Frequently Asked Questions (FAQs) gehören zu den ersten Anlaufstellen, wenn ein Nutzer Informationen benötigt. Der Vorteil von FAQs besteht darin, dass sie sich auf die wichtigsten Punkte und häufigsten Probleme beschränken. Daher sind sie leichter zu überschauen als die Gesamtdokumentation. Damit das auch funktioniert, müssen FAQs gut sortiert, leicht zu navigieren und vor allem aktuell sein. Anders ausgedrückt: Der Erfolg der FAQs steht und fällt mit den Kapazitäten der Redaktion. Aus der großen Zahl von Fragen ergeben sich große Aufwände für die FAQ-Redaktion. Die hohe Zahl und die Häufigkeiten der einzelnen Fragen haben aber auch ihre Vorteile: Das „F“ („Frequently“) in FAQ ermöglicht Automatisierung, die manuelle und / oder repetitive Redaktionsarbeit minimiert. Hier ein paar Ideen, wo man dabei ansetzen kann.

Ähnliche Fragen automatisch erkennen

Ein erster Schritt in Richtung FAQ Automatisierung ist die Erkennung ähnlicher Fragen. Können Nutzer ihre Frage nicht (schnell genug) über FAQs oder die Navigation lösen, wechseln sie auf andere Kanäle. Meistens sind das entweder eine Suche oder ein Service Center. Wird das Service Center via Ticket, Mail oder Chat kontaktiert, oder werden Anfragen protokolliert, erweitert sich die Sammlung von Nutzerfragen. Je nach Format und Quelle kann diese Sammlung automatisch und kontinuierlich nach Mustern durchsucht werden.

Häufige Begriffe in Suchanfragen zu identifizieren ist recht einfach. Um gemeinsame Themen und Ähnlichkeiten z.B. in der Problembeschreibungen in einem Ticket zu erkennen, sind komplexerer Methoden nötig. Diese stammen aus dem Bereich des Natural Language Processings (NLP). Mit Topic Modelling, Distanzmessung und Dendrogrammen kann man aber auch hier Gruppen und Muster erkennen.

Wird ein Thema erkannt, das besonders häufig auftaucht, kann das System die FAQ-Redaktion darauf aufmerksam machen. Es listet die Fragen und Suchen auf, die dem Thema zugeordnet wurden. Anstatt alle Fragen selbst durchzugehen, muss die Redaktion nur noch entscheiden, ob das erkannte Muster sinnvoll und relevant ist.

Duplikate automatisch erkennen

Ein weiterer Schritt hin zu mehr Automatisierung von FAQs ist die Erkennung von Duplikaten. Gibt es auf eine Frage zwei Antworten, hilft das dem Nutzer im Zweifel nicht. Im Gegenteil, es führt zu Verwirrung und Frust. Daher müssen Duplikate erkannt und beseitigt werden. Bevor eine Frage zu den FAQs hinzugefügt wird, gilt es zu prüfen, ob es sie schon gibt.

Bei einer guten Sortierung und wenigen Fragen ist der Aufwand hier gering. Bei komplexen Themen mit verschiedenen Unterteilungen und Perspektiven sieht es anders aus. Ebenso, wenn mehrere FAQs zusammengeführt werden sollen oder verschiedene Abteilungen ihre eigenen FAQs pflegen.

Duplikate zu erkennen funktioniert ähnlich wie die Erkennung ähnlicher neuer Fragen. In diesem Fall liegt die Schwierigkeit darin, dass die Texte sehr kurz sind, was für vielen NLP Techniken ein Problem darstellt. Hinzu kommt, dass es wenige Daten gibt, mit denen ein intelligentes System trainiert werden könnte. Denn in den meisten Fällen werden Duplikate einfach entfernt, und nicht als solche gekennzeichnet. Fragen mit ähnlichen Schlagworten und Kategorien aufzulisten, ist daher der effizientere Ansatz. Dann kann die Redaktion sie mit geringem Aufwand mit der neuen Frage abgleichen.

Automatische Sortierung

Eine weiter Möglichkeit zur FAQ Automatisierung liegt im Bereich der Sortierung. Um die FAQs übersichtlich zu halten oder für eine Suche zugänglicher zu machen, werden die Fragen fast immer in Kategorien unterteilt oder sogar in eine Themenhierarchie eingeordnet. Auch diese Einsortierung kann automatisch passieren. Dazu lernt eine KI die Gemeinsamkeiten der Fragen in einer Kategorie oder einem Zweig der Hierarchie. Anschließend überprüft sie, zu welcher Gruppe die neue Frage am ehesten passt. Wird eine Gruppe zu groß, kann das System auch untersuchen, welche Fragen sich innerhalb einer Gruppe thematisch am ähnlichsten sind, und so eine Unterteilung vorschlagen.

Wenn sich Themenfelder und Organisationen mit der Zeit ändern, kann es außerdem vorkommen, dass die alten Sortierungskriterien nicht mehr passen. Eine neue Gliederung kann anhand von Ähnlichkeiten zwischen den Fragen erstellt werden. Eine redaktionelle Nachbereitung ist aber dringend zu empfehlen. Denn das Resultat wird zwar den Vorteil haben, dass es sich an dem orientiert, was wirklich da ist, unabhängig von persönlichen Präferenzen; allerdings müssen die Unterteilungen nicht zwangsläufig für einen Menschen nachvollziehbar sein.

Fazit

KI und NLP können die Automatisierung von FAQs an vielen Stellen unterstützen. Sie verringern Aufwände und helfen bei der einheitlichen Strukturierung. Die Redaktion erhält so die Möglichkeit, sich auf inhaltliche und gestalterische Arbeit zu konzentrieren und so den Nutzen der FAQs und damit die Nutzerzufriedenheit kontinuierlich zu erhöhen.

Haben Sie weitere Fragen? Wir beraten Sie gerne: marketing@avato.net

Impressum: 
Datum: Juli 2021
Autor: Isabell Bachmann
Kontakt: marketing@avato.net
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