Call Center Analytics: Wichtige Arten, KPIs und deren Nutzung

An einem typischen Tag verwalten Call Center Hunderte von beweglichen Teilen: eingehende Anrufe, Support-Tickets und Kundenfeedback – alles in Echtzeit. Ohne eine klare Möglichkeit, zu verfolgen, was funktioniert und was nicht, summieren sich kleine Ineffizienzen schnell und die Customer Experience (CX) leidet.

Call Center Analytics helfen Teams dabei, die Performance nachzuverfolgen und den Betrieb reibungslos am Laufen zu halten. Dieser Leitfaden zeigt, wie die Nutzung dieser Daten die Effizienz und die Kundenzufriedenheit in Ihrem Call Center transformieren kann.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Die Vorteile von Call Center Analytics
• Wichtige Arten von Call Center Analytics
• Wie Call Center Analytics die Performance verbessern
• Top Call Center Analytics Software
• Worauf Sie bei Call Center Analytics Software achten sollten
• Häufig gestellte Fragen
• Verbessern Sie Kundeneinblicke und Agentenleistung mit Zendesk

Die Vorteile von Call Center Analytics

Kundenserviceteams benötigen Analytics, um die Performance zu messen und Wachstum voranzutreiben – wie jedes andere Unternehmen auch. Erfolgreiche Call Center nutzen Analytics, um Chancen zu erkennen und Prozesse zu optimieren, damit Teams den Betrieb effizient skalieren können.

Hier sind einige konkrete Vorteile der Nutzung von Call Center Analytics:

• Besseres Coaching von Agent:innen: Analytics geben einen klaren Überblick über die individuelle und die Team-Performance, helfen Manager:innen, Coaching-Möglichkeiten zu erkennen, und Trainings auf die Bedürfnisse der Agent:innen zuzuschneiden.

• Verbesserung der Kundenzufriedenheit: Durch die Identifizierung von Reibungspunkten und das Nachverfolgen zentraler Kennzahlen können Teams ihren Ansatz feinjustieren, um über Contact Center zufriedenstellenderen Support zu bieten.

• Reduzierung von Betriebskosten: Daten zu Anrufvolumen, Bearbeitungszeiten und Effizienz im Personaleinsatz helfen Teams, unnötige Ausgaben zu vermeiden und effizienter zu arbeiten.

Letztendlich befähigen Call Center Analytics Teams, exzellenten Service zu leisten, der sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Mitarbeiterzufriedenheit stärkt.

Wichtige Arten von Call Center Analytics

Technologische Fortschritte verändern, wie Kund:innen mit Unternehmen interagieren, und erweitern die Bandbreite und Tiefe von Call Center Analytics. Hier ein Überblick über einige der wichtigsten Arten von Analytics heutzutage.

Performance Analytics

Performance Analytics konzentrieren sich darauf, wie effektiv Ihr Call Center in Bereichen wie Produktivität der Agent:innen und Serviceeffizienz arbeitet. Diese Analytics greifen auf verschiedene Datenquellen zurück, z. B. auf Anrufaufzeichnungen und Routing-Daten.

Ziel der Analyse dieser Daten ist es, zu verstehen, was die Performance beeinflusst und – noch wichtiger – warum dies geschieht. Die Analyse von Routing-Mustern kann zum Beispiel zeigen, ob Anrufe effizient zugewiesen werden, und Teams dabei helfen, Strategien für intelligentes Call Routing im Laufe der Zeit zu optimieren.

Sprach- und Stimmungsanalyse

Sprach- und Stimmungsanalyse nutzt KI, um Anrufaufzeichnungen automatisch zu transkribieren und zu interpretieren. Diese Tools analysieren verschiedene Komponenten, um Teams zu helfen, Emotionen und Absichten der Kund:innen zu verstehen, darunter:

• Schlüsselwörter und Phrasen

• Tonfall und Stimmlage

• Sprechgeschwindigkeit und Pausen

• Emotionale Signale

KI kann beispielsweise Gespräche markieren, in denen Frustration erkannt wird. So können Manager:innen Coaching-Möglichkeiten identifizieren und die gesamte Customer Experience verbessern. Diese Einblicke sind in der Regel über Dashboards der Call Center Software zugänglich, sodass Teams leicht in Echtzeit reagieren können.

Predictive Analytics

Predictive Analytics nutzen historische Daten und KI-gestützte Modelle, um zukünftige Trends im Call Center und das Verhalten von Kund:innen vorherzusagen. Durch die Analyse von Mustern wie Schwankungen im Anrufvolumen oder Lösungszeiten helfen diese Tools, Nachfrage und potenzielle Herausforderungen im Voraus zu erkennen.

Dies können Sie tun, um:

• Spitzen im Anrufvolumen vorherzusagen.

• Kund:innen mit Abwanderungsrisiko zu identifizieren.

• Potenzielle Eskalationen frühzeitig zu markieren.

Insgesamt ermöglichen Predictive Analytics Call Center-Teams, Kundenerwartungen proaktiver zu erfüllen.

Omnichannel Analytics

Heutige Kund:innen nehmen über eine Vielzahl von Kanälen Kontakt auf – Telefon, E-Mail, Live-Chat oder Social Media – und wechseln oft während einer Interaktion zwischen ihnen. Omnichannel Contact Center sind darauf ausgelegt, Gespräche und Kundendaten über alle Touchpoints hinweg zu vereinen und so ein nahtloses Erlebnis zu gewährleisten – unabhängig davon, wo die Interaktion beginnt.

Um dieses verbundene Erlebnis zu unterstützen, können Teams Omnichannel Analytics einsetzen. Diese Methode verfolgt die Customer Journey kanalübergreifend, um Muster und Verbesserungsbereiche sichtbar zu machen. Zum Beispiel können Verzögerungen oder Informationslücken aufgedeckt werden, wenn eine Person von Chatbot zu E-Mail und dann zum Telefon wechselt – dadurch können Teams Übergaben vereinfachen und Lösungen beschleunigen.

Customer Self-Service Analytics

Customer Self-Service Analytics verfolgen, wie Kund:innen mit Ressourcen wie Wissensdatenbanken, FAQs, Chatbots und Interactive Voice Response (IVR) interagieren, um eigenständig Antworten zu finden. Sie erfassen, welche Ressourcen genutzt werden und wo Schwierigkeiten auftreten, sodass Support-Teams Inhaltslücken identifizieren können, die oft zu unnötigen Anrufen führen.

Diese Informationen helfen Teams, das Self-Service-Erlebnis zu optimieren und Agent:innen für komplexere Anliegen freizuhalten. Angenommen, eine Person bricht einen Hilfeartikel mitten im Lesen ab – dies weist darauf hin, dass der Inhalt unklar ist oder das Problem nicht vollständig adressiert wird. Durch die Überarbeitung des Artikels können Teams Missverständnisse reduzieren und das Anrufvolumen senken.

Wie Call Center Analytics die Performance verbessern

Allein das Sammeln von Daten reicht nicht aus – Teams benötigen einen klaren Prozess, um mit diesen Informationen zu arbeiten. Hier ist ein einfacher Ansatz, den Support-Teams nutzen können, um die Performance mit Call Center Analytics zu steigern:

1. Klare Ziele definieren: Bestimmen Sie konkrete Ziele, z. B. die Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit oder die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, um Analytics auf das Wesentliche zu fokussieren.
2. Daten sammeln: Nutzen Sie integrierte Call Center Software, um Informationen aus allen Kanälen zu erfassen und in einem zentralen Dashboard zu konsolidieren.
3. Daten analysieren: Untersuchen Sie Trends und Muster, um die Ursachen von Performance-Problemen zu erkennen – zum Beispiel durch Segmentierung oder Korrelationsanalysen.
4. Maßnahmen ergreifen: Führen Sie gezielte Verbesserungen wie Coaching oder Prozessänderungen ein und legen Sie KPIs zur Erfolgsmessung fest.
5. Ergebnisse überwachen: Verfolgen Sie Resultate kontinuierlich, um Strategien zu verfeinern und proaktiv auf neue Herausforderungen zu reagieren.

Top Call Center Analytics Software

Cloud-Call-Center-Plattformen sind heute der Standard für moderne Support-Teams. Sie bieten Flexibilität und integrierte Analytics, um die Performance zu steigern. Bei der Vielzahl an Tools ist es jedoch entscheidend, eine umfassende Lösung zu wählen, die sich nahtlos in bestehende Systeme und Workflows integriert.

Zu den führenden Softwareoptionen gehören:

1. Zendesk: Bietet eine komplette Contact-Center-Lösung mit leistungsstarken Analytics, nativen Workforce-Engagement-Management-Funktionen, integriertem Ticketsystem und Omnichannel-Support-Tools.
2. Talkdesk: Verfügt über anpassbare Dashboards und Reporting-Tools – mit Funktionen, die sich besonders für größere Teams und automatisierte Workflows eignen.
3. Five9: Legt den Schwerpunkt auf Outbound-Calls und Agenten-Monitoring, mit Tools zur Steigerung der betrieblichen Effizienz.
4. Genesys Cloud: Bietet Werkzeuge zur Nachverfolgung der Customer Journey und zur Verwaltung von Gesprächen über mehrere Kanäle hinweg.
5. Level AI: Spezialisiert auf Post-Call-Analyse und Qualitätsmonitoring mithilfe von KI, um Coaching und Compliance zu unterstützen.

Worauf Sie bei Call Center Analytics Software achten sollten

Effektive Call Center Analytics basieren auf Software, die präzise, leicht verständliche Daten liefert und klare Reports bereitstellt, um Verbesserungen voranzutreiben. Im Folgenden sind die wichtigsten Funktionen aufgeführt, auf die Sie bei der Auswahl der passenden Lösung für Ihr Team achten sollten.

1. Echtzeit-Transparenz

Echtzeit-Transparenz ermöglicht es Support-Teams, Live-Aktivitäten im Call Center zu überwachen und sofort auf Probleme wie lange Wartezeiten oder unerwartete Anrufspitzen zu reagieren. Organisationen sollten Software wählen, die Live-Dashboards, Agenten-Statusanzeigen und aktuelle Kundendaten bietet, um reaktionsfähig zu bleiben.

Mit Zendesk können Manager:innen beispielsweise aktive Gespräche, Arbeitslasten der Agent:innen und Warteschlangenstatus in Echtzeit einsehen. Diese Live-Übersicht befähigt Teams, sofort Anpassungen vorzunehmen und Probleme zu lösen, bevor sie die Customer Experience beeinträchtigen.

2. Omnichannel-Datenintegration

Call Center benötigen Software, die Daten über alle Kanäle hinweg verbindet, um den größten Nutzen aus Omnichannel-Support zu ziehen. Wenn Kundenhistorie, Präferenzen und vergangene Interaktionen an einem Ort sichtbar sind, können Agent:innen Probleme schneller und personalisierter lösen.

Zendesk führt Sprach- und digitale Kanäle über vereinheitlichte Kundenprofile zusammen. Agent:innen können so direkt auf die gesamte Gesprächshistorie zugreifen, Rätselraten vermeiden und nahtlos an der letzten Interaktion anknüpfen. Das befähigt Teams, konsistenteren und informierteren Support zu bieten.

3. Einblicke in die Performance von Agent:innen

Detaillierte Reports zu Kennzahlen wie durchschnittliche Bearbeitungszeit, First Call Resolution und Kundenzufriedenheit ermöglichen es Manager:innen, Top-Performer:innen zu erkennen und Verbesserungsfelder zu identifizieren. Wenn beispielsweise eine Agent:in überdurchschnittlich lange Bearbeitungszeiten hat, weist das auf zusätzlichen Trainingsbedarf hin. Gleichzeitig helfen Einblicke in erfolgreiche Vorgehensweisen, diese im gesamten Team zu replizieren.

Zendesk unterstützt diesen Prozess mit integrierten Call Center Workforce Management-Tools, die Performance Analytics mit Qualitätsmonitoring und Personaleinsatzplanung kombinieren. Dieser integrierte Ansatz befähigt Manager:innen, Agent:innen gezielt zu fördern und die Customer Experience zu verbessern.

4. KI-gestützte Analytics

Die effektivsten Analytics-Tools nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um Muster zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusehen. KI kann beispielsweise Anstiegsspitzen im Anrufvolumen anhand historischer Daten prognostizieren – so können Teams Ressourcen priorisieren und den Service proaktiv verbessern.

Zendesk setzt fortschrittliche KI ein, um Trends in Agent:innen- und Kundendaten sichtbar zu machen. In Kombination mit operativen Kennzahlen ermöglicht dies fundierte, strategische Entscheidungen, die Effizienz und Kundenzufriedenheit steigern.

Häufig gestellte Fragen

Verbessern Sie Kundeneinblicke und Agentenleistung mit Zendesk

Die Zukunft des Kundenservice gehört Teams, die datengetriebene Strategien nutzen und menschliche Expertise mit intelligenten Analytics kombinieren, um Bedürfnisse vorherzusehen und personalisierten Support zu liefern. Wenn Sie eine Softwarelösung wählen, die sich mit Ihrem Unternehmen weiterentwickelt, können Sie sich kontinuierlich verbessern und jede Interaktion in eine Chance verwandeln, Kundenbeziehungen zu vertiefen.

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