Kategorie: KCS Praxistipp

Messungen sind für den Erfolg und die Nachhaltigkeit jeder Unternehmensfunktion unerlässlich. Aber im Wissensmanagement (KM) ist die Messung besonders schwierig. Wissen selbst ist immateriell, so dass KM-Teams oft Schwierigkeiten haben, die richtigen Messgrößen zu identifizieren, um die geschäftlichen Auswirkungen zu bewerten und zu vermitteln. Einige Organisationen verwenden standardmäßig Metriken, die einfach zu verfolgen, aber oft zu trivial sind, während andere auf Erfahrungswerte (eher gefühlte Werte) setzen, die datengetriebene Führungskräfte nicht beeindrucken, die aber einen ROI in harten Währungen erwarten.

KM-Messung ist schwierig, aber nicht unmöglich. Der Schlüssel liegt darin, zu verstehen, was Führungskräfte von KM erwarten, und dann eine Mischung von Messgrößen auszuwählen, die die Quantität, die Qualität und den Wert der stattfindenden Wertschöpfung und Wiederverwendung vermitteln.

Messung von Aktivitäten

Aktivitätsdaten sind reichlich vorhanden und leicht zu verfolgen. KM-Teams können zum Beispiel die Anzahl der Mitarbeiter erfassen, die Communities of Practice beitreten, oder die Anzahl der Dokumente, die sie von KM-Portalen herunterladen.

Das ServiceNow Knowledge Management Dashboard hilft Eigentümern und Managern von Wissensinhalten, die Nutzung und Qualität ihrer Wissensinhalte zu bestimmen und zu bestätigen, dass die richtigen Prozesse und Verfahren für die Erstellung von Inhalten eingehalten werden.

Diese Messgrößen sind wichtig, weil sie den Grad angeben, in dem KM seine Zielgruppe erreicht und Verhaltensänderungen bewirkt. Aber Aktivitätsmessungen sagen wenig über die Qualität des ausgetauschten Wissens, und noch weniger über den Geschäftswert dieses Austauschs, aus.

Messung von Werten

Messgrößen, die die Auswirkungen von KM auf das Endergebnis zeigen, sind ein besserer Indikator für den wahren Erfolg und haben mehr Gewicht bei den Geschäftsführern, die KM-Programme finanzieren. Die Identifizierung von Wertmessgrößen kann jedoch knifflig sein. Es ist naheliegend zu denken, dass der nahtlose Zugang zu Informationen und Fachwissen die Mitarbeiter produktiver und effektiver macht, aber es ist schwierig, diese Auswirkungen zu bestimmen und zu quantifizieren.

Um Wertmessungen zu nutzen, brauchen KM-Teams eine Möglichkeit, das Ungreifbare („Ich habe etwas Nützliches gelernt“) in das Greifbare zu übersetzen („…und das hat mich dazu gebracht, X Maßnahmen zu ergreifen, die zu Y Innovationen, Qualitätsverbesserungen oder Kosteneinsparungen führten“). Eine solche Übersetzung ist mühsam, was wertvolle Zeit von den wertschöpfenden Aktivitäten, die gemessen werden sollen, wegnimmt. Außerdem ist dieser Messansatz zumindest etwas subjektiv, was ihn angreifbar macht. Wie kann man schließlich sicher sein, dass KM allein diese Wirkung erzeugt hat?

Wertepfadmessung
Ein Ansatz zur Messung der Auswirkung von Wissensmanagement-Programmen durch Korrelation von KM-Aktivitätsdaten mit geschäftlichen Ergebnismetriken. Das Ziel der Wertepfadanalyse ist es, die statistische Beziehung zwischen der KM-Adoption/-Teilnahme und der Generierung von Geschäftswert aufzuzeigen.

„How to establish a Value Path“, APQC

Anmerkung: Dieses Dokument ist nur für APQC Mitglieder zugänglich. Wer sich aber für die Methode interessiert kann sich hier schlau machen: Pfadanalyse – Ein statistisches Verfahren zur Untersuchung linearer Kausalmodelle

APQC empfiehlt die Messung des Wertpfades als objektivste und aussagekräftigste Methode, um die Geschäftsergebnisse von KM zu demonstrieren. Aber letztendlich ist der beste Messansatz derjenige, der den KM-Business Case verdeutlicht und bei den Führungskräften Anklang findet.

Ein ausgewogener Ansatz

Wählen Sie operative Maßnahmen, die ein Gleichgewicht zwischen Quantität und Qualität herstellen.
Die Auswahl von operativen Maßnahmen ist der erste Schritt bei der Entwicklung einer guten KM-Messstrategie. Operative Maßnahmen bewerten, ob KM wie geplant funktioniert, d.h. ob die Mitarbeiter KM nutzen und ob sie es wie beabsichtigt nutzen. Typischerweise beinhalten operative Messgrößen eine Mischung aus:

• Aktivitätskennzahlen wie Akzeptanz/Teilnahme, Nutzung und Uploads/Downloads; und
• Qualitätskennzahlen wie Aktualität/Relevanz der Inhalte und Zufriedenheit der KM-Benutzer.

Die genaue Zusammensetzung der operativen Metriken hängt von den Zielen des KM-Programms ab sowie davon, wie datenorientiert die Organisation im Allgemeinen ist. Einige Organisationen legen den Schwerpunkt auf quantitative Messungen, während andere sich auf qualitative Indikatoren und Benutzer-Feedback konzentrieren. KM-Programme sollten ein gewisses Gleichgewicht zwischen Quantität und Qualität aufweisen, um ein ganzheitliches Bild der Gesundheit zu gewährleisten. Wenn z. B. Mitarbeiter viele Inhalte beisteuern, aber die Qualität dieser Inhalte gering ist, ist das ein Problem. Umgekehrt ist es auch ein Problem, wenn die KM-Ressourcen hervorragend sind, aber niemand sie nutzt. Sie müssen sich beides ansehen.
Insgesamt spiegeln die operativen Maßnahmen den Zustand des KM-Programms wider. Sie bieten auch einen Anhaltspunkt für den Wert des Programms, denn wenn die Teilnahme an KM nicht verpflichtend ist, wird die Nutzung zurückgehen, wenn die Leute keinen Nutzen sehen. Darüber hinaus hilft die Analyse dieser Daten dem KM dabei, herausragende Bereiche und Verbesserungsmöglichkeiten in bestimmten Gemeinschaften, Geschäftsgruppen, Standorten und demografischen Gruppen zu identifizieren.

KM mit Geschäftszielen oder -ergebnissen verknüpfen

Besonders wenn ein KM-Programm ausgereift ist, ist es wichtig, über die operativen Kennzahlen hinaus zu zeigen, dass KM den Geschäftszweck erfüllt und eine Form von ROI generiert. Dieser lässt sich nicht immer direkt in einem Geldbetrag ausdrücken, z. B. in Form von neuen Einnahmen, Produktivitätssteigerungen oder Kosteneinsparungen. Eine weit gefasste Definition des ROI sollte auch Qualitäts-, Sicherheits- und Risikoverbesserungen beinhalten. Einige Führungsteams geben sich mit nicht-monetären Bewertungen des Werts von KM zufrieden, während andere darauf bestehen, KM mit einem Geldwert zu versehen.

Die folgenden Ansätze können KM-Teams dabei helfen, KM mit Geschäftsergebnissen zu verbinden. Die mit diesen Ansätzen gesammelten Daten können zur Berechnung des KM-ROI verwendet werden. Aber wie viel Arbeit das bedeutet, kann je nach Ansatz, der Art der Daten und den Erwartungen der Führung variieren.

Umfragen

KM-Teams können Umfragen nutzen, um Mitarbeiter zu befragen, wie sie den Wert von KM einschätzen, z. B. wie viel Zeit sie gespart haben oder ob sie etwas Nützliches gelernt haben. Viele Firmen machen regelmäßige Umfragen zum Mitarbeiter-Feedback, um festzustellen, ob die Mitarbeiter mit den KM-Ressourcen zufrieden sind und ob sie glauben, dass KM einen Mehrwert bietet. Es ist einfach (und klug), die Ergebnisse breit zu streuen, um Transparenz zu schaffen.

Mit der ServiceNow Survey Management Anwendung können Sie grundlegende Umfragen erstellen, senden und Beantwortungen erfassen. Falls installiert, können Sie auch das Umfrage-Widget verwenden, um eine Umfrage innerhalb des Service Portals einzurichten.

Dafür spricht, dass sich Umfragen leicht durchführen lassen, und wenn sie strukturiert gemacht werden, auch leicht hochrechnen lassen. Dagegen spricht, das vielfach Ergebnisse die durch Umfragen erzielt werden, wenig Anerkennung bei Managern finden.

Erfolgsgeschichten

Fast alle Preisträger von „Excellence in KM“ sammeln und veröffentlichen aktiv Erfolgsgeschichten – und das aus gutem Grund. Erfolgsgeschichten sind eine der besten Möglichkeiten, den Wert von KM an die Führungskräfte zu vermitteln, und laut APQC-Studie sind sie der effektivste Weg, um zur Teilnahme an KM zu motivieren.

Eine gute Geschichte zeigt den Führungskräften, dass sich KM lohnt, und inspiriert die Mitarbeiter, mit an Bord zu kommen.
Einige Erfolgsgeschichten lassen sich quantifizieren, auch wenn das KM-Team dafür viel Vorarbeit leisten muss.
Vorteile: Eine Geschichte kann in verschiedene Formate gebracht und für verschiedene Zwecke verwendet werden; bindet Führungskräfte und Mitarbeiter gleichermaßen ein; kann „viral gehen“.
Nachteil: Das Sammeln von Geschichten kann zeitaufwändig und/oder schwierig sein, besonders wenn mit dem Erfassen dieser Geschichten nicht das KM Team betraut, sondern jemand dritter damit beauftragt wird.

Projektwerte

KM kann auch mit dem Geschäftswert in Verbindung gebracht werden, indem die Auswirkungen von KM auf eine bestimmte Community of Practice (und den Teil des Unternehmens, den sie unterstützt) oder ein Projekt aufgezeigt werden. Wie eine Erfolgsgeschichte liefert die Erfassung des Wertes auf diese Weise eine „Momentaufnahme“ des Einflusses von KM in einem Teil der Organisation.

Aber im Gegensatz zu Erfolgsgeschichten werden bei KM im Vorfeld Prozesse eingeführt, die sicherstellen, dass der Wert identifiziert wird. Wenn ein Mitarbeiter oder ein Projektteam z.B. eine Lessons Learned einreicht, durchläuft sie einen Überprüfungsworkflow und die geschäftlichen Auswirkungen der Lektion werden in Bezug auf finanzielle Kosten, Zeit und Auswirkungen auf Gesundheit und Sicherheit gemessen.

Vorteile: Systematisch und nachhaltig; kann einzeln als „Erfolgsgeschichte“ präsentiert oder zu einem Großen Ganzen zusammengestellt werden
Nachteil: Erfordert Vorarbeit seitens der KM, sowie zusätzliche Arbeit der Mitarbeiter im Unternehmen

Ganzheitliche Werteberechnungen

Der am weitesten fortgeschrittene Ansatz besteht darin, eine direkte Verbindung zwischen KM und wichtigen Geschäftskennzahlen herzustellen. Dazu benötigt KM zwei Dinge:

• Ein tiefes Verständnis des Unternehmens (um Kennzahlen zu identifizieren, die KM beeinflussen kann und die für das Unternehmen von Bedeutung sind), und
• eine Möglichkeit, KM-Kennzahlen/Wertberechnungen „aufzurollen“, um die Auswirkungen auf hoher Ebene zu zeigen.

ServiceNow erlaubt ihnen die Ergebnisse von Reports als Daten zu exportieren. Dies ermöglicht Performancedaten zu Indikatoren zu verdichten, und dann in einer externen BI Lösung mit Drittdaten zu verquicken.

Vorteile: Stellt eine direkte Verbindung zwischen KM und dem her, was für das Unternehmen wichtig ist
Nachteile: Kann mehrere Berechnungen erfordern; schwer zu erreichen mit einem unreifen KM-Programm

Machen Sie Metriken zugänglich und leicht verdaulich.

Mit dem KM von ServiceNow kann die großartigsten Metriken erfassen, aber wenn niemand sie sieht oder versteht, sind sie nicht von Bedeutung. KM-Teams tun sich oft schwer damit, Kennzahlen zu kommunizieren, weil diejenigen, die am einfachsten zu erfassen und in Echtzeit darzustellen sind (Aktivitätskennzahlen), auch am schwierigsten für Führungskräfte zu „verstehen“ sind. Es ist leicht für KM-Teams, die Anzahl der Downloads von Inhalten zu ermitteln, aber es ist viel schwieriger zu erklären, was das bedeutet und warum es jemanden interessieren sollte.
Bei der Darstellung und Kommunikation von Metriken sehen wir die größten Innovationen unter den Excellence in KM-Preisträgern, die zum Teil durch neue Analyse- und Datenvisualisierungstools angetrieben werden. Mehrere Preisträger nutzen Dashboards, um einen Self-Service-Zugang zu Echtzeit-KM-Leistungsdaten zu ermöglichen. Wenn Stakeholder direkten Zugang zu Zustand- und Leistungsmessungen haben, wann und wo immer sie diese benötigen, dann verleiht das den KM-Bemühungen Glaubwürdigkeit. Berichte für bestimmte Führungskräfte und Manager über die Nutzung ihrer Teams helfen auch dabei, einen freundschaftlichen Wettbewerb anzuregen und die Führungskräfte in Verbesserungsmöglichkeiten einzubinden (z. B. um Bereiche mit geringer Beteiligung zu beheben).

Bei ServiceNow können sie einfach jeden Report im Self-Service-Portal veröffentlichen.

Mehrere führende KM Organisationen verwenden Indizes, um den Führungskräften zu helfen, das große Ganze zu verstehen.
Während KM vielleicht 30 verschiedene Metriken betrachten will, wollen Führungskräfte das nicht – sie wollen verstehen, ob der Gesamtzustand, der Wert und/oder der Reifegrad von KM steigt oder fällt.

Indizes bieten KM die Möglichkeit, viele komplizierte Metriken in einer einzigen Zahl zusammenzufassen, die den Stakeholdern hilft, den KM-Fortschritt auf einen Blick zu verstehen.
Ein Unternehmen zum Beispiel verwendet einen KM-Reifegrad-Index, um die Effektivität und den Einfluss von KM-Initiativen zu messen, und jede Geschäftssparte wird an diesem Index gemessen. Der Reifegrad-Index besteht aus den folgenden sieben Parametern:

• Benutzerdurchdringung (% der Mitarbeiter, die das KM-System nutzen)
• Verfügbarkeit von Inhalten (% der wichtigen, vom Unternehmen definierten Inhalte, die geerntet wurden)
• Inhaltswachstum (% der neu hochgeladenen Assets/Dokumente)
• Lebendigkeit der Inhalte (% der heruntergeladenen Assets/Dokumente)
• Relevanz der Inhalte (% der Assets/Dokumente, die von den Benutzern als relevant eingestuft wurden)
• Reifegrad (% der Projekte mit KM-Praktiken mit hohem Reifegrad)

Auch mit ServiceNow lassend sich solche Dashboard erstellen, die es den Führungskräften ermöglichen, ihre KM Maturity Index Ergebnisse jederzeit einzusehen. Besonders interessant wird es wenn man zusätzlich Performance Analytics Funktionen verwendet, um auch die Entwicklung über Zeiträume hinweg und Trends zu visualisieren.

Positionierung von KM als Wettbewerbsmerkmal

Der beste Weg, den geschäftlichen Nutzen zu demonstrieren, ist die Positionierung von KM als Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb. KM hilft den Menschen, intelligenter und schneller zu arbeiten, daher ist es nur logisch, dass ein großartiges KM-Programm einer Organisation hilft, ihre Konkurrenten zu übertreffen.

ServiceNow selbst hat mit Hilfe von KCS eine Marktführerschaft bei der Zufriedenheit der Kunden beim Produktsupport in der Software Branche erreicht. Dies ist ist folgendem Whitepaper dokumentiert:

Dieses Niveau zu erreichen ist eine Reise, aber es lohnt sich. Für den Anfang sollten Sie den aktuellen Reifegrad Ihres KM-Teams mit dem KM Capability Assessment Tool von APQC bewerten.

Quellenangabe

Dieser Artikel basiert zu großen Teilen auf Erkenntnissen von APQC, und wurde von mir um Details zu ServiceNow ergänzt. Dieses Whitepaper ist nur Mitgliederorganisationen direkt zugänglich:

How Excellent KM Programs Measure Progress and Value

APQC hilft Organisationen, intelligenter, schneller und mit größerer Sicherheit zu arbeiten. Es ist die weltweit führende Organisation in den Bereichen Benchmarking, Best Practices, Prozess- und Leistungsverbesserung sowie Wissensmanagement. Die einzigartige Struktur von APQC als mitgliederbasierte Non-Profit-Organisation macht es zu einem Alleinstellungsmerkmal auf dem Markt. APQC arbeitet mit mehr als 500 Mitgliedsorganisationen weltweit in allen Branchen zusammen. Mit mehr als 40 Jahren Erfahrung bleibt APQC weltweit führend in der Transformation von Organisationen. Besuchen Sie uns auf https://www.apqc.org/ und erfahren Sie, wie Sie Best Practices zu Ihrer Praxis machen können. Vielleicht sollten Sie Mitglied werden!?

Die Evolve-Schleife kann aus einem erfolgreichen KCS®-Programm einen wirklichen Riesenerfolg machen, denn kleine Investitionen in wertsteigerndes Wissen bringen eine enorme Rendite.

Wenn Sie an KCS arbeiten, verbringen Sie wahrscheinlich viel Zeit damit, über den Solve Loop nachzudenken und sicherzustellen, dass Ihr Team Wissen als Teil seiner Arbeit erfasst, strukturiert, wiederverwendet und verbessert. Eine gesunde Solve Loop zu implementieren, erfordert echte Anstrengung. Sobald der Solve Loop endlich rund läuft, sollten Sie sich aber nicht zurücklehnen und Ihre Leistung genießen, denn Sie haben damit den nächsten wichtigen Schritt in der Evolve-Schleife vorbereitet:

Die Knowledge Domain Analyse

Sie haben wahrscheinlich von Knowledge-Domain-Experten (KDEs), und der wertschöpfenden Wissensarbeit, die sie leisten, gehört. Aber wie bei praktisch allen Umsetzungen, haben auch Sie diese weiteren Schritte zuerst einmal vertagt – und das ist auch gut so. Aber wenn Sie KCS seit einem Jahr, oder zwei, oder mehr betreiben, dann ist es jetzt an der Zeit, sich auf den Evolve Loop zu konzentrieren.

KDEs sind Fachexperten, die außerhalb der Fallarbeit Zeit bekommen, um sich auf das Wissen zu konzentrieren. Sie helfen immer noch den Kunden – so bleiben sie Experten -, aber sie haben auch Zeit für die Wissensbereichsanalyse, oft in Zusammenarbeit mit Autoren und anderen Inhaltsspezialisten.

Bei der Wissensbereichsanalyse geht es darum, die Muster der Wissensnutzung zu untersuchen, um herauszufinden, welche Verbesserungen den größten Nutzen bringen würden. Die Muster werden vor allem analysiert, um sicherzustellen, dass die am häufigsten genutzten Inhalte so gut wie möglich „funktionieren“.

Bei ServiceNow können sie mit dem Self-Service Analytics-Framework Informationen über Benutzeraktivitäten und Fallvermeidungen (call deflection) im Zusammenhang mit diesen Aktivitäten sammeln. Sie erhalten somit einen raschen Überblick über die Effektivität von Self-Service-Kanälen, indem Sie Berichte und Dashboards verwenden, die auf den vom Self-Service Analytics-Framework generierten Daten basieren.
Das Analysieren von Self-Service-Fallvermeidungs-Metriken bringt folgendes:
– Messen Sie die Self-Service-Effektivität anhand von Self-Service-KPIs.
– Quantifizieren Sie erfolgreiche Self-Service-Engagements, um korrigierende Maßnahmen zu ergreifen.
– Definieren Sie benutzerdefinierte Self-Service-KPIs, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind.

Das Verbesserungspotential

Unter den am meisten genutzten Inhalten werden Sie Artikel verbessern, die nicht gut für die Selbstbedienung zu funktionieren scheinen, Artikel, die von Kunden schlecht bewertet werden, doppelte oder sich überschneidende Artikel und Artikel, die von benutzerfreundlicheren Medien wie Bildern oder Videos profitieren würden.

Sie werden auch Inhalte über Probleme finden, die einfach nachhaltig behoben werden sollten (Siehe ITIL Problem Management), entweder durch Prozessverbesserungen, Produktverbesserungen oder bessere Kundenkommunikation. KDEs werden einen Aktionsplan für diese erstellen.

Eine weitere Aufgabe ist es, Fälle stichprobenartig zu überprüfen, um zu sehen, wie das Wissen wiederverwendet wird. Wenn wir zu viele bekannte Fragen am Supportkanal (Chat, Email, Telefon, ..) beantworten, dann deutet das darauf hin, dass unser Self-Service stärker sein könnte. Wenn wir zu lange brauchen, um neue Probleme zu lösen, können wir vielleicht unsere Diagnoseprozesse verbessern. Führen Sie diese Analyse für jeden Themenbereich bzw. jede Wissensdomäne durch – wahrscheinlich gibt es Unterschiede zwischen ihnen.

Schließlich, suchen Sie nach gemeinsamen Symptomen in KB-Artikeln. Oft sind die Symptome in mehreren Artikeln die gleichen, aber die Ursachen und Lösungen sind sehr unterschiedlich.

In ServiceNow unterstützt Maschinelles Lernen Sie dabei die Wissensverwaltung und die Qualität Ihrer Wissensbasis zu verbessern. Das hat die folgenden Vorteile:
– Es verbessert die Qualität Ihrer Wissensdatenbank durch die Vermeidung von doppelten Artikeln und macht die Wissensdatenbank konformer mit dem Knowledge-Centred Service (KCS).
– Es schlägt verwandte Artikel vor, um ein Problem zu lösen oder eine Frage zu klären.
– Es identifiziert Wissenslücken und verbessert den Inhalt Ihrer Wissensdatenbank mithilfe der Funktion Knowledge Demand Insights.

Wenn ein Benutzer nach einem dieser generischen Symptome sucht, erhält er möglicherweise eine größere Mange verschiedene KB-Artikel zurück. Das ist besser, als KEINE KB-Artikel zurückzubekommen, denn dies lässt sich sukzessive verbessern. Wir können Artikel schreiben, die den Benutzer mit Hilfe von Handlungsanweisungen und Fragen von einem generischen Symptom leicht zu dem spezifischen Artikel führen, der für seine Situation richtig ist.

Das Ergebnis

Es gibt noch mehr, was getan werden kann, aber wie Sie an diesen drei einfachen Maßnahmen sehen, kann die einfache Verbesserung häufig genutzter Artikel oder Artikelgruppen den Erfolg der Selbstbedienung wirklich steigern, die interne Effizienz erhöhen und zu einer systematischen Verbesserung der Kundenerfahrung führen.

Mit geringem Aufwand läßt sich hoher Gewinn erzielen. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass die KDE-Mitarbeiter diese Arbeit gerne machen und den Unterschied sehen, den sie bewirken. Es ist ein Gewinn für sie, ihre Kollegen, Ihr Unternehmen und Ihre Kunden.

Es lohnt sich einfach!

Dieser Artikel basiert auf einem Video von David Kay, und wurde um die ServiceNow Spezifika ergänzt.

DB Kay & Associates ist in den USA der führende Anbieter von Schulungen und Beratung für Knowledge-Centered Service (KCS®) Best Practices für Wissensmanagement sowie Customer Experience Practices einschließlich Customer Journey Mapping, Voice of the Customer und Self-Service Experience Design. Die Mitarbeiter von DB Kay sind von der KCS Academy als KCS v6 Trainer und KCS v6 Practices zertifiziert. Der Leiter von DB Kay, David Kay, wurde vom Consortium for Service Innovation als Innovator anerkannt, ist Mitautor von Collective Wisdom: Transforming Support with Knowledge“ und hält fünf Patente im Bereich der Wissensmanagement-Technologie.

DB Kay führt regelmäßig Schulungen, Workshops und Webinare durch. Mehr dazu finden Sie jederzeit hier.

Wenn Sie nicht sicher sind, wie Sie anfangen sollen, und Sie brauchen Unterstützung vor Ort, dann wenden Sie sich an einen Experten.
Siehe Wer kann mich unterstützen?

KCS ermöglicht es der Organisation, ihre Fähigkeit zu verbessern, aus dem was sie kollektiv weiß, Kapital zu schlagen.

KCS-Vorteile

Die Vorteile treten im Laufe der Zeit auf und lassen sich in drei allgemeine Kategorien einteilen:

Zu den kurzfristigen Vorteilen von KCS, die in den ersten 3-9 Monaten realisiert werden, gehören:

• Verbesserte Lösungszeiten um 25-50 % (verbesserte Kapazität zur Bearbeitung von Anfragen)
• Verbesserte Lösung von Erstanfragen und weniger Eskalationen
• Verbesserte Fähigkeiten, Arbeitszufriedenheit und Selbstvertrauen der Wissensarbeiter (weniger Stress)

Die mittelfristigen Vorteile, die in 9-18 Monaten realisiert werden, umfassen

• Drastische Verbesserung des Erfolgs der Anwender bei der Selbstbedienung
• Geringere Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter

Die langfristigen Vorteile, realisiert in 18-36 Monaten, umfassen:

• Geschäftsverbesserungen auf der Grundlage von Mustern und Trends in der Benutzererfahrung
• Identifizierung von Verbesserungen bei Features, Funktionalität, Prozessen und Richtlinien
• Ermöglichung des Einsatzes von KI, um den Erfolg der Benutzer beim Finden von Lösungen zu verbessern
• Ermöglichung von Analysen, die vorausschauende und präventive Fähigkeiten bieten (proaktives Kundenengagement)

Das Ausmaß, in dem der Wissensarbeiter Wissen bei der Lösung von Problemen konsequent wiederverwendet, verknüpft, verbessert und – wenn es nicht vorhanden ist – erfasst, steht in direktem Zusammenhang mit dem Ausmaß, in dem die Organisation die Vorteile von KCS realisieren wird. Die Maximierung und Aufrechterhaltung der dramatischen Vorteile von KCS hängt im Wesentlichen von den Menschen und ihrem Verständnis, ihrer Akzeptanz, ihren Überzeugungen und ihrem Verhalten ab. Das Workflow-Modell, der Content-Standard und die Technologie sind dabei die Enabler.

Wir haben die Erfahrung gemacht, dass Menschen nicht bereit sind, etwas zu tun, wenn sie nicht verstehen, warum sie es tun. Darin liegt die Herausforderung. Jeder in der Organisation muss das große Ganze verstehen. Anders ausgedrückt: Die Wissensarbeiter, die den Solve Loop machen, müssen verstehen, wie ihre Teilnahme den Evolve Loop ermöglicht und den Menschen, denen sie dienen, der Organisation als Ganzes und den Wissensarbeitern selbst nützt.

Das ist der Grund, warum sich das KCS-Einführungsmodell so sehr auf Führung, Coaching und Kommunikation konzentriert.

Coaching und die Validierung des Verständnisses durch ein Lizenzierungsmodell sind wichtige Elemente, um das Verständnis zu fördern und Verhaltensweisen zu ändern. Um den Erfolg von KCS vollständig zu realisieren, müssen die Praktiken des Solve-Loops (Erfassen, Strukturieren, Wiederverwenden, Verbessern) für die Wissensarbeiter zur Gewohnheit werden. Das ist nicht etwas, das sie gelegentlich tun, oder etwas, das nur einige von ihnen tun.

Was ServiceNow selbst mit KCS erreichen konnte

steht in diesem „Now on Now“ Whitepaper sehr gut beschrieben.