif yanıtları, içeriğimizde büyük ölçüde yanlış bir şey olup olmadığını belirlememize yardımcı olur.

Müşterinin içeriği nasıl bulduğuna dair daha fazla fikir edinmek için, nesnel geri bildirim sorumuzun ardından bir bilgi istemi içeren basit bir geri bildirim formu alıyoruz.

(Daha sonraki bir aşamada uzun geri bildirim formunun tanıtılması, ilk tek tıklama yanıtlarının alınmasına yardımcı olur.)

Zamanla, olumlu ve olumsuz oylarla ilgili verilere analitik panosu aracılığıyla erişilebilir.

2. Destek içeriği çözümünüzden yerleşik bilgileri kullanın

Kullanıcı geri bildirimlerinden sonra, destek içeriğinizin performansını ölçmek için en basit ve veri destekli ikinci yaklaşım, destek içeriği çözümünüzün analitiğini kullanmaktır.

KnowAll bilgi tabanı temamız gibi self servis çözümler, tüm bilgi tabanı için temel performans istatistiklerini hesaplayan eksiksiz bir analitik panosu ile birlikte gelir.

İşte KnowAll'ın sunduğu bazı bilgiler:

• Kendi kendine destek içeriği / iletişim oranı: Bu metrik, destek içeriğinizin sorunu çözemediği ve kullanıcının bir destek bileti oluşturması veya sizinle iletişim kurması gerektiği zamanları bilmenize yardımcı olur. (Bilgi Tabanı, bu tür tüm örnekleri “ Aktarımlar ” olarak kaydeder.)

Analitik panonuzda, her bilgi bankası makalesi için aktarım yüzdesini görüntüleyebilirsiniz. Bu ölçümle, biletlere yol açan tüm kötü yazılmış makaleleri belirleyebilirsiniz.

• Arama analizi: Bir kullanıcının tüm sorgularının bir bilgi tabanında ele alınmadığı zamanlar vardır. Bu tür örnekleri ölçmek, kullanıcıların tipik olarak mücadele ettiği ancak bilgi tabanında yardım bulamadıkları konuları keşfetmeye yardımcı olur.

Bilgi Bankası, bu tür sorguları “ NULL ” sonuçlarıyla ölçer ve arama sekmesi altında raporlar. Boş sorgular, aranma sayılarıyla birlikte rapor edildiğinden, bir konunun, üzerinde yardım içeriği geliştirmeniz için gereken yeterli NULL sorgusu oluşturup oluşturmadığına karar verebilirsiniz.

• Geri bildirim analizi: Geri bildirim analizi, genel kullanıcı geri bildirimini ölçer. Olumlu oylar/eksi oylar ve diğer ayrıntılı geri bildirimler hakkındaki verileri hesaba katar. (Bu, ilk bölümde bahsettiğimiz kullanıcı geri bildiriminin aynısıdır)

Yerleşik analitik içeren bir çözüm kullanmanın yararı, kendi kendine yardım içeriğinizin performans hesaplamasındaki tüm tahminleri ortadan kaldırmanızdır.

Bu ölçümler, kullanıcılarınızın içeriğinizle tam olarak nasıl etkileşime girdiğini size söyleyecek olsa da, Google Analytics veya Google Arama Konsolu gibi site trafiği izleme aracınızla izlemeniz gereken birkaç istatistik daha vardır.

3. Google Analytics/Search Console'u inceleyin

Yerinde bir bilgi tabanı yönetim sisteminiz olmasa bile, Google Analytics ve Google Arama Konsolu'nu kullanarak self servis içeriğinizin etkinliğini ölçebilirsiniz.

Bu değerlendirmenin ilk kısmı olarak, kullanıcılarınızın yardıma ihtiyaç duyduğu tüm sorunları ele alıp almadığınızı belirlemeniz gerekir.

Bunu yapmanın çeşitli yolları vardır, ancak aşağıdaki yöntemi öneririm:

1. Adım: Arama Analizi Raporunuza erişin

Google hesabınıza zaten giriş yaptıysanız, bu düğmeye tıklamak sizi doğrudan raporunuza götürecektir.

Adım #2: “ Tıklamalar ” gruplandırma kriterlerine tıklayın ve “ Sorgular ”ı seçin.

Adım 3: Sorgu listesini ve ilgili tıklama verilerini indirin.

Şimdi bu sorguları sıralayın ve destekle ilgili olanları belirleyin. Örneğin, “ ürün adınız + şifrenizi sıfırlayın” gibi sorguları arayın. Böyle bir sorgu, parola sıfırlama işleminde takılıp kalmış bir kullanıcınız olduğunu gösterir. Kullanıcıların yardım arıyor gibi göründüğü tüm bu tür sorguları not edin.

Ardından, sıfır tıklama aldığınız durumları belirleyin. Bu tür durumlarla karşılaşırsanız, bunun nedeni bu konular etrafında yardım içeriği oluşturmamış olmanız olabilir. Veya self servis içeriğiniz bu sorgular için optimize edilmemiş.

Alternatif Yöntem: Google Analytics hesabınıza giriş yapın ve Edinmeler > Arama Konsolu > Sorgular'ı ziyaret edin.

Yardım içeriği konularını belirledikten sonra, sonraki adımınız, kullanıcılarınızın içeriği alakalı ve takip etmesi kolay bulup bulmadığını belirlemektir.

Sayfada geçirilen ortalama süre metriği, kullanıcılarınızın destek içeriğini takip edip edemediğini göstermek için iyi bir göstergedir. Düşük ortalama sayfa süresi değerleri, destek içeriğinizin uygun olmadığını veya çok fazla olduğunu gösterebilir.

Yukarıdaki bölümde tanımladığınız tüm destek sorguları için, artık ilişkili açılış sayfalarına ilişkin ortalama sayfada geçirilen süre metriğine bakmanız gerekir.

Bunu yapmak için Davranış > Site İçeriği > Tüm Sayfalar'a gidin.

Akıllı içgörülerle gelen bir çözüm kullanmıyorsanız, destek sayfalarınızdaki kullanıcıların davranışlarını daha fazla analiz etmek isteyebilirsiniz. Örneğin, destek içeriğinizin sayfasından çıktıklarında ziyaret ettikleri sayfayı görmek isteyebilirsiniz.

Yardım makalesi sayfasından destek biletinizi veya iletişim sayfanızı ziyaret edip etmediklerini öğrenmek için İkincil Boyut > Davranış > Sonraki Sayfa'yı tıklayın.

Bir sonraki sayfanın her zaman bilet veya iletişim sayfası olduğu makaleler için analiz edin ve geliştirilip geliştirilemeyeceklerini görün. Bunları daha iyi hale getirebilirseniz, kullanıcıların sorunlarını kendilerinin çözmesine yardımcı olacaklar ve bu konularla ilgili çağrı sayısı düşecek.

Çözüm

Destek içeriğinizin kapsamlı değerlendirmesi için, kullanıcılarınız tarafından sağlanan girdileri (kullanıcı geri bildirimi), destek içeriği çözümünüzden gelen bilgileri (yerleşik analitik) ve bir aracın sunduğu geniş düzeyde resmi içeren bir strateji tanımlamanız gerekir. Google Analytics'in gösterdiği gibi.

Yukarıdaki tüm kaynaklardan veriye sahip olduğunuzda, şunları tanımlayabilirsiniz:

• Zayıf ve çoğunlukla destek isteklerine yol açan içerik (tam yeniden yazılması gereken)
• Eksik olan (ve ele alınacak yeterli arama sorgusu oluşturan) içerik
• Harika olmayan içerik (kullanıcıların kötü değerlendirdiği ve kafa karıştırıcı bulduğu ancak temel yeniden yazma ile geliştirilebilen içerik)

Destek içeriğinizi iyileştirirken, çözümünüzün kontrol paneline ve Google Analytics'e geri dönün ve iyileştirmelerinizin genel destek içeriği performansını nasıl etkilediğini görün.

İyileşirlerse, ince ayarlarınızın çalıştığını söyleyebilirsiniz. Veya biraz daha revize etmek isteyebilirsiniz.

Yardım içeriğinizin performansını ölçmek için yukarıdaki yöntemlerden hangisini kullanıyorsunuz?