Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Zuordnung von Suchanfragen zu Lücken im Hilfe-Center mit KI

Seien wir ehrlich, das ist Ihnen auch schon passiert. Ein Kunde hat eine Frage, geht zu Ihrem Hilfecenter, gibt sie in die Suchleiste ein und... erhält keine nützlichen Ergebnisse. Wenige Minuten später landet ein neues Support-Ticket in Ihrer Warteschlange, in dem genau dieselbe Frage gestellt wird. Dieser kleine Kreislauf wiederholt sich immer und immer wieder, den ganzen Tag lang, was Ihr Team mit sich wiederholender Arbeit überhäuft und die Kunden frustriert zurücklässt.

Das Problem ist eine Diskrepanz zwischen dem, was Ihre Kunden fragen, und dem, was Ihre Wissensdatenbank beantwortet. Wir nennen dies „Lücken im Hilfecenter“, und sie sind eine riesige, vermeidbare Quelle für Support-Tickets.

Anstatt nur zu raten, welche Inhalte Sie als Nächstes erstellen sollen, können Sie einen datengesteuerten Ansatz verwenden, um Suchanfragen mithilfe von KI Lücken im Hilfecenter zuzuordnen. Diese Anleitung führt Sie durch die genauen Schritte, um herauszufinden, was Ihre Kunden tatsächlich benötigen. Sie lernen, wie Sie das Ticketaufkommen reduzieren, die Kundenzufriedenheit steigern und Ihr Hilfecenter zu dem Arbeitstier machen, das es sein soll.

Was Sie benötigen

Bevor wir loslegen, sollten wir für die nötigen Vorbereitungen sorgen. Sie benötigen ein paar Dinge, damit dieser Prozess reibungslos funktioniert.

• Ihre Suchdaten aus dem Helpdesk: Sie benötigen die Protokolle darüber, was Kunden tatsächlich in die Suchleiste Ihres Hilfecenters eingeben. Die meisten Plattformen wie Zendesk, Freshdesk und Intercom bieten Berichte zur Suchaktivität.

• Ihre bestehende Wissensdatenbank: Dies umfasst alle Ihre aktuellen Hilfeartikel, FAQs und alle internen Dokumente, auf die sich Ihr Team stützt. Diese Informationen können über Confluence, Google Docs oder Notion verstreut sein.

• Ein KI-Tool, das für den Kundensupport entwickelt wurde: Sie könnten versuchen, sich durch Tabellen mit Suchbegriffen zu wühlen und diese manuell mit Ihren Artikeln abzugleichen, aber das klingt nach einer gewaltigen Kopfschmerzaufgabe. Ein KI-Tool automatisiert die schwere Arbeit und liefert Ihnen viel klarere Einblicke. Eine Plattform wie eesel AI ist darauf ausgelegt, all diese Quellen im Handumdrehen zu verbinden und Ihnen Berichte zu liefern, die Sie tatsächlich nutzen können, ohne eine komplizierte Einrichtung.

Der 6-Schritte-Prozess zur Zuordnung von Suchanfragen zu Lücken im Hilfecenter mit KI

Hier ist ein klarer Arbeitsablauf, dem Sie folgen können, um einen Haufen von Kundensuchdaten in einen Inhaltsplan zu verwandeln, der Brände löscht, bevor sie entstehen.

1. Sammeln Sie die Suchanfragedaten Ihrer Kunden

Zuerst benötigen Sie das Rohmaterial: Ihre Kundensuchprotokolle. Diese Daten sind im Grunde genommen Ihre Kunden, die Ihnen in ihren eigenen Worten genau sagen, woran sie scheitern.

Sie finden diese Informationen normalerweise im Analyse- oder Berichtsbereich Ihres Helpdesks. Wenn Sie beispielsweise Zendesk verwenden, würden Sie sich die Suchberichte in Explore ansehen. Freshdesk verfügt über ähnliche Daten in seiner Analyse-Suite.

Wenn Sie diese Daten abrufen, achten Sie auf ein paar Dinge:

• Fehlgeschlagene Suchen: Dies sind die offensichtlichsten Lücken. Das sind die Suchen, die keine Ergebnisse lieferten und Ihren Kunden in einer Sackgasse zurückließen.

• Suchen mit hohem Volumen und wenigen Klicks: Suchen Sie nach Begriffen, nach denen oft gesucht wird, die aber nicht dazu führen, dass viele Leute auf einen Artikel klicken. Noch schlimmer ist es, wenn jemand auf einen Artikel klickt, zehn Sekunden auf der Seite verbringt und dann sofort ein Ticket erstellt. Das ist ein deutliches Zeichen dafür, dass ein Artikel zwar existiert, aber nicht hilft.

• Verschiedene Arten, dasselbe zu fragen: Achten Sie darauf, wie Kunden dasselbe Problem formulieren. „Rechnungsinformationen aktualisieren“, „Kreditkarte ändern“ und „Zahlungsmethode“ könnten alle auf dasselbe Bedürfnis hinweisen.

2. Verbinden Sie Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen mit einem KI-Tool

Der Versuch, Tausende von Suchanfragen von Hand zu verstehen, ist nicht nur langsam, sondern auch ziemlich ineffektiv. Sie werden zwangsläufig die subtilen Muster und Verbindungen zwischen verschiedenen Formulierungen übersehen. Hier hilft ein gutes KI-Tool wirklich.

Ein speziell entwickeltes Tool wie eesel AI ist für diese spezielle Aufgabe konzipiert. Eines seiner besten Merkmale ist, dass Sie es in Minuten statt in Monaten einsatzbereit machen können. Sie müssen nicht an langen Verkaufsgesprächen oder obligatorischen Demos teilnehmen, nur um es auszuprobieren. Sie können ganz alleine loslegen.

Die Einrichtung ist überraschend einfach. Mit Ein-Klick-Integrationen für Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk sowie Wissensquellen wie Confluence und Google Docs können Sie Ihr gesamtes kundenorientiertes und internes Wissen zusammenführen, ohne einen Entwickler zu benötigen. Das ist ein großer Unterschied zu anderen Tools, die möglicherweise benutzerdefinierte API-Arbeiten erfordern oder Sie bitten, Ihre bestehenden Systeme vollständig zu ersetzen.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI verschiedene Wissensquellen für eine umfassende Analyse verbindet, um Suchanfragen mit Lücken im Hilfecenter mithilfe von KI abzugleichen.

3. Lassen Sie die KI analysieren und kategorisieren, wonach die Leute fragen

Sobald Ihre Daten verbunden sind, macht sich die KI an die Arbeit. Sie sucht nicht nur nach einfachen Schlüsselwortübereinstimmungen. Sie verwendet Natural Language Processing (NLP), um die Absicht hinter dem, wonach jemand sucht, herauszufinden. Sie versteht, was der Kunde zu tun versucht, egal welche Worte er verwendet.

Zum Beispiel kann die KI herausfinden, dass „Login vergessen“, „kann nicht auf Konto zugreifen“ und „Passwort zurücksetzen“ alle zum selben Thema „Probleme beim Kontozugriff“ gehören. Sie gruppiert diese Variationen für Sie und gibt Ihnen ein viel klareres Bild davon, welche Themen stark nachgefragt werden. Das ist viel nützlicher, als nur auf eine lange Liste von Suchbegriffen zu starren.

4. Vergleichen Sie die Suchabsicht mit Ihrem vorhandenen Wissen

Dies ist der eigentliche „Mapping“-Teil des Prozesses. Die KI nimmt diese kategorisierten Suchabsichten und vergleicht sie mit dem tatsächlichen Inhalt Ihrer gesamten Wissensdatenbank, von Ihren öffentlichen Hilfeartikeln bis zu Ihren internen Notizen.

Das Ergebnis ist nicht nur ein Daten-Dump; es ist eine klare, priorisierte Liste Ihrer größten Inhaltslücken. Die KI wird aufzeigen:

1. Beliebte Themen, zu denen es überhaupt keine Artikel gibt.

2. Themen, bei denen Sie zwar Artikel haben, diese aber nicht den Zweck erfüllen (beurteilt nach niedrigen Klickraten oder einer hohen Anzahl von Tickets, die direkt nach einer Ansicht erstellt werden).

Das handlungsorientierte Berichtswesen in eesel AI ist hier wirklich hilfreich. Anstatt Ihnen ein verwirrendes Dashboard vorzusetzen, ist es darauf ausgelegt, Sie automatisch auf diese Lücken aufmerksam zu machen. Es gibt Ihnen einen unkomplizierten Fahrplan, welche Inhalte Sie als Nächstes erstellen oder korrigieren sollten, damit Sie Ihre Energie dort einsetzen können, wo sie am meisten zählt.

Dieses Bild zeigt die handlungsorientierten Berichte in eesel AI, die entscheidend sind, um Suchanfragen mit Lücken im Hilfecenter mithilfe von KI abzugleichen, indem sie Wissenslücken identifizieren und die Ablenkungsrate verfolgen.

5. Priorisieren und erstellen Sie Inhalte, die einen Unterschied machen

Okay, Sie haben jetzt eine datengestützte To-Do-Liste für Ihre Wissensdatenbank. Es ist Zeit zu entscheiden, was zuerst angegangen werden soll.

Eine gute Faustregel ist, mit den Lücken mit dem höchsten Suchvolumen zu beginnen. Wenn Sie diese zuerst füllen, erzielen Sie den größten und schnellsten Rückgang an Tickets. Denken Sie darüber nach: Jeder hilfreiche Artikel, den Sie für ein häufiges Problem erstellen, könnte Hunderte zukünftiger Tickets abwehren.

Hier kommt ein weiteres nettes Feature von eesel AI ins Spiel: automatisierte Generierung von Wissensdatenbanken. Anstatt mit einer leeren Seite zu beginnen, kann es gelöste Support-Tickets analysieren und Artikel für Sie entwerfen. Das bedeutet, dass Ihre neuen Inhalte auf Lösungen basieren, die bereits für andere Kunden funktioniert haben, in der eigenen Stimme Ihres Teams geschrieben sind und auf die wirklichen Probleme der Menschen abzielen.

6. Überwachen, messen und passen Sie Ihre Ergebnisse an

Die Verwaltung einer Wissensdatenbank ist nichts, was man einmal macht und dann vergisst. Es ist ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Nachdem Sie neue Inhalte veröffentlicht haben, um diese Lücken zu füllen, müssen Sie sehen, ob es tatsächlich funktioniert.

Hier sind ein paar Dinge, auf die Sie achten sollten:

• Ablenkungsrate (Deflection Rate): Erhalten Sie weniger Tickets zu den Themen, über die Sie gerade geschrieben haben?

• Sucherfolgsrate: Enden mehr Suchen damit, dass ein Kunde einen hilfreichen Artikel findet?

• Ticketvolumen: Geht die Gesamtzahl der Tickets für diese Themen zurück?

Eine gute KI-Plattform bietet Ihnen fortlaufende Analysen, um Ihnen zu helfen, diese Trends zu beobachten, neue Lücken zu erkennen, sobald sie auftauchen, und Ihre Self-Service-Strategie im Laufe der Zeit weiter zu verfeinern.

Profi-Tipps

Hier sind ein paar zusätzliche Hinweise, die Ihnen helfen, das Beste aus diesem Prozess herauszuholen.

• Pro Tip

  Schauen Sie über 'keine Ergebnisse gefunden' hinaus. Einige Ihrer größten Inhaltslücken verstecken sich in aller Offensichtlichkeit. Ein Kunde findet vielleicht einen Artikel, überfliegt ihn 15 Sekunden lang, entscheidet, dass er nutzlos ist, und erstellt dann ein Ticket. Dies zeigt Ihnen, dass der Inhalt existiert, aber das Problem nicht löst. Ein intelligentes KI-Tool kann diese Muster geringen Engagements erkennen.

• Pro Tip

  Sprechen Sie die Sprache Ihrer Kunden. Wenn Sie einen neuen Artikel schreiben, verwenden Sie die tatsächlichen Formulierungen, nach denen Ihre Kunden gesucht haben, im Titel und in den Überschriften. Das ist ein einfacher Trick, der Ihre Inhalte leichter auffindbar macht und den Kunden das Gefühl gibt, dass Sie sie verstehen.

• Häufiger Fehler: Nur die Suchprotokolle betrachten. Kunden stellen überall Fragen, nicht nur in Ihrem Hilfecenter. Sie können goldene Einblicke in Ticket-Konversationen, Chat-Protokollen und Community-Foren finden. Die besten KI-Tools, wie eesel AI, trainieren mit vergangenen Tickets, um diese weniger formellen Fragen zu verstehen und noch mehr versteckte Lücken aufzudecken, die Sie vielleicht übersehen hätten.

• Häufiger Fehler: Ein generisches KI-Tool verwenden. Eine allgemeine KI mag in der Lage sein, Text zu sortieren, aber sie versteht nicht den Kontext einer Support-Umgebung. Ein spezialisiertes Tool kommt mit den richtigen Integrationen, relevanten Berichten und einzigartigen Funktionen (wie dem Generieren von Artikeln aus Tickets), die entwickelt wurden, um genau dieses Problem viel effektiver zu lösen.

Hören Sie auf zu raten und beginnen Sie, Suchanfragen mithilfe von KI mit Lücken im Hilfecenter abzugleichen

Sie müssen nicht mehr raten, welche Inhalte Ihre Kunden benötigen. Durch das systematische Abgleichen von Suchanfragen mit Lücken im Hilfecenter mithilfe von KI können Sie eine Self-Service-Ressource aufbauen, die Ihren Kunden wirklich hilft und Ihr Support-Team entlastet.

Dieser Prozess führt zu weniger Tickets, zufriedeneren Kunden und einem Support-Betrieb, der leichter skalieren kann. Sie haben jetzt eine wiederholbare Methode, um Kundenverwirrung in einen strategischen Vorteil zu verwandeln.

Lassen Sie nicht länger zu, dass diese wertvollen Kundeneinblicke in Ihren Suchprotokollen verschwinden. eesel AI verbindet sich in Minuten mit Ihren Tools, um Ihnen automatisch Ihre größten Wissenslücken aufzuzeigen und hilft Ihnen sogar dabei, die Artikel zu schreiben, um sie zu füllen.

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