Техника 6.5: Проверка соблюдения процесса KCS
Следование рабочему процессу KCS сотрудниками поддержки является основополагающей его частью. Проверка соблюдения процесса (Process Adherence Review - PAR) позволяет нам оценить, как часто и насколько хорошо они ему следуют. Он дает представление о поведении людей и о том, в какой степени Цикл Решения вошел в привычку. Однако помните, что результат соблюдения процесса это все еще не конечный результат.
Процессы в Цикле Решения должны выполняться в контексте более широкой картины: понимания долгосрочной потенциальной выгоды от того, что мы делаем. Хоть следование процессам это и важный показатель, мы рекомендуем использовать один этот показатель, особенно на индивидуальном уровне.
Чтобы продвигать правильную модель поведения сотрудников, нам необходимо понимать, как их действия связаны с результатами. Поэтому индикатор «Проверки соблюдения процессу» (PAR) должен рассматриваться только в месте с "Индексом качества статей" (AQI).
Так же существует еще ряд вспомогательных метрик, которые используется в дополнение к основным.
Показатели поиска
Ищите рано, ищите часто. Интересно узнать, как часто и когда мы просматриваем базу знаний. Это особенно важно на ранних этапах внедрения KCS, когда люди только начинают изучать рабочий процесс KCS. Здесь важно наблюдение тренера тем, как сотрудники поддержки используют базу знаний. Время первого поиска по сравнению с временем создания тикета и частота поисковых запросов могут быть полезной информацией. Только помните, что сам по себе поиск — это всего лишь один из шагов процесса, так что не ставьте перед сотрудниками целей "должен поискать Х раз". Этот показатель следует использовать, чтобы выявить пробелы и определить сферы и необходимость дополнительных тренингов или персонального коучинга.
Показатели вклада
Вклад сотрудников поддержки в развитие и ценность базы знаний происходит при:
- Правильном повторном использовании и связывании статей с тикетами
- Дополнении и изменении существующих статей, если это требуется
- Создании новых статей, если таковых не существует
Анализ трендов повторного использования статей помогает нам определить возможности для значительных улучшений бизнеса в Цикле Развития. Процент связанности (Link rate) – это процент закрытых тикетов, в которых есть ссылка ссылка на статью. Процент связанности — это индикатор действия, а не результата, поэтому он должен использоваться только как вспомогательный. Не ставьте по нему цели! Точность связанности (Link Accuracy)— это процент тикетов, связанных с релевантными и актуальными статьями относительно проблемы обозначенной в этом тикете. Т.е. если сотрудник просто привязал какую-то статью, которая не решает проблему, то она увеличит процент связанности, но при этом уменьшит точность. Точность связанности — это результат (а не действие), поэтому для нее должен быть выставлен целевой уровень!
Процент и точность связанности являются полезными показателями, влияющими на оптимизацию и улучшение продуктов и бизнес-процессов в Цикле Развития. Для репрезентативности паттернов и трендов при анализе использования статей эти показатели должны составлять: процент связанности 60%-80%, точность связывания - 90%. Для большинства организаций не является большой проблей достичь процента связанности больше 60 % , тогда как критерий по точности более 90% является серьезным вызовом. Точность всегда важнее! Если точность меньше 90% , то процент связанности уже не имеет большой роли.
Частота модификации
Поскольку мы повторно используем статьи, у нас часто появляется дополнительная информация, которая может их улучшить. Чаще всего мы можем добавить дополнительный контекст, основанный на том, как клиент описал проблему. Добавление этой информации улучшит возможность поиска статьи в будущем. Разделите количество статей, которые были изменены, на количество статей, где требовалось изменение. Для подсчета используется репрезентативная выборка по каждому сотруднику.
Коэффициент создания
Как и выше, формула - разделить количество раз, когда статья была создана (вычитая все дубликаты), на количество раз с возможностью создания.
Индекс вклада
Индекс вклада говорит нам: из всех возможностей, где связывание, изменение или создание было уместным, какой процент времени мы связывали, модифицировали или создавали? Это отношение количества раз, когда мы вносили свой вклад, в процентах от нашей общей возможности внести свой вклад. Или, проще говоря, как часто мы поступали правильно? Таким образом, математика для индекса вклада — это количество раз, когда мы связывали, модифицировали и создавали, деленное на общую такую возможность, когда связывание, изменение или создание было уместным. В этом расчете важно учитывать дубликаты! Если мы можем легко найти ранее существовавшую статью, которую нужно было использовать повторно, то создание статьи было нецелесообразным и не должно учитываться при подсчете создания статьи.
Ниже приведен пример таблицы для всех индексов описанных выше:
