Knowledge Base Optimization im CRM ist der systematische Prozess zur kontinuierlichen Verbesserung von Self-Service-Wissensdatenbanken durch Datenanalyse, User Feedback und AI-gestützte Content-Optimierung. Diese Praxis nutzt Search Analytics, um häufige Anfragen ohne Ergebnisse zu identifizieren und Content-Lücken zu schließen. Natural Language Processing analysiert Support-Tickets, um neue FAQ-Kandidaten zu entdecken. A/B-Testing optimiert Artikel-Struktur und Formulierungen für bessere Verständlichkeit. Machine Learning personalisiert Suchergebnisse basierend auf Nutzerkontext und -historie. Die Optimierung berücksichtigt Multimedia-Content, interaktive Elemente und Gamification für erhöhtes Engagement. Analytics tracken Artikel-Effektivität durch Deflection-Rates und User-Satisfaction. Continuous Improvement Loops integrieren Agent-Feedback und User-Ratings. Dies führt zu reduzierten Support-Kosten, höherer Kundenzufriedenheit und effizienterer Problemlösung durch optimierte Self-Service-Optionen.
