Kundenservice-Kennzahlen: Welche KPIs am wichtigsten sind und wie Sie sie verbessern

Die meisten Marken behalten die Marketingleistung, Verkaufszahlen und andere umsatzgenerierende Unternehmensbereiche genau im Auge. Aber nur wenige messen den Kundensupport wirklich gut.

Die Liste der Kennzahlen, die wir unten teilen, zeichnet ein vollständigeres Bild vom größeren Einfluss, den der Kundensupport auf das Unternehmenswachstum hat. Einige messen die Teamleistung – etwa wie schnell und gut Sie auf Tickets reagieren.

Andere Kennzahlen betrachten tiefer den Einfluss Ihres Teams auf größere Unternehmensziele wie Kundenbindung und Umsatzgenerierung. Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie jede dieser Kennzahlen berechnen.

Legen wir also los!

Was sind Kundenservice-Kennzahlen?

Kunden-KPIs sind messbare Kennzahlen zur Bestimmung der Leistung, insbesondere zur Optimierung des Kundenerlebnisses.

Diese KPIs zeigen, wie gut Sie die Kundenerwartungen 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 mit dem übereinzustimmen, was Ihre Kunden tatsächlich wollen.

Überwiegend lassen sich die Serviceerwartungen der Kunden in drei Kategorien unterteilen:

• Geschwindigkeit und Komfort, einschließlich Reaktionsfähigkeit, effizienter Bearbeitung und maßgeschneidertem Kundensupport.

• Zuverlässigkeit und Transparenz definiert als Verfügbarkeit, proaktive Ansprache und Kommunikation.

• Interaktion und Fürsorge, bestehend aus persönlicher Aufmerksamkeit, Empathie, Klarheit und Freundlichkeit. Die menschliche Note hinzufügen.

Aus diesen drei Kategorien haben wir zehn messbare Kennzahlen abgeleitet, die zur Verbesserung des Kundenerlebnisses verwendet werden können: Geschwindigkeit, Verfügbarkeit, Effektivität und Freundlichkeit. Wir zeigen Ihnen, wie Sie diese KPIs berechnen und nutzen.

Warum die Messung von Kundenservice-Kennzahlen wichtig ist

Es versteht sich von selbst, dass Kunden für Ihr Unternehmen von unschätzbarem Wert sind. Sie kaufen Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistungen weiterhin, weil sie gut behandelt werden.

Selbstverständlich wissen wir, dass Ihr Kundensupport-Team extrem hart arbeitet, um Kunden zufrieden zu halten.

Aber Sie können nicht wissen, welche Kunden zufrieden sind und welche zusätzliche Unterstützung benötigen, ohne zunächst die für Ihr Unternehmen wichtigen Zufriedenheitskennzahlen zu identifizieren und ein System zur Erfassung – und Analyse – von Kundenfeedback zu haben.

Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Gründen, warum die Messung von Kundenservice-Kennzahlen für Ihren Kundensupport wichtig ist:- Kundenzufriedenheit verbessern

Der erste Grund, Ihr Kundensupport-Team zu messen, ist herauszufinden, was Ihr Publikum genau zufriedenstellt. Die besten Unternehmen kombinieren Zufriedenheitsdaten mit harten Zahlen. Sie 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?

Das Messen dieser Kennzahlen hilft Support-Teams, die sich wandelnden Kundenbedürfnisse zu verstehen, Serviceprozesse zu optimieren und die Gesamtzufriedenheit zu steigern.- Verbesserungsbereiche identifizieren

Laut dem Customer Service Quality Benchmark 2023 von Klaus finden 30 % der Kundenservice-Fachkräfte das Messen und Verbessern der Supportqualität herausfordernd.

Hier wird das Messen von Kundenservice-Kennzahlen entscheidend.

Durch die Analyse von Kundenservice-Kennzahlen können Unternehmen Schwachstellen der Kunden in ihren Prozessen identifizieren. Dieser datengestützte Ansatz ermöglicht gezielte Verbesserungen bei spezifischen Herausforderungen.- Ressourcenzuteilung optimieren

Hatten Sie jemals das Gefühl, dass Ihre Zeit, Ihr Budget oder Ihre Arbeitskraft effektiver hätten zugeteilt werden können, wenn Sie nur ein klareres Verständnis dafür gehabt hätten, welche Aktivitäten welches Investitionsniveau erforderten?

Kundenservice-Kennzahlen können genau diese Klarheit bieten. Indem sie zeigen, wo Ihre Ressourcen tatsächlich ausgegeben werden, ermöglichen sie Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen – sei es, erfolgreiche Bemühungen auszubauen, Ihren Ansatz vollständig umzugestalten oder Ihre Strategie zur Verbesserung der Gesamteffizienz feinabzustimmen.

Häufige Fehler von Teams beim Verfolgen von Kundenservice-Kennzahlen

Jetzt, da Sie die wichtigen zu messenden Kundenservice-Kennzahlen kennen, gibt es zugleich mehrere Fallstricke auf dem Weg, bei denen Dinge schiefgehen können.

Glücklicherweise können Sie diese vermeiden, wenn Sie die Dinge im Voraus durchdacht haben. Hier sind einige häufige Fehler, die Sie beim Verfolgen Ihrer Kundenservice-Kennzahlen vermeiden können:- Individuelle Leistung mit Teamleistung verwechseln

Bei der Analyse der Leistung eines Agenten müssen Sie den tatsächlichen, direkten Einfluss des Beitrags eines Agenten betrachten. Es macht wenig Sinn, Kennzahlen zu betrachten, die Teil einer breiteren Teamleistung sind, da dies Verwirrung darüber stiften kann, wer für eine zufriedenstellende Lösung oder eine gescheiterte First Contact Resolution verantwortlich ist.

Der beste Weg, den direkten Beitrag eines Agenten zu messen, sind Ereigniskennzahlen (z. B. interne Notizen, Antworten und erfolgreiche Lösungen). Das hilft Ihnen, genau zu bestimmen, wer einen positiven oder negativen Einfluss auf die Gesamtleistung des Teams hat.- Den Kontext von Schlüsselkennzahlen nicht verstehen

Ihre Kundenservice-Kennzahlen (KPIs) sind sehr wichtig, aber sie sind nur nützlich, wenn sie richtig verstanden und interpretiert werden.

Zum Beispiel sind zwei solcher Kennzahlen, die häufig zur Bewertung der Kundenservice-Leistung verwendet werden, First Contact Resolution und Wiedereröffnungsrate:

• First Contact Resolution (FCR) misst, wie viele Kundenanfragen bei der allerersten Interaktion mit einem Agenten erfolgreich gelöst werden.

• Die Wiedereröffnungsrate verfolgt, wie viele zuvor gelöste Anfragen nach der ursprünglichen Lösung von Kunden wieder geöffnet werden.

Das Problem bei Kennzahlen wie der Wiedereröffnungsrate ist, dass ein Gespräch aus verschiedenen Gründen wieder geöffnet werden kann, und das bedeutet nicht zwangsläufig, dass die gegebene Antwort das Problem des Kunden nicht gelöst hat.

Zum Beispiel könnte ein Gespräch wieder geöffnet werden, wenn ein Kunde mit einem einfachen Dankeschön antwortet, mit einer völlig neuen Frage in denselben Thread zurückkehrt oder wenn ein Agent es versehentlich schließt, bevor das Problem gelöst ist.

Deshalb müssen Kundenservice-Führungskräfte Kennzahlen mit dem richtigen Kontext bewerten, anstatt sie für bare Münze zu nehmen. Während eine hohe Wiedereröffnungsrate besorgniserregend erscheinen mag, ist die tatsächliche Rate bedeutsamer Wiedereröffnungen, etwa Fälle, in denen die ursprüngliche Lösung unzureichend war, oft viel niedriger.- Zu ehrgeizige Zeitpläne und zu viele KPIs haben

Customer-Success-Mitarbeiter haben viel zu tun. Sie sind für Dinge wie das Onboarding neuer Kunden, das Erhöhen des Kunden-LTV, das Identifizieren und Schaffen von Upsell-Möglichkeiten, das Erleichtern von Verlängerungen und das Bereitstellen von Referenzen verantwortlich. Ihr Team zu bitten, all dies so schnell wie möglich zu erreichen, ist unpraktikabel.

Sich auf all diese KPIs gleichzeitig zu konzentrieren, kann überwältigend sein. Customer-Success-Führungskräfte brauchen Zeit, um Experimente durchzuführen, die Probleme zu verstehen und A/B-Tests zu machen, bevor sie eine konsistente, skalierbare Lösung identifizieren, die verfeinert und optimiert werden kann, während das Customer-Success-Team wächst.

Sich auf zu viele KPIs und Ziele zu konzentrieren, führt nur zu Chaos und Verwirrung. Vermeiden Sie dies, indem Sie weniger Ziele setzen und Ihrem Team genug Zeit geben, effektive, effiziente Lösungen zu entwickeln. Konzentrieren Sie sich auf klare Prioritäten, gestützt durch einen detaillierten Plan und einen realistischen Zeitplan für die Umsetzung.

Quelle- Support-Team-KPIs mit Customer Success verwechseln

Kann ein Account Executive die Arbeit eines Account Managers erledigen? Theoretisch sitzen beide Rollen innerhalb des Vertriebsökosystems, aber in der Praxis erfordern sie sehr unterschiedliche Denkweisen, Fähigkeiten und Erfolgskriterien.

Beide Teams haben unterschiedliche KPIs, Technologien und Ziele. Unter keinen Umständen sollte ein Customer-Success-Mitarbeiter am selben KPI wie ein Support-Mitarbeiter gemessen werden. Es wird Ihre Customer-Success-Abteilung aufgrund unzusammenhängender Verantwortlichkeiten scheitern lassen oder die großartige Arbeit, die Ihr Kundensupport-Team bereits leistet, aus der Bahn werfen.

Quelle

Wie verbessern Sie Ihre Kundenservice-Kennzahlen?

Das Verbessern Ihrer Kundenzufriedenheit bedeutet nicht nur zufriedenere Kunden, sondern trägt auch zur Markenfürsprache und zu erhöhten Käufen bei.

Tauchen wir in einige Strategien zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit ein:- Kommentare und Feedback von Kunden sammeln

Wenn Sie eine Umfrage nach der Interaktion an Kunden senden, ob Sie NPS-Feedback sammeln, CES messen oder Ihre FCR-Rate ermitteln, müssen Sie Ihren Kunden eine Möglichkeit geben, echtes, greifbares Feedback zu geben.

Das Klicken auf eine numerische Schaltfläche sagt Ihnen ehrlich gesagt nicht viel.

Es ist für Ihr Team genauso wertvoll zu verstehen, warum jemand bei einer NPS-Umfrage darüber, ob er Ihre Marke wahrscheinlich empfehlen würde, eine „8" wählt, wie es ist zu verstehen, warum jemand eine „3" wählt.

Dasselbe gilt für CES und FCR. Warum hatte der Kunde das Gefühl, viel Aufwand betreiben zu müssen, selbst nachdem er mit Ihrem Team gesprochen hat? Was ist passiert, dass er nicht glaubt, dass Ihr Agent sein Problem lösen konnte?

Feedback zu sammeln, sowohl gutes als auch schlechtes, ist wichtig. Es gibt Ihrem Team greifbare Möglichkeiten, ihre Prozesse zu verbessern, und gibt Ihren Kunden auch das Gefühl, dass ihre Stimme gehört wird und dass sie zählt.- Eine Folgefrage einbeziehen

Folgefragen sind eine großartige Möglichkeit, Ihre Feedback-Erkenntnisse zu untermauern und in ein bestimmtes Thema einzutauchen.

Zum Beispiel können Sie, sobald ein Kunde eine Umfrage nach der Interaktion abschließt und den Agenten bewertet, mit dem er interagiert hat, nachfragen, was der Agent gut gemacht hat, wenn die Bewertung positiv ist, oder was hätte verbessert werden können, wenn die Bewertung negativ ist.

Dies gamifiziert das Feedback, gibt Ihnen spezifische Einblicke, wonach Ihre Kunden suchen, und kann helfen, zu informieren, wie Sie neue Agenten einstellen, einarbeiten und schulen.

Das Stellen einer Folgefrage gibt Ihren Kunden die Möglichkeit, einen Schritt zurückzutreten und wirklich über ihr Feedback nachzudenken, warum sie die Bewertung gewählt haben, die sie gewählt haben, und gibt Ihrem Team ein nuancierteres Verständnis davon, wo sie herausragten oder wo sie das Ziel verfehlt haben könnten.- Kundenfeedback zum Agenten-Coaching nutzen

Das führt zu unserer nächsten Strategie, nämlich das gesammelte Kundenfeedback zu nutzen, um zu steuern, wie Sie Ihre Frontline-Agenten coachen.

Seien wir ehrlich: Ihre Kundenzufriedenheitswerte, egal wie Sie sie messen, sind direkt damit verbunden, wie befähigt Ihre Support-Agenten sind, alle Facetten Ihres Unternehmens zu verstehen. Wenn ihnen nicht die richtigen Werkzeuge oder Lernmöglichkeiten gegeben werden, wie können sie dann ihre Leistung verbessern und somit verbessern, wie sich Ihre Kunden nach der Interaktion mit ihnen fühlen?

Teamleiter sollten Warnmeldungen einrichten, um Verbesserungsmöglichkeiten zu kennzeichnen, und sofort Maßnahmen ergreifen, um Agenten darin zu coachen, wie sie Probleme künftig besser angehen.

Wenn ein Agent für unklare Kommunikation gekennzeichnet wird, können Sie Ihr Coaching direkt auf diese spezifische Fähigkeit konzentrieren und ihm helfen, aus der Situation zu lernen und sich zu verbessern.

Mit modernen Kundenfeedback-Tools können Sie auch Warnmeldungen für negatives Feedback einrichten, Kommentare oder Notizen innerhalb von Tickets hinzufügen und den ganzen Tag über Echtzeit-Coaching bereitstellen. Indem Sie CSAT-Werte zur Steuerung Ihrer Coaching-Strategie nutzen, stellen Sie sicher, dass keine Verbesserungsmöglichkeit übersehen wird.- Bei niedrigen Bewertungen oder negativem Feedback sofort handeln

Negatives Feedback zu erhalten ist unvermeidlich, aber dieses Feedback ernst zu nehmen und in eine Lernerfahrung zu verwandeln, ist unerlässlich, um Ihre CSAT-Werte hoch, Ihre Agenten engagiert und Ihre Kunden mit den erhaltenen Diensten zufrieden zu halten.

Zuerst können Sie Folgefragen stellen, um besser zu verstehen, was passiert ist, das dazu führte, dass sie die Interaktion beendeten, ohne ihr Problem gelöst zu haben.

Musste der Agent das Problem an einen Manager oder ein anderes Team eskalieren, anstatt es eigenständig zu lösen? Oder hatte der Kunde das Gefühl, dass der Agent nicht hilfreich genug war, und entschied sich, das Problem selbst zu lösen?

Dieser zusätzliche Kontext ist entscheidend, um zu verstehen, was schiefgelaufen ist und wie sich das auf Ihre FCR-Rate auswirken wird. Sobald Sie zusätzlichen Kontext zur Situation haben, können Sie Tools wie die Retell AI nutzen, um bei diesen Kunden nachzufassen und die negative Interaktion wiedergutzumachen.

Indem Sie mit einer weiteren „Ja"- oder „Nein"-Frage nachfassen, können Sie nicht nur die Veränderung der Kundenstimmung messen, sondern auch den Einfluss Ihres Service-Recovery-Programms auf Ihre CSAT-Werte aufdecken.

Die 10 wichtigsten Kundenservice-Kennzahlen, die Sie zuerst verfolgen sollten

Support-Teams können sich nicht auf ihren Instinkt verlassen, wenn sie beurteilen, wie zufrieden Kundensupport-Teams mit ihren Angeboten sind. Es ist wichtig, Kundenservice-Kennzahlen zu verfolgen, um zu quantifizieren, ob der Kundenservice-Betrieb so funktioniert, wie er sollte.

Hier sind einige wesentliche Kundenservice-Kennzahlen zum Verfolgen:- Net Promoter Score (NPS)

Beginnen wir mit einer der häufigsten Kundenservice-Kennzahlen für Kundenzufriedenheit: Net Promoter Score oder NPS.

Der Net Promoter Score (NPS) misst, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre Kunden Ihr Unternehmen (hier den Kundensupport) an andere weiterempfehlen. In den meisten Fällen wird eine einfache (oft aus einer einzigen Frage bestehende) Umfrage an zufällig ausgewählte Kunden gesendet, und der Net Promoter Score wird auf Basis der Ergebnisse berechnet.

Jeder Wert zwischen 0-6 gilt als „Detraktoren" und bedeutet, dass Sie in Schwierigkeiten sind; 7-8 bedeutet, dass Ihre Kunden zufrieden sind, aber nicht auf eine Weise, die etwas bewegt, und werden als „neutral" eingestuft; Bewertungen von 9-10 bedeuten, dass Ihre Marke voll abliefert, und diese Kunden sind zu „Promotoren" geworden.

Zum Beispiel löst die Retell AI automatisch Umfragen nach dem Anruf aus und analysiert Trends der Kundenstimmung, um Teams zu helfen, den NPS im Laufe der Zeit zu verbessern. Basierend auf ihren Ergebnissen können Sie diese Daten nutzen, um Ihre Agenteneffektivität zu verbessern, sich auf spezifische Coaching-Bereiche zu konzentrieren und Verbesserungen in Ihrem gesamten Frontline-Team voranzutreiben.- Kundenzufriedenheit (CSAT)

Diese Messung ist natürlich die offensichtlichste Kundenservice-Kennzahl – schließlich steht es direkt im Namen!

CSAT ist ein Maß für die Kundenstimmung, das Organisationen hilft zu verstehen, wie Kunden auf ihre Produkte und Dienstleistungen reagieren. CSAT-Werte werden unmittelbar nach einer Kundenservice-Interaktion durch kurze Umfragen erfasst.

Typischerweise wird gebeten, die Interaktion auf einer Skala von 1 (sehr unzufrieden) bis 5 (sehr zufrieden) zu bewerten. Indem Sie diese numerische Skala nehmen und zusammengesetzte Antworten durch 100 % teilen, erhalten Sie Ihren CSAT-Wert; je höher der Prozentsatz, desto zufriedener sind Ihre Kunden.

Kleine Unternehmen mit treuen Kunden könnten einen CSAT über 95 % haben. Ein größeres Unternehmen mit einer Vielzahl von Kunden, jeder mit einzigartigen Bedürfnissen, könnte näher an 80 % liegen.

Es gibt zwei Arten von CSAT, die Sie in Ihrer Organisation messen können:

• CSAT auf Organisationsebene, das sich auf Ihr Unternehmen, Ihre Marke und das Gesamtserviceniveau konzentriert, das der Kunde erhalten hat.

• CSAT auf Agentenebene konzentriert sich speziell darauf, wie zufrieden ein Kunde mit dem bestimmten Agenten ist, der sein Problem bearbeitet hat.

Viele Kundensupport-Teams nutzen CSAT als ihre Messung, um zu verstehen, wie ihre Kunden über ihre Marke und den erhaltenen Service denken. Aber mit CSAT können Teams auch Einblicke in die Kundenzufriedenheit mit dem einzelnen Agenten gewinnen, der bei der Lösung ihres Problems geholfen hat.- Customer Effort Score (CES)

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 es war, sein Problem zu lösen, typischerweise auf einer Skala von 1-7.

Um den CES zu berechnen, addieren Sie die Gesamtzahl der Befragten, die zustimmen, dass die Interaktion einfach war (diejenigen, die eine 5 oder höher geben), und teilen diese durch die Gesamtzahl der befragten Kunden.

Das Support-Team sollte auf so viele Einsen und Zweien wie möglich abzielen. Ein hoher CES (im Durchschnitt über 3) bedeutet, dass Kunden viel Aufwand betreiben mussten, um ihre Probleme zu lösen. Die Retell AI verwandelt Rohfeedback in operative Intelligenz, auf die in Echtzeit reagiert werden kann.

Die Plattform unterstützt:

• Automatisierte Warnmeldungen bei niedrigen CSAT- oder NPS-Antworten
• Sofortige Eskalationsweiterleitung an Live-Agenten oder spezialisierte Teams
• Coaching-Hinweise für Vorgesetzte, wenn Hochrisikosignale erkannt werden
• Frustrations-Wiederherstellungsprotokolle, ausgelöst durch Ton- oder Schlüsselwort-Hinweise

Durch das Beseitigen der Verzögerung zwischen Erlebnis und Intervention gewinnen Unternehmen die Fähigkeit, Probleme proaktiv zu lösen und Ergebnisse zu verbessern, bevor der Kunde abwandert.- First Contact Resolution (FCR)

Die First Contact Resolution (FCR)-Rate misst, wie oft Kundenprobleme in einer einzigen Interaktion gelöst werden, ohne dass Nachfassaktionen erforderlich sind. Sie wird mit Kundenzufriedenheitsumfragen gegengeprüft, die fragen: „Konnte der Agent Ihr Problem lösen?"

Ein guter FCR liegt zwischen 70-80 %. Als Kundensupport-Führungskraft möchten Sie, dass Agenten Kundenprobleme angehen können, ohne andere menschliche Agenten einzubeziehen.

Eine niedrige FCR-Rate ist aus zwei Hauptgründen nachteilig.

Erstens: Je öfter ein Kunde mit Ihrem Team in Kontakt treten muss, desto mehr Geld müssten Sie für dasselbe Kundenproblem immer wieder ausgeben. Wenn Agenten in der Lage sind, Probleme in nur einem Anruf, einer E-Mail oder einer Chat-Interaktion abzuschließen, wird ihre Zeit frei, um mehr Kunden zu helfen.

Zweitens: Jedes Mal, wenn Ihre Kunden eine Nachfassaktion einleiten oder zusätzliche Interaktion wünschen, verringert sich die Wahrscheinlichkeit, dass sie Ihre Marke an andere weiterempfehlen (was Ihren NPS-Wert beeinflusst), erhöht sich der Aufwand, den sie für das Problem betreiben müssen (was Ihren CES-Benchmarks schadet), und insgesamt beeinflusst es ihre Zufriedenheit mit Ihrer Marke (was Ihren CSAT senkt).

Je mehr Interaktions-Touchpoints, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sie Kunden bleiben.- Average Handle Time (AHT)

Average Handle Time oder AHT ist, wie lange der Agent an einem Vorfall gearbeitet hat. Sie wird typischerweise ab dem Zeitpunkt gemessen, an dem jemandem ein Vorfall zugewiesen wird, bis zu dem Zeitpunkt, an dem der Vorfall geschlossen wird. Sie schließt die Zeit nicht ein, in der sich der Vorfall in der Warteschlange befand. Sie schließt jedoch die Wartezeit und die Nachbearbeitungszeit ein, die Zeit, die für den Abschluss des Tickets aufgewendet wird.

AHT wird normalerweise in Sekunden ausgedrückt: (Kundeninteraktionszeit + Wartezeit + Nachbearbeitungszeit) / Anzahl der Interaktionen

AHT wird zur Planung und Messung der Effizienz verwendet. Sie ist ein gutes Maß zur Analyse, aber einfach eine niedrigere AHT anzustreben, um Kosten zu reduzieren, kann eine niedrigere First Call Resolution und Kundenzufriedenheit verursachen. Wenn eine Kundensupport-Interaktion zu viel Zeit in Anspruch nimmt, zieht sie einen Agenten von anderen Aufgaben ab.- Gesamtausstoß

Fügen wir alles zusammen. Mit einem guten Gespür für die AHT, Verfügbarkeit, Parallelität und Auslastungszahlen, die Sie erreichen möchten, können Sie beginnen, Ihren idealen Ausstoß zu modellieren:

Anzahl der Tickets, die das Team beantworten sollte = Anzahl Support-Mitarbeiter & Parallelität x Verfügbarkeit x Auslastung

Zum Beispiel:

• Angenommen, Sie haben ein Team von 10 Support-Mitarbeitern

• Angenommen, Ihre Teammitglieder können 4 Chats gleichzeitig bearbeiten

• Angenommen, eine AHT von 15 Minuten

Wenn sie Roboter wären, 100 Prozent der Zeit arbeiten würden und volle Auslastung hätten, würde jede Person insgesamt bearbeiten:

4 Chats pro 15 Minuten = 16 Chats pro 60 Minuten (1 Stunde)

Multiplizieren Sie das mit 10 Personen, und das sind insgesamt 160 Chats pro Stunde für ein 10-köpfiges Team. Aber sobald Sie Verfügbarkeit und Auslastung einberechnen, sinkt die Rate.

• Nehmen wir eine hocheffiziente Verfügbarkeit von 90 Prozent an

• Nehmen wir außerdem eine hocheffiziente Auslastung von 90 Prozent an (Ihre Wartezeit könnte in diesem Fall ein paar Minuten betragen)

Das würde Ihnen (16) x (,90) x (,90) = 12,96 Chats pro Stunde pro Person geben. Bei einem Team von 10 sind das etwa *129-130 Chats pro Stunde.

Ist Ihr Team so effizient? Wenn nicht, liegt es daran, dass Sie nicht mit voller Effizienz arbeiten, oder daran, dass Sie eine bewusste Entscheidung getroffen haben, in persönlicheren Service zu investieren und sich weniger auf Effizienz zu konzentrieren?

Dieses Modell ist immer noch äußerst nützlich, um zu bestimmen, was der Ausstoß für einzelne Teammitglieder in einem effizienten Betrieb sein sollte. Es ist auch eine nützliche Möglichkeit, einen bestehenden Betrieb klar mit dem zu vergleichen, was möglich ist.- Kosten pro Kontakt

Zusätzlich zum Verfolgen des Ausstoßes ist es auch wichtig, einen Schritt zurückzutreten und die Kostenseite mithilfe der Kosten pro Kontakt zu überprüfen.

Kosten pro Kontakt = Gesamtkosten für Support / Anzahl der bearbeiteten Tickets

Gute, niedrige Kosten pro Kontakt bedeuten, dass Ihr Team allgemein, wenn auch mit einiger Variabilität, folgendes hat:

• Hohe Verfügbarkeit — sie sind einen hohen Prozentsatz der Zeit direkt verfügbar, um Kunden zu unterstützen, und verbringen nicht zu viel Zeit mit anderen Aufgaben

• Hohe Auslastung — sie verbringen einen großen Prozentsatz der Arbeitszeit damit, Kunden zu bedienen, anstatt auf Tickets zu warten (niedrige Leerlaufzeit)

• Angemessene Parallelität — Teammitglieder bearbeiten die richtige Anzahl gleichzeitiger Tickets auf einmal und bearbeiten wahrscheinlich nicht nur eines nach dem anderen

• Angemessene AHT und TTR — Ihr Team kann Tickets in einem angemessen schnellen Zeitraum bearbeiten

• Angemessen hohe FCR — die meisten Tickets werden typischerweise beim ersten Kontakt gelöst und müssen nicht eskaliert werden

Bei der Berechnung der Kosten ist es wichtig, Nicht-Gehalts- oder Lohnkosten einzubeziehen. Beispiele sind:

• Krankenversicherung

• Gebäudekosten

• Personalkosten

• Einstellungs- und Schulungskosten

• Steuern

Zum Beispiel kosten menschliche Agenten $6-12 pro Anruf, jedoch kostet die Retell AI ~$0,086–$0,15+ pro Minute. Sehen Sie, wie Swtch 50 % der Support-Team-Kosten reduzierte und über 8000+ Anrufe pro Monat durch Retell AI-Agenten abwickelte, während eine Annahmezeit von 5s beibehalten wurde.- Service-Level

Das Service-Level misst, wie lange es dauert, auf Kunden zu reagieren, sobald sie in der Warteschlange sind, ob per Telefon, Chat oder E-Mail. Wenn Sie diese Kennzahl festlegen, stellen Sie sicher, genau anzugeben, wann dieser Kunde die Warteschlange betritt und die Uhr zu ticken beginnt.

Typischerweise wird das Service-Level als Bruchteil des Perzentils der Interaktionen ausgedrückt, auf die in einer bestimmten Zeit reagiert wird. Zum Beispiel bedeutet ein 80/20-Service-Level, dass 80 Prozent der Tickets innerhalb von 20 Sekunden eine Antwort erhalten.

Höhere Service-Levels erfordern, dass mehr Agenten verfügbar sind, was die Betriebskosten erhöht. Zum Beispiel ist das Erreichen eines 90/10-Service-Levels teurer als ein 80/20-Ziel, weil Sie ausreichend Personal benötigen, um Spitzenanrufvolumen ohne lange Wartezeiten zu bewältigen. Infolgedessen könnten einige Agenten in Zeiten geringerer Nachfrage im Leerlauf bleiben.

Reaktionszeit-SLAs für interaktive Engagements wie Telefon und Chat sollten in Sekunden gemessen werden. E-Mail oder andere asynchrone Interaktionen sollten in Minuten oder Stunden gemessen werden.

Die meisten Unternehmen entscheiden zuerst, wie lange eine Wartezeit ihre Kunden tolerieren können. Dann machen sie einen Kompromiss beim Perzentil der Interaktionen, die innerhalb dieser Zeit liegen müssen, um Kosten zu kontrollieren.- Agenten-Auslastungsrate

Die Agenten-Auslastungsrate oder AUR verfolgt, wie effektiv Ihre Organisation ihre Kundenservice-Agenten einsetzt. Zur Berechnung teilen Sie einfach die Gesamtzeit, die Agenten mit der Bearbeitung von Tickets verbringen, durch ihre gesamten verfügbaren Arbeitsstunden. Der Indikator quantifiziert sowohl die produktive als auch die unproduktive Zeit der Agenten:

• Produktive Zeit bezieht sich auf die Zeit, die Agenten damit verbringen, Kunden direkt zu unterstützen, etwa das Bearbeiten von Interaktionen, das Arbeiten an Tickets und das Lösen von Problemen

• Unproduktive Zeit umfasst Aktivitäten wie Pausen, Schulungssitzungen, Meetings und Verwaltungsarbeit, die nicht direkt zur Beantwortung von Kundenanfragen beitragen

Das Support-Team sollte eine Agenten-Auslastungsrate von 70 % bis 80 % anstreben. Dieser Bereich ermöglicht es Agenten, produktiv zu sein, während Zeit für Schulungen, Pausen, Team-Meetings und unerwartete Spitzen im Ticketvolumen bleibt.

Eine niedrige Agenten-Auslastungsrate kann auf Überbesetzung oder Prozessineffizienzen hindeuten, während eine durchgehend hohe Rate zu Agenten-Burnout und einem Rückgang der Servicequalität führen kann. Das richtige Gleichgewicht zu wahren, hilft sicherzustellen, dass Agenten mit Kunden engagiert bleiben und gleichzeitig Ressourcen effizient nutzen.- Abbruchrate

Die Abbruchrate im Kundenservice bezieht sich auf den Prozentsatz der Kunden, die eine Support-Interaktion beginnen, etwa anrufen, chatten oder ein Ticket erstellen, aber gehen, bevor sie mit einem Agenten verbunden werden oder bevor sie Hilfe erhalten.

Abbruchrate = 1- (Anzahl abgeschlossener Interaktionen / Anzahl begonnener Interaktionen) x100 %

Ein hoher Abbruch könnte bedeuten, dass Ihr Service-Level zu niedrig ist und Kunden das Warten in der Schlange aufgeben. Es könnte auch bedeuten, dass Ihr Arbeitsablauf für Ihre Kunden frustrierend ist und sie aufgeben, oder es könnte bedeuten, dass es ein technisches Problem mit Ihrem Verarbeitungssystem gibt. Nehmen Sie sich Zeit, die Grundursache hoher Abbruchraten zu finden.

Zum Beispiel ersetzte Anker seinen einfachen Chatbot und seine IVR-Menüs durch Retells KI-IVR-Weiterleitung und lieferte Sprachgespräche auf menschlichem Niveau. Das Ergebnis? 95 % Weiterleitungsgenauigkeit, 80 % schnellere Lösung und ein Serviceteam, das Anrufabläufe ohne IT aktualisiert.

Eine wichtige Überlegung ist, dass es, wenn Sie absichtlich mit einem schlanken Support-Team arbeiten und Ihre Kunden tendenziell geduldiger sind, sinnvoller sein könnte, die Abbruchrate gegenüber der ASA zu priorisieren. In solchen Fällen wäre das Hauptziel, die Abbruchraten niedrig zu halten, anstatt sich primär auf das Erreichen einer schnellen durchschnittlichen Antwortgeschwindigkeit zu konzentrieren.

Wie kann die Retell AI Ihnen helfen, Kundenservice-Kennzahlen zu verbessern?

Kundensupport-Teams nutzen Retells KI-Agenten, um große Mengen an Tickets und Anrufen zu verwalten, ohne die Antwortqualität zu verlieren. Das hilft menschlichen Agenten, schneller zu arbeiten, konsistent zu bleiben und sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren, die menschliche Aufmerksamkeit erfordern.

Unter allen geschäftlichen Anwendungsfällen liefert der Kundensupport den höchsten ROI, weil jede eingesparte Minute direkt das Kundenerlebnis und die Produktivität der Agenten verbessert.

Und so geht's:- Absichtserkennung und Anrufweiterleitung

Die Retell AI hebt die KI-Anrufweiterleitung mit betreuten Weiterleitungen auf die nächste Ebene und ermöglicht KI-Telefonagenten, die Bedürfnisse der Anrufer zu verstehen und sie betreut an Live-Agenten weiterzuleiten, wenn die Situation es erfordert.

Das verbessert Ihre First Contact Resolution (FCR) und Average Handle Time (AHT). Durch das korrekte Identifizieren der Absicht von Anfang an werden Anrufe ohne unnötige Weiterleitungen an den richtigen Agenten geleitet, was die Chancen erhöht, Probleme bei der ersten Interaktion zu lösen.

Gleichzeitig beseitigen betreute Weiterleitungen die Notwendigkeit für Kunden, Informationen zu wiederholen, was die Bearbeitungszeit reduziert und Frustration minimiert.- Anfragen geringer Komplexität automatisieren

KI-gestützter Kundenservice verspricht eine gesprächigere und effizientere Art, Support zu erhalten. Er kann einfache Anfragen bearbeiten und die komplexeren den Menschen überlassen.

Hier ist, was ein KI-Agent von Retell tun kann:

• Automatisch auf eingehende Anrufe reagieren

• Termine direkt in Calendly usw. buchen

• FAQs beantworten und Leads qualifizieren auf Basis von

• Tausende gleichzeitige Anfragen mit null Wartezeit bearbeiten

• Konsistente Antwortqualität unter Last aufrechterhalten

• Über 50 Sprachen sofort unterstützen

• Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit über Zeitzonen hinweg

Diese Fähigkeiten reduzieren die Kundenabbruchrate erheblich, indem sie Wartezeiten minimieren und sofortige Antworten sicherstellen. Gleichzeitig senkt die Automatisierung die Kosten pro Kontakt, weil sich wiederholende Support-Anfragen nicht mehr die Beteiligung von Live-Agenten erfordern.

Konsistenter Service rund um die Uhr verbessert auch die Gesamtkundenzufriedenheit und ermöglicht Support-Teams, effizient zu skalieren, ohne die Mitarbeiterzahl proportional zu erhöhen.- Authentifizierung vor dem Anruf

In traditionellen Contact Centern kann die Authentifizierung vor dem Anruf 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 während der Interaktion auf natürliche Weise mithilfe von:- Anrufer-ID und Geräte-Fingerprinting- OTP oder sichere Links, die mitten im Anruf gesendet werden- Sprachbiometrie (wo aktiviert)- CRM- und Bestellhistorie-GegenprüfungenDie Authentifizierung erfolgt nahtlos im Hintergrund, während der Kunde spricht, wodurch menschliche Agenten das Gespräch mit bereits verfügbaren verifizierten Kundeninformationen beginnen können. Das verkürzt nicht nur die Anrufdauer, sondern verbessert auch die Agentenproduktivität, indem sich wiederholende Verifizierungsabläufe beseitigt werden.- Unterstützung nach dem Anruf

Sobald ein Anruf endet, verarbeitet die konversationelle KI automatisch alles, was während der Interaktion geschah, ohne menschlichen Agenten Arbeit hinzuzufügen.

Der Retell AI-Agent bietet folgende Unterstützung nach dem Anruf, nachdem der Kunde auflegt:

• Automatisierte Anrufzusammenfassung: Die Retell AI generiert prägnante, strukturierte Zusammenfassungen, die die Kundenabsicht und das Problem, die während des Anrufs ergriffenen Maßnahmen sowie den Lösungsstatus und die nächsten Schritte abdecken.

Diese Zusammenfassungen werden sofort im CRM- oder Ticketing-System protokolliert, wodurch die manuelle Nachbearbeitungszeit beseitigt wird.

• Automatisches Tagging und Kategorisierung: Der Agent klassifiziert Anrufe weiter basierend auf der Art des Anrufs, der Lösung und dem Kundenfeedback.

• Nachfass-Automatisierung: Basierend auf dem Anrufergebnis kann Ihr KI-Agent Bestätigungs-E-Mails oder WhatsApp-Nachrichten senden, Umfragen auslösen (CSAT, NPS) oder Rückrufe oder Technikerbesuche ohne jegliche Agentenintervention planen.

• Echtzeit-Aktualisierung von Informationen: Die Retell AI integriert sich mühelos mit führenden CRMs, Kollaborationstools und Contact-Center-Plattformen, um Kundendaten, Anrufzusammenfassungen, Kategorisierungen und nächste Aktionen in Echtzeit zu synchronisieren.

Anstatt sich auf Drittanbieter-Tools zur Auswertung von Kundenservice-Kennzahlen zu verlassen, gibt Ihnen die Retell AI alle Daten für Ihr Kundensupport-Team, um schnell zu beurteilen, wie es abschneidet. Sie können auch ein Dashboard zum Anzeigen, Filtern und Analysieren von Gesprächen an einem Ort erstellen.

Abschluss

Agenten dazu zu drängen, sich schneller zu bewegen, um ideale Servicekennzahlen zu erreichen, erhöht nicht die Produktivität. Im Gegenteil, es erzeugt Druck – und Druck erzeugt Abkürzungen, Fehler und Desengagement von der Arbeit. Im Kundensupport, wo selbst ein einziges falsch bearbeitetes Ticket Verlängerungen und Expansionen beeinflussen kann, wird Geschwindigkeit ohne Struktur zu einer Belastung.

Menschliche Agenten leisten am besten, wenn sie vollen Kontext und Echtzeit-Einblick in frühere Gespräche über Kanäle hinweg haben. Sie brauchen intelligente Weiterleitung, die Probleme an die richtigen Experten leitet, sowie Zugang zu einer verlässlichen Wissensdatenbank oder Self-Service-Ressourcen, um Anfragen effizient zu lösen.

Hier hilft die Retell AI, indem sie Gespräche, Kontext und Kundeninteraktion an einem Ort hält und die kognitive Belastung der Agenten reduziert, indem sie sich wiederholende Anfragen beantwortet.

Bereit zu sehen, wie Echtzeit-Sprachagenten Ihre Kundeninteraktionen transformieren können? Testen Sie die Retell AI kostenlos.

FAQs

• Was sind Kundenservice-Kennzahlen?

Kundenservice-Kennzahlen sind messbare KPIs, die verwendet werden, um zu bewerten, wie effektiv ein Support-Team die Kundenerwartungen erfüllt und Qualitätsservice liefert. Sie verfolgen Aspekte wie Geschwindigkeit, Effizienz und Kundenzufriedenheit und helfen Unternehmen, die Leistung zu verstehen und Lücken zu identifizieren. Durch kontinuierliches Analysieren dieser Kennzahlen und des Kundenfeedbacks können sich Teams an sich wandelnde Erwartungen anpassen und das gesamte Kundenerlebnis verbessern.- Was sind die wichtigsten zu verfolgenden Kundenservice-Kennzahlen?

Die wichtigsten Kundenservice-Kennzahlen umfassen typischerweise CSAT, NPS, Customer Effort Score (CES), First Contact Resolution (FCR) und Average Handle Time (AHT). Zusammen bieten sie eine ausgewogene Sicht auf Zufriedenheit, Loyalität, Effizienz und Servicequalität. Das Verfolgen der richtigen Kombination hilft Teams, sowohl die Kundenstimmung als auch die operative Leistung zu verstehen und sicherzustellen, dass sie sich auf das konzentrieren, was Erlebnis und Ergebnisse wirklich beeinflusst.- Was ist der Unterschied zwischen CSAT und NPS?

CSAT misst, wie zufrieden Kunden mit einer bestimmten Interaktion sind, normalerweise durch eine kurze Umfrage unmittelbar nach dem Support. NPS hingegen misst langfristige Loyalität, indem gefragt wird, wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden Ihre Marke weiterempfehlen. Während CSAT die unmittelbare Stimmung erfasst, spiegelt NPS die Gesamtwahrnehmung und Fürsprache wider, was sie zu komplementären, aber unterschiedlichen Indikatoren des Kundenerlebnisses macht.- Wie messen Sie die Kundenservice-Leistung?

Die Kundenservice-Leistung wird durch die Analyse einer Kombination aus quantitativen Kennzahlen und qualitativem Feedback gemessen. Teams verfolgen KPIs wie Reaktionszeit, Lösungsraten und Zufriedenheitswerte und überprüfen gleichzeitig Kundenkommentare und -verhalten. Dieser Ansatz hilft, Trends zu identifizieren, Effizienz zu messen und Kundenbedürfnisse zu verstehen, was kontinuierliche Verbesserung sowohl in Prozessen als auch in der Agentenleistung ermöglicht.- Welche Kundenservice-Kennzahlen verbessern die Kundenzufriedenheit am meisten?

Kennzahlen, die die Kundenzufriedenheit am meisten verbessern, sind jene, die den Aufwand reduzieren und Probleme schnell lösen, etwa First Contact Resolution (FCR) und Customer Effort Score (CES). Wenn Kunden schnelle, genaue Lösungen ohne wiederholte Interaktionen erhalten, steigt die Zufriedenheit natürlich. Diese mit feedback-getriebenen Verbesserungen zu kombinieren, stellt sicher, dass der Service mit den Kundenerwartungen übereinstimmt und ein reibungsloseres Erlebnis liefert.- Wie kann KI Kundenservice-Kennzahlen verbessern?

KI verbessert Kundenservice-Kennzahlen, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert, schnellere Antworten ermöglicht und konsistente Servicequalität sicherstellt. Sie kann hohe Mengen einfacher Anfragen bearbeiten, Kunden an die richtigen Agenten weiterleiten und Erkenntnisse aus Interaktionen generieren. Das reduziert Wartezeiten, verbessert Lösungsraten und ermöglicht menschlichen Agenten, sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren, was letztlich die Gesamtkundenzufriedenheit steigert.