Erfolg im Anwendersupport – auf den Punkt! – 676

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um es gleich auf den Punkt zu bringen

Abseits von ausgefeilter strategischer Ausrichtung, Prozessdesign und raffinierter Implementierung gibt es vier einfache Punkte, die den Anwendersupport in der Praxis sofort erfolgreich machen und eine positive UX gewährleisten … ja wirklich:

  • Kommunikation
  • Priorisierung
  • Kennzahlen
  • Dokumentation
1. Kommunikation:

Gerade das Vermitteln von komplexen Inhalten stellt im Support immer wieder eine besondere Herausforderung dar – gilt es doch, eine zielgruppengerechte Ansprache zu finden und den Anwender einzubinden und abzuholen.

Schließlich macht es schon einen großen Unterschied, ob ich mich mit einem Azubi, digital native und mit social media aufgewachsen, unterhalte – oder mit der etwas älteren Dame aus der Buchhaltung, die mit diesem ganzen Computerkrams sowieso auf Kriegsfuß steht.

Im reinen Telefonsupport kommen zusätzliche Herausforderungen hinzu:

Da gibt es zuerst den kooperativen und folgsamen Anwender, der eben genau meinen telefonischen Anweisungen folgt – den etwas hektischen Anwender, hin und wieder zwei Klicks voraus, den man deshalb etwas einbremsen muss mit dem Hinweis, doch bitte genau meinen Anweisungen zu folgen.

Und dann gibt es noch den chaotischen Anwender, der überall panisch draufklickt und bei dem ein reiner telefonischer Support nicht mehr funktioniert. Hier geht dann nur noch Teamviewer und den Desktop übernehmen oder – wen möglich und besser – gleich persönlich vorbei schauen.

Grundsätzliche wichtige Eigenschaften im Support sind vor allem Coolnes und buddhistische Gelassenheit – und die Fähigkeit, auch deeskalierend einwirken zu können, um einen aufgebrachten Anwender sachlich aber bestimmt wieder auf den Teppich zu bringen – bis zu einem gewissen Punkt, Hanswurst lasse ich natürlich nicht mit mir machen.

Übrigens kann man auch hinter Corona Maske oder am Telefon ein Lächeln erkennen – an den Augen und der Stimme!

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2. Priorisierung:

Ein alter Hut – jedes Ticket, Störung oder Incident muss zuerst einmal klar und nach definierten Kriterien eingeordnet werden – und zwar nach Anzahl der betroffenen User [affected user] und nach Art der Störung [incident].

Ist jetzt z.B. ein major service wie etwa Email ausgefallen und alle User sind betroffen, so gilt Prio 1 – alle verfügbaren Kräfte die Füße hoch, evtl. externe Dienstleister hinzuziehen – und diesen Incident so schnell wie möglich beheben!

Handelt es sich aber um ein “Geister Incident” – selten und nur schwer oder gar nicht zu reproduzieren – und es sind auch nur 1 bis 3 User betroffen, so gilt Prio 4 und Ruhe bewahren – damit kann man sich dann beschäftigen, wenn Zeit ist und es nichts Weiteres zu tun gibt.

Eine klare Priorisierung eines Incident ist auch gegenüber dem Anwender leicht verständlich kommunizierbar – nicht der, der am lautesten schreit, kommt auch zuerst dran – fertig.

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3. prädiktive Kennzahlen und KI:

Zum einen kann man mit entsprechend definierten Kennzahlen [z.B. Median anstatt Mittelwert!] den Service in der Vergangenheit qualitativ bewerten – zum anderen aber ermöglichen Kennzahlen auch einen Blick in die Zukunft.

Mit Daten aus der Vergangenheit lassen sich Trends erkennen und machen so einen proaktiven Service möglich, der nicht nur reagiert wenn es schon zu spät ist, sondern der technische Störungen prädiktiv schon im Vorfeld erkennt und behebt!

Zur Erhebung von Daten im Support muss es übrigens nicht immer ein monströses und völlig überdimensioniertes Ticketsystem sein. Dauert z.B. die Eingabe eines Tickets länger als das eigentliche Lösen des Incident, wird das auf nur wenig Gegenliebe bzw. Akzeptanz stossen.

Gerade in kleineren Unternehmen bietet sich hier die – vielfach verschmähte – Excel Tabelle an, allerdings mit sehr viel Sorgfalt und einer extra Portion Liebe gepflegt und bearbeitet.

Besser auf diesem Wege Daten erheben als nur auf Zuruf oder aus dem Bauch heraus zu reagieren.

4. Dokumentation:

Das Wichtigste zum Schluss – ok, auch wenn jeder echte ITler nur bei dem Wort schon mittelschweren bis schweren Hautausschlag bekommt: Dokumentation!

Aufbau und  Pflege einer Wissensdatenbank mit viel Liebe und Hingabe ist von zentraler Bedeutung. So muss der Mitarbeiter im Support nicht immer wieder das Rad neu erfinden, sondern kann direkt auf geprüfte und erfolgreiche Lösungsansätze zurückgreifen!

Im Rahmen eines Self Service kann eine solche Knowledge Base, natürlich entsprechend aufbereitet, auch direkt für den Anwender zugänglich gemacht werden und so die Zahl der Tickets reduzieren.

Zusätzlich sollte man evtl. über einen regelmäßigen Newsletter aus der IT nachdenken, indem man von aktuellen Projektfortschritten oder Neuerungen in der IT berichtet – oder einfach nur interessante HowTows oder Security Sensibilisierung reinpackt.

So bleibt die IT sichtbar und wichtig für das Unternehmen.

So, ich hoffe das war nützliche Anregung für den Alltag und viel Spaß mit Euren Anwendern!

(übrigens unter Sysadmins eine böse Beschimpfung: “Du Anwender …!“)

Marcus

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KPIs und SLAs in der IT auf den Punkt! – 529

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„Do you see difficulties in every new opportunity or opportunities in every new difficulty?“

Content:

Besonders hohe Bedeutung für ein effizientes IT-Controlling spielen Key Performance Indicators und Service Level Agreements – die eben – wie der Name schon sagt – Leistungen und Services sichtbar, quantitativ fassbar und dadurch letztendlich bewertbar machen sollen.

Kurz zum Unterschied: KPIs kommen mehr intern zum Einsatz und bewerten z.B die Leistung des Service Desk oder die Performance eines Projekts, SLAs finden dagegen zumeist in der Bewertung der Leistung eines externen Dienstleisters ihren Einsatz und regeln darüber hinaus auch noch weitere Aspekte wie Definition von Art und Umfang der Serviceerbringung oder auch strategische Aspekte wie z.B. langfristig geplanter Ausbau der IT Infrastruktur.

So weit, so gut – doch jetzt zum eigentlichen Problem:

KPIs und SLAs sind zunächst einmal Indikatoren, die die Realität in Zahlen fassen – statistische Kenngrößen wie z.B. eben der Mittelwert, Prozentangaben oder absolute Zahlen.

Zahlen sind immer gut, gerade in der IT – Zahlen sind objektiv und unbestechlich – wir lieben Zahlen und wir glauben an Zahlen!

Aber stimmt das wirklich???

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Tasten wir uns an das Problem heran mit dem klassischen Beispiel über die Aussagekraft eines Mittelwertes:

Mit meiner linken Hand fasse ich in das Gefrierfach meines Kühlschranks mit -30 Grad, die Rechte lege ich auf eine Herdplatte mit 100 Grad – ergibt einen Mittelwert von 35 Grad [(100-30)/2], also alles in bester Ordnung!

Und so geht es in der Welt der IT mit diesen bunten KPIs und SLAs munter weiter.

Mittelwert:

Ein beliebtes Beispiel: ein externer Dienstleister garantiert eine mittlere Reaktionszeit von 1,5 Stunden und die monatliche Auswertung ergibt auch exakt diesen Wert – alles prima! Bei genauerer Betrachtung hat dieser Dienstleister aber in einigen Fällen schon nach 10 Minuten zurückgerufen, manchmal aber auch erst am nächsten Tag – Gefrierfach und Herdplatte eben.

Was ist hier passiert? Der absolute Mittelwert hat ohne ergänzende Angaben zur Range keinerlei Aussagekraft – oder man nimmt gleich den Median – alle Werte werden ihrer Ausprägung nach sortiert und der Median gibt dann den 50 Prozent Schnitt an.

Prozentangaben:

Ein weiteres beliebtes Beispiel: da garantiert z.B. ein externer Dienstleister eine Serververfügbarkeit von 99 Prozent – wow, das sieht klasse aus!

Kurz den Taschenrechner bemüht ergibt das aber einen Ausfall von 87.6 Stunden über das ganze Jahr gerechnet [(365×24)x0,01] und sieht – so betrachtet – nun nicht mehr wirklich toll aus – für einen Webshopbetreiber völlig inakzeptabel.

Was ist hier passiert? Nun, der Indikator und die Messgröße wurden falsch gewählt! Nicht die garantierte Laufzeit, sondern die maximale Ausfallzeit ist entscheidend – und dann bitte in Stunden oder Tagen und nicht in Prozent – glatter Fall von Augenwischerei.

Absolute Anzahl:

Alarm im Service Desk! Die Anzahl ungelöster Tickets im System ist in der letzten Woche rasant angestiegen! Doch bei genauerer Betrachtung ergibt sich: alles nur völlig unwichtige Prio 4 Tickets – also Incidents, die niemanden wirklich stören oder von der Arbeit abhalten – halt nur etwas nervig.

Was ist hier passiert? Selbst absolute – scheinbar objektive – Zahlenwerte müssen stets hinterfragt und mit zusätzlichen qualitativen Informationen hinterlegt und untermauert werden, bevor es zu einer Bewertung der Situation kommen kann.

Fazit:

Ganz einfach: genau hinsehen, hinterfragen, nochmals hinterfragen:

“Was sagt mir diese Kennzahl jetzt genau?”

Und vor allem einen anderen Blickwinkel einnehmen – und schon gar nicht an Zahlen glauben!

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