zendesk-knowledge-gap-identify-missing-articles
Written by
eesel Team
Last edited March 13, 2026
{
"title": "So identifizieren Sie Wissenslücken in Zendesk Guide",
"slug": "zendesk-knowledge-gap-identify-missing-articles",
"locale": "de",
"date": "2026-03-03",
"updated": "2026-03-03",
"template": "default",
"excerpt": "Entdecken Sie bewährte Methoden, um Wissenslücken in Zendesk Guide zu identifizieren, von der manuellen Ticketanalyse bis hin zur KI-gestützten Automatisierung, die fehlende Inhalte aufdeckt.",
"categories": [
"Zendesk",
"Guides"
],
"tags": [
"Zendesk",
"Knowledge Base",
"Customer Support",
"AI Tools",
"Knowledge Management"
],
"readTime": 10,
"author": 16,
"reviewer": 14,
"seo": {
"title": "So identifizieren Sie Wissenslücken in Zendesk Guide",
"description": "Entdecken Sie bewährte Methoden, um Wissenslücken in Zendesk Guide zu identifizieren, von der manuellen Ticketanalyse bis hin zur KI-gestützten Automatisierung, die fehlende Inhalte aufdeckt.",
"image": "https://wmeojibgfvjvinftolho.supabase.co/storage/v1/object/public/public_assets/blog-gen/banner-1f940b9f-0d34-4caa-9f9c-6a5b9981a3e2"
},
"coverImage": "https://wmeojibgfvjvinftolho.supabase.co/storage/v1/object/public/public_assets/blog-gen/banner-1f940b9f-0d34-4caa-9f9c-6a5b9981a3e2",
"coverImageAlt": "Bannerbild für So identifizieren Sie Wissenslücken in Zendesk Guide",
"coverImageWidth": 1920,
"coverImageHeight": 1080,
"faqs": {
"heading": "Häufig gestellte Fragen",
"type": "blog",
"answerType": "html",
"faqs": [
{
"question": "Wie identifiziere ich Wissenslücken in Zendesk Guide ohne manuelle Ticketprüfung?",
"answer": "Verwenden Sie KI-gestützte Tools, die Ihre Support-Konversationen automatisch analysieren. Lösungen wie eesel AI scannen Tickets, sobald sie eingehen, und kennzeichnen Themen, die nicht durch vorhandene Artikel abgedeckt sind. Sie können auch die Zendesk Knowledge Capture App verwenden, damit Agenten während ihres normalen Workflows Lücken kennzeichnen können."
},
{
"question": "Was sind die besten Methoden, um fehlende Artikel in einer Zendesk Wissensdatenbank zu identifizieren?",
"answer": "Der effektivste Ansatz kombiniert mehrere Methoden: Analysieren Sie fehlgeschlagene Kundensuchen, überprüfen Sie Tickets, die Agentenantworten erforderten, die nicht in Ihren Dokumenten enthalten sind, verwenden Sie Zendesk Explore, um häufige Ticketmuster zu finden, und implementieren Sie KI-Tools, die Lücken automatisch aus Konversationsdaten erkennen."
},
{
"question": "Kann Zendesk Wissenslücken in meinem Help Center automatisch identifizieren?",
"answer": "Die nativen Funktionen von Zendesk erfordern manuellen Aufwand. Mit der Knowledge Capture App können Agenten Lücken kennzeichnen, dies hängt jedoch von der Eigeninitiative der Agenten ab. Für die automatische Lückenerkennung benötigen Sie KI-Tools von Drittanbietern wie eesel AI, die Tickets kontinuierlich analysieren und fehlende Inhaltsmöglichkeiten aufdecken."
},
{
"question": "Wie oft sollte ich meine Zendesk Wissensdatenbank auf Lücken überprüfen?",
"answer": "Für die meisten Teams ist eine monatliche Überprüfung der gekennzeichneten Lücken ein guter Ausgangspunkt. Wenn Sie jedoch ein hohes Ticketvolumen oder häufige Produktänderungen haben, sollten Sie wöchentliche Überprüfungen in Betracht ziehen oder eine automatisierte Überwachung implementieren, die Sie in Echtzeit über neue Lücken informiert."
},
{
"question": "Welche Metriken sollte ich verfolgen, um den Erfolg der Wissenslückenerkennung zu messen?",
"answer": "Konzentrieren Sie sich auf die Self-Service-Rate (Prozentsatz der Probleme, die ohne Tickets gelöst wurden), die Ticketabwehr (Reduzierung häufiger Fragen), die Abdeckungsrate der Wissensdatenbank und das Agenten-Feedback zur Nützlichkeit der Inhalte. Verfolgen Sie diese im Laufe der Zeit, um festzustellen, ob Ihre Bemühungen zur Lückenerkennung zu besseren Kundenergebnissen führen."
},
{
"question": "Wie priorisiere ich, welche Wissenslücken in Zendesk Guide zuerst geschlossen werden sollen?",
"answer": "Priorisieren Sie nach Ticketvolumen (welche Lücken verursachen die meisten Tickets), Kundenauswirkungen (welche Probleme blockieren Kernfunktionen) und strategischer Ausrichtung (welche Lücken beziehen sich auf Ihre wichtigsten Produktbereiche). Verwenden Sie Daten aus Ihrem Lückenerkennungsprozess, um diese Entscheidungen objektiv zu treffen."
}
],
"supportLink": null
}
}
---
Ihre Wissensdatenbank soll Tickets abwehren und Kunden helfen, sich selbst zu helfen. Aber was passiert, wenn Kunden immer wieder Fragen stellen, die in Ihrer Dokumentation nicht behandelt werden? Das sind Wissenslücken, und sie sind teurer, als Sie vielleicht denken.
Jedes Ticket, das mit einem guten Artikel hätte gelöst werden können, kostet Ihr Team Zeit und Geld. Noch wichtiger ist, dass es Kunden frustriert, die erwartet haben, Antworten selbst zu finden. Die gute Nachricht: Das Identifizieren dieser Lücken muss kein Rätselraten sein. Dieser Leitfaden führt Sie durch praktische Methoden, um fehlende Inhalte in Ihrer [Zendesk Guide](https://www.zendesk.com/guide/)-Wissensdatenbank zu finden, von nativen Funktionen bis hin zur KI-gestützten Automatisierung.
## Was sind Wissenslücken und warum sind sie wichtig
Eine Wissenslücke ist einfach jede Frage, die Ihre Kunden haben, die in Ihrem Help Center nicht beantwortet wird. Es könnte sein:
- Fehlende Dokumentation für einen gängigen Workflow (Arbeitsablauf)
- Veraltete Anweisungen, die nicht mehr zu Ihrem Produkt passen
- Unklare Erklärungen, die Kunden verwirren
- Neue Funktionen, die noch nicht dokumentiert wurden
Die Auswirkungen gehen über nur ein paar zusätzliche Tickets hinaus. Wenn Kunden keine Antworten finden, eröffnen sie Support-Tickets, warten auf Antworten und sind oft frustriert von der Erfahrung. Ihre Agenten beantworten am Ende immer wieder die gleichen Fragen, anstatt sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren, die tatsächlich menschliche Expertise benötigen.
Self-Service-Raten sind ein direkter Indikator für die Gesundheit der Wissensdatenbank. Wenn Ihre Help-Center-Besuche nicht zu weniger Tickets führen, haben Sie wahrscheinlich Lücken. Die Herausforderung besteht darin, genau zu wissen, was fehlt. Hier kommt die systematische Lückenerkennung ins Spiel.
## Native Zendesk-Methoden zur Erkennung von Wissenslücken
Zendesk bietet mehrere integrierte Tools, mit denen Sie fehlende Inhalte identifizieren können. Lassen Sie uns aufschlüsseln, was jedes einzelne tut und wo seine Mängel liegen.
### Verwenden der Knowledge Capture App (Wissenserfassungs-App)
[Knowledge in the Agent Workspace](https://www.zendesk.com/guide/features/knowledge-capture-app/) ist die native Lösung von Zendesk zur Aufrechterhaltung der Wissensqualität. Sie ist direkt in die Ticketoberfläche integriert, sodass Agenten einfach beitragen können, ohne den Kontext zu wechseln.
Folgendes kann sie tun:
- **KI-gestützte Artikelvorschläge**: Die App schlägt automatisch relevante Artikel basierend auf der Marke und Sprache des Tickets vor. Agenten können diese mit einem Klick mit Antworten verknüpfen.
- **Artikelkennzeichnung**: Wenn Agenten veraltete oder falsche Inhalte entdecken, können sie diese sofort kennzeichnen und Feedback dazu geben, was behoben werden muss.
- **Artikelerstellung**: Agenten können neue Artikel direkt aus Tickets mithilfe vordefinierter Vorlagen erstellen oder Anfragen für neue Inhalte einreichen.
- **Wissensanalyse**: Administratoren können sehen, welche Artikel Agenten bei der Lösung von Tickets helfen, und erhalten so Einblicke in das, was funktioniert.
Der Haken? Dieser Ansatz beruht vollständig auf der Eigeninitiative der Agenten. Wenn Ihr Team beschäftigt ist (und wessen ist das nicht?), wird das Kennzeichnen von Lücken zu einer niedrigen Priorität. Sie müssen auch [Suite Growth oder höher](https://www.zendesk.com/pricing/) abonniert haben, um auf diese Funktionen zugreifen zu können, beginnend bei 99 US-Dollar pro Agent und Monat.
### Manuelles Analysieren von Ticketdaten
Wenn Sie keinen Zugriff auf Knowledge Capture haben oder einen systematischeren Ansatz wünschen, können Sie Ticketdaten direkt analysieren:
- **Überprüfen Sie ungelöste Tickets**: Suchen Sie nach Mustern in Tickets, die als "nicht gelöst" markiert oder mehrmals wiedereröffnet wurden. Diese deuten oft auf fehlende oder unklare Dokumentation hin.
- **Verfolgen Sie Agenten-Workarounds**: Wenn Agenten konsequent Fragen beantworten, die nicht in Ihrer Wissensdatenbank enthalten sind, dokumentieren Sie diese Antworten als potenzielle Artikelthemen.
- **Überwachen Sie Suchfehler**: Überprüfen Sie, wonach Kunden in Ihrem Help Center suchen, aber nicht finden. Fehlgeschlagene Suchen sind ein direkter Beweis für Lücken.
- **Verwenden Sie Zendesk Explore**: Erstellen Sie Berichte, um gängige Tickettypen zu identifizieren, die von Self-Service-Inhalten profitieren könnten.
Diese Methode funktioniert, erfordert aber erheblichen manuellen Aufwand. Jemand muss Tickets regelmäßig überprüfen, Ergebnisse kategorisieren und priorisieren, was zuerst dokumentiert werden soll.
### Community-Feedback und Suchanalyse
Ihre Kunden sagen Ihnen bereits, was fehlt. Sie müssen nur zuhören:
- **Artikelkommentare**: Überprüfen Sie Kommentare zu vorhandenen Artikeln auf Fragen, die nicht beantwortet wurden.
- **Community-Beiträge**: Wenn Sie Zendesk Gather verwenden, überprüfen Sie, welche Fragen Kunden einander stellen.
- **Suchanalyse**: Verwenden Sie Google Analytics oder die integrierte Berichterstattung von Zendesk, um zu sehen, welche Suchbegriffe keine Ergebnisse liefern.
Die Einschränkung hierbei ist, dass Sie auf Probleme reagieren, nachdem sie aufgetreten sind. Kunden sind bereits frustriert, wenn Sie die Lücke identifizieren.
## KI-gestützte Ansätze zur Wissenslückenerkennung
Manuelle Methoden funktionieren, sind aber nicht skalierbar. Wenn Ihr Ticketvolumen wächst, wird die manuelle Überprüfung von Konversationen unmöglich. Hier kommen KI-gestützte Tools ins Spiel.
### Wie KI fehlende Inhalte identifiziert
KI-gestützte Lückenerkennung funktioniert, indem sie Ihre Support-Konversationen in großem Maßstab analysiert:
- **Mustererkennung**: KI scannt Tausende von Tickets, um wiederkehrende Fragen zu identifizieren, die nicht in Ihrer Wissensdatenbank behandelt werden.
- **Konversationsanalyse**: Sie liest Support-Konversationen, um herauszufinden, wo Agenten Antworten gegeben haben, die in Ihrer Dokumentation nicht vorhanden sind.
- **Automatische Kennzeichnung**: Anstatt darauf zu warten, dass Agenten Lücken kennzeichnen, überwacht KI kontinuierlich und deckt fehlende Inhaltsmöglichkeiten auf.
- **Priorisierung**: KI kann Lücken nach Häufigkeit und Auswirkung ordnen, sodass Sie wissen, welche Artikel zuerst geschrieben werden sollen.
Das Ergebnis ist ein proaktiver Ansatz für das Wissensmanagement. Anstatt Lücken durch frustrierte Kunden zu entdecken, identifizieren Sie sie durch Daten.
### eesel AI für die automatisierte Lückenidentifizierung
Bei eesel AI betrachten wir die Wissenslückenerkennung als Teil einer umfassenderen KI-Supportstrategie. Unser System überwacht kontinuierlich Ihre Support-Konversationen, um zu identifizieren, was in Ihrer Wissensdatenbank fehlt.
So funktioniert es:
- **Kontinuierliche Überwachung**: Wir analysieren Ihre Support-Tickets, sobald sie eingehen, und identifizieren Fragen, die nicht durch vorhandene Artikel abgedeckt werden.
- **Lückenidentifizierung**: Wenn Kunden Fragen stellen, die Ihre Wissensdatenbank nicht beantworten kann, kennzeichnen wir diese Themen für die Inhaltserstellung.
- **Artikelvorschläge**: Basierend darauf, wie Agenten ähnliche Tickets gelöst haben, schlagen wir Inhalte vor, die zukünftigen Kunden helfen würden, sich selbst zu helfen.
- **Zendesk-Integration**: Alles wird direkt mit Ihrer Zendesk-Instanz synchronisiert, sodass identifizierte Lücken zu Artikelentwürfen in Ihrem Workflow werden.
Der Unterschied zu nativen Zendesk-Funktionen ist die Automatisierung. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Agenten Lücken manuell kennzeichnen, identifiziert unsere KI diese automatisch basierend auf tatsächlichen Konversationsdaten. Wir integrieren uns auch nahtlos in [Zendesk](https://www.eesel.ai/integration/zendesk-ai), sodass Ihr bestehender Workflow nicht unterbrochen wird.
### Andere Automatisierungstools
Mehrere andere Tools bieten Funktionen zur Erkennung von Wissenslücken:
**Helply**: Ihre [Gap Finder](https://helply.com/gap-finder)-Funktion analysiert Tickets, um Fragen aufzudecken, die in Ihrer Dokumentation nicht behandelt werden. Sie versprechen, Lücken innerhalb von 24-48 Stunden nach dem Verbinden Ihres Helpdesks aufzudecken, und bieten eine Garantie von 65 % KI-Lösungsrate.
**Insight7**: Ursprünglich für die Anrufanalyse entwickelt, analysiert [Insight7](https://insight7.io/) Support-Konversationen, um wiederkehrende Themen und Wissenslücken zu identifizieren. Sie sind besonders stark für Teams, die neben Tickets auch Voice-Support abwickeln.
Beide Tools nehmen die manuelle Arbeit aus der Lückenerkennung, konzentrieren sich jedoch auf verschiedene Aspekte des Supporterlebnisses. Der Hauptvorteil gegenüber nativen Zendesk-Funktionen ist die Skalierbarkeit: Diese Tools können Tausende von Konversationen in Minuten analysieren, nicht in Stunden.
## Schritt für Schritt: Einrichten der Wissenslückenerkennung in Zendesk
Sind Sie bereit, einen systematischen Ansatz zur Suche nach fehlenden Inhalten zu implementieren? Hier ist ein praktischer Workflow.
### Schritt 1: Aktivieren Sie die Knowledge Capture App
Wenn Sie Suite Growth oder höher abonniert haben, beginnen Sie mit der Einrichtung der nativen Knowledge Capture von Zendesk:
1. Installieren Sie die App aus dem Zendesk Marketplace (sie ist in Ihrem Plan enthalten).
2. Konfigurieren Sie Berechtigungen, damit Agenten Artikel erstellen und kennzeichnen können.
3. Richten Sie Artikelvorlagen für gängige Inhaltstypen ein.
4. Schulen Sie Ihr Team, wann und wie Lücken zu kennzeichnen sind.
Dies gibt Ihnen eine Grundlage für die agentengesteuerte Lückenidentifizierung. Rechnen Sie mit ein paar Stunden für Einrichtung und Schulung.
### Schritt 2: Erstellen Sie ein System zur Verfolgung von Lücken
Unabhängig davon, ob Sie Knowledge Capture verwenden oder nicht, benötigen Sie ein System, um das zu verfolgen, was Sie finden:
- Richten Sie benutzerdefinierte Felder oder Tags für wissensbezogene Tickets ein (z. B. "kb-gap", "needs-article").
- Erstellen Sie eine Zendesk-Ansicht, die Tickets mit Wissenslücken anzeigt.
- Richten Sie eine wöchentliche oder monatliche Überprüfung ein, um Lücken zu priorisieren.
- Weisen Sie die Verantwortung zu: Wer entscheidet, welche Lücken zuerst geschlossen werden sollen?
Dieses System verwandelt zufällige Entdeckungen in verwertbare Daten. Ohne sie neigen gekennzeichnete Lücken dazu, sich anzuhäufen, ohne angegangen zu werden.
### Schritt 3: Implementieren Sie die automatisierte Überwachung
Für Teams mit höherem Ticketvolumen sollten Sie die KI-gestützte Lückenerkennung in Betracht ziehen:
1. Verbinden Sie ein KI-Tool wie eesel AI mit Ihrer Zendesk-Instanz.
2. Konfigurieren Sie, welche Arten von Lücken priorisiert werden sollen (häufige Fragen, Probleme mit hoher Auswirkung usw.).
3. Richten Sie Benachrichtigungen oder Berichte für neu identifizierte Lücken ein.
4. Integrieren Sie Lückenergebnisse in Ihren Workflow zur Inhaltserstellung.
Die Automatisierung ersetzt nicht Ihr Urteilsvermögen, sondern skaliert Ihre Fähigkeit, Lücken zu identifizieren, über das hinaus, was die manuelle Überprüfung leisten kann.
### Schritt 4: Bauen Sie Ihren Workflow zur Inhaltserstellung auf
Das Finden von Lücken ist nur die halbe Miete. Sie benötigen auch einen Prozess, um sie zu füllen:
- **Priorisieren Sie nach Auswirkung**: Welche fehlenden Themen generieren die meisten Tickets? Beginnen Sie dort.
- **Weisen Sie Experten zu**: Wer kennt die Antworten? Leiten Sie Lückenberichte an Fachexperten weiter.
- **Überprüfen und veröffentlichen Sie**: Richten Sie einen Überprüfungsprozess ein, bevor Artikel live gehen.
- **Messen Sie Ergebnisse**: Verfolgen Sie, ob neue Artikel das Ticketvolumen tatsächlich reduzieren.
Das Ziel ist ein geschlossener Kreislauf: Lücken identifizieren, Inhalte erstellen, Auswirkungen messen, wiederholen.
## Priorisieren, welche Wissenslücken zuerst geschlossen werden sollen
Sie können nicht jeden fehlenden Artikel auf einmal schreiben. So entscheiden Sie, was zuerst angegangen werden soll.
**Volumenbasierte Priorisierung**: Welche fehlenden Themen generieren die meisten Tickets? Eine Lücke, die 50 Tickets pro Monat verursacht, ist dringender als eine, die 5 verursacht.
**Auswirkungsbewertung**: Einige Fragen sind frustrierender als andere. Probleme, die Kunden daran hindern, Kernfunktionen zu nutzen, sollten Vorrang vor Randfällen haben.
**Schnelle Erfolge**: Suchen Sie nach Lücken mit klaren, unkomplizierten Antworten. Diese sind schneller zu dokumentieren und bieten einen sofortigen Mehrwert.
**Strategische Ausrichtung**: Konzentrieren Sie sich auf Produktbereiche, in denen Self-Service am wichtigsten ist. Wenn Sie eine neue Funktion einführen, haben Dokumentationslücken dort hohe Priorität.
Verwenden Sie Daten, um diese Entscheidungen zu treffen. Ihre Ticket-Tags, Suchanalysen und KI-Lückenberichte sollten alle in einen Priorisierungsrahmen einfließen.
## Messen des Erfolgs Ihres Lückenerkennungsprogramms
Woher wissen Sie, ob Ihre Bemühungen zur Lückenerkennung funktionieren? Verfolgen Sie diese Metriken:
**Self-Service-Rate**: Finden mehr Kunden Antworten, ohne Tickets zu eröffnen? Dies ist das ultimative Maß für die Gesundheit der Wissensdatenbank.
**Ticketabwehr**: Sehen Sie weniger Tickets zu Themen, die Sie dokumentiert haben? Vergleichen Sie das Ticketvolumen vor und nach der Veröffentlichung neuer Artikel.
**Abdeckung der Wissensdatenbank**: Welcher Prozentsatz der gängigen Themen ist dokumentiert? KI-Tools können helfen, dies zu quantifizieren.
**Agenten-Feedback**: Finden Agenten die Inhalte, die sie benötigen? Befragen Sie Ihr Team regelmäßig.
**Zeit bis zur Lösung**: Werden Tickets schneller gelöst, weil Agenten bessere Ressourcen haben?
Der Schlüssel ist die kontinuierliche Verbesserung. Die Lückenerkennung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess, der sich mit Ihrem Produkt und den Kundenbedürfnissen weiterentwickelt.
## Beginnen Sie mit der Identifizierung von Wissenslücken mit eesel AI
Native Zendesk-Funktionen wie Knowledge Capture bieten Ihnen einen Ausgangspunkt für die Identifizierung fehlender Inhalte. Sie erfordern jedoch manuellen Aufwand und die Teilnahme von Agenten, um effektiv zu funktionieren.
Die KI-gestützte Lückenerkennung ändert die Gleichung. Anstatt darauf zu warten, dass Agenten Probleme kennzeichnen, erhalten Sie eine kontinuierliche, automatisierte Analyse Ihrer Support-Konversationen. Sie erfahren, was fehlt, bevor es zu einem großen Problem wird.
Bei eesel AI sind wir darauf spezialisiert, Support-Teams dabei zu helfen, Wissenslücken automatisch zu identifizieren und zu schließen. Unsere KI überwacht Ihre Zendesk-Tickets, deckt fehlende Inhaltsmöglichkeiten auf und schlägt Artikel basierend darauf vor, wie Ihre Agenten Probleme tatsächlich lösen.
[Testen Sie eesel AI kostenlos](https://dashboard.eesel.ai/api/auth/signup?returnTo=v2), um zu sehen, wie die automatisierte Lückenerkennung mit Ihren Zendesk-Daten funktioniert, oder [buchen Sie eine Demo](https://calendly.com/eesel/30), um Ihre spezifischen Herausforderungen im Wissensmanagement zu besprechen.
Diesen Beitrag teilen
Article by
