知识库是将自己平时看到或用到的产品知识进行汇总和整理,这是产品知识体系的初始系统,但很多企业的知识库管理其实并不理想
照例,先说下笔者的视角基础,笔者前公司有自己的知识库产品,所在团队也试用过多款外部产品,另外与数位有知识库的企业员工做过深度交流,还收集了几十家企业的调研问卷。
从经历与调研访谈中发现,知识库管理系统(KMS,Knowledge Management System)在企业协同中有实际需求,60%以上企业建有各类知识库;但遗憾的是大多数知识库管理系统生存状态并不理想,70%以上企业知识库几乎无人用或仅勉强有人用。
本文的核心理念是将企业知识库拆解为知识生产、知识存储、知识流通和知识消费4大块,并逐一详谈。
讲企业知识库之前,会做些铺垫,如知识库的意义、知识的定义、企业知识库失败原因等;想直奔主题的可以跳至主题4和5,知识库成功因素、如何做知识库;另外,本文对个人知识管理也有帮助,因为会提及一些知识管理理念和工具。
这个问题可以套彼得·德鲁克关于知识工作者以及彼得·圣吉关于学习型组织的观点,知识对于企业来说是核心的隐形资产之一;也可以套亚当·斯密在《国富论》中关于劳动生产力因素的观点,知识对于提升工人技能熟练度、生产效率作用明显。
总结,企业做知识库有2个核心原因:防离职、干活快。
我们从DIKW模型聊起,未经加工的原始素材是数据,对数据的初步逻辑解释是信息,而知识是基于对信息的加工;成为知识的核心是加工,加工是为了“有用”,方式包括结构化、体系化及建立关系等。
笔者调研了多家把知识库成功玩“黄”公司的经验,其中,大中小企业都有,团队级、部门级、甚至有专门投重金买知识库产品+聘请CKO。
大家为什么失败了呢?
总结起来,核心是没做到“有用”,详细来看有5个原因:
1)脱离实际
知识库负责人把做知识库当作任务,不考虑企业实际情况,追求“高大上”的噱头讨好领导。
过分追求技术创新、工具层面功能,不考虑员工对知识的实际需求。
套用我前公司鹏总讲某省项目建设时说的话,“没有用户的项目,完全没有生命力”!
2)知识太多
知识库成功的核心是对“个体员工”有用,对个体员工有用的关键是他能获取有帮助的特定知识;所以,让员工能快速找到知识是一件非常重要的事,调研发现反馈知识库不好用的第一大原因是不好找,如:太乱、搜索结果不准确、搜索结果冗余等。
所以,打磨精品知识、做好信息架构(下文会谈)非常重要!
3)知识太少
做知识库,你得先有知识吧,如果连知识都还没开始沉淀,你要做什么?做个没人用的平台?
所以,探索到企业内部真正需要沉淀知识的业务领域对知识库成功至关重要!发现这些领域的方法如:寻找某个经常被请教的老员工、员工们电脑上自行整理的方便工作的文档等,而激励员工分享知识是另外一个话题。
4)知识太老
知识无人更新、维护,无用、过时信息仍留存在系统中,是调研集中反馈多的第二大问题;所以,确保知识库中知识的价值度很重要,及时更新或清理低价值、无价值的知识,避免影响员工使用。
采用专人维护运营(不可或缺),或建立制度构建共创氛围(更为推崇)。
5)产品难用
信息架构混乱、交互体验差、阅读缺乏一致性等是第三大集中反馈的问题;知识库不是传统的B端产品,在产品设计思路上除满足B端业务目标,也应该追求C端极致易用的用户体验。
企业知识库成功的核心不是工具功能牛X,而是能满足特定人群的特定知识需求,帮助他们立刻解决手头的问题,或在潜移默化中完成知识学习;实现这些,至少要做好“软”、“硬”双层面。
相较而言,“软”的重要性远超“硬”,“软”做的好,即使是拿“QQ群文件”当工具照样也能把知识库盘活;在做工具选择时,建议根据企业自身成熟阶段而定,如果企业知识管理比较初级,就不要追求知识库工具功能完备、功能高端等。
在笔者的项目经验中,针对不同成熟度的客户,会给不同等级的解决方案;在B端业务中,做一个牛X的功能不重要,重要的是能帮客户解决其当前面对的问题。
笔者常提的一个比喻是,“一个小农想喷农药,不应该给他一架喷雾飞机,更应该给他一台手动喷雾器”。
针对不同阶段的企业,建议如下:
1)初级阶段
刚开始做知识库或知识库需求比较初级的组织,核心是以最低阻力完成知识线上化;产品具备如上传、分组、搜索、下载、收藏等基础功能即可,形态类似云网盘。
本阶段知识数量不是关键,对员工有用的、清晰的知识体系是核心,知识体系的关键是层级、主题明确,小而精;如:打造新员工入职、客服FQA、销售话术、项目经理工具包等有领域聚焦的知识体系。
2)中级阶段
初步形成知识共享氛围后,核心转变为提升知识价值;需要探索能提升知识价值的运营策略、产品功能,如,打造知识专题、精品推荐、虚拟激励等,做文档结构化、模板化等。
3)高级阶段
本阶段追求知识协同提效,核心是知识互动。由前两个阶段的“人找知识”、“知识找人”,进化为“人与知识”、“人与人”、“知识与知识”的联结互动;通过互动达成知识快速流动与创新,由“学习知识”进阶为“思考知识”,手段如推荐算法、知识问答、知识图谱等。
市面上的知识库产品很多,但笔者体验之后的感知是,传统公司偏好堆积功能却忽视用户体验,而互联网大厂偏重C端用户体验(且千篇一律,缺乏创新)却忽视业务痛点,总不尽如意。
以下将基于笔者理解聊知识库产品,总体上从知识生产、知识存储、知识流通和知识消费4大块来聊:
知识生产即知识创建,核心包括5方面:为什么生产、谁来生产、生产什么、在哪里生产、如何生产。
为什么生产?
在运营层面,需要有合适的激励机制,通过精神、物质奖惩等促进员工知识分享积极性;在产品层面,需要为激励提供数据,比如知识阅读量、收藏量、点赞量、评分等,以及任务成就、精品推荐、专家头衔、积分等。
谁来生产?
在运营层面,既需要专门的知识运营人员参与知识审核、推荐、专题编辑、甚至知识初始化等,又需要营造员工主动生产的氛围;在产品层面,需要有能激励员工生产的功能,如邀请回答、主题讨论等。
生产什么?
在运营层面,需要自上而下划定特定的业务领域,如新人入职、项目提效工具包等针对特定角色、人群、业务领域的主题;在产品层面,除了支持内容生产、外部内容转载导入等,还可以考虑生产协同过程支持,如任务TodoList、周报模板、需求分析模板等。
在哪里生产?
这更多是一个兼容问题,要解决好线上在线编辑与线下本地Office格式兼容问题(对于普通企业,建议不要考虑支持多人在线编辑了,ROI实在不高;一种解决方案如,让用户上传Word,需要编辑时下载到用户电脑的临时区域,保存后触发上传,同时做好版本管理,以此来解决在线、本地Office编辑的格式兼容问题);解决好Web、PC和APP多端使用问题,解决好企业知识库和员工私人知识库工具割裂问题等。
如何生产?
这更多是一个产品问题,“如何做一个易用的企业知识管理产品”,作为企业知识库,一方面它需要考虑B端业务目的,另一方面也需要如C端一般的极致用户体验。
能满足B端需求的,Confluence勉强可用;能做好C端体验的,国内几乎没有好产品,所以才会有本文的标题。
然而,后来笔者试用了几款国外产品,既开心、又抑郁,开心的是见到了想法一致的产品,抑郁的是他们竟然做的比笔者能想到的更好!这些产品如Roam、Remnote、Notion、Obsidian等,不过,在B端业务上它们做的并不好。
C端知识库产品功能设计不是本文重点,不再多谈。
知识存储是以合适的方式存放知识,这更多是一个信息架构话题,核心包括3方面:存储单位是什么?如何组织信息?如何找到信息?
聊这个问题之前先铺垫点学习和知识管理理论,笔者最初接触的是日本梅棹忠夫教授在《智识的生产技术》中倡导的卡片大法,核心理念包括知识原子化、知识盘活、知识间逻辑关联和重新组合;而后接触了德国社会学家尼科拉斯•卢曼倡导的卡片盒笔记法,核心理念包括卡片盒知识管理是扩展“第二大脑”、卡片记录最小主题、卡片不分类统一存放、卡片间建立双向联系;以及将笔记分为3种类型:Fleeting(灵感随记,时常清理转移)、Literature(阅读笔记,不摘抄、简洁记)、Permanent(完整观点,可整段引用、双向链接网状知识)。
存储单位是什么?
传统存储单位是文件、文件夹,Confluence的存储单位是父子Page、Space。
一种颗粒度更小的存储单位是“块”,或称段落存储、卡片式存储,这种方式是笔者当前最推崇的,它不仅可以兼具传统的树形结构优势以满足体系化的需求,同时也为知识结构化,甚至知识块之间的联结,知识图谱提供了基础,它的本质是卡片法。
如何组织信息?
组织信息的目的是为了让信息更易懂,常用3种方法是组织、标签、模板。
组织是通过逻辑关系和物理布局,让各信息块有清晰的分界,降低信息熵以帮助用户降低认知负担,常见的实现方式如分级标题导航树、内容缩进等;所以,我们看到许多文档产品放目录树、结构树等就不难理解了。要再推荐一下,“块”式的存储,对信息组织也极有帮助!
标签本身是内容关键字的提取,帮助用户快速理解内容,同时具备了自下而上归类导航的作用;纯粹让用户自定义标签有点困难,可借助一些技术手段,如:利用相似内容常用标签、用户搜索关键字点击数据、NLP+TF-IDF算法解析等推荐标签等。
模板让信息具有一致性、重复性,产品可以预定义一些模板,但企业产品不建议给用户自定义模板的自由。
如何找到信息?
更容易的找到信息常见有3种方式:搜索、导航、标签,找到更多相关信息常见有2种方式:推荐、双向链接。
搜索是在信息量过大时帮助用户迅速找到所需信息的手段,核心包括搜索排序算法和搜索结果呈现2部分,搜索结果呈现更多是信息组织的过程,上文已聊;搜索排序算法有3个关键点,查全率、查准率和结果排序,在企业知识库中查准率非常重要,可以借助热度、点击率、角色等个性化因子帮助改善排序算法;但大多企业没有搜索算法的实力,为了提升查准率,建议还是老老实实做好精准搜索即可。
导航是一种自上而下的树状层级结构分类,像金字塔一样,让用户不至于迷失于知识海洋中;分类具备稳定性,相对容易建立用户心智,因此在企业知识库中不可缺少;但它并不是一种好方法,因为信息归属多分类是常见的情况,在这种场景下分类会让用户抓狂。
标签由用户自下而上自定义,可以弥补分类导航的死板,但需要策略控制标签不泛滥。
推荐是基于当前内容为用户提供可能有用的信息,常见算法如根据内容相关性推荐、根据用户行为数据推荐等,对于一般企业,由运营人员“人工智能”推荐也是一种不错的方法。
双向链接是建立起文档、信息块、标签之间的双向关系,进而生成一种网状的知识结构,它很像知识图谱,但基于“人工”建立关系比“人工智能”解析实体关系的知识图谱更实用;网状知识图谱的意义在于,它有助于信息完成从阅读到思考的飞跃,激发知识创新;同时,双向链接也可以弥补自上而下分类导航的死板问题。
知识流通是让知识与人产生更高效的互动,核心包括3方面:运营、产品、推荐。
运营:知识有领域属性,对特定用户有用的必然是小知识专题,它通常由运营人员主动或员工自发(规则激励),基于特定业务领域、特定岗位、特定角色等;设计有逻辑关系的(如先后顺序、由易到难)、结构化的知识地图,它更像是一个教学系统或企业大学。
产品:通过设计特定的产品和运营规则,激发知识与人、人与人的知识互动,如问答、BBS、圈子、专家专栏等,以及知识WIKI、基于知识的评论、基于知识的即时聊天IM、知识库Chatbot等。
推荐:包括在门户首页做热点排行推荐,按用户关注领域、专家新知识推荐等;基于特定业务问题,系统推荐历史相关解决方案、经验知识等;基于类似“抖音”、“微信看一看”的算法推荐等。
知识消费指企业员工使用知识,它是企业知识库的闭环,也是最重要的环节,没有之一!
核心包括3方面:
帮助内化:通过类似Anki的极简考试系统,帮助用户内化知识。
激励消费:知识存储和知识流通做好是知识消费的基础,激励消费而非生产是关键,如采用物质、精神、任务等手段,营造知识共享与交流氛围。这就很像鼓励消费比计划经济对社会生产的驱动力量更强。
结果衡量与调整:通过点赞、收藏、阅读等关键结果数据衡量知识库对员工的价值度,及时调整知识运营方向、策略等。