Stage: Self-Service & Knowledge Management

4CEE werkt aan de verdere professionalisering van Customer Support. Daarbij staan een uniforme werkwijze, de overgang naar Jira/Jira Service Management, kennisdeling, betrouwbare rapportages en een betere digitale ondersteuning van medewerkers en klanten centraal. Deze opdracht geeft een student een zelfstandig ICT-vraagstuk met directe praktijkwaarde. De organisatiecontext en exacte pilotomgeving worden bij de start nader afgebakend.

Aanleiding

4CEE wil klanten helpen veelvoorkomende vragen zelfstandig op te lossen. Hiervoor zijn niet alleen goede artikelen nodig, maar ook vindbaarheid, logische navigatie, duidelijke publicatiecriteria, eigenaarschap, actualisatie en meetbaarheid.

Verder moet een AI chatbot deze gegevens ook kunnen gebruiken om onze klanten goed te kunnen ondersteunen zonder dat de klant alles zelf door hoeft te lezen.

Ticketoplossingen kunnen bovendien input leveren voor nieuwe of verbeterde kennisartikelen.

Probleemstelling

Het is nog onvoldoende vastgesteld welke onderwerpen het hoogste selfservicepotentieel hebben, hoe klanten zoeken en welke structuur en beheerwerkwijze nodig zijn. Zonder governance en analytics ontstaat het risico op moeilijk vindbare, verouderde of onbetrouwbare kennis.

Centrale onderzoeksvraag

Hoe kan 4CEE een vindbare, beheerbare en meetbare selfservicevoorziening ontwerpen en realiseren die klanten ondersteunt bij veelvoorkomende supportvragen en structureel wordt gevoed vanuit het ticketproces?

Waar AI een goed hulpmiddel moet gaan worden voor onze klanten.

Doelstelling

De student analyseert klantvragen en bestaande content, ontwerpt een informatiearchitectuur en governanceproces en realiseert een prototype of pilot voor een afgebakende klant-/productgroep. Bij een afstudeervariant worden technische integratie, aanbevelingslogica en analytics verdiept.

Mogelijke deelvragen

• Welke ticketonderwerpen en zoekvragen hebben het grootste selfservicepotentieel?
• Welke gebruikersbehoeften en klantreizen zijn relevant?
• Welke taxonomie, metadata en navigatiestructuur verbeteren vindbaarheid?
• Aan welke kwaliteitscriteria moet een publiceerbaar kennisartikel voldoen?
• Hoe worden eigenaarschap, review, versiebeheer en archivering ingericht?
• Hoe meten we gebruik, taaksucces, zoekfalen, behulpzaamheid en ticketdeflection?
• Hoe kan een AI (chatbot) zo goed mogelijk in gezet worden.

Werkzaamheden en aanpak

1. Analyseer een representatieve set tickets, zoektermen en bestaande documentatie.
2. Interview supportmedewerkers, contentowners en waar mogelijk gebruikers/klanten.
3. Voer een contentaudit en gap-analyse uit.
4. Ontwerp taxonomie, metadata, templates en informatiearchitectuur.
5. Ontwerp de knowledge lifecycle van ticketoplossing tot review, publicatie en archivering.
6. Realiseer een klikbaar of werkend portaalprototype met een afgebakende set artikelen.
7. Voer usabilitytests en kwaliteitsreviews uit.
8. Ontwikkel een meetplan, governance en implementatieroadmap.