Knowledge-Centered Service (KCS®, по-другому еще Knowledge-Centered Support и Knowledge-Centric Support) это методология управления знаниями в службах клиентской поддержки, которая создает знания как "побочный" продукт решения клиентских проблем.

KCS предлагает новый алгоритм работы для сотрудников службы поддержки, который собирает и объединяет их разрозненные знания в единое пространство, доступное как для всей компании, так и для ваших клиентов.

В отличие от традиционного подхода к управлению знаниями, где выделенные технические писатели создают контент базы знаний, практики KCS включают всех сотрудников службы поддержки, которые решают клиентские заявки, в процесс создания и обновления контента.

Мы собрали основные принципы KCS, которые наиболее репрезентативно отражают разницу с традиционным подходом к управлению знаниями.

В традиционном подходе знания создаются и управляются специально выделенным для этой цели человеком или группой людей (техническими писателями, контент-менеджерами и т.д.).

Методология Knowledge-centered service полностью меняет такой подход в сторону коллективного владения и управления знаниями. Все сотрудники службы поддержки становятся ответственными за создание и обновление контента базы знаний.

Даже при том, что выгоды от такого подхода очевидны - больше статей создается и обновляется в единицу времени - вы можете резонно возразить: "Не каждый сотрудник имеет соответствующие знания и умения, чтобы создать качественный, публично доступный контент."

И это правда!

Поэтому в сотрудники быстро создают только черновики статей, используя уже готовое описание проблемы со слов клиента и решение, которое они и так отписывают в заявке.

Т.е. они тратят минимальное количество времени на создание одного черновика.

Дорога ложка к обеду.

Без использования KCS технические писатели или контент-менеджеры создают контент "на всякий случай", который они думают должен приносить пользу клиентам.

Также, как правило, они имеет тенденцию к описанию всех возможных сценариев и кейсов, что не только увеличивает время, затрачиваемое на написние контента, но и сильно повышает избыточность, т.к. часть сценариев это "выколотые" случаи, вероятность появления которых стремится к нулю.

Обновляют они этот контент только тогда, когда получают запрос от кого-то внутри компании. Частота и приоритет таких изменений очень редко совпадают с реальными потребностями клиентов, и как следствие, это приводит к тому, что контент быстро становится неактуальным.

С использованием KCS знания документируются сразу же, как только в этом видна потребность - клиент завел заявку с проблемой, на которую еще нет существующей статьи.

KCS не требует описания всех возможных вариантов и сценариев, а наоборот фокусируется на подходе одна проблема - одна статья. Когда создается черновик статьи, то вполне достаточно просто скопировать описание проблемы из заявки клиента, а потом добавить решение, которое ему отсылается..

При связывании статьи и клиентского обращения происходит ревизия статьи и обновление при потребности. Таким образом всегда поддерживается акутальность.

В традиционном подходе управления знаниями публикация контента основана на субъективном подходе.

KCS приоритизирует публикацию только того, контента, который востребован клиентами (есть достаточное количество тикетов, привязанных к статье). В конкретный момент времени имеет смысл публиковать или обновлять только те статьи, которые используются для решения текущих клиентских проблем.

Например: Как только к черновику статьи првязано 5 статей, то такой черновик уже попадает на публикацию и тратится время на его редактирование.

Те черновики, которые редко или никогда больше не используются, так и остаются в черновом варианте. И это нормально. Только те статьи, которые регулярно используются для решения клиентских проблем (привязаны к заявкам) попадают на проверку к сотрудникам c соответствующими правами, для редактирования и последующей публикации.

Редактирование и публикация только тех статей, которые востребованы клиентами, оптимизирует затрачиваемые на публикацию ресурсы и позволяет держать контент актуальным.

В принцие, использование шаблонов и структур уже применяется и в традиционном подходе. Но к сожалению такой подход используется не всегда, либо не устанавливает строгих шаблонов.

KCS вводит жесткую шаблонную структуру для написания статей, которая помогает клиентам и сотрудникам быстро ориентироваться и принимать решение насколько статья подходит для их случая, окружения и легко применять описанное решение.

Также наличие структуры помогает оптимизировать время сотрудников на создание и публикацию статей.

Очень часто если компания всерьез инвестирует в управление знаниями, они нанимают профессионального редактора с филологическим образованием, основной и единственной задачей которого становится проверка грамматики и редактирование контента базы знаний. Особенно если контент создается на языке отличным от родного.

Однако при всех своих плюсах такой подход может принести сложности с пониманием как для клиентов, так и для сотрудников. Представьте, если часть ваших клиентов не является носителями языка, на котором написана ваша база знаний. В этом случае они могут просто переводить ваши статьи с помощью онлайн-переводчиков, и все лингвистические тонкости помножаться на ноль.

KCS рекомендует использовать короткие фразы и предложения, которые отражают суть и законченную мысль.

Простое правило - статья должна быть больше похожа на нумерованный список, чем эссе.

Традиционный подход к управлению знаниями фокусируется на категоризации контента. Это требует создания секций, разделов, подразделов базы знаний, для отражения структуры поддерживаемого продукта.

Однако для большинства клиентов эта категоризация остается непонятной. Мало кто из них будет продираться через всю структуру этих разделов, а вероятнее предпочтет воспользоваться поиском на главной странице базы знаний.

Поэтому методология KCS концентрируется на релевантности выдачи в поисковых запросах.

Наиболее распространённые ошибки это описание симптомов проблемы, используя либо более общие слова, либо наоборот используя специализированные термины, либо добавляя туда сразу причину проблемы.

Такой подход сильно снижает возможность клиентов найти и воспользоваться такой статьей, т.к. они видят проблему совсем по другому.

Именно поэтому KCS предлагает описывать проблему и ее симптомы на "клиентском языке", в самом простом случае, копируя именно те слова и фразы, с которыми клиент обратился в службу поддержки.

Такой подход обеспечивает более высокую релевантность статьи при поиске ее другими клиентами, которые могут иметь схожую проблему и описывать ее теми же словами.

В традиционном подходе обычно используются различные классификаторы клиентских заявок - категории, лэйблы, тэги и т.д.

Проблема такого подхода, что такие классификаторы надо придумать до того, как мы поймем какие реально есть проблемы у клиентов. Как результат, наиболее часто используемым классификатором становятся те, которые характеризуют какую-то обобщённую часть продукта.

Очень часто классификаторы придумываются продуктовой командой и разработчиками, чтобы понять проблемные области в продукте, а выставляются сотрудниками поддержки или даже клиентами, что порождает погрешности и ошибки.

В конце концов наличие классификатора не избавляет от необходимости вычитывать относящиеся к нему тикеты.

Методология KCS предлагает использовать в качестве классификаторов статьи, отсортированные по количеству привязанных к ним тикетов. Статья сама по себе это уже готовый кейс, который может анализироваться продуктовой командой.

И последний ключевой принцип KCS это фокус на результатах действий, чем на самих действиях.

Очень часто эффективность работы контент-менеджеров измеряется количеством и набором их действий. Например: количество созданных или отредактированных статей, время за которое создается контент и т.д.

Такой подход ни в коем случае не отражает эффективность базы знаний и управления знаниями в целом. Он всего лишь показывает количественные характеристики неких действий с контентом.

KCS предлагает комплексный подход к измерению результатов и эффективности использования базы знаний как клиентами, так и сотрудниками компании. Эффективность может быть выражена в том, сколько заявок решается клиентами самостоятельно и соответственно сколько ресурсов службы поддержки экономится как в человеческом, так и денежном выражении.

В зависимости от вашей готовности инвестировать количество времени и денег, мы предлагаем три наиболее распространённых опции: