Was ist Callcenter-Analytics und wie analysieren Sie Anrufe?
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October 2, 2026
Ihr Callcenter führt jede Woche Tausende von Gesprächen über Chats, E-Mails und Anrufe – und in all diesen Gesprächen stecken die Antworten auf Ihre häufigsten Fragen.
Wo haben Agenten Schwierigkeiten, und wo sind sie erfolgreich? Welche Probleme veranlassen Kunden, sich immer wieder zu melden?
Das Problem: Sie können nicht jede Interaktion manuell prüfen. Also bleibt Ihnen nur, einen Bruchteil der Interaktionen stichprobenartig auszuwerten – oder sich auf Ihr Bauchgefühl und ein paar begrenzte Daten zu verlassen.
Callcenter-Analytics ändert das: Unstrukturierte Gesprächsdaten werden zu umsetzbaren Erkenntnissen darüber, was das Anrufvolumen treibt und worauf Sie Ihre Anstrengungen für maximale Wirkung konzentrieren sollten.
In diesem Leitfaden behandeln wir die wichtigsten Grundlagen der Callcenter-Analytics, ihre Arten und wie sie in Ihrem Callcenter funktioniert.
Callcenter- bzw. Contact-Center-Analytics umfasst messbare Kennzahlen, mit denen die Leistung ermittelt wird – insbesondere, um das Kundenerlebnis über Telefon, Chat, E-Mail oder SMS zu optimieren.
Diese Kennzahlen zeigen, wie gut Sie die Erwartungen Ihrer Kunden erfüllen. Da diese Erwartungen von Kunde zu Kunde variieren und sich weiterentwickeln, ist es wichtig, Kundendaten kontinuierlich zu analysieren. Sammeln Sie regelmäßig Erkenntnisse und Feedback, um im Einklang mit dem zu bleiben, was Ihre Kunden tatsächlich wollen.
So funktioniert Contact-Center-Analytics:
Erfasst Daten über alle Kanäle hinweg: Chat-, E-Mail- und Sprachgespräche fließen für klare Transparenz in einer einzigen Plattform zusammen.
Analysiert Gespräche automatisch: NLP und Sprachanalyse erkennen Stimmungen wie Frustration oder Begeisterung und identifizieren Muster, die zeigen, warum Kunden Sie kontaktieren und wie gut Ihr Team reagiert.
Sagt voraus, was kommt: Predictive Analytics liefert Ihnen frühe Warnsignale für Kundenabwanderung und hilft Ihnen, Ihre Agenten auf die Arten von Problemen im Kundenerlebnis vorzubereiten, die gerade zunehmen.
So können Unternehmen Datenpunkte verknüpfen, um Routing, Personalplanung und die Übergabe zwischen Kanälen zu optimieren.
Es versteht sich von selbst, dass Kunden für Ihr Unternehmen unbezahlbar sind. Sie kaufen Ihre Produkte oder Dienstleistungen weiterhin, weil sie gut behandelt werden.
Doch es ist schwer zu erkennen, welche Kunden zufrieden sind und welche zusätzliche Unterstützung benötigen – es sei denn, Sie identifizieren die Kundenservice-Kennzahlen, die für Ihr Unternehmen wichtig sind.
Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Gründen, warum die Messung von Kundenservice-Kennzahlen für Ihren Kundensupport wichtig ist:
Der erste Grund, Ihr Kundensupport-Team zu messen, besteht darin, genau zu erkennen, was Ihre Zielgruppe zufriedenstellt. Die besten Unternehmen kombinieren Zufriedenheitsdaten mit harten Zahlen und verknüpfen die Ergebnisse direkt mit dem Kundenverhalten.
Zum Beispiel:
Bleiben zufriedene Kunden tendenziell länger?
Wie unterscheidet sich ihr Verhalten von dem neutraler oder unzufriedener Kunden?
Empfehlen sie eher neue Kunden weiter?
Geben sie im Laufe der Zeit mehr aus?
Die Messung dieser Kennzahlen hilft Support-Teams, die sich wandelnden Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, Serviceprozesse zu optimieren und die Gesamtzufriedenheit zu steigern.
Laut dem Customer Service Quality Benchmark 2023 von Klaus empfinden 30 % der Kundenservice-Fachkräfte die Messung und Verbesserung der Supportqualität als herausfordernd.
Genau hier wird die Messung von Kundenservice-Kennzahlen entscheidend.
Durch die Analyse von Kundenservice-Kennzahlen können Unternehmen Schwachstellen in ihren Prozessen aus Kundensicht erkennen. Dieser datengetriebene Ansatz ermöglicht gezielte Verbesserungen bei konkreten Herausforderungen.
Hatten Sie schon einmal das Gefühl, dass Ihre Zeit, Ihr Budget oder Ihr Personal effektiver hätten eingesetzt werden können – wenn Sie nur klarer gewusst hätten, welche Aktivitäten welchen Aufwand erfordern?
Kundenservice-Kennzahlen können genau diese Klarheit liefern. Indem sie zeigen, wo Ihre Ressourcen tatsächlich eingesetzt werden, ermöglichen sie fundierte Entscheidungen – ob Sie erfolgreiche Maßnahmen ausbauen, Ihren Ansatz grundlegend neu gestalten oder Ihre Strategie feinjustieren, um die Gesamteffizienz zu steigern.
Ihr Contact Center kann fünf verschiedene Arten von Callcenter-Analytics nutzen, die jeweils darauf ausgelegt sind, bestimmte Fragen zu Ihrem Betrieb zu beantworten.
Performance-Analytics konzentriert sich darauf, wie effektiv Ihr Callcenter in Bereichen wie Serviceeffizienz und Agentenproduktivität arbeitet. Diese Analysen greifen auf verschiedene Datenquellen wie Anruf-Routing und Anrufaufzeichnungen zurück.
Ziel der Performance-Analytics ist es nicht nur zu messen, wie viele Anrufe Agenten bearbeiten oder wie schnell sie diese abschließen. Vielmehr soll ein tieferes Verständnis dafür entstehen, was die Leistung im Contact Center antreibt und wo Verbesserungen die größte Wirkung erzielen.
Werden diese Erkenntnisse effektiv genutzt, können Unternehmen die Personaleinsatzplanung optimieren, Routing-Strategien verbessern, Agenten durch gezieltes Coaching unterstützen, betriebliche Ineffizienzen reduzieren und einen schnelleren, konsistenteren Kundenservice bieten.
Sprachanalyse nutzt künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP), um Kundengespräche automatisch zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse aus Anrufaufzeichnungen zu gewinnen.
Statt sich darauf zu verlassen, dass Qualitätsteams Hunderte oder Tausende Stunden an Anrufen manuell anhören, kann die Sprachanalyse Gespräche skalierbar verarbeiten, wichtige Muster erkennen und Interaktionen hervorheben, die Aufmerksamkeit erfordern.
Indem sie sowohl analysiert, was gesagt wird, als auch wie es gesagt wird, hilft die Sprachanalyse Contact Centern, die Kundenstimmung zu verstehen, wiederkehrende Probleme zu erkennen, Compliance zu überwachen, die Leistung der Agenten zu verbessern und Chancen zur Optimierung des Kundenerlebnisses aufzudecken.
Stimmungsanalyse: Analysiert den emotionalen Ton von Gesprächen, um festzustellen, ob ein Kunde oder Agent eine positive, negative oder neutrale Stimmung ausdrückt. Sie kann Anzeichen von Frustration, Unzufriedenheit, Dringlichkeit oder Zufriedenheit erkennen und hilft Teams, potenzielle Probleme zu entdecken, bevor sie eskalieren.
Speech-to-Text-Umwandlung: Wandelt aufgezeichnete Gespräche mithilfe automatischer Spracherkennung (ASR) in durchsuchbaren Text um. Transkripte bilden die Grundlage für die Anrufanalyse und erleichtern es, Interaktionen zu durchsuchen, wiederkehrende Formulierungen zu erkennen, Themen zu klassifizieren und bestimmte Gesprächsabschnitte zu prüfen, ohne die gesamte Aufzeichnung anzuhören.
Keyword- und Phrasenerkennung: Erkennt automatisch vordefinierte Wörter, Phrasen und Ausdrücke in Gesprächen. Callcenter nutzen dies, um Hinweise auf Kundenbeschwerden, Erwähnungen von Wettbewerbern, Produktprobleme, Compliance-Risiken, Eskalationswünsche oder Verkaufschancen zu erkennen. Beispielsweise können Formulierungen wie „mein Konto kündigen“ oder „mit einem Vorgesetzten sprechen“ bestimmte Warnmeldungen oder Workflows auslösen.
Themen- und Intent-Klassifizierung: Gruppiert Gespräche nach dem Grund, aus dem der Kunde das Unternehmen kontaktiert. So lassen sich die häufigsten Anfragearten, Beschwerden, Produktprobleme oder Serviceanfragen aufdecken und neue Trends sowie Veränderungen in der Kundennachfrage erkennen.
Gesprächs- und Interaktionsanalyse: Untersucht den Gesprächsverlauf zwischen Kunde und Agent, einschließlich Sprech-Zuhör-Verhältnis, Unterbrechungen, Stille, Wartezeiten, Weiterleitungen und Antworten des Agenten. Diese Erkenntnisse helfen, effektives Kommunikationsverhalten zu erkennen sowie Bereiche, in denen Agenten Coaching benötigen.
Compliance- und Qualitätsüberwachung: Prüft Gespräche automatisch anhand definierter Richtlinien, Skripte und regulatorischer Anforderungen. So kann die Analyse beispielsweise erkennen, ob Pflichthinweise gegeben wurden, ob unzulässige Formulierungen verwendet wurden oder ob Agenten die vorgeschriebenen Abläufe eingehalten haben.
Trend- und Musteranalyse: Bündelt Erkenntnisse aus großen Gesprächsvolumen, um wiederkehrende Themen und neu aufkommende Probleme zu erkennen. So können Callcenter einen Anstieg von Beschwerden bemerken, Produkt- oder Serviceprobleme identifizieren und die Faktoren verstehen, die Kundenkontakte auslösen.
Insgesamt verwandelt die Sprachanalyse unstrukturierte Gesprächsdaten in umsetzbare Erkenntnisse. Durch die Kombination von Transkription, Stimmungsanalyse, Keyword-Erkennung, Themenklassifizierung und Qualitätsüberwachung können Contact Center über die reine Messung von Anrufvolumen und Bearbeitungszeiten hinausgehen und verstehen, was Kunden sagen, wie sie sich fühlen, warum sie das Unternehmen kontaktieren und wie effektiv die Agenten reagieren.
Predictive Analytics nutzt historische Daten und KI-gestützte Modelle, um künftiges Kundenverhalten und Trends im Callcenter vorherzusagen. Solche prädiktiven Erkenntnisse können Kundenservice, Entscheidungsfindung und Gesamteffizienz deutlich verbessern.
So optimiert beispielsweise die Prognose des Anrufvolumens die Personaleinsatzpläne, um die erwartete Nachfrage zu bewältigen. Predictive Analytics kann zudem genau bestimmen, wann Kunden am wahrscheinlichsten Unterstützung benötigen, sodass Unternehmen ihre Agenten zu den richtigen Zeiten einplanen können.
Predictive Analytics im Callcenter basiert auf mehreren Kernkomponenten und Techniken:
Data Mining: Dabei werden nützliche Informationen aus großen Datenmengen gewonnen. Im Callcenter hilft Data Mining, Muster und Zusammenhänge in Kundeninteraktionen, Anrufergebnissen und der Agentenleistung zu erkennen.
Algorithmen für maschinelles Lernen: Modelle für maschinelles Lernen nutzen historische und Echtzeitdaten, um komplexe Muster zu erkennen und die Genauigkeit von Vorhersagen kontinuierlich zu verbessern. Diese Algorithmen können helfen, Kundenabwanderung zu prognostizieren und den Grund bzw. die Absicht hinter einer Interaktion vorherzusagen. Je mehr Daten verfügbar werden, desto weiter lassen sich die Modelle verfeinern, um immer genauere und umsetzbare Vorhersagen zu liefern.
Statistische Analyse: Statistische Verfahren helfen, Muster, Zusammenhänge und Trends in historischen Contact-Center-Daten zu erkennen, und bieten eine verlässliche Grundlage für Prognosen und Entscheidungen. Dazu gehören Wahrscheinlichkeitsmodelle, Regressionsanalysen und weitere statistische Tests, die künftige Anrufvolumen, Kundenverhalten und Servicebedarf prognostizieren.
Heutige Kunden interagieren mit Unternehmen über zahlreiche Kanäle, darunter Telefon, E-Mail, Live-Chat, soziale Medien, Messaging-Apps und Self-Service-Portale. Dabei wechseln sie mitunter auch innerhalb einer einzigen Support-Journey zwischen den Kanälen.
Zum Beispiel beginnen sie mit einem Chatbot, fassen per E-Mail nach und rufen schließlich einen Agenten an. Omnichannel-Contact-Center sind darauf ausgelegt, diese Gespräche und Kundendaten zu verknüpfen und so an jedem Touchpoint ein konsistenteres, nahtloses Erlebnis zu schaffen.
Omnichannel-Analytics geht bei diesem vernetzten Ansatz noch einen Schritt weiter, indem Kundeninteraktionen kanalübergreifend analysiert werden, um einen vollständigen Überblick über die Customer Journey zu erhalten. Statt jeden Kanal isoliert zu bewerten, können Unternehmen erkennen, wie Kunden zwischen Touchpoints wechseln, wo sich Journeys verlangsamen und welche Faktoren Zufriedenheit und Lösungszeiten beeinflussen.
Self-Service-Analytics erfasst, wie Kunden Ressourcen wie FAQs, Wissensdatenbanken, Chatbots und IVR (Interactive Voice Response) nutzen, um selbst Antworten zu finden. So können Callcenter nachverfolgen, welche Ressourcen Kunden aufrufen und wo sie Schwierigkeiten haben – und Support-Teams erkennen inhaltliche Lücken, die häufig zu unnötigen Anrufen führen.
Durch die Analyse dieser Daten können Support-Teams inhaltliche Lücken, verwirrende Informationen und wiederkehrende Schwachstellen erkennen, die sonst zu unnötigen Anrufen oder Tickets führen könnten. Wenn Kunden beispielsweise häufig nach Informationen zu einer bestimmten Produktfunktion suchen, den entsprechenden Hilfeartikel aber regelmäßig verlassen, ohne eine Antwort zu finden, kann das darauf hindeuten, dass der Artikel unvollständig, schwer verständlich oder schlecht strukturiert ist.
Support-Teams können sich nicht auf ihr Gefühl verlassen, wenn es darum geht, wie zufrieden Kunden mit dem Angebot sind. Es ist wichtig, Kundenservice-Kennzahlen zu verfolgen, um messbar zu machen, ob der Kundenservice so funktioniert, wie er sollte.
Hier sind einige wesentliche Kundenservice-Kennzahlen, die Sie verfolgen sollten:
Beginnen wir mit einer der gängigsten Callcenter-Kennzahlen für die Kundenzufriedenheit: dem Net Promoter Score, kurz NPS.
Der Net Promoter Score (NPS) misst, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre Kunden Ihr Unternehmen (hier: Ihren Kundensupport) weiterempfehlen. In den meisten Fällen wird eine einfache (oft aus nur einer Frage bestehende) Umfrage an zufällig ausgewählte Kunden gesendet und der Net Promoter Score anhand der Ergebnisse berechnet.
Werte zwischen 0 und 6 gelten als „Kritiker“ und bedeuten, dass Sie ein Problem haben; 7–8 bedeutet, dass Ihre Kunden zufrieden sind, aber nicht in einem Maß, das wirklich etwas bewegt – sie gelten als „neutral“; Bewertungen von 9–10 bedeuten, dass Ihre Marke hervorragend abschneidet und diese Kunden zu „Promotoren“ geworden sind.
So löst die Retell AI beispielsweise automatisch Umfragen nach dem Anruf aus und analysiert Trends in der Kundenstimmung, damit Teams ihren NPS im Laufe der Zeit verbessern können. Anhand der Ergebnisse können Sie diese Callcenter-KPI nutzen, um die Effektivität Ihrer Agenten zu steigern, Coaching gezielt auf bestimmte Bereiche auszurichten und Verbesserungen in Ihrem gesamten Frontline-Team voranzutreiben.
Diese Messgröße ist natürlich die offensichtlichste Callcenter-Kennzahl – schließlich steckt es schon im Namen!
CSAT ist ein Maß für die Kundenstimmung, das Unternehmen hilft zu verstehen, wie Kunden auf ihre Produkte und Dienstleistungen reagieren. CSAT-Werte werden direkt nach einer Kundenservice-Interaktion über kurze Umfragen erhoben.
In der Regel wird darum gebeten, die Interaktion auf einer Skala von 1 (sehr unzufrieden) bis 5 (sehr zufrieden) zu bewerten. Indem Sie diese numerische Skala heranziehen und die Gesamtantworten durch 100 % teilen, erhalten Sie Ihren CSAT-Wert; je höher der Prozentsatz, desto zufriedener sind Ihre Kunden.
Kleine Unternehmen mit treuen Kunden erreichen möglicherweise einen CSAT von über 95 %. Ein größeres Unternehmen mit vielfältigen Kunden, die jeweils eigene Bedürfnisse haben, kommt dagegen eher auf rund 80 %.
Es gibt zwei Arten von CSAT, die Sie in Ihrem Unternehmen messen können:
CSAT auf Unternehmensebene konzentriert sich auf Ihr Unternehmen, Ihre Marke und das Gesamtniveau des Service, den der Kunde erhalten hat.
CSAT auf Agentenebene konzentriert sich speziell darauf, wie zufrieden ein Kunde mit dem jeweiligen Agenten ist, der sein Anliegen bearbeitet hat.
Viele Kundensupport-Teams nutzen den CSAT, um zu verstehen, wie ihre Kunden über ihre Marke und den erhaltenen Service denken. Mit dem CSAT können Teams aber auch Erkenntnisse darüber gewinnen, wie zufrieden Kunden mit dem einzelnen Agenten sind, der ihr Anliegen gelöst hat.
Der Customer Effort Score misst, wie viel Aufwand der Kunde betreiben musste, um ein Problem zu lösen. Nach einer Support-Interaktion wird der Kunde gebeten zu bewerten, wie einfach die Lösung seines Anliegens war – typischerweise auf einer Skala von 1 bis 7.
Um den CES zu berechnen, addieren Sie die Gesamtzahl der Befragten, die der Aussage zustimmen, dass die Interaktion einfach war (also eine 5 oder höher vergeben), und teilen diese durch die Gesamtzahl der befragten Kunden.
Plattformen für konversationelle KI wie die Retell AI verwandeln rohes Feedback in operative Intelligenz, auf die in Echtzeit reagiert werden kann.
Die Plattform unterstützt:
Automatische Warnmeldungen bei niedrigen CSAT- oder NPS-Antworten
Sofortiges Eskalations-Routing an Live-Agenten oder spezialisierte Teams
Coaching-Hinweise für Supervisoren, wenn Signale mit hohem Risiko erkannt werden
Protokolle zum Abbau von Frustration, ausgelöst durch Tonfall oder Schlüsselwörter
Indem die Verzögerung zwischen Erlebnis und Eingreifen entfällt, können Unternehmen Probleme proaktiv lösen und Ergebnisse verbessern, bevor der Kunde abspringt.
Die First Contact Resolution (FCR) Rate misst, wie oft Kundenanliegen in einer einzigen Interaktion gelöst werden, ohne dass Folgekontakte nötig sind. Sie wird mit Kundenzufriedenheitsumfragen abgeglichen, die fragen: „Konnte der Agent Ihr Anliegen lösen?“
Eine gute FCR liegt zwischen 70 und 80 %. Als Verantwortliche im Kundensupport möchten Sie, dass Agenten Kundenanliegen klären können, ohne weitere menschliche Agenten einzubeziehen.
Eine niedrige FCR-Rate ist aus zwei Hauptgründen schädlich.
Erstens: Je öfter ein Kunde Ihr Team kontaktieren muss, desto mehr Geld geben Sie immer wieder für dasselbe Kundenanliegen aus. Wenn Agenten in der Lage sind, Anliegen in einem einzigen Anruf, einer E-Mail oder einer Chat-Interaktion abzuschließen, wird ihre Zeit frei, um mehr Kunden zu helfen.
Zweitens: Jedes Mal, wenn Ihre Kunden einen Folgekontakt starten oder eine weitere Interaktion wünschen, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass sie Ihre Marke weiterempfehlen (was Ihren NPS beeinflusst), der Aufwand, den sie für das Anliegen betreiben müssen, steigt (was Ihren CES-Benchmarks schadet), und ihre Zufriedenheit mit Ihrer Marke leidet insgesamt (was Ihren CSAT senkt).
Je mehr Interaktionspunkte, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sie Kunde bleiben.
Die Average Handle Time (AHT), also die durchschnittliche Bearbeitungszeit, gibt an, wie lange ein Agent an einem Vorgang gearbeitet hat. Sie wird in der Regel ab dem Zeitpunkt gemessen, zu dem ein Vorgang jemandem zugewiesen wird, bis zu seinem Abschluss. Die Zeit, die der Vorgang in der Warteschlange verbracht hat, ist nicht enthalten. Enthalten sind jedoch Haltezeit und Nachbearbeitungszeit, also die Zeit für den Abschluss des Tickets.
Die AHT wird üblicherweise in Sekunden angegeben: (Zeit der Kundeninteraktion + Haltezeit + Nachbearbeitungszeit) / Anzahl der Interaktionen
Diese Callcenter-KPI dient der Planung und der Effizienzmessung. Sie eignet sich gut für Analysen – doch die AHT einfach nur zu senken, um Kosten zu reduzieren, kann zu einer geringeren Erstlösungsquote und Kundenzufriedenheit führen. Dauert eine Kundensupport-Interaktion zu lange, fehlt der Agent bei anderen Aufgaben.
Neben der Erfassung des Outputs ist es auch wichtig, einen Schritt zurückzutreten und die Kostenseite mithilfe der Kosten pro Kontakt zu betrachten.
Kosten pro Kontakt = Gesamtkosten für den Support / Anzahl der bearbeiteten Tickets
Gute, niedrige Kosten pro Kontakt bedeuten, dass Ihr Team im Allgemeinen – wenn auch mit gewissen Schwankungen – Folgendes aufweist:
Hohe Verfügbarkeit: Die Mitarbeitenden stehen einen hohen Anteil der Zeit direkt für Kunden zur Verfügung und verbringen nicht zu viel Zeit mit anderen Aufgaben
Hohe Auslastung: Sie verbringen einen großen Teil ihrer Arbeitszeit damit, Kunden zu betreuen, statt auf Tickets zu warten (geringe Leerlaufzeit)
Angemessene Parallelität: Teammitglieder bearbeiten die richtige Anzahl paralleler Tickets gleichzeitig und kümmern sich vermutlich nicht nur um eines nach dem anderen
Angemessene AHT und TTR: Ihr Team kann Tickets in einem angemessen kurzen Zeitraum bearbeiten
Angemessen hohe FCR: Die meisten Tickets werden in der Regel beim ersten Kontakt gelöst und müssen nicht eskaliert werden
Bei der Kostenberechnung ist es wichtig, auch Kosten außerhalb von Gehältern und Löhnen einzubeziehen. Beispiele dafür sind:
Krankenversicherung
Gebäudekosten
Personalkosten
Einstellungs- und Schulungskosten
Steuern
So kosten menschliche Agenten beispielsweise $6–12 pro Anruf, während die Retell AI nur $0,07–$0,31/Min. kostet. Erfahren Sie, wie Swtch die Kosten seines Support-Teams um 50 % senkte und mit KI-Agenten von Retell über 8.000 Anrufe pro Monat bearbeitete – bei einer Annahmezeit von 5 Sekunden.
Die Abbruchrate als Callcenter-KPI bezeichnet den Prozentsatz der Kunden, die eine Support-Interaktion beginnen – etwa durch einen Anruf, einen Chat oder das Erstellen eines Tickets –, diese aber abbrechen, bevor sie mit einem Agenten verbunden werden oder Hilfe erhalten.
Abbruchrate = 1 - (Anzahl abgeschlossener Interaktionen / Anzahl begonnener Interaktionen) x 100 %
Eine hohe Abbruchrate kann bedeuten, dass Ihr Service Level zu niedrig ist und Kunden das Warten in der Schlange aufgeben. Sie kann auch darauf hindeuten, dass Ihr Ablauf Ihre Kunden frustriert und sie deshalb aufgeben, oder dass es ein technisches Problem mit Ihrem Bearbeitungssystem gibt. Nehmen Sie sich Zeit, die Ursache hoher Abbruchraten zu ermitteln.
Anker ersetzte beispielsweise seinen einfachen Chatbot und seine IVR-Menüs durch das KI-IVR-Routing von Retell und bietet nun Sprachgespräche auf menschlichem Niveau. Das Ergebnis? 95 % Routing-Genauigkeit, 80 % schnellere Lösungen und ein Serviceteam, das Anrufabläufe ohne die IT aktualisiert.
Ein wichtiger Aspekt: Wenn Sie bewusst mit einem schlanken Support-Team arbeiten und Ihre Kunden eher geduldig sind, kann es sinnvoller sein, die Abbruchrate gegenüber der ASA zu priorisieren. In diesem Fall wäre das zentrale Ziel, die Abbruchrate niedrig zu halten, statt sich in erster Linie auf eine kurze durchschnittliche Antwortzeit zu konzentrieren.
Nicht jedes Callcenter hat dieselben Prioritäten. Ein Team im Finanzdienstleistungsbereich wird Compliance beispielsweise anders gewichten als eine Handelsmarke, die sich auf die Verkürzung der Bearbeitungszeit konzentriert.
Bevor Sie Zeit in Produktdemos investieren, sollten Sie klar definieren, wie Erfolg für Ihr Unternehmen aussieht. So gehen Sie vor:
Legen Sie zunächst klar fest, was Sie erreichen möchten. Welche Bereiche möchten Sie verbessern? Mögliche Ziele sind zum Beispiel:
Lösungszeiten verbessern
Supportkosten senken
Servicequalität steigern
CSAT oder Net Promoter Score erhöhen
Frameworks für die Qualitätssicherung (QA) einführen
Bearbeitungszeit von Anrufen verkürzen
Sobald Sie Ihre Ziele gewählt haben, entscheiden Sie, welche Kennzahlen Ihrem Support-Team helfen, die Leistung zu überwachen und zu optimieren. Dazu können gehören:
Predictive Analytics für die Prognose von Nachfrage, Kundenverhalten und künftigem Supportbedarf
Performance-Analytics für die Verbesserung von Agentenproduktivität, Effizienz und der gesamten Contact-Center-Leistung
Sprachanalyse für das Verständnis von Gesprächen, Stimmung, Compliance und wiederkehrenden Kundenproblemen
Omnichannel-Analytics für die Nachverfolgung von Customer Journeys über Kanäle hinweg und das Erkennen von Lücken im Kundenerlebnis
Self-Service-Analytics für das Erkennen inhaltlicher Lücken und die Verbesserung von Self-Service-Erlebnissen
Setzen Sie Callcenter-Analytics-Tools wie die Retell AI ein, um Interaktionen über mehrere Touchpoints (etwa Sprache, Chat und E-Mail) sofort zu analysieren. Die Retell AI nutzt KI-Modelle für maschinelles Lernen, um Leistungstrends, Kundenbedürfnisse und die Ursachen von Unzufriedenheit sichtbar zu machen.
Das Analytics-Dashboard stellt Ihre Anruf- und Chatdaten grafisch dar, sodass Sie sehen, wie Ihre Agenten sich im Laufe der Zeit entwickeln.
Die Retell AI kann außerdem helfen, Callcenter-Daten mit Erkenntnissen aus Ihrem CRM, Ihrer Support-Plattform und anderen Geschäftssystemen zu verknüpfen.
Durch die Kombination von Anrufergebnissen, Kundenstimmung, Lösungsdaten und Gesprächstrends mit Kundenhistorie und Verhaltensdaten können Teams erkennen, wie Support-Interaktionen wichtige Geschäftsergebnisse wie Kundenbindung, Conversions, Umsatz und Customer Lifetime Value beeinflussen.
So erhalten Unternehmen einen umfassenderen Überblick über die Support-Leistung und können datengetriebene Entscheidungen treffen, um sowohl das Kundenerlebnis als auch die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Teilen Sie die wichtigsten Erkenntnisse aus Ihrer Callcenter-Analytics abteilungsübergreifend, um Entscheidungen zu verbessern, Prioritäten zu setzen und bessere Kundenerlebnisse zu schaffen. Zum Beispiel:
Bauen Sie Self-Service-Optionen für häufige Anfragen aus, damit Kunden sofort Antworten finden und gleichzeitig Supportvolumen und Engpässe sinken.
Teilen Sie Anwendungsfälle und wiederkehrende Bedürfnisse von Kunden mit den Produktteams, um Roadmap-Entscheidungen und Produktverbesserungen zu priorisieren.
Machen Sie Hürden bei der Einführung für Customer-Success- und Schulungsteams sichtbar, damit diese gezieltes Onboarding, Trainings und Lernressourcen erstellen können.
Kundensupport-Teams nutzen die KI-Agenten von Retell, um große Mengen an Tickets und Anrufen zu bewältigen, ohne an Antwortqualität einzubüßen. So arbeiten menschliche Agenten schneller, bleiben konsistent und können sich auf komplexe Anliegen konzentrieren, die menschliche Aufmerksamkeit erfordern.
Unter allen geschäftlichen Anwendungsfällen liefert der Kundensupport den höchsten ROI, weil jede eingesparte Minute das Kundenerlebnis und die Produktivität der Agenten direkt verbessert.
Und zwar so:
Die Retell AI hebt KI-gestütztes Anruf-Routing mit betreuter Weiterleitung auf die nächste Stufe: KI-Telefonagenten verstehen die Anliegen der Anrufer und leiten sie betreut an Live-Agenten weiter, wenn die Situation es erfordert.
Das verbessert Ihre First Contact Resolution (FCR) und Average Handle Time (AHT). Da die Absicht von Anfang an korrekt erkannt wird, werden Anrufe ohne unnötige Weiterleitungen an den richtigen Agenten geleitet – das erhöht die Chance, Anliegen bereits in der ersten Interaktion zu lösen.
Gleichzeitig müssen Kunden dank betreuter Weiterleitung keine Informationen wiederholen, was die Bearbeitungszeit verkürzt und Frustration minimiert.
KI-gestützter Kundenservice verspricht eine dialogorientiertere und effizientere Form des Supports. Er kann einfache Anfragen bearbeiten und die komplexeren den Menschen überlassen.
Das kann ein KI-Agent von Retell:
Eingehende Anrufe automatisch beantworten
Termine direkt in Calendly usw. buchen
FAQs beantworten und Leads qualifizieren
Tausende gleichzeitige Anfragen ohne Wartezeit bearbeiten
Auch unter Last eine gleichbleibende Antwortqualität halten
Sofort über 50 Sprachen unterstützen
Rund um die Uhr (24/7) über alle Zeitzonen hinweg verfügbar sein
Diese Funktionen senken die Abbruchrate deutlich, indem sie Wartezeiten minimieren und sofortige Antworten sicherstellen. Gleichzeitig reduziert die Automatisierung die Kosten pro Kontakt, da wiederkehrende Supportanfragen keinen Live-Agenten mehr erfordern.
Ein konsistenter Service rund um die Uhr verbessert zudem die allgemeine Kundenzufriedenheit und ermöglicht es Support-Teams, effizient zu skalieren, ohne die Mitarbeiterzahl proportional zu erhöhen.
In klassischen Contact Centern kann die Authentifizierung vor dem Gespräch je nach Sicherheitsanforderungen zwischen 45 Sekunden und 2 Minuten pro Interaktion dauern.
Die Retell AI reduziert die Average Handle Time (AHT), indem sie Anrufer authentifiziert, bevor ein menschlicher Agent dem Gespräch beitritt. Der KI-Agent verifiziert die Identität auf natürliche Weise während der Interaktion mithilfe von:
Anrufer-ID und Geräte-Fingerprinting
OTP oder sicheren Links, die während des Anrufs gesendet werden
Stimmbiometrie (sofern aktiviert)
Abgleich mit CRM und Bestellhistorie
Die Authentifizierung erfolgt nahtlos im Hintergrund, während der Kunde spricht, sodass menschliche Agenten das Gespräch mit bereits verifizierten Kundeninformationen beginnen können.
Das verkürzt nicht nur die Anrufdauer, sondern steigert auch die Produktivität der Agenten, da wiederkehrende Verifizierungsabläufe entfallen.
Sobald ein Anruf endet, verarbeitet konversationelle KI automatisch alles, was während der Interaktion passiert ist – ohne zusätzlichen Aufwand für menschliche Agenten.
Der KI-Agent der Retell AI bietet nach dem Auflegen des Kunden folgende Unterstützung:
Automatische Anrufzusammenfassung: Die Retell AI erstellt prägnante, strukturierte Zusammenfassungen zu Anliegen und Absicht des Kunden, den während des Anrufs ergriffenen Maßnahmen sowie zu Lösungsstatus und nächsten Schritten. Diese Zusammenfassungen werden sofort im CRM oder Ticketsystem erfasst, sodass die manuelle Nachbearbeitungszeit entfällt.
Automatisches Tagging und Disposition: Der Agent klassifiziert Anrufe außerdem nach Anrufart, Lösung und Kundenfeedback.
Automatisierte Nachverfolgung: Je nach Ergebnis des Anrufs kann Ihr KI-Agent Bestätigungs-E-Mails oder WhatsApp-Nachrichten senden, Umfragen (CSAT, NPS) auslösen oder Rückrufe bzw. Technikertermine planen – ganz ohne Eingreifen eines Agenten.
Informationsaktualisierung in Echtzeit: Die Retell AI lässt sich mühelos in führende CRMs, Collaboration-Tools und Contact-Center-Plattformen integrieren, um Kundendaten, Anrufzusammenfassungen, Dispositionen und nächste Schritte in Echtzeit zu synchronisieren.
Statt auf Drittanbieter-Tools zur Auswertung von Kundenservice-Kennzahlen angewiesen zu sein, stellt Ihnen die Retell AI alle Daten bereit, mit denen Ihr Kundensupport-Team schnell beurteilen kann, wie es abschneidet. Außerdem können Sie ein Dashboard erstellen, um Gespräche an einem Ort anzuzeigen, zu filtern und zu analysieren.
Kunden berichten Ihnen jeden Tag von ihren Problemen – doch die meisten Callcenter-Teams halten diese wertvollen Daten unter Verschluss, sodass sie kaum zugänglich und nutzbar sind.
Das richtige Contact-Center-Analytics-Tool verbindet die wichtigsten Kanäle und analysiert Kundeninteraktionen skalierbar. So entdecken Teams Muster, Trends und Chancen, die ihnen sonst entgehen würden.
Indem sie Gespräche in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt, hilft Kundenservice-Analytics Teams, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen, die Leistung zu verbessern und die wichtigsten Callcenter-KPIs zu verfolgen.
Genau hier hilft die Retell AI. Indem sie Gespräche, Kontext und Kundeninteraktionen an einem Ort bündelt, entlastet die Retell AI Agenten kognitiv, übernimmt wiederkehrende Anfragen und verschafft Teams einen klareren Überblick darüber, was in jeder Interaktion geschieht.
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Callcenter-Analytics ist der Prozess, Daten aus Kundeninteraktionen über Kanäle wie Telefon, Chat, E-Mail und SMS zu erfassen, zu analysieren und auszuwerten. Sie hilft Support-Teams, Kundenbedürfnisse zu verstehen, wiederkehrende Probleme zu erkennen, die Leistung von Agenten und Betrieb zu messen und Chancen zur Verbesserung von Kundenerlebnis und Effizienz zu finden.
Callcenter-Analytics hilft Teams, Schwachstellen, wiederkehrende Probleme und Ursachen von Frustration in Kundeninteraktionen zu erkennen. Diese Erkenntnisse lassen sich nutzen, um das Routing zu verbessern, die Erstlösungsquote zu steigern, den Kundenaufwand zu verringern, Self-Service-Inhalte zu optimieren und Chancen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit zu erkennen.
Definieren Sie zunächst die Geschäftsergebnisse, die Sie verbessern möchten – etwa niedrigere Supportkosten, einen höheren CSAT, bessere Lösungsquoten oder eine stärkere Qualitätssicherung. Bestimmen Sie dann die benötigten Analysefunktionen und KPIs für den Kundenservice, prüfen Sie, welche Kanäle das Tool unterstützt, und bewerten Sie, wie gut es sich in Ihr CRM, Ihre Support-Plattform und andere Geschäftssysteme integrieren lässt.
Ja, die Begriffe werden in der Branche synonym verwendet. Beide bezeichnen das Erfassen und Analysieren von Daten aus Kundeninteraktionen über Telefon, Chat und E-Mail, um die Servicequalität zu verbessern. Der Begriffswandel spiegelt den Übergang vom reinen Telefonsupport zum Omnichannel-Support wider; die zugrunde liegenden Analysearten sind in beiden Fällen dieselben.
Die wichtigsten Callcenter-KPIs sind Net Promoter Score (NPS), Kundenzufriedenheit (CSAT), Customer Effort Score (CES), First Contact Resolution (FCR), Average Handle Time (AHT), Kosten pro Kontakt und Abbruchrate. Sie zeigen, wie zufrieden Kunden sind, wie effizient Agenten Anliegen lösen und wie viel jede Interaktion kostet.
Sehen Sie, wie viel Ihr Unternehmen durch den Wechsel zu KI-gestützten Sprachagenten sparen könnte.
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