Knowledge Domain Analyse – ein Workshop

Die meisten unserer Kunden fokussieren sich bei einer KCS-Einführung zunächst auf die Schulung der Wissensarbeitenden und die Umsetzung der Praktiken und Prozesse in ihren Tools. Das ist richtig so. Doch wenn alle Servicekräfte geschult sind, viele Wissensartikel in the workflow entstehen und – viel wichtiger – wiederverwendet werden, dann ist es Zeit für den nächsten Schritt. Jetzt kommt die Stunde der KDE und ihrer Knowledge Domain Analyse!

Erst in der Phase 3 wird die Knowledge Domain Analyse wichtig

Der typische Ablauf einer Einführung gliedert sich in vier Phasen:

• Planning & Design
• Adoption
• Leveraging
• Maximizing

und dauert je nach Größe der Organisation eineinhalb bis drei Jahre. Wie in der Grafik zu sehen, beginnt mit Phase 3 der Self-Service und der Einsatz von Knowledge Domain Experten (KDE). Sie spielen eine besondere Rolle in einer KCS-Organisation, da sie neben ihrer Support-/Service-Arbeit eine zusätzliche Aufgabe haben.

KCS Adoption Phases © Consortium for Service Innovation

Die KDE sollen den Bestand in der Wissensdatenbank – und damit auch den auf dem Self-Service-Portal – nach Mustern und Trends untersuchen. Das ist die erwähnte Knowledge Domain Analyse (KDA). Diese Analyse sucht untersucht also Muster der Wissensnutzung, um festzustellen, welche Verbesserungen den größten Gewinn bringen würden. In einer Wissensdatenbank wird man im Laufe der Zeit die Entwicklung eines sogenannten long tails beobachten. Zwanzig Prozent oder weniger der Artikel machen achtzig Prozent oder mehr des Nutzens aus. Sprich, es gibt einen verhältnismäßig kleinen Teil von Artikeln, die häufiger genutzt und wiederverwendet als andere. Das könnte eine wichtige Information für das Produktmanagement oder die Entwicklungsabteilung sein. Wenn viele Kunden diese Artikel suchen und nutzen heißt es vielleicht, dass unser Produkt dort Schwächen hat. Sollten wir unsere Ressourcen darauf bündeln?

Und es gibt eine Vielzahl von Artikeln, die nur wenige Male, im Extremfall nur einmal genutzt werden. Die machen dann den long tail aus. Wenn ein Artikel nur wenig genutzt wird, ist er doch weniger wert als andere, die häufig genutzt werden, oder?

Knowledge Domain Analyse deckt den Wert des long tails auf

Dieser erste Reflex ist zu kurz gedacht. Denn es könnte ja Gründe dafür geben, warum ein Artikel weniger oft genutzt wird. Vielleicht ist das Wissen in diesem Artikel extrem wertvoll, er wird aber einfach nicht gefunden. Dann könnte eine Überarbeitung des Artikels dessen Auffindbarkeit verbessern. Durch das Hinzufügen eines sogenannten prozeduralen Artikels könnte man einen kompletten Entscheidungsbaum aufbauen, der Kunden von der Symptombeschreibung bis zur Lösung geleitet. Oder der Inhalt des Artikels ist nur für wenige Kunden wertvoll, dies sind aber die strategisch wichtigen Kunden des Unternehmens. Schnell wird klar, im long tail steckt ganz viel Wert, den wir in Nutzen in Kunden ummünzen könnten. Wenn wir denn von ihm wüssten. Darum gibt es also die KDE und darum stellen sie die Knowledge Domain Analyse an.

Wie macht man eine Knowledge Domain Analyse?

Die Grundlagen einer KDA kann man sich, wie so vieles anderes vom Consortium, auf der Webseite library.serviceinnovation.org anlesen. Oder man bucht einen entsprechenden KDA-Workshop mit KCS-Experten. Dieser angeleitete Workshop erleichtert Unternehmen den Einstieg in ein Programm zur Analyse von Wissensdomänen, indem deren KDE lernen, wie sie nach Mustern und Trends in der Wissensbasis suchen können. Es bietet einen Kontext zum „Warum?“ der Knowledge Domain Analyse und nutzt dann die Daten des Unternehmens, um die Perspektive, Fähigkeiten und Prozesse zu entwickeln, die für ein erfolgreiches KDA-Programm erforderlich sind.

Dieser Workshop bietet KDE nicht nur Struktur und Prozesse, sondern zeigt auch signifikante Verbesserungsmöglichkeiten in folgenden Bereichen auf:

• KCS Solve Loop-Prozesse
• Hochwertige („high value“) Wissensartikel
• Self-Service-Erfolg
• Geschäftsverbesserungen (Produkte, Dienstleistungen, Prozesse)

Kurzbeschreibung KDA-Workshop

Der zweitägige interaktive KDA-Workshop behandelt die Schlüsselelemente der Evolve Loop-Praktiken in der KCS-Methodik, einschließlich:

• Das Konzept und die Intention der Evolve-Schleife
• Analysetechniken und -prozesse für:
  • Mustererkennung
  • New vs. Known-Analyse
  • Möglichkeiten zur Verbesserung des Self-Service-Erfolgs
• Typen von Evolve Loop-Inhalten:
  • Komplexe diagnostische Prozesse
  • Allgemeine Probleme mit mehreren möglichen Ursachen
• Kennzahlen zur Beurteilung der Wirksamkeit der KB

Vor dem eigentlichen Workshop finden Telefon-/Videokonferenzen zwischen den Beratern und den Unternehmen statt. Darin klären wir die für den Workshop benötigen Daten und Artikel aus und stellen sicher, dass sie zum Workshop verfügbar sind. Da in dem KDA-Workshop reale Daten aus den Case- / Incidentmanagement- und Wissensmanagementsystemen der Teilnehmer verwendet werden, finden die meisten Workshops zur Knowledge Domain Analyse inhouse und unternehmensspezifisch statt. Denkbar sind sie jedoch auch als offene Workshops mit Teilnehmern aus unterschiedlichen Unternehmen. Bei Interesse an einem KDA-Workshop wendet euch bitte an uns.

Kleine Investitionen in das richtige Wissen bieten enorme Vorteile. Unser zweitägiger KDA-Workshop bietet euch praktische Erfahrung darin, es richtig zu machen.