Für Unternehmen, bei denen Kundenservice nicht nur eine Worthülle ist, sondern eine Grundeinstellung, ist Wissensmanagement heute ein Muss. Doch wer sorgt bei professionellen IT-Lösungen in den Service-Abteilungen für die Bereitstellung relevanten Wissens und wer verantwortet die Aktualität des bereitgestellten Wissens?

Es gibt zwei Grundansätze: das reaktive und das präventive Wissensmanagement.

Iterative Wissens-Generierung auf Basis des „Daily Business“: Reaktives Wissensmanagement

Jede erfolgreich gelöste Kundenanfrage enthält eigentlich immer (mehr oder minder) relevantes Wissen für eine FAQ-DB. Wichtig dabei sind die Art und Verständlichkeit der jeweiligen Problem- und Lösungsbeschreibung für andere, sowie der schnelle Zugriff auf diese Informationen für alle Beteiligten im Service. Hierbei handelt es sich um eine reaktive Wissens-Generierung, also Wissen, das erst nach Anfrage eines Kunden entstanden ist. In der reaktiven Sicherung von Wissen werden also Informationen aus dem Tagesgeschäft („Daily Business“) – sprich aus den Köpfen der Mitarbeiter – gewonnen.

Um diese Wissens-Generierung nun bestmöglich zu organisieren, ohne die Service-Qualität an sich zu beeinträchtigen, gilt es die folgenden Punkte zu beachten:

Schnelle Klassifizierungsmöglichkeiten von Wissen innerhalb der Vorgangsbearbeitung

Während der Vorgangsbearbeitung innerhalb der Service-Lösung wird je nach Service-Art eine mehr oder minder lange Kommunikations- und Vorgangs-Historie (mit Informationen wer hat wann was an diesem Vorgang gemacht) erstellt. Gerade bei Vorgängen die nicht ad-hoc gelöst werden konnten und ggf. an nachgelagerte Teams  im 2nd- oder 3rd-Level Support weitergegeben werden, wächst die Größe der Vorgangshistorie. Um nun die für das Wissensmanagement relevanten Informationen – die ursprüngliche Problembeschreibung sowie die finale Lösungsbeschreibung – auf eine transparente Art erfassen zu können, bietet sich die Klassifizierung von Einträgen innerhalb der Vorgänge an. Ein Service muss dabei schnell und effizient arbeiten. Umständliche Klicks und schwer zu erreichende Buttons sind fehl am Platz. Dem Service muss es schnell und einfach ermöglicht werden, die aus seiner Sicht für das Wissensmanagement relevanten Informationen unkompliziert zu kennzeichnen.

Einfache Weitergabe an das Wissensmanagement

Wurde eine Kundenanfrage erfolgreich gelöst und die relevanten Informationen (wie z.B. die Problem- und Lösungsbeschreibung) hinterlegt, so gilt es, nun diese Informationsbausteine einfach und unkompliziert an das Wissensmanagement weiterzugeben. Der Service an sich darf dabei (wie beim Klassifizieren) nicht eingebremst werden. Der Informationstransfer über die Service-Lösung an das Wissensmanagement sollte automatisiert erfolgen.

Redaktionelle Aufbereitung neuer Vorschläge für die Knowledge-Base

Der Erfolg und Nutzen des Wissensmanagements hängt maßgeblich vom Inhalt der Knowledge-Base ab. Es empfiehlt sich daher, neue Vorschläge für Einträge in die Wissensdatenbank zu prüfen und redaktionell aufzubereiten. Diese Aufgabe kann unter Umständen vom Service selbst oder besser noch von einem dezidierten Redakteur wahrgenommen werden. Was kann die redaktionelle Aufbereitung nun beinhalten?

• Adäquate Formulierung der Problem- und Lösungsbeschreibung
• Hinzufügen von Fehlermeldungen (z.B. in Form von Screenshots)
• Hinzufügen von Attachements (Handbücher, Produkt-Beschreibungen etc.)

Idealerweise kann der Redakteur über Relationen jederzeit nachvollziehen, aus welcher Serviceanfrage zu einem Kunden welcher neue Vorschlag für die Knowledge-Base entstanden ist.

Katalogisierung und „Verschlagwortung“

Neben dem nun redaktionell aufbereiteten Inhalt des Artikels an sich ist die „Verschlagwortung“ und Katalogisierung von Wissens-Artikeln für den Erfolg des Wissensmanagements im Ganzen maßgeblich entscheidend. Alles in einen Topf zu werfen, würde den Zugriff auf das Wissen und auch die Schnelligkeit beim Auffinden einer passenden Lösung deutlich beeinträchtigen. Die Katalogisierungsmöglichkeiten müssen beim Aufbau der Struktur einer FAQ-DB frei wählbar und mehrstufig sein. Damit kann auch bei einer Vielzahl von Produkten und Artikeln Ordnung und Transparenz sichergestellt werden. Denn die gewählte Struktur und „Verschlagwortung“ von Rubriken stellt schließlich den Schlüssel für einen schnellen Zugriff auf das passende  und freigegebene Wissen dar. Hier bietet sich auch eine Verwendung von Präfixen an: z.B. sind alle mit „SOL-…“ markierten Vorgänge Artikel, die eine „Solution“ darstellen. Das Präfix ist dabei auch in der Suche jederzeit verwendbar.

Automatisierte Bereitstellung des Wissens und schneller Zugriff

Wie kann aufbereitetes und katalogisiertes Wissen dem Service am besten zur Verfügung gestellt werden?

Idealerweise erkennt die Service-Lösung selbst und anhand von ebenfalls frei konfigurierbaren Suchalgorithmen (Schlagworte, identische Kategorie-Bäume etc.) bereits bei der Erfassung und Qualifizierung von neuen Service-Anfragen passendes Wissen aus der Wissensdatenbank. Dieses kann mit dem jeweiligen Support-Fall automatisch relationiert und dem Mitarbeiter im Service am jeweiligen Service-Vorgang visualisiert werden.

Darüber hinaus muss der Service selbst jederzeit die Möglichkeit haben, manuell und unter Verwendung von Schlagworten und/oder Kategorien, schnell und unkompliziert nach Lösungen im System zu suchen. Optimal ist dabei die Suche nach Schlagworten und die Bereitstellung von Trefferlisten über eine inkrementelle Suche.

Der Grad, inwieweit man die Suche nach Lösungen automatisiert, sollte generell jederzeit konfigurierbar sein – denn die Art, wie man am besten Wissen in einem System findet, kann sich beim Aufbau eines Wissensmanagements anders darstellen, als wenn ein solches System bereits  lange genutzt wird.

Aktualisierung oder Verschrottung veralteter Wissens-Artikel

Informationen sind immer zeitbezogen. Ein heute erstellter Wissenseintrag kann in zwei Jahren veraltet und irrelevant sein. Neben der redaktionellen Aufbereitung von Informationen und der strukturierten Verwaltung der Einträge gilt es daher (möglichst automatisiert), veraltete Wissenseinträge zu erkennen und diese zu löschen oder entsprechend zu aktualisieren. Dabei kann zum einen ein zeitgesteuerter Trigger verwendet werden. Zum anderen muss die Redaktion manuell und unter Selektion von Katalogen (wie beispielsweise  Kategorien oder Schlagwörter) nicht mehr relevantes Wissen selektieren können, um dieses dann entweder zu aktualisieren oder zu löschen. Ziel ist es, ein Aufblähen der Wissensdatenbank mit nicht relevantem Wissen zu verhindern.

Infos über die Präventives Wissensmanagement, also Teil 2 dieses Blogbeitrags, stelle  ich in Kürze ebenfalls in diesem Blog online!

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1 Kommentar zu „Wie kommt das Wissen in die Wissens-Datenbank? – Teil 1: Reaktives Wissensmanagement“