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Wie profitieren Vertriebs- und Marketingabteilungen von Call Center Analytics?

17. Juli 2023

7 Minuten gelesen

Vorteile, KPIs, Metriken von Call Center Analytics

Unter Callcenter-Analyse versteht man den Prozess der Analyse von Daten und Kennzahlen, die im Callcenter-Betrieb gesammelt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dazu gehört das Sammeln und Analysieren verschiedener Arten von Daten, wie z. B. Anrufvolumen, Anrufdauer, Wartezeiten, Kundeninteraktionen, Agentenleistung, Kundenzufriedenheitswerte und mehr.

Diese Plattformen ermöglichen es Callcentern, Problembereiche zu identifizieren, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und – letztendlich – Kosten zu senken und gleichzeitig die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Hier sind einige konkrete Beispiele dafür, wie Callcenter Analyseplattformen nutzen, um ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern:

Ein Callcenter könnte mithilfe von Analysen ermitteln, welche Agenten über welche verfügen die größten Schwierigkeiten bei der Bearbeitung von Anrufen. Sobald diese Agenten identifiziert wurden, kann das Callcenter zusätzliche Schulungen oder Coachings anbieten, um sie bei der Verbesserung ihrer Leistung zu unterstützen.
Ein Callcenter könnte mithilfe von Analysen ermitteln, wie viele Agenten es zu Spitzenzeiten besetzen muss. Diese Informationen können dem Callcenter dabei helfen, eine Überbesetzung oder Unterbesetzung zu vermeiden, die zu einer geringeren Effizienz und Kundenzufriedenheit führen kann.
Ein Callcenter könnte mithilfe von Analysen ermitteln, welche Arten von Anrufen zu den meisten Kundenbeschwerden führen. Sobald diese Art von Anrufen identifiziert wurde, kann das Unternehmen Strategien entwickeln, um die Bearbeitung dieser Anrufe zu verbessern.
Ein Callcenter könnte mithilfe von Analysen ermitteln, welche Anrufe über Self-Service-Optionen bearbeitet werden können. Durch die Weiterleitung dieser Anrufe an Self-Service-Optionen kann das Callcenter Agenten für die Bearbeitung komplexerer Anrufe entlasten.

Callcenter-Analyseplattformen können für die Verbesserung der Geschäftsergebnisse, einschließlich Ihrer Vertriebs- und Marketingstrategien, wertvoll sein.

Callcenter-Analyse

Callcenter-Analysen helfen Unternehmen auf verschiedene Weise, ihre Vertriebs- und Marketingbemühungen zu verstehen und zu optimieren:

Leistungsbeurteilung: Durch die Analyse von Callcenter-Kennzahlen können Unternehmen die Leistung einzelner Agenten und des gesamten Teams beurteilen. Kennzahlen wie die durchschnittliche Anrufbearbeitungszeit, die Lösungsrate beim ersten Anruf und die Kundenzufriedenheitswerte können wertvolle Einblicke in die Effizienz und Effektivität der Agenten liefern.
Kundenerfahrungsanalyse: Callcenter-Analysen ermöglichen es Unternehmen, die Qualität der Kundeninteraktionen zu bewerten. Durch die Analyse von Anrufaufzeichnungen, Stimmungsanalysen und Kundenfeedback können Unternehmen Trends, Schwachstellen und Bereiche für Verbesserungen im Kundenerlebnis identifizieren.
Einblicke in Vertrieb und Marketing: Callcenter-Analysen können dabei helfen, Vertriebs- und Marketingtrends und -muster zu erkennen. Unternehmen können ihre Vertriebs- und Marketingstrategien verfeinern, Kampagnen optimieren und bestimmte Kundensegmente ansprechen, indem sie Kennzahlen wie das Call-to-Conversion-Verhältnis, Anrufergebnisse und Kundenpräferenzen verfolgen.
Betriebsoptimierung: Die Analyse von Callcenter-Daten hilft, Engpässe und Ineffizienzen im Anrufbearbeitungsprozess zu erkennen. Unternehmen können die betriebliche Effizienz steigern und Kosten senken, indem sie die Anrufweiterleitung, den Personalbestand und die Ressourcenzuteilung optimieren.

Callcenter-KPIs

Callcenter messen die Leistung typischerweise anhand verschiedener Key Performance Indicators (KPIs), um deren Effizienz, Effektivität und Kundenzufriedenheit zu bewerten. Die verfolgten KPIs können je nach den Zielen der Organisation, der Branche und den Kundendienstzielen variieren. Hier sind einige gängige Callcenter-KPIs:

Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT): AHT misst die durchschnittliche Zeit, die ein Agent für die Bearbeitung einer Kundeninteraktion benötigt, einschließlich Gesprächszeit, Wartezeit und Nacharbeit. Es ist eine Schlüsselmetrik zur Bewertung der Effizienz und Produktivität von Agenten.
Lösung beim ersten Anruf (FCR) Rate: FCR misst den Prozentsatz der Kundenprobleme oder -anfragen, die während des ersten Kontakts gelöst wurden, ohne dass eine Nachverfolgung oder Eskalation erforderlich ist. Eine hohe FCR-Rate weist auf eine effektive Problemlösung und Kundenzufriedenheit hin.
Service Level: Der Service Level misst den Prozentsatz der Anrufe, die innerhalb einer definierten Zielzeit beantwortet wurden. Es spiegelt die Fähigkeit des Callcenters wider, das Anrufvolumen zu verwalten und akzeptable Wartezeiten für Kunden einzuhalten. Gängige Service-Level-Ziele werden oft als „X % der Anrufe, die in Y Sekunden beantwortet werden“ ausgedrückt.
Anrufabbruchrate: Die Anrufabbruchrate gibt den Prozentsatz der Anrufe an, die von Kunden abgebrochen werden, bevor sie einen Agenten erreichen. Hohe Abbruchraten können ein Hinweis auf lange Wartezeiten oder unzureichende Personalbesetzung sein.
Belegungsrate: Die Belegungsrate misst den Prozentsatz der Zeit, die Agenten mit Kundeninteraktionen oder damit verbundenen Aktivitäten beschäftigt sind. Es hilft bei der Beurteilung der Agentenauslastung und des Arbeitslastmanagements.
Kundenzufriedenheit (CSAT) Punktzahl: CSAT ist ein Maß für die Kundenzufriedenheit mit dem erhaltenen Service. Sie wird typischerweise durch Umfragen oder Feedback nach der Interaktion gemessen. CSAT-Scores geben Einblicke in die Gesamtqualität des Kundenservice.
Net Promoter Score (NPS): Der NPS misst die Kundentreue und die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden das Unternehmen weiterempfehlen. Dies wird häufig durch Umfragen nach der Interaktion gemessen, bei denen Kunden gebeten werden, ihre Wahrscheinlichkeit, das Unternehmen weiterzuempfehlen, auf einer Skala von 0 bis 10 einzuschätzen.
Anrufqualitätsfaktor: Der Call Quality Score bewertet die Qualität der Agent-Kunden-Interaktionen anhand vordefinierter Kriterien. Dies kann durch Anrufüberwachung, Anrufbewertung oder Kundenfeedback gemessen werden. Anrufqualitätswerte helfen dabei, die Leistung von Agenten zu bewerten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.
Durchschnittliche Antwortgeschwindigkeit (ASA): ASA misst die durchschnittliche Zeit, die es dauert, bis ein Anruf von einem Agenten beantwortet wird, typischerweise ab dem Moment, in dem er in die Warteschlange gelangt. Es spiegelt die Fähigkeit des Callcenters wider, eingehende Anrufe zeitnah zu bearbeiten.
Agentenabwanderungsrate: Die Agentenabwanderungsrate misst den Prozentsatz der Agenten, die das Callcenter über einen bestimmten Zeitraum verlassen. Es zeigt die Zufriedenheit und Bindung der Mitarbeiter sowie die Auswirkungen auf die gesamten Personal- und Schulungskosten an.

Dies sind nur einige Beispiele für gängige Callcenter-KPIs. Die spezifischen verfolgten KPIs können je nach den Zielen des Callcenters, den Branchenstandards und den spezifischen Zielen und Prioritäten der Organisation variieren.

Callcenter-Analysefunktionen

Zu den gemeinsamen Funktionen von Callcenter-Analyseplattformen gehören:

Echtzeitüberwachung: Plattformen bieten Echtzeit-Dashboards und Berichtsfunktionen, die es Vorgesetzten und Managern ermöglichen, Callcenter-Aktivitäten und -Metriken zu überwachen, während sie stattfinden. Dies hilft dabei, Probleme schnell zu erkennen und sofortige Anpassungen vorzunehmen.
Anrufaufzeichnung und -wiedergabe: Callcenter-Analyseplattformen bieten häufig die Möglichkeit, Anrufe zur Qualitätssicherung aufzuzeichnen. Diese Aufzeichnungen können gespeichert und später zur Auswertung, Schulung und Compliance abgerufen werden.
Leistungsmetriken und KPI-Tracking: Die Plattformen verfolgen und zeigen wichtige Leistungskennzahlen und Key Performance Indicators an (KPIs), wie durchschnittliche Bearbeitungszeit, Lösungsrate beim ersten Anruf, Abbruchrate von Anrufen, Konversionsraten, Kundenzufriedenheitswerte und mehr. Diese Kennzahlen bieten Einblicke in die Agentenleistung, das Kundenerlebnis und die Gesamteffektivität des Callcenters.
Datenvisualisierung und Berichterstellung: Callcenter-Analyseplattformen bieten anpassbare Dashboards und Visualisierungen, um Daten in einem aussagekräftigen und leicht verständlichen Format darzustellen. Sie umfassen häufig vorgefertigte Berichte und die Möglichkeit, benutzerdefinierte Berichte zu erstellen, sodass Manager Einblicke in Trends, Muster und Leistung im Laufe der Zeit gewinnen können.
Sprachanalyse: Einige Plattformen verfügen über Sprachanalysefunktionen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache und Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um Anrufaufzeichnungen zu analysieren. Dies hilft bei der Identifizierung von Schlüsselwörtern, Stimmungen und Trends bei Kundeninteraktionen und liefert wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Agentenleistung und des Kundenerlebnisses.
Prädiktive Analysen: Fortschrittliche Callcenter-Analyseplattformen können Algorithmen verwenden, um Anrufvolumen, Personalbedarf und Kundenverhalten vorherzusagen. Dies hilft bei der Optimierung der Ressourcenzuweisung und der Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
Customer-Journey-Analytics: Bestimmte Plattformen bieten Funktionen zur Customer Journey-Analyse, mit denen Kundeninteraktionen über mehrere Touchpoints hinweg verfolgt und analysiert werden, darunter Anrufe, E-Mails, Chats und soziale Medien. Dies bietet eine ganzheitliche Sicht auf die Customer Journey und hilft dabei, Verbesserungsmöglichkeiten und personalisiertes Engagement zu erkennen.
Agentenleistungsmanagement: Callcenter-Analyseplattformen umfassen häufig Tools für das Leistungsmanagement, darunter Agenten-Scorecards, Coaching- und Schulungsmodule sowie Leistungsverfolgung. Diese Funktionen helfen Managern dabei, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, den Agenten Feedback zu geben und die Gesamtleistung der Agenten zu verbessern.
Integration mit CRM-Systemen: Viele Callcenter-Analyseplattformen lassen sich in das Kundenbeziehungsmanagement integrieren (CRM) Systeme zur Konsolidierung von Kundendaten und Callcenter-Kennzahlen. Diese Integration ermöglicht einen umfassenden Überblick über die Kundeninteraktionen und verbessert die Vertriebs- und Marketingbemühungen.

Spezifische Funktionen können je nach Plattform unterschiedlich sein, und Unternehmen können Plattformen basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen auswählen.

Wie sich KI auf die Callcenter-Analyse auswirkt

Künstliche Intelligenz (AI) spielt eine wichtige Rolle in der Callcenter-Analyse. KI-Technologien werden genutzt, um die Fähigkeiten von Callcenter-Analyseplattformen zu verbessern und die Gesamtleistung zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI in Callcenter-Analysen involviert ist:

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): KI-gestützte NLP-Techniken transkribieren und analysieren Anrufaufzeichnungen. NLP-Algorithmen können aus gesprochenen Gesprächen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, beispielsweise Stimmungsanalysen, Schlüsselwörter und Kundenabsichten. Dies hilft, Kundenbedürfnisse zu verstehen, Trends zu erkennen und die Leistung der Agenten zu verbessern.
Sprachanalyse: KI-basierte Sprachanalyselösungen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Sprachmuster, Töne und Emotionen in Kundeninteraktionen zu analysieren und zu interpretieren. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Kundenzufriedenheitsniveaus, Leistungslücken der Agenten und Verbesserungsmöglichkeiten ermittelt werden.
Prädiktive Analysen: KI-Algorithmen ermöglichen prädiktive Analysen in der Callcenter-Analyse. KI kann Anrufvolumen, Kundenverhalten und Agentenleistung vorhersagen, indem sie historische Daten und Muster analysiert. Dies trägt zur Optimierung der Ressourcenzuteilung, des Personalbestands und der Terminplanung bei, um die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Intelligente virtuelle Assistenten (IVAs): KI-gestützte virtuelle Assistenten oder Chatbots werden in Callcenter-Analyseplattformen integriert. IVAs können einfache Kundenanfragen bearbeiten, Self-Service-Optionen bereitstellen und Agenten in Echtzeit unterstützen. Sie nutzen natürliche Sprache und maschinelles Lernen, um Kundenanfragen genau zu verstehen und darauf zu reagieren.
Stimmungsanalyse: KI-Algorithmen werden eingesetzt, um die Kundenstimmung in Echtzeit oder durch eine Post-Call-Analyse zu analysieren. Durch das Verständnis der Emotionen und Zufriedenheit der Kunden können Unternehmen Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und proaktive Maßnahmen ergreifen, um auf die Bedenken der Kunden einzugehen.
Automatisierung und Workflow-Optimierung: KI kann bestimmte Callcenter-Prozesse automatisieren, z. B. die Anrufweiterleitung, die Ticketerstellung und sich wiederholende Aufgaben. Durch die Automatisierung von Routineprozessen können sich Callcenter-Agenten auf komplexere und wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren, wodurch die Produktivität gesteigert und der Kundenservice verbessert wird.
Personalisierung und Kundeneinblicke: KI-Algorithmen können Kundendaten und Interaktionen analysieren, um personalisierte Empfehlungen, Angebote und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse bereitzustellen. Durch das Verständnis der Kundenpräferenzen können Unternehmen ihre Vertriebs- und Marketingbemühungen optimieren und zielgerichtete Nachrichten übermitteln.

Die Integration von KI in Callcenter-Analysen ermöglicht es Unternehmen, tiefere Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, das Kundenerlebnis zu verbessern und den gesamten Callcenter-Betrieb zu optimieren. Es ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die Leistung ihrer Agenten zu verbessern und personalisierten und effizienten Kundenservice zu bieten.

Callcenter-Analyseplattformen

Zu den beliebten Plattformen für Callcenter-Analysen gehören:

Genesys: Genesys bietet eine umfassende Suite von Callcenter-Analysetools, die Einblicke in die Agentenleistung, das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz bieten.
Five9: Five9 ist eine cloudbasierte Contact-Center-Software mit Analysefunktionen zur Verfolgung und Analyse von Call-Center-Kennzahlen, Agentenleistung und Kundeninteraktionen.
Avaya: Avaya bietet Callcenter-Analyselösungen, die es Unternehmen ermöglichen, Abläufe zu überwachen und zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Vertriebs- und Marketingbemühungen zu verstärken.
NICE Kontakt aufnehmen: NICE inContact bietet eine Reihe von Callcenter-Analysefunktionen, darunter Echtzeitüberwachung, Leistungsmanagement und Customer-Journey-Analysen, um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Callcenter-Leistung zu unterstützen.
Talkdesk: Talkdesk ist eine cloudbasierte Contact-Center-Software mit Analyse- und Berichtsfunktionen, um wichtige Call-Center-Kennzahlen zu verfolgen und betriebliche Verbesserungen voranzutreiben.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Beliebtheit von Plattformen je nach spezifischen Branchenanforderungen, Unternehmensgröße und Vorlieben variieren kann. Unternehmen entscheiden sich häufig für Callcenter-Analyseplattformen aufgrund ihrer individuellen Anforderungen und Integrationsmöglichkeiten in ihre bestehenden Systeme.