Optimiertes Wissensmanagement im ticketbasierten Support
Bedeutung des Wissensmanagements im Kundenservice
Effektives Wissensmanagement ermöglicht eine schnellere Lösung von Kundenanfragen, die effiziente Skalierung von Supporteinheiten und die Umsetzung qualitativ hochwertiger Automatisierungen, beispielsweise durch Chatbots. Zudem schafft ein optimiertes Wissensmanagement-System die Grundlage für Outsourcing-Modelle mit signifikanten Kosteneinsparpotenzialen bei gleichbleibender Servicequalität.
Dabei ist Wissensmanagement definiert als die systematische Erfassung, Strukturierung, Speicherung und Bereitstellung von Wissen innerhalb einer Organisation. Im Kundenservice geht es darum, Kundenprobleme systematisch zu erfassen und die zugehörigen Analyseschritte und Lösungen so aufzubereiten, dass sie den Support- Mitarbeitenden oder Chatbots gezielt bei der Bearbeitung von Kundenanfragen helfen. Unternehmen, die ein strukturiertes Wissensmanagement-System nutzen, profitieren nicht nur von effizienteren Support-Prozessen, sondern gewährleisten auch eine schnelle und konsistente Beantwortung von Kundenanfragen. Ein entscheidender Wettbewerbsvorteil, da 78 % der Endkunden den Kundenservice bei ihrer Kaufentscheidung berücksichtigen (Agile CRM / Gartner).
Vor diesem Hintergrund präsentiert P3 im vorliegenden Whitepaper Best-Practices im Wissensmanagement für den Support.
1) Klare Wissensstruktur für eine einfache Navigation im Wissensportal
Mit welchen Best Practices gewährleisten After-Sales-Abteilungen eine benutzerfreundliche und effiziente Wissensstrukturierung innerhalb von Wissensmanagement-Tools wie Confluence®? Wie kann eine erprobte Musterstruktur dabei unterstützen?
2) Effektive Prozesse zur Gewährleistung aktueller und korrekter Informationen
Welche bewährten Prozesse können Unternehmen einsetzen, um die Relevanz und Aktualität ihrer Support-Informationen zu gewährleisten?
3) Wissensbasis KI-fähig aufbereiten
Welche Anforderungen muss eine Wissensbasis erfüllen, um dokumentiertes Wissen erfolgreich für die Automatisierung von Supportprozessen – etwa in Ticketsystemen oder im Zusammenspiel von Chatbots und Support-Teams – nutzbar zu machen?
Herausforderungen beim Wissensmanagement im ticketbasierten Support
Vor der Beantwortung der obenstehenden Fragen werden die vier wesentlichen Herausforderungen und ihre potenziellen negativen Folgen erläutert, mit denen Unternehmen bei der Nutzung von Wissensmanagement-Systemen und Wissensportalen wie beispielsweise Confluence® im ticketbasierten Support konfrontiert sind:
Optimierung des Wissensmanagement – Portals im Support
1) Aktualität und Qualität der Informationen gewährleisten
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Aktualität und Qualität von Informationen sicherzustellen – besonders in dynamischen Branchen wie der IT, Telekommunikation oder anderen wissensintensiven Dienstleistungsbereichen, in denen Wissen schnell veraltet. Verschiedene Gründe wie ein unstrukturierter Wissenstransfer, im Support beispielsweise durch First Level Dienstleister-Transitionen oder die Übergabe von Wissen zwischen verschiedenen Abteilungen, können zu ungenauen oder falschen Informationen führen. Zudem fehlt zur Wissenspflege oft eine Nutzer-Feedbackfunktion, um den Inhalt der bereitgestellten Informationen kontinuierlich zu bewerten. Greifen Support-Mitarbeitende auf veraltete oder falsche Inhalte zu, verlängert sich die Bearbeitungszeit, was die Kundenzufriedenheit negativ beeinflusst.
2) Klare Wissensstruktur und intuitive Nutzung gewährleisten
Damit Support-Mitarbeitende effizient arbeiten können, muss Wissen systematisch organisiert und leicht zugänglich sein. In der Praxis fehlt es jedoch häufig an klaren Klassifikationssystemen, die Informationen sinnvoll kategorisieren und nach Relevanz priorisieren. Eine fehlende einheitliche Struktur erschwert die Navigation innerhalb des Wissensmanagement-Tools und führt dazu, dass relevante Inhalte schwer auffindbar sind.
Zudem mangelt es oft an einer standardisierten Dokumentation, beispielsweise durch Templates für Analyseleitfäden, die eine konsistente Aufbereitung von Wissen über alle Support-Kategorien hinweg sicherstellen. Viele Wissensdatenbanken sind dadurch unübersichtlich und inkonsistent, was die Suche nach relevanten Informationen weiter erschwert. Die Folge: längere Bearbeitungszeiten, ineffiziente Prozesse und eine eingeschränkte Nutzerfreundlichkeit
3) Effiziente Integration von Wissens- und Ticketing-Systemen
In vielen Unternehmen arbeiten Wissensmanagement-Systeme isoliert von Ticketingund Klassifizierungssystemen. Diese fehlende Integration erschwert es Support-Teams neue Erkenntnisse effizient in die Wissensdatenbank einzupflegen.
Ohne eine direkte Anbindung bleibt wertvolles Wissen oft ungenutzt oder veraltet, da Support-Mitarbeitende sich nicht die Zeit nehmen können, Informationen manuell zu übertragen. Zudem steigt das Risiko doppelter oder widersprüchlicher Einträge, wenn relevante Inhalte an mehreren Stellen gepflegt werden müssen.
4) Maschinelle Auslesbarkeit
Automatisierung erfordert nicht nur vorhandenes Wissen, sondern maschinenlesbare Struktur – woran es in der Praxis oft scheitert. Informationen müssen in strukturierten, maschinenlesbaren Formaten bereitgestellt werden, damit Verfahren des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz darauf angewendet werden können, um Prozesse zu automatisieren.
Viele Wissensdokumentationen sind jedoch noch nicht maschinenlesbar aufbereitet, was die Automatisierung von Supportprozessen einschränkt.
Wenn auch Sie vor der Aufgabe stehen, Support-Aufwände zu reduzieren und Ihre Prozesse effizienter zu gestalten, liefert dieses Whitepaper praxisnahe Lösungsansätze, um Ihr Wissensmanagement auf ein neues Niveau zu heben.
