Wie Analysen Ihre Wissensdatenbank effizienter machen können
Zu diesem Zeitpunkt haben Sie Ihre Wissensbasis geschaffen. Sie haben die Stolpersteine Ihrer Kunden erforscht. Sie haben einige großartige Hilfeartikel geschrieben. Jetzt sind Sie fertig. Erledigt. Finito...richtig?
Sorry, aber nicht ganz. Mit der Veröffentlichung Ihres letzten Hilfeartikels ist Ihre Reise noch nicht zu Ende. Wie wir bereits erwähnt haben, ist Ihre Wissensbasis das Ergebnis eines ständigen Prozesses der Erstellung und Überarbeitung. Ständig, nicht einmalig. Entschuldigung!
Und um diesen Prozess zu optimieren, müssen Sie die Daten verstehen, die hinter den Nutzern Ihrer Wissensdatenbank stehen. Darum geht es in diesem Beitrag: Wissensdatenbank-Analysen.
Sie erfahren, wie Sie herausfinden können, wonach die Kunden suchen, woher sie kommen, wie sie Ihre Wissensdatenbank nutzen und welche Artikel der Wissensdatenbank sie dazu veranlassen, die Auswurftaste zu drücken und zu Ihren Live-Support-Kanälen zu wechseln.
In diesem Artikel
- Wissensdatenbank-Analytik verfolgen
- Erfahren Sie, wonach die Benutzer Ihrer Wissensdatenbank suchen
- Verwenden Sie den Verhaltensfluss, um zu sehen, wie die Benutzer durch Ihre Wissensdatenbank navigieren
- Finden Sie heraus, wer Ihre Wissensdatenbank nutzt
- Erfahren Sie, welche Artikel die Leser in Richtung Live-Support bewegen
- Abschluss der Dinge
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Wissensdatenbank-Analytik verfolgen
Bevor ich darauf eingehe , wie Sie Ihre Wissensbasis mit Hilfe von Analysedaten verbessern können, ist es wichtig, dass ich ein paar Annahmen darüber mache, welche Daten Sie tatsächlich haben.
Ich gehe davon aus, dass Sie zumindest Google Analytics Tracking installiert haben. Für alle diese Einblicke werde ich mich auf bestimmte Google Analytics-Berichte oder -Funktionen beziehen. Wenn Sie Google Analytics noch nicht installiert haben, sollte es mit den meisten Knowledge Base-Lösungen leicht zu implementieren sein.
Ich werde auch einige Möglichkeiten aufzeigen, wie wir unsere Produkte entwickelt haben, um Ihnen den Zugang zu wichtigen Erkenntnissen zu erleichtern.
Nachdem das geklärt ist, kommen wir zur Sache...
Erfahren Sie, wonach die Benutzer Ihrer Wissensdatenbank suchen
Wenn Sie jemals von einem kleinen Unternehmen namens Google gehört haben, sollten Sie wissen, dass es von großem Wert ist, herauszufinden, wonach Menschen suchen, und ihnen zu helfen, diese Informationen zu finden.
Das Sammeln von Suchanalytik verfolgt im Wesentlichen jede Suchanfrage, die Nutzer in Ihr Suchformular eingeben. Dann geht es einen Schritt weiter und verfolgt, ob diese Suchanfrage zu einem Ergebnis geführt hat oder nicht. Hier ist, warum das hilfreich ist:
Zunächst einmal kann die Suchanalyse Ihnen helfen, fehlende Artikel zu finden. Wenn eine große Anzahl Ihrer Kunden nach einem Artikel sucht, der nicht existiert, sollten Sie diesen Artikel schreiben, oder? Ich habe über diese Taktik als eine der Säulen bei der Durchführung einer Wissensdatenbankprüfung gesprochen.
Aber bei der Suchanalyse geht es nicht nur um fehlende Artikel. Das Lernen über die Suche hilft Ihnen auch zu verstehen, welche Themen beliebt sind und wie Ihre Nutzer denken.
Wenn z. B. die meisten Menschen mit bestimmten Begriffen nach Hilfeartikeln suchen, sollten Sie in Erwägung ziehen, diese Begriffe in Ihr eigentliches Produkt zu integrieren, um dessen Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
Wie Sie Suchanalysen für Ihre Wissensdatenbank finden
Wenn Sie eine unserer Wissensdatenbanklösungen verwenden, können Sie die Registerkarte " Suche" auf Ihrer In-Dashboard-Analytics-Seite aufrufen:
Wenn Sie Google Analytics verwenden, müssen Sie zunächst die Nachverfolgung der Site-Suche aktivieren, indem Sie zu Verwaltung → Ansicht → Ansichtseinstellungen gehen . Scrollen Sie nach unten und aktivieren Sie Site search Tracking. Stellen Sie sicher, dass Sie den Abfrageparameter für die Suchfunktion Ihrer Wissensdatenbank hinzufügen (z. B. "?s="):
Dann können Sie die Suchbegriffe anzeigen, indem Sie zu Verhalten → Website-Suche → Suchbegriffe gehen .
Verwenden Sie den Verhaltensfluss, um zu sehen, wie die Benutzer durch Ihre Wissensdatenbank navigieren
Als Sie Ihre Wissensdatenbank strukturiert haben, sind Sie davon ausgegangen, dass sie logisch aufgebaut ist. Das heißt, Sie haben die Kategorien unterteilt und die Artikel so geordnet, wie Sie dachten, dass sich Ihre Kunden durch Ihre Wissensdatenbank bewegen würden.
Behavior Flow hilft Ihnen herauszufinden, ob Ihre Annahmen richtig oder falsch waren. Es gibt da so etwas wie den Fluch des Wissens. Im Grunde wissen Sie viel mehr über Ihr Produkt als Ihre Besucher. Ich meine, natürlich stimmt das. Sie haben das Ding gebaut!
Das bedeutet aber, dass das, was Sie als "logisch" ansehen, nicht immer mit dem übereinstimmt, was Ihre weniger sachkundigen Kunden als logisch ansehen.
Mit dem Google Analytics-Bericht "Verhaltensfluss" können Sie ein Diagramm anzeigen, wie die Besucher tatsächlich durch Ihre Wissensdatenbank "fließen". Hier ist zum Beispiel der Verhaltensfluss für meine persönliche Website:
Sie können sehen, dass die meisten Leute zuerst auf meine Seite "Stellen Sie mich ein" klicken, obwohl mein Haupt-CTA auf "Mein Portfolio ansehen" lautet. Hmmm, es scheint, dass meine Erwartungen nicht mit der Realität übereinstimmen! Ich sollte das wahrscheinlich ändern.
Und wenn Sie sich den Verhaltensfluss für Ihre Wissensdatenbank ansehen, werden Sie ähnliche Unstimmigkeiten zwischen dem, was Sie sich vorgestellt haben, und dem, was tatsächlich passiert, feststellen können.
Dann können Sie Ihre Kategorien und die Anordnung/Verknüpfung der Artikel so umstrukturieren, dass sie besser zu der Art und Weise passen, wie die Benutzer Ihre Wissensdatenbank im wirklichen Leben nutzen.
Um den Verhaltensflussbericht anzuzeigen, gehen Sie in Google Analytics zu Verhalten → Verhaltensfluss .
Finden Sie heraus, wer Ihre Wissensdatenbank nutzt
Wenn es einen Datenpunkt gibt, den Sie über Ihre Wissensbasis wissen müssen, dann ist es dieser:
Sind die meisten Leser Ihrer Wissensdatenbank zahlende Kunden oder potenzielle Kunden, die sich umschauen?
Sie denken vielleicht, dass nur bestehende Kunden Ihre Wissensdatenbank nutzen, aber ich verspreche Ihnen, dass das nicht der Fall ist. Vor allem, wenn Sie Ihre Wissensdatenbank richtig für SEO optimieren.
Der Google Analytics-Bericht "Neu" vs. "Wiederkehrend" zeigt Ihnen schnell, ob die Nutzer neu auf Ihrer Website sind oder sie schon einmal besucht haben:
Auch wenn dies nicht in allen Situationen zu 100 % zutrifft, können Sie davon ausgehen:
- Die meisten neuen Besucher sind (noch!) nicht Ihre Kunden.
- Die meisten wiederkehrenden Besucher sind Ihre Kunden
Wenn die meisten Ihrer Besucher bereits Kunden sind, können Sie Ihre Inhalte auf Themen zuschneiden, über die nur die Nutzer etwas erfahren möchten.
Wenn Sie jedoch einen hohen Prozentsatz an neuen Besuchern haben, sollten Sie einige Artikel zu relevanten Themen der Verkaufsvorbereitung aufnehmen.
Um den Bericht Neu vs. Wiederkehrend anzuzeigen, gehen Sie in Google Analytics zu Zielgruppe → Verhalten → Neu vs. Wiederkehrend .
Erfahren Sie, welche Artikel die Leser in Richtung Live-Support bewegen
Sie haben Zeit und Mühe in die Erstellung einer Wissensdatenbank investiert, um Ihre Live-Support-Kanäle zu entlasten, richtig? Wenn also bestimmte Artikel dieses Ziel nicht erreichen, müssen Sie in der Lage sein, diese Artikel für Änderungen auszuwählen.
Wenn Sie z. B. feststellen, dass Ihr Artikel "Erstellen einer neuen Widget-Fabrik" zu 50 % mehr Live-Support-Anfragen führt als andere Hilfe-Artikel, sollten Sie versuchen, den Artikel umzustrukturieren, um die Anzahl der Live-Support-Anfragen, die er erzeugt, zu reduzieren. Macht doch Sinn, oder?
Aber wie können Sie diese Daten finden? Es gibt zwei Möglichkeiten:
Erstens: Wenn Sie eines unserer Wissensdatenbankprodukte verwenden, nehmen wir Ihnen die Arbeit ab. Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, eine so genannte Transfer-URL einzugeben. Dies ist im Grunde die URL für Ihre Live-Support-Kanäle. Dann protokollieren wir, welche Artikel Klicks auf Ihre Transfer-URL erzeugen .
Wenn Sie die Registerkarte " Übertragungen" in Ihrem Analytics-Dashboard aufrufen, können Sie diese schnell einsehen:
- Einzelne Artikel, die die meisten Live-Support-Anfragen generieren
- Artikelkategorien, die die meisten Live-Support-Anfragen generieren
- Ihr Gesamtprozentsatz an Übertragungen (ein guter Anhaltspunkt, um Artikel zu finden, die Ausreißer sind).
Wenn Sie eine andere Wissensdatenbanklösung verwenden, können Sie diese Daten trotzdem erfassen... aber Sie müssen ein wenig Arbeit investieren.
Mit Google Analytics müssen Sie ein so genanntes Ereignis erstellen, wenn ein Nutzer auf Ihre Live-Support-Kanäle klickt. Die Erklärung von Google zum Ereignis finden Sie hier.
Es gibt zwei wesentliche Dinge, die zu verfolgen sind:
- Der ausgehende Klick (d. h. der Klick auf Ihre Live-Support-Kanäle).
- Die Seite, von der aus der Nutzer geklickt hat (d. h. der Artikel, der eine Live-Support-Anfrage ausgelöst hat).
Wenn Sie sich mit Code nicht auskennen, müssen Sie möglicherweise Ihren Entwickler um Hilfe bei der Einrichtung der richtigen Ereignisverfolgung bitten.
Sobald er eingerichtet ist, können Sie den Ereignisbericht anzeigen, indem Sie in Google Analytics zu Verhalten → Ereignisse gehen.
Abschluss der Dinge
Möchten Sie den besten Tipp, der Ihnen das Leben mit der Wissensdatenbankanalyse erleichtert?
Erstellen Sie ein Google Analytics-Dashboard, das alle diese Berichte enthält. Auf diese Weise können Sie mit einem Klick alle relevanten Analysen für Ihre Wissensdatenbank anzeigen.
Dies war der Anstoß für die Registerkarte Analytics in unseren Wissensdatenbank-Themen und -Plugins - ein Ort, an dem Sie alle relevanten Analysen für Ihre Wissensdatenbank einsehen können.
Sie müssen nicht jeden Tag vorbeischauen, aber wenn Sie alle ein bis zwei Wochen vorbeischauen, können Sie Ihre Wissensbasis aufrechterhalten.
Weitere Lektüre
Sehr hilfreicher und gut geschriebener Beitrag.
Eine zusätzliche Kennzahl, die hilfreich wäre, ist die Möglichkeit, die Anzahl der positiven und negativen Bewertungen für einen Artikel zu sehen und nach diesem Feedback zu sortieren. Dies würde es ermöglichen, aus dem zu lernen, was funktioniert, und diese Erkenntnisse auf die Artikel anzuwenden, die nicht so gut abschneiden.
Die Daten sind da, sie warten nur auf eine einfache Möglichkeit, sie zu extrahieren 🙂