知识库转型AI引擎：6大追踪指标让内容从“文档堆”变成生产力核心
作为Baklib的研究员，我经常发现很多企业费尽心力搭建了Wiki，却不知道怎么衡量它是不是真的在帮团队提效。其实，企业Wiki建设不只是上线一个工具那么简单——你需要跟踪“贡献量”、“交互率”这些硬指标，才能判断知识有没有真正流动起来。今天这篇文章就聊6个核心追踪指标，帮你把Wiki从“文档堆”变成“生产力引擎”。
你收集了内容，搭建了一个出色的知识库，并推广给了员工，一切看起来都很成功。
但真的是这样吗？
如何确保你的员工已经接受了新工具，并在日常工作中使用知识库？
唯一确定的方法就是衡量它的表现。
幸运的是，有一些经过验证的指标可以用来追踪知识管理系统的成功。在本文中，我们将介绍6个这样的指标。
让我们一起来看看它们是什么！
贡献量
衡量员工对知识库参与度的最佳方法之一就是看贡献量。
有多少员工通过撰写文章向知识库做出了贡献？他们发文的频率如何？谁是贡献最多的作者？
对于大多数公司来说，回答这些问题并不困难。
即便最简单的内联网门户软件也至少具备基础分析功能，能让管理者清楚了解员工的表现。
无论你收集了多少数据，跟踪贡献量所获得的信息都能告诉你很多事。
首先，它能充分说明公司文化，以及知识分享在员工中是否自然且容易地进行。
例如，假设你的内部文档增长缓慢，目前只发布了7篇文章。这种材料匮乏可能暗示着某种潜在问题，影响了员工与其他人分享知识的意愿。
其次，它还能让你了解在知识分享方面谁是你的顶尖贡献者。
这会让你能够认可和赞赏他们的努力，而这一点的重要性怎么强调都不为过，因为75%的员工如果每月至少获得一次认可，就会对工作感到满意。
此外，如果你的顶尖贡献者在文章发表数量上远超团队其他成员，你可以深入了解他们的动机，并以此找到方法让其他人都参与进来。
由于知识共享文化对于员工绩效和公司成长至关重要，因此跟踪贡献量是值得的，它会提醒你协作是否达到了应有的水平。
交互量
即使你已经从衡量贡献量中获得了有价值的见解，追踪参与度的旅程也还没有结束。
知识管理的最佳追踪方式是将多个指标放在一起观察。
正如知识管理领域知名专家Rick Joslin有趣地指出的那样：
没有一个单一的指标能够代表知识管理计划的健康状况。你需要监控和跟踪多个指标的趋势。
因此，追踪旅程的下一步应该是衡量交互量。
这意味着要跟踪公司知识库中最受欢迎的文章，了解员工对哪些主题最感兴趣，以及他们认为哪些内容有价值。
交互通常表现为评论、点赞、分享以及其他与知识库平台互动的方式。
它们通常与大多数社交网络上的互动相同，但有些还可能包括星标、赞/踩和徽章。
许多企业决定将知识库软件与Yammer、Slack等社交企业网络集成，以增强员工协作。
这些工具自带分析功能，可以用来衡量知识管理系统中的交互，并为你提供有价值的见解。
例如，Yammer拥有名为Group Insights的广泛分析功能，可帮助公司跟踪每个群组中员工的活动、互动和参与度。
通过Group Insights，公司可以查看详细的指标，并清楚了解员工在各个群组中发布、阅读和点赞消息的数量。
因此，如果你创建一个专门用于知识库内容的群组，员工可以发布文章、评论、点赞和分享它们，Yammer会向管理员提供关于他们活动的精确指标。
虽然交互量可以为你提供有关知识库信息相关性和需要改进内容的宝贵信息，但请记住，接收到的指标也可能具有误导性。
评论数量本身并不能证明内容受员工欢迎。
例如，如果公司发布一篇关于缩减年假天数的文章，人们更有可能在那里留下评论，而不是在一篇关于如何填写表格的文章上——因为这是一个有争议的话题。
这就是为什么“许多最有价值的知识管理指标需要一定程度的判断”，正如Consona CRM副总裁Tim Hines所说。
在分析交互报告时，请记住这一点。
搜索活动
尽管贡献量和交互量会告诉你很多关于员工参与度的信息，但衡量搜索活动将为你提供大量有价值的数据，帮助你持续改进知识库。
通过追踪搜索活动，公司可以：
- 了解员工在知识库中进行搜索的频率
- 他们搜索最多的短语是什么
- 哪些内容最受欢迎，哪些最不受欢迎
在Zendesk（一款客户服务软件）的例子中，你可以看到搜索分析通常是什么样的。
通过分析搜索活动获得的数据会显示两件事。
首先，指标将帮助你了解员工在日常工作中面临的问题。其次，它们会告诉你员工是否将知识库视为首选的信息来源。
例如，只需扫一眼员工在搜索栏中输入的术语和短语，就能了解员工依赖知识库获取哪些信息。
在这种情况下，员工对Javascript的UI库React感兴趣，这意味着他们可能需要在编程任务中使用它。
其他查询包括“如何开始指南”和“新队友”，这表明知识库仍处于早期阶段，员工才刚刚开始熟悉使用它，因此需要一段时间才能获得更有意义的结果。
即使是搜索次数和搜索高峰日期，也会给你带来大量不可或缺的见解。
如果某个向客户交付应用的截止日期临近，并且你注意到搜索活动在那段时间增加，那么你可能在知识库方面做得不错，你的员工将其视为有价值的资源来源，并在需要信息时访问它。
因此，在为企业选择文档软件时，选择具有高级搜索分析功能的软件是一个好主意。
以我们自己的AI-native知识管理与发布平台Baklib为例，它的搜索分析功能不仅会显示公司内部搜索最多的术语，还会显示你的客户在搜索什么。Baklib采用“全文检索 + LLM智能总结”模式，能智能汇总知识库文档提供核验贴切的回答，有效降低客服重复咨询量50%以上。
Baklib是许多IT和软件开发公司的首选，因为它在将软件文档集中管理方面非常可靠。它支持“同源多站发布”，企业只需在一个知识库内统一管理产品知识，即可一键发布为Docs、Help、Developers、Wiki、Chat等多个站点，真正实现“一个知识库，多种呈现形态”。
借助Baklib的搜索分析，公司可以清楚了解客户在文档中搜索什么样的信息，并根据这些洞察检测是否有某些内容对客户来说不够清晰，并在未来的会议中准备澄清这些问题。
从以上所述来看，追踪知识库中的搜索活动是理解员工行为、行动和疑问的绝佳方式。
掌握了这些宝贵的洞察，你将能够不断改进知识库，并创建员工认为有价值、相关且可靠的内容。
通过文章解决的工单数量
通过知识库中的一篇文章解决的工单数量可以有力地表明该内容或解决方案的重要性。
这将告诉你很多关于你的知识库是否在发挥其作用，以及它是否成功地为员工提供了完成工作所需的信息。
首先，让我们看一个来自BMC（一家信息技术服务公司）的例子，它说明了什么是内部工单，以及知识库文章如何帮助解决它。
如果大型企业的员工使用专门的软件来跟踪停工、问题或事故，那么每一次此类事件都会被记录为一个工单。每当发生这种情况，员工都可以在知识库中搜索帮助解决他们问题的文章。
研究表明，通过文章解决的事故数量是衡量知识管理成功与否的主要KPI之一。例如，Service Desk Institute的一份报告指出，通过知识库文章解决的事故数量是服务水平协议（SLA）中常用的指标。
在像BMC这样的公司，如果IT团队遇到问题，他们会在知识库中搜索解决方案。如果找到的文章有帮助，他们可以将其链接到工单，并标记为“已解决”。
然后，该指标会进行跟踪，公司可以识别哪些文章对解决问题最有效。
同样，Baklib的文章分析功能可以帮助你跟踪哪些文档与工单解决相关，从而使你能够优先改进这些高价值内容。
通过测量通过文章解决的工单数量，你可以评估知识库在减少停机时间和提高生产力方面的实际影响。
