Metriken – Projekte und Praxis richtig einordnen.
Effektive Nutzung von LLMO in Support und Wissensbasen
LLMO (Large Language Model Optimization) bietet kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) die Möglichkeit, ihre Supportsysteme und Wissensbasen erheblich zu verbessern. Dies basiert auf drei entscheidenden Metriken: Abdeckung, Genauigkeit und Zeitgewinn. Eine gut durchdachte Implementierung kann nicht nur den Kundenservice optimieren, sondern auch die Effizienz der gesamten Organisation steigern.
Abdeckung erhöhen durch breitere Wissensbasen
Die Abdeckung einer Wissensbasis ist entscheidend, um Kundenanfragen effizient und vollständig zu beantworten. In einem KMU könnte dies bedeuten, dass Fragen zu Produkten, Dienstleistungen oder firmeninternen Abläufen jederzeit und zuverlässig beantwortet werden können. Eine übliche Herausforderung besteht darin, dass die Wissensbasis unvollständig ist. Hier muss der Fokus darauf liegen, regelmässig neue Informationen und häufig gestellte Fragen zu integrieren. Unternehmen könnten beispielsweise ein monatliches Meeting einführen, um Mitarbeitende zu ermutigen, Wissenslücken zu identifizieren und zu füllen.
Genauigkeit der Informationen sicherstellen
Die Genauigkeit der Informationen spielt eine ebenso wichtige Rolle. Fehlerhafte oder veraltete Daten könnten das Vertrauen der Kunden untergraben. Ein typischer Fehler liegt darin, das Aktualisieren bestehender Einträge zu vernachlässigen. Korrekt wäre, einen Prozess einzurichten, bei dem Informationen regelmässig überprüft und bei Bedarf aktualisiert werden. Dies könnte durch ein rotierendes Verfahren sichergestellt werden, bei dem Mitarbeitende aus den relevanten Abteilungen die Inhalte wechseln und auf Neuerungen überprüfen.
Zeitgewinn durch Automatisierung realisieren
Zeitgewinn kann durch die Automatisierung von Antworten auf Standardanfragen erreicht werden. KMUs riskieren jedoch oft, die Lösungen zu stark zu automatisieren, was komplexere Anfragen unzureichend bearbeitet lässt. Wichtig ist, dass Mitarbeitende jederzeit in der Lage sind, in den Prozess einzugreifen, wenn automatisierte Systeme an ihre Grenzen stossen. Eine ständige Überwachung der Anfragen durch ein erfahrenes Supportteam kann hier Abhilfe schaffen.
Typische Fehler vermeiden und korrigieren
Ein häufiger Fehler ist es, zu viel Zeit in die Einrichtung komplexer Systeme zu investieren, ohne ihre Effektivität zu messen. Um dies zu korrigieren, sollten regelmässig Metriken wie die Anzahl der beantworteten Anfragen und die Reaktionszeit analysiert werden.
Ein weiterer typischer Fehler ist die mangelnde Benutzerfreundlichkeit der Wissensbasis. Korrekturmassnahmen umfassen die Vereinfachung der Sprache und das Einfügen von Suchfunktionen, um Nutzern das Auffinden der notwendigen Informationen zu erleichtern.
Zuletzt neigen Unternehmen dazu, das Feedback von Kunden und Angestellten zu ignorieren. Dies kann korrigiert werden, indem regelmässige Umfragen durchgeführt werden, um die Zufriedenheit mit der Wissensbasis zu ermitteln.
14-Tage-Handlungsplan
Tag 1-3: Führen Sie ein Meeting mit Schlüsselpersonen durch, um gegenwärtige Herausforderungen in der Wissensbasis zu identifizieren.
Tag 4-6: Entwerfen Sie einen Plan zur regelmässigen Aktualisierung der Wissensbasis, einschliesslich zugewiesener Verantwortlichkeiten.
Tag 7-9: Implementieren Sie ein System zur Automatisierung von Standardanfragen und testen Sie es auf Funktionalität.
Tag 10-12: Schulen Sie das Supportteam zur Nutzung und Überwachung des LLMO-Systems.
Tag 13-14: Sammeln Sie das erste Feedback von Mitarbeitenden und Kunden zur Effizienz der neuen Prozesse und passen Sie die Strategien gegebenenfalls an.
Durch die Umsetzung dieses Handlungsplans können KMUs eine solide Grundlage für effizientere und effektivere Supportstrukturen schaffen, die sowohl Kunden als auch Mitarbeitenden zugutekommen.