# Процент связанности и Точность связанности в KCS
<p>В KCS важно не только создавать статьи, но и <strong>использовать их при решении обращений</strong>. Для оценки этого процесса используются две связанные метрики: <strong>Процент связанности</strong> и <strong>Точность связанности</strong>.</p>
<p>Они отвечают на два разных вопроса:</p>
<ul>
<li><strong>Процент связанности</strong> — насколько регулярно специалисты связывают решённые обращения со статьями.</li>
<li><strong>Точность связанности</strong> — насколько корректно они выбирают статьи для конкретных обращений.</li>
</ul>
<h2>Процент связанности</h2>
<p><strong>Процент связанности (Link Rate)</strong> показывает долю решённых обращений, связанных со статьями базы знаний.</p>
<p><strong>Формула:</strong></p>
<p>Процент связанности = количество решённых заявок со связанными статьями / общее количество решённых заявок × 100%</p>
<h3>Пример</h3>
<p>За месяц команда решила 1&nbsp;000 заявок.<br>В 720 из них была связана статья.</p>
<p><strong>Процент связанности = 720 / 1&nbsp;000 × 100% = 72%.</strong></p>
<p>Эта метрика помогает понять, насколько работа со знаниями стала частью ежедневного процесса поддержки.</p>
<p>При этом высокий Процент связанности сам по себе ещё не говорит о качестве работы: специалист может связывать статьи формально или выбирать нерелевантные материалы.</p>
<h2>Точность связанности</h2>
<p><strong>Точность связанности (Link Accuracy)</strong> показывает качество связки <strong>«решённая заявка — статья»</strong>.</p>
<p>Для её оценки используется выборка связанных заявок. Проверяющий оценивает, насколько корректно специалист выбрал статью и соответствует ли она проблеме и решению.</p>
<p>Если связка оценивается по нескольким критериям, итоговая Точность связанности рассчитывается на основании результатов этих проверок.</p>
<p>Например, при четырёх равнозначных критериях:</p>
<ul>
<li>4 выполненных критерия — <strong>100%</strong></li>
<li>3 — <strong>75%</strong></li>
<li>2 — <strong>50%</strong></li>
<li>1 — <strong>25%</strong></li>
</ul>
<h2>Почему эти метрики нужно смотреть вместе</h2>
<p>Высокий Процент связанности показывает, что специалисты регулярно работают со знаниями.</p>
<p>Высокая Точность связанности показывает, что они делают это правильно.</p>
<p>Поэтому возможны разные ситуации:</p>
<table>
<thead><tr><th>Процент связанности</th><th>Точность связанности</th><th>Что это означает</th></tr></thead>
<tbody>
<tr><td>Высокий</td><td>Высокая</td><td>Работа со знаниями встроена в процесс и выполняется корректно</td></tr>
<tr><td>Высокий</td><td>Низкая</td><td>Статьи связываются часто, но выбор статьи нередко ошибочен или формален</td></tr>
<tr><td>Низкий</td><td>Высокая</td><td>Связи качественные, но работа со знаниями ещё не стала устойчивой привычкой</td></tr>
</tbody>
</table>
<p>Именно поэтому эти показатели лучше использовать <strong>в паре</strong>.</p>
<h2>Как это работает в Swarmica</h2>
<p>В Swarmica Процент связанности и Точность связанности отображаются в аналитике KCS.</p>
<p>Подробнее о том, как рассчитывается и отображается <strong>гекс «Точность связанности»</strong>, как формируется выборка и как работать с отчётом, читайте в статье <a href="https://support.swarmica.com/article/ru/190-точность-связанности.html">«Точность связанности»</a>.</p>
<p>Более подробно о методологии KCS, работе со знаниями и использовании метрик можно узнать в <a href="https://swarmica.ru/akademia-swarmica">Академии Swarmica</a>.</p>