Strategien für Nutzerinterviews: Selbstbedienungserfahrungen aus Anfragen im Support freischalten, um die Navigation in der Wissensdatenbank zu verbessern

Benutzerinterviews mit Unterstützungssuchenden offenbaren wesentliche Lücken in Ihrer Self-Service-Erfahrung, die traditionelle Analysen übersehen.

Konversationelle Umfragen verwandeln diese Interviews in skalierbare, KI-gestützte Gespräche über die Navigation in der Wissensdatenbank.

Die Analyse qualitativen Feedbacks wird mühelos mit KI-Tools, die Muster in den Benutzerantworten sofort aufdecken.

Warum traditionelle Supportmetriken die ganze Geschichte nicht erfassen

Ticketvolumen oder Lösungszeiten könnten zeigen, wie beschäftigt Ihr Team ist, aber sie zeigen nie, warum Benutzer ihr Problem nicht selbst lösen konnten. Wenn ich mir Webanalysen anschaue, sehe ich, wo Menschen klicken und wie lange sie bleiben – aber ich habe keine Ahnung, wonach sie tatsächlich gesucht haben, oder den Moment, an dem sie auf ein Hindernis stießen.

Verborgene Frustrationen: Jede Woche geben Benutzer still auf und verlassen den Selbstservice nach erfolgloser Suche. Die Mehrheit wendet sich nicht einmal an den Support – das bedeutet, dass Ihre Analytik diese Enttäuschungen nie registriert. Tatsächlich würden schätzungsweise 40% der Kunden lieber ihre eigenen Probleme lösen, als direkt mit einem Unternehmensvertreter zu sprechen[1], aber fast die Hälfte kämpft dennoch, das zu finden, was sie benötigen.

Fehlender Kontext: Die meisten Analysen sagen Ihnen nichts darüber aus, welche Suchbegriffe die Benutzer ausprobiert haben, was sie verwirrt hat oder warum bestimmte Artikel nicht halfen. Diese Nuancen – warum „Passwort zurücksetzen“ Sicherheitsdokumente anstelle eines einfachen Zurücksetzungsprozesses hervorbrachte — sind genau dort, wo Sie am meisten gewinnen können.

Wenn Sie diese gezielten Interviews mit Unterstützungssuchenden nicht durchführen, verpassen Sie die vollständige Geschichte, warum Benutzer den Selbstservice aufgeben.

Wie konversationelle Umfragen Interviews mit Unterstützungssuchenden transformieren

Seien wir ehrlich: Niemand will sich durch ein langweiliges Formular quälen. KI-Umfragen fühlen sich an wie ein echtes Gespräch – als wenn ein Experte sanft nachhaken und unfertige Ideen weiterverfolgen würde, um den vollständigen Kontext zu erfassen. Im Gegensatz zu statischen Formularen laufen konversationelle Umfragen rund um die Uhr und benötigen keine Kalendereinladungen oder Moderatoren.

Mit automatisierten KI-Folgefragen fragen diese Umfragen nicht nur, „Was lief schief?“ – sie gehen tiefer und klären Navigationsprobleme automatisch auf dieselbe Weise, wie es ein erfahrener Interviewer tun würde.

Echtzeit-Nachfragen: Die KI kann sofort klärende Fragen zu Ihren spezifischen Suchbegriffen stellen, welche Artikel Sie verwirrten und wie Sie versuchten, Hindernisse zu überwinden. Diese Einsicht ist von traditionellen Umfragen oder Analyse-Dashboards nicht zu bekommen.

Natürliche Sprachantworten: Menschen können ihre Geschichte in ihren eigenen Worten erzählen – keine Checkboxen, keine erzwungene Rangfolge. Das bedeutet, dass Sie echte Schmerzpunkte und Sprache entdecken, die bei echten Benutzern Anklang finden.

Mit Folgefragen, die Antworten in wirklich nützliche Dialoge verwandeln, wird jede Umfrage zu einem sinnvollen Gespräch – wodurch sie zu einer echten konversationellen Umfrage wird.

Diese KI-gestützten Interviews laufen stets, sodass Sie von Unterstützungssuchenden lernen, auch wenn Sie nicht im Dienst sind.

Wichtige Fragen zum Aufdecken von Self-Service-Lücken

Für mich beginnen die besten Umfragen mit Unterstützungssuchenden immer, indem sie sich auf die Reise des Benutzers vor dem Aufgeben und dem Kontaktieren des Supports fokusieren. So strukturiere ich Fragen, um echte Navigationslücken in der Wissensdatenbank aufzudecken:

• Offener Einstieg: „Was wollten Sie erreichen, bevor Sie den Support kontaktierten?“
  Dies enthüllt die Absicht des Benutzers und hilft Ihnen, Ziele in der Sprache Ihrer Kunden zu verstehen.

• Suchverhalten: „Welche Begriffe haben Sie in unserem Help Center gesucht?“
  Erfahren Sie, wie Benutzer ihre Probleme tatsächlich beschreiben und entdecken Sie kritische Lücken in Keyword- oder Synonymen.

• Navigationsreibung: „Welche Artikel haben Sie gelesen, die Ihr Problem nicht lösten?“
  Erkennen Sie spezifische Stellen in Ihrer Wissensdatenbank, bei denen Benutzer steckenbleiben oder in die Irre geführt werden.

Folgetiefe: Wenn ein Benutzer sagt, „es war verwirrend“, kann die KI fragen, „Was war unklar?“ oder „Fühlte sich etwas im Artikel fehl am Platz an?“ Diese Fähigkeit, über vage Aussagen hinaus zu fragen, ist die Stärke konversationeller Umfragen – sie offenbaren, was jemanden tatsächlich aus dem Tritt brachte.

Mit dem Spezifischen KI-Umfrage-Builder oder unseren vorgefertigten Umfragevorlagen können Sie schöne, kontextuelle Interviews starten, die sowohl für Unterstützungssuchende als auch für Ersteller nahtlos sind. Das Ergebnis ist jedes Mal ein reichhaltigeres, umsetzbares Feedback.

Analyse des Feedbacks von Unterstützungssuchenden mithilfe von KI

Dutzende oder Hunderte von Transkripten zu erhalten, klingt überwältigend – bis Sie sehen, was die KI-Analyse leisten kann. Bei Specific nutze ich die KI-gesteuerte Analyse von Umfrageantworten, um Rohgespräche in Themen und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Hier sind einige Wege, wie KI hilft, qualitative Daten zu verstehen:

• Häufig auftretende Suchfehler finden:

  „Zeige mir die häufigsten Suchanfragen im Help Center, die keine nützlichen Ergebnisse lieferten.“

  Dies identifiziert systematische Suchlücken, die Ihre Self-Service-Erfahrung beeinträchtigen.

• Fehlende Dokumentationsthemen identifizieren:

  „Welche neuen Hilfeartikel wünschen sich Benutzer anhand ihrer Antworten?“

  Dies bringt Ihre Inhaltsstrategie direkt aus den Schmerzpunkten der Benutzer hervor.

• Navigation Schwierigkeiten verstehen:

  „Fasse zusammen, wo Benutzer sich in der Wissensdatenbank verloren oder verwirrt fühlten.“

  Erkennen Sie sofort Verwirrungsschwerpunkte und beheben Sie die größten Hindernisse für den Selbstservice.

Mustererkennung: KI erkennt die wiederkehrenden Probleme und Themen in all Ihren Benutzerinterviews – egal ob „Benutzer finden keine Versandinformationen“, „Zertifikatsverlängerungen sind unklar“ oder „Passwortrücksetzlinks sind versteckt“.

Umsetzbare Empfehlungen: Der wahre Wert kommt, wenn die KI nicht nur zusammenfasst, sondern tatsächliche Verbesserungen vorschlägt – wie das Umschreiben von mehrdeutigen Titeln, das Reorganisieren von Themen oder sogar das Hinzufügen vollständig neuer, von Benutzern nachgefragter Leitfäden.

Und das Beste: Sie können direkt mit der KI über Ihre Daten sprechen, genau wie mit ChatGPT, aber mit jedem Gespräch, das in den vollen Kontext der Reisen Ihrer Benutzer eingebettet ist. Es ist wirklich eine Neuheit für jeden, der die alte Methode mit Tabellenkalkulationen und Textmarkern gefürchtet hat.

Umwandeln von Interviewerkenntnissen in bessere Self-Service-Erfahrungen

Das Geheimnis ist nicht nur, mehr Feedback zu sammeln – es geht darum, den Kreis zu schließen, um messbare Verbesserungen zu erzielen. So verwandle ich Einsichten aus Interviews mit Unterstützungssuchenden in tatsächliche Produkterfolge:

• Priorisieren Sie Korrekturen nach Häufigkeit (viele Benutzer) und Wirkung (kritische Schmerzpunkte).

• Schaffen Sie einen Workflow, bei dem Support- und Content-Teams regelmäßig Umfrageerkenntnisse gemeinsam überprüfen, Beschwerden in Verbesserungen umwandeln und Änderungen testen.

Schnelle Gewinne: Manchmal ist die Lösung so einfach wie das Hinzufügen von Synonymen zur Suchleiste oder das Umschreiben eines verwirrenden Artikeltitels – schnelle Lösungen, die große Hindernisse schnell beseitigen.

Strategische Verbesserungen: Die wahre Transformation erfolgt durch die Umstrukturierung der Navigation basierend darauf, wie Benutzer tatsächlich über Probleme nachdenken und fragen und nicht nur, wie Sie sich das vorstellen. Das bedeutet, das Taxonomie zu überdenken, entscheidende Pfade hervorzuheben und Flows um echte Aufgaben herumzubauen.

Jede Umfrage ist eine Chance zu lernen und sich anzupassen, daher ist es wichtig, einen agilen Ansatz beizubehalten. Mit KI-gestützten Umfrage-Bearbeitungstools kann ich Frageflüsse ändern oder neue Themen untersuchen, sobald sie auftauchen – ohne technische Engpässe oder Entwicklungszyklen.

Wenn Sie bereit sind, herauszufinden, was Ihre Unterstützungssuchenden wirklich brauchen, erstellen Sie Ihre eigene Umfrage und sehen Sie, wie sehr sich Ihre Self-Service-Erfahrung verbessern kann.