KUNDENGESCHICHTEBefähigen Sie Ihre Kunden, ihre eigenen Probleme mit Self-Service zu lösen.

Wie ein Technologieunternehmen seine Self-Solve-Rate um 311% steigerte und Tausende von Supportfällen durch intelligente Suche ablenkte.

„Wir konnten feststellen, dass Lucidworks der beste Weg ist, um unsere Kunden durch eine schnellere Bereitstellung von Informationen zu begeistern.“

– John Paul Sherman, Enterprise Search and Findability Manager, Red Hat

Kunden ziehen es vor, ihre Probleme selbst zu lösen

Als das Technologieunternehmen Red Hat einen A/B-Test für seine Kundendienst-Homepage durchführte und dabei einigen Besuchern eine Selbstbedienungsoption anbot und anderen nicht, waren die Ergebnisse eindeutig.

„Es gab einen Anstieg des Datenverkehrs, der bestätigte, dass die Kunden wirklich motiviert sind, ihre Probleme selbst zu lösen, und wir sahen einen Rückgang von 7 % bei der Erstellung von Support-Fällen für Kunden, die die Homepage zur Selbsthilfe erhalten hatten.“ – Manikandan Sivanesan, leitender Software-Ingenieur, Suche, Red Hat

Diese Erkenntnis veranlasste Red Hat, einen Anbieter von Open-Source-Softwareprodukten und -Lösungen für einen weltweiten Kundenstamm, darunter mehr als 80 % der Fortune 1000, dazu, die Art und Weise, wie sie ihren Kunden über ihr preisgekröntes Portal Unterstützung bieten, neu zu gestalten.

„Ein wichtiger Teil der Erfahrung unserer Kunden ist es, Informationen zu finden, wenn etwas nicht funktioniert. Die Suche ist sozusagen die erste Anlaufstelle, wo die Leute suchen. Wenn sie in der Lage sind, die richtigen Inhalte zu finden, sind sie im Allgemeinen zufriedener. Sie werden ihr Abonnement eher verlängern.“ – John Paul Sherman, Enterprise Search and Findability Manager, Red Hat

Der dreifache Gewinn für die Selbstbedienung

Red Hat hat erkannt, dass die Förderung der Selbstbedienung drei verschiedene Vorteile mit sich bringt:

1. Kunden gewinnen, indem sie schnell die gewünschten Antworten erhalten, ähnlich wie sie es von einem Geldautomaten oder einer Selbstbedienungskasse erwarten.
2. Support-Ingenieure gewinnen, indem sie sich auf komplexe Ausreißeranfragen konzentrieren, die technischen Scharfsinn erfordern, anstatt Routineprobleme zu bearbeiten.
3. Das Unternehmen profitiert durch geringere Betriebskosten, da Self-Service-Transaktionen nur wenige Cent kosten, im Vergleich zu $13+ für eine typische B2B-Live-Service-Interaktion.

Die Herausforderung bestand darin, die Selbstbedienung wirklich effektiv zu gestalten, insbesondere für ein Unternehmen mit über zwei Dutzend Produkten und Hunderttausenden von Wissensartikeln, Produktinstallateuren und technischen Ressourcen.

Die Absichten der Kunden verstehen

Um ein intuitives Self-Service-Erlebnis zu schaffen, musste Red Hat die Absicht hinter dem Besuch jedes Kunden auf dem Support-Portal verstehen. Versuchen sie es:

• Ein Problem mit Hilfe von Ressourcen aus der Wissensdatenbank lösen?
• Produktsoftware oder Installationsprogramme herunterladen?
• Fehlersuche bei einer bestimmten Fehlermeldung?
• Einen neuen Support-Fall eröffnen?

Durch die Nutzung der maschinellen Lernfähigkeiten von Lucidworks hat Red Hat ein System entwickelt, das die Absicht hinter der Suchanfrage eines Benutzers erkennt und ihn auf die am besten geeignete Schnittstelle weiterleitet. Wenn das Modell erkennt, dass ein Nutzer z. B. nach einem Fehlercode sucht, wird er zu einem speziellen Tool zur Fehlerbehebung weitergeleitet, das für eine intuitive Bedienung sorgt.

„Bei Lucidworks haben wir festgestellt, wie einfach es ist, die Daten so zu konfigurieren, dass das maschinelle Lernen funktioniert. Das war für uns unglaublich wichtig, nicht nur die Tatsache, dass es maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz gibt, sondern auch der Grad der Unterstützung und der Umfang der Daten, die wir den Maschinen zur Verfügung stellen können, um unsere Suche zu verbessern.“ – John Paul Sherman, Enterprise Search and Findability Manager, Red Hat

Lernen aus mehreren Feedbackschleifen

Red Hats Ansatz für Relevanz nutzt zwei leistungsstarke Feedback-Schleifen:

Signale zum Kundenverhalten

Das System erfasst umfassende Clickstream-Daten: welche Artikel die Kunden anklicken, welche Seiten sie besuchen, wie lange sie auf jeder Seite bleiben und vieles mehr. Diese Daten werden mithilfe von Lucidworks Signals Beacon aggregiert, um zu verstehen, welche Inhalte wirklich hilfreich sind.

„Wenn ein Nutzer sucht, auf einen Inhalt klickt, ganz nach unten scrollt, aber nur zwei Sekunden auf der Seite bleibt, wissen wir jetzt, dass dies vielleicht nicht das beste Ergebnis für diese spezielle Anfrage ist. Wenn sie jedoch vier Minuten lang auf der Seite bleiben und ganz nach unten scrollen, ist das ein Signal, dass dies ein gutes Ergebnis sein könnte.“ – John Paul Sherman, Enterprise Search and Findability Manager, Red Hat

Einblicke für Support-Techniker

Wenn ein Kunde einen Support-Fall eröffnet, zeichnet der Support-Techniker Diagnosedaten auf und fügt alle Dokumente der Wissensdatenbank bei, die zur Lösung des Falles verwendet wurden. Auf diese Weise wird eine wertvolle Verbindung zwischen Problemen und Lösungen hergestellt, die künftigen Nutzern zugute kommt.

Wenn ein ähnliches Problem festgestellt wird, wird die mit dem zuvor gelösten Fall verknüpfte Lösung aufgedeckt. Das System wendet ein Beliebtheitsmaß an, das Dokumente auf der Grundlage der Anzahl der von ihnen gelösten Fälle aufwertet, wobei eine Zeitabklingfunktion die jüngsten Lösungen bevorzugt.

Überbrückung von Sprachlücken mit KI

Die Open-Source-Produkte von Red Hat stellen besondere Anforderungen an die Suche. Kunden suchen oft nach Upstream-Komponenten und nicht nach den Produktnamen von Red Hat, so dass die herkömmliche Suche nach Schlüsselwörtern nicht ausreichend ist.

Durch die Kopplung von Lucidworks mit Word2Vec, einer Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache, kann Red Hat Wortbeziehungen erkennen und sprachliche Unstimmigkeiten lösen. Wenn Kunden zum Beispiel nach „Kubernetes“ suchen, obwohl sie eigentlich Informationen über OpenShift von Red Hat suchen, oder nach „Karaf“, wenn sie Hilfe zu Fuse suchen, kann das System diese Verbindungen herstellen.

Messbare Ergebnisse, die zählen

Die Verbesserungen am Self-Service-Portal von Red Hat haben beeindruckende Ergebnisse geliefert:

• Innerhalb von zwei Monaten im Jahr 2020 erreichte die Ablenkungsrate bei den Unterstützungsfällen 7,39%, wobei mehr als 2.700 Unterstützungsfälle abgelenkt wurden.
• Im Vergleich zum Oktober 2018, als die Ablenkungsrate nur 1,8% betrug, bedeutet dies einen Anstieg der Selbstauflösungsrate um 311%.
• Kunden finden effizient, was sie brauchen, mit einer durchschnittlichen Klicktiefe von nur 2,2 Klicks und einer durchschnittlichen Klickrate von 58,4%.

„Bei Fragen zur Produktnutzung oder bei Fehlern müssen Kunden die Möglichkeit haben, sich an wissensbasierte Plattformen zu wenden. Wenn diese Plattformen genaue und relevante Inhalte bieten, werden die Kunden sie gerne nutzen, anstatt sich an einen Servicemitarbeiter zu wenden. Das gibt ihnen die Möglichkeit, selbst zu entscheiden und die Kontrolle zu übernehmen. – Manikandan Sivanesan, Principal Software Engineer, Suche, Red Hat

Der Weg nach vorn

Für Red Hat, das von der Association of Support Professionals neun Jahre in Folge als eine der „Zehn besten Web-Support-Seiten“ ausgezeichnet wurde, geht die Reise in Richtung eines noch besseren Self-Service weiter.

„Es gibt viele Pläne, eine Menge sehr taktischer Pläne, die wir in Verbindung mit der Lucidworks-Plattform nutzen wollen, um unsere Suchergebnisse zu verbessern“, erklärt Sherman. „Das sind Projekte, auf die ich unglaublich gespannt bin.“

Der Erfolg des Unternehmens zeigt, dass mit dem richtigen Verständnis der Kundenbedürfnisse und der richtigen Technologie zur Bereitstellung relevanter Informationen die Selbstbedienung nicht nur eine kostensparende Maßnahme ist, sondern ein Wettbewerbsvorteil, der die Kundenzufriedenheit und -treue im abonnementbasierten Softwaregeschäft fördert.

Durch die Implementierung einer intelligenten Suche, die die Absichten der Kunden versteht, konnte Red Hat seine Selbstlösungsrate um 311% steigern, eine Ablenkungsrate von 7,39% bei Supportfällen erreichen und Kunden helfen, Lösungen in durchschnittlich nur 2,2 Klicks zu finden. Dies beweist, dass im technischen Support die Befähigung der Kunden zur Selbsthilfe zu besseren Erfahrungen und Geschäftsergebnissen führt.