票务偏转:自助货币

弗雷斯特研究公司预测自助服务将成为2017年客户服务的第一趋势因为“客户对DIY形式的客户服务的偏好正在迅速增长”。为什么这成为他们最喜欢的客户服务方式?因为这通常是解决他们问题的最快和最省力的方法——没有必要联系代理和全天候的访问。随时随地的访问可能是最大的因素——我们现在是移动设备，多通道，以及多屏幕世界。这对公司来说是个好消息，因为越来越多的自助服务导致了更多的票务偏差，或者客户选择自助而不是寻求支持。

您可能已经在创建知识库内容方面进行了大量投资，以便您的客户可以通过web和移动设备轻松获得知识库内容。亚博官方app当您尽力引导客户使用自助资源时，您仍然经常需要客户努力去发现和使用这些资源。亚博电脑端你可以做得更好，现在有了新技术和新工具，你可以把自助服务推到第一位，大大提高你的机票偏转率。

使用人工智能和机器学习，您现在可以自动化许多高频，低接触的客户交互，并绕过客户发现和使用该内容的需求(和所需的努力)。这样，当客户需要更复杂的支持问题时，座席就可以腾出时间来帮助客户。自助服务不仅能满足顾客的需求，还能大大节省成本。

自助服务的问题在于，它是一种间接的客户服务形式，这也许可以解释为什么一些公司采用它的速度很慢。实际上很难证明，拥有一个加载了大量自助服务内容的帮助中心，可以防止客户请求支持、生成票据和需要与代理交谈。我们知道它正在发生，我们有一些指标来表明它的有效性，但很难产生数据来显示它对购票队列和客户满意度的直接影响。这种情况现在正在改变。

成功了，但并不令人信服
对我来说，自助服务支持一直是最重要的重要的客户服务趋势．2011年初，我被Zendes亚博k雇佣来创建亚博官方app并帮助Zendesk的客户建立自助服务渠道。亚博在几年的时间里，我和我的作家团队制作了数百篇文章和指南，并朝着我们自我设定的第一个重大成功里程碑稳步前进:每月100万的浏览量。

我们在成立两年后就成功达到了目标。当我们这样做的时候，我们得到了CEO的祝贺和一个印有#OMGMYFORUMWASVIEWEDLIKE1000000TIMES标签的咖啡杯，来自我们组织的副总裁。月总浏览量当然不是我们追踪的唯一性能指标，但它是一个重要指标，当我们做到这一点时，我们感到很欣慰。但这真的足以证明自助渠道的有效性吗?对我来说不是，可能对你也不是。

我们如何衡量自助服务
我们跟踪的自助服务指标让我们更好地了解我们需要创建的内容、内容的质量以及读者对内容的参与程度——从这个角度来看，它们是无价的。然而，它们并不能真正帮助我们展示帮助中心的使用与票证偏转量之间的直接关联。以下是我们一直使用的指标:

意见与参与
这些是您跟踪帮助中心性能(或任何网站)的典型指标:查看次数、唯一用户和参与度度量(如平均会话持续时间、跳出率等)。通常的谷歌分析工具可以帮助确定客户是否在寻找和使用内容，以及他们是否发现内容有用，从这个角度来看，这些都是非常有价值的指标。您可以在由四部分组成的系列文章中阅读更多关于这些指标的内容谷歌分析和帮助中心第一部分:提出正确的问题．

社区活动和参与
对我们来说，衡量成功的另一个重要标准是用户社区的规模和活力。我们希望我们的帮助中心不仅是客户找到我们提供的信息的地方，也是他们与其他客户互动、分享专业知识和相互学习的地方。

谷歌分析可以用来衡量你的社区的一些活动，但这是更直接链接到支持工作流真正有用的地方。在亚博Zendesk支持，帮助中心报告分为知识库和社区。亚博官方app对于每一个，您都可以跟踪帖子、视图、帖子投票、订阅和评论的数量。你为每件事设定的目标由你自己决定，但不用说你想要很多，并随着时间的推移跟踪这些活动。

搜索
在Zendes亚博k Support报告选项卡中，您还可以在帮助中心找到用户搜索的数据。该报告包括没有结果(没有包含搜索关键字的文章)和没有点击进入确实存在的文章的搜索数量。前者可以帮助你确定你需要创建的文章，后者可以帮助你解决你的内容的可用性问题(没有点击可能意味着你的文章标题不够描述性，或者没有使用你的客户使用的词语)。您还可以看到搜索后创建的门票数量。最后，让我们深入了解一下自助服务是如何影响购票队列的——在本例中，它是负面的，因为购票是创建的，而不是转移的。

自助服务评分
上述指标可以让您深入了解自助服务内容的性能和质量，而自助服务评分则是尝试衡量帮助中心作为支持渠道的影响，它如何帮助客户解决问题，并防止他们打开支持请求，然后需要由座席处理。

您使用以下公式确定自助服务评分:

自助服务评分=您的帮助中心的总用户数/票据中的总用户数

这为您提供了一个类似4:1的比率，这意味着对于每四个尝试使用自助服务解决自己问题的客户，一个客户提交支持请求。(上面提到的文章也讨论了Self-Service Score)。

自助服务评分很有价值，因为它允许您创建机票偏转基准，这样您就可以比较从一个月到下一个月的机票偏转比率。

在Zendesk，我们的比例一度亚博达到了近40:1，这在我向管理层汇报的时候看起来很棒，也可能帮助我获得了晋升，但这仍然不足以满足我展示我们的自助服务渠道在防止伪造门票方面的真正影响的愿望。有很多的怀疑是有益的。

那么，我们怎样才能更接近真实的数据呢?当然是新技术。

为自助服务添加人工智能:人和机器人将推动下一阶段的自助服务

自助服务的未来是人们和新技术作为DIY推动者共同努力的快乐联盟。我们现在不仅能够使用人工智能和自动化向客户提供我们的内容，现在还可以直接将其使用与支持问题解决联系起来。这是我们一直渴望得到的数据!

我们能够做到这一点是因为新的自助服务技术，比如回答机器人的一部分亚博Zendesk指南．让我们快速了解一下它是如何工作的。

使用深度学习和自然语言处理(NLP)， Answer Bot扫描客户电子邮件中的文本，然后回复客户，建议帮助中心的文章，可以帮助他们自己解决问题。

客户的邮件请求当然产生了一张票，所以需要解决。答疑机器人的自动回复既可以为客户提供帮助他们解决问题的信息，也可以在代理联系他们之前自行关闭票务。如果他们没有自己关闭机票，他们会被一个代理联系，代理会跟进并关闭机票。

对我来说，最令人兴奋的部分是，您可以报告这些自助票务解决方案。

有了答案机器人，自助服务现在更加集成为一个支持渠道。我们最终可以展示它对购票队列和客户满意度的直接影响，并向业务提供我们需要的数据来证明它的有效性。很快，我们将能够在我们的许多支持渠道上做到这一点，这将使我们对自助服务的影响有一个更全面的多渠道的看法。

当然，客户会继续使用你的自助服务内容，这些内容作为机票偏转数据是断开连接和不可追踪的，但这没关系。它在帮助客户解决他们的问题，即使你不能总是量化它。

学习如何提供出色的自助服务体验，请阅读建立一个蓬勃发展的帮助中心的6个建议

安东·德·杨是一位出版作家和摄影师。作为Zendesk的长期员工，亚博他建立了Zendesk客户教育和培训团队，然后作为市场总监推出了Zendesk客户服务领导力计划和活动系列，然后他帮助将其扩展到联系网站和活动系列。安东现在是一名自由职业者，他正忙着在葡萄牙里斯本的新家探索世界。在Twitter上找到他:@antondeyoung．