Call-Center-Analysen: So setzen Sie sie ein

Call-Center-Analysen sind ein unverzichtbares Werkzeug, um die Leistung Ihres Contact-Centers und das Kundenerlebnis zu überwachen und zu verbessern. Mit Analysen treffen Sie fundierte Entscheidungen, um den Service zu optimieren und den Geschäftserfolg voranzutreiben. Da 88 % der Menschen angeben, dass positive Serviceerfahrungen die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Kaufs erhöhen, sollten diese Erfahrungen höchsten Ansprüchen genügen.

Aber wie nutzen Sie Call-Center-Analysen, um den Kundenservice zu verbessern? Der erste Schritt besteht darin, die richtigen Analysearten für die Kennzahlen auszuwählen, die Sie im Blick behalten möchten. In diesem Artikel erfahren Sie, was Call-Center-Analysen sind, worauf Sie bei der Auswahl der passenden Lösung achten sollten, wie Sie vier verschiedene Analysearten einsetzen und wie Sie loslegen können.

Call-Center-Analysen umfassen die Erfassung, Messung und Auswertung von Key Performance Indicators (KPIs), häufig orientiert an den neuesten Contact-Center-Trends , sowie relevanter Kennzahlen zur Optimierung des Betriebs. Diese Analysen liefern wertvolle Einblicke in verschiedene Aspekte der Call-Center-Leistung, darunter die Effizienz der Service-Mitarbeitenden, die Kundenzufriedenheit und die allgemeine Servicequalität. Mit Call-Center-Analysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Geschäftserfolg zu steigern.

Call-Center-Analyselösungen umfassen verschiedene datengestützte Erkenntnisse, die Unternehmen zur Optimierung ihres Betriebs und ihres Kundenservices nutzen können. Dazu gehören Omnichannel-Contact-Center -Analysen, die sich auf Interaktionen über mehrere Kanäle (wie Telefon, E-Mail, Chat und soziale Medien) konzentrieren, Predictive Analytics zur Prognose von Anrufvolumen und Ressourcenplanung, Voice Analytics zur Auswertung aufgezeichneter Gespräche sowie Self-Service -Analysen zur Optimierung von Tools wie IVR-Systemen und Chatbots, was insgesamt die Effizienz steigert.

Kurz gesagt: Call-Center-Analysen bedeuten, Daten zu sammeln und auszuwerten, um wertvolle Erkenntnisse über die Leistung Ihrer Serviceorganisation zu gewinnen. So können Sie beispielsweise Informationen zu Kundenzufriedenheit (CSAT), Umsatz, Kundenbindung, Customer Effort Score , Net Promoter Score (NPS) oder der Einhaltung von Service-Level-Agreements (SLA) gewinnen und auf dieser Basis Stärken sowie Verbesserungspotenziale identifizieren.

Selbst mit Contact-Center-Software haben viele Contact-Center Schwierigkeiten, einen umfassenden Echtzeit-Überblick über die Call-Center-Leistung über alle Kanäle hinweg zu behalten. Das überrascht kaum, wenn man bedenkt, was täglich auf sie einprasselt: Serviceausfälle , Kundenbeschwerden und schwächelnde Service-Mitarbeitende. Den Überblick zu behalten ist eine Herausforderung, und genau hier kommen Call-Center-Analysen ins Spiel.

Erfolgreiche Contact-Center setzen auf leistungsstarke Call-Center-Analysesoftware, beispielsweise Lösungen mit integrierter Contact-Center-KI . Damit überwachen und bewerten sie die Leistung ihrer Service-Mitarbeitenden – nicht nur aus Kundenperspektive, sondern auch aus der Sicht der Mitarbeitenden selbst und des Managements.

Jede Analyseart bietet eigene Vorteile und trägt im Zusammenspiel zu einem umfassenden Bild der Call-Center-Leistung bei. Um das beste Call-Center-Analysesystem für Ihr Unternehmen zu finden, sollten Sie zunächst ermitteln, in welchem Bereich Handlungsbedarf besteht, und prüfen, wie Analysen dabei helfen können.

Bevor Sie beginnen, sollten Sie genau festlegen, was Sie herausfinden möchten. So können Sie die richtigen Kennzahlen auswählen. Hier sind einige wichtige Fragen, die Sie sich stellen sollten:

• Was möchte ich über mein Call-Center erfahren?
• Welche Kennzahlen helfen mir, die benötigten Erkenntnisse zu gewinnen?
• Welche Kennzahlen lassen sich leicht messen? Welche sind schwieriger zu erfassen?
• Wer ist für die Datenerhebung verantwortlich? Wie wird diese durchgeführt?
• Kann man zu viele Kennzahlen verfolgen?
• Was sind meine Zielwerte für diese Key Performance Indicators (KPIs)?
• Welche Ziele habe ich zur Verbesserung dieser Kennzahlen? Bis wann sollen diese Ziele erreicht werden?

Diese Arten von Call-Center-Analysen können hilfreich sein: Omnichannel-Analysen, Predictive Analytics, Voice Analytics und Self-Service-Analysen.

Kundschaft nimmt heute über viele verschiedene Kanäle Kontakt auf: 71 % geben an, je nach Situation unterschiedliche Kanäle zu bevorzugen . Um ein erstklassiges Omnichannel-Serviceerlebnis zu bieten, müssen Ihre Service-Mitarbeitenden alle Kundeninteraktionen mit Ihrem Unternehmen im Blick haben. Auf einer übergeordneten Ebene benötigen Serviceverantwortliche und Führungskräfte außerdem einen klaren Überblick über alle Kundenkommunikationskanäle. Tatsächlich bevorzugen 71 % der Kundschaft je nach Kontext unterschiedliche Kanäle.

Genau hier kommen Omnichannel-Analysen ins Spiel. Sie verarbeiten sämtliche Daten darüber, wie Ihre Kundschaft mit Ihnen interagiert, und zeigen auf, wo Ihr Team seinen Service verbessern kann. So lassen sich beispielsweise CSAT, Bearbeitungszeit oder das Fallvolumen nach Kanal auswerten. Auch das Arbeitsvolumen Ihrer Service-Mitarbeitenden, die durchschnittliche Antwortzeit und weitere nützliche Kennzahlen sind jederzeit abrufbar. Diese Informationen helfen Ihnen, auf aktuelle Situationen zu reagieren und gleichzeitig für die Zukunft zu planen.

Predictive Analytics tut genau das, was der Name verspricht: Sie nutzt Daten, um die Zukunft vorherzusagen. Im Kundenservice setzt Predictive Analytics auf künstliche Intelligenz (KI), um Call-Center-Daten zu analysieren und Erkenntnisse aus früheren Call-Center-Lösungen auf aktuelle oder künftige Herausforderungen anzuwenden. Predictive Analytics baut auf den Daten in Ihrem Customer-Relationship-Management-System (CRM) auf und liefert relevante, umsetzbare Erkenntnisse. Diese Datenpunkte helfen den Service-Mitarbeitenden bei der Bearbeitung einzelner Kundenanfragen und unterstützen Führungskräfte dabei, das Contact-Center als Ganzes zu steuern.

So können Sie Predictive Analytics beispielsweise nutzen, um beim Erfassen einer Anfrage automatisch deren Kategorie oder Dringlichkeit zu bestimmen und sie effizienter weiterzuleiten. Während die Bearbeitung läuft, kann Predictive Analytics basierend auf dem vorliegenden Problem den voraussichtlichen CSAT für diese Kundschaft ermitteln und passende nächste Schritte vorschlagen. Außerdem lässt sich damit der optimale Personalbedarf für das Weihnachtsgeschäft berechnen oder bei der Einführung eines neuen Produkts mit hohem Anrufvolumen planen. Und nicht zuletzt hilft Predictive Analytics dabei, Abwanderungsrisiken frühzeitig zu erkennen und potenzielle Produkt- oder Kundenprobleme zu identifizieren, bevor sie entstehen.

Moderne Kundenservice-Software macht es möglich: Sprache wird zum digitalen Kanal – mit demselben Analysepotenzial wie textbasierte Kanäle wie E-Mail oder Chat. Wenn Sprache als digitaler Kanal fungiert, überwacht KI Gespräche in Echtzeit und liefert Erkenntnisse, die das Kundenerlebnis verbessern.

Voice Analytics zeigt Ihnen, wie viele Anrufe in Ihrem Contact-Center eingehen, wie schnell Ihre Service-Mitarbeitenden antworten und wie lange die Kundschaft in der Warteschlange wartet oder in die Warteschleife gestellt wird. Es erfasst die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Anrufen sowie die durchschnittliche Bearbeitungszeit der einzelnen Service-Mitarbeitenden.

KI-generierte Transkripte einzelner Gespräche helfen Ihnen zu erkennen, ob einzelne Service-Mitarbeitende mehr Training zu einem konkreten Thema benötigen, etwa zum Umgang mit Ausnahmen bei Retouren. Die Auswertung mehrerer KI-gestützter Transkripte kann außerdem zeigen, ob das gesamte Team bei einem bestimmten Thema Schulungsbedarf hat.

Voice Analytics ermöglicht außerdem reibungslose Übergaben zwischen KI-Agenten wie Agentforce und menschlichen Service-Mitarbeitenden. Wenn autonome KI-Agenten komplexe Anrufe eskalieren, übergeben sie den vollständigen Gesprächskontext, sodass die Kundschaft ihr Anliegen nicht wiederholen muss. Tatsächlich bestätigen 85 % der Service-Fachkräfte , die Voice AI einsetzen, dass Übergaben an menschliche Service-Mitarbeitende für die Kundschaft nahtlos verlaufen.

Self-Service-Kanäle wie Ihr Help Center, ein Kundenportal oder eine Kunden-Community ermöglichen es der Kundschaft, einfache Anliegen eigenständig zu lösen, und reduzieren gleichzeitig das Fallaufkommen für Ihr Unternehmen.

Mit Self-Service-Analysen sehen Sie, wie gut diese Kanäle für Ihre Kundschaft und Ihre Mitarbeitenden funktionieren. Überprüfen Sie die Case-Deflection-Werte und erkennen Sie Engpässe oder Probleme in der Nutzungserfahrung. Werten Sie häufige Suchanfragen aus und identifizieren Sie neue Trends bei Kundenanliegen. Nutzen Sie diese Erkenntnisse anschließend, um das Kundenerlebnis zu verbessern, etwa indem Sie neue Knowledge-Artikel erstellen, die häufig gestellte Fragen gezielt beantworten.

Call-Center-Analysesoftware umfasst technologische Plattformen, die entwickelt wurden, um den Betrieb und die Leistung von Call-Centern zu analysieren und zu optimieren. Diese Lösungen nutzen moderne Analysetechniken, um große Datenmengen zu verarbeiten, die aus Kundeninteraktionen, Aktivitäten der Service-Mitarbeitenden und weiteren Quellen im Call-Center-Umfeld entstehen.

Durch die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus diesen Daten ermöglicht Call-Center-Software Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, den Kundenservice zu verbessern und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.

Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Komponenten und Funktionen, die in Call-Center-Analysesoftware typischerweise enthalten sind:

1. Datenerfassung und -integration: Call-Center-Analysesoftware aggregiert Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Anrufprotokolle, CRM-Systeme, IVR-Systeme, Chat-Verläufe, E-Mails und Social-Media-Plattformen. Call-Center-Integrationsfunktionen stellen sicher, dass alle relevanten Daten erfasst und für die Analyse konsolidiert werden.
2. Echtzeit-Monitoring: Diese Lösungen bieten Echtzeit-Monitoring-Funktionen, mit denen sich wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) wie Anrufvolumen, Wartezeiten, Verfügbarkeit der Service-Mitarbeitenden und Service-Level verfolgen lassen. Vorgesetzte können laufende Aktivitäten überwachen und Probleme umgehend beheben, um die Servicequalität zu sichern.
3. Leistungskennzahlen und Berichte: Call-Center-Analysesoftware stellt umfassende Reporting-Tools zur Verfügung, mit denen sich verschiedene Leistungskennzahlen messen lassen, darunter die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT), die Erstlösungsrate (FCR), die Kundenzufriedenheit und der Net Promoter Score. Anpassbare Dashboards und Berichte liefern allen Beteiligten verwertbare Einblicke in den Call-Center-Betrieb und die Leistung der Service-Mitarbeitenden.
4. Predictive Analytics: Fortschrittliche Analysetechniken wie Predictive Modeling und maschinelles Lernen ermöglichen es Call-Center-Analysesoftware, künftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen. Predictive Analytics kann Anrufvolumen antizipieren, aufkommende Probleme frühzeitig erkennen und proaktive Strategien zur Ressourcenzuweisung und Serviceverbesserung empfehlen.
5. Sprach- und Textanalyse: Viele Call-Center-Analyselösungen verfügen über Sprach- und Textanalysefunktionen, um Kundeninteraktionen auszuwerten. Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) gewinnen Erkenntnisse aus aufgezeichneten Anrufen, Chat-Verläufen und E-Mails und identifizieren dabei Kundenstimmungen, häufige Probleme und Optimierungspotenziale.
6. Performance-Management der Service-Mitarbeitenden: Call-Center-Analysesoftware hilft Unternehmen, die Leistung ihrer Service-Mitarbeitenden anhand verschiedener Kennzahlen zu bewerten, wie etwa Gesprächsqualität, Einhaltung von Gesprächsleitfäden und Compliance mit regulatorischen Anforderungen. Leistungsbewertungen und Feedback-Mechanismen unterstützen Coaching- und Trainingsmaßnahmen, um die Effektivität der Service-Mitarbeitenden und die Kundenzufriedenheit kontinuierlich zu steigern.
7. Customer-Journey-Analyse: Das Verständnis der Customer Journey ist entscheidend für personalisierte und reibungslose Erlebnisse. Call-Center-Analysesoftware ermöglicht es Unternehmen, Kundeninteraktionen über mehrere Touchpoints hinweg zu erfassen, Schwachstellen, Engpässe und Verbesserungspotenziale im Service zu identifizieren.
8. Ursachenanalyse: Wenn im Call-Center Probleme auftreten, helfen Funktionen zur Ursachenanalyse dabei, die zugrunde liegenden Faktoren zu ermitteln. Durch die genaue Identifikation der Ursachen von Problemen wie hohen Abbruchraten oder niedrigen Kundenzufriedenheitswerten können Unternehmen gezielte Maßnahmen ergreifen, um systemische Schwachstellen zu beheben.

Insgesamt sind Call-Center-Analyselösungen wie Service Cloud entscheidend für die Optimierung von Leistung und Effizienz im Call-Center-Betrieb. Durch die Nutzung von Datenanalysen können Unternehmen die Servicequalität verbessern, die Kundenzufriedenheit steigern und im heutigen Wettbewerbsumfeld nachhaltiges Wachstum erzielen.