Knowledge Intelligence: Die Kristallkugel für den Kundenservice

Bild usu Blog 1Das telefonische Kundenservice-Center trägt in seiner Außenwirkung zur Positionierung und Kundenbindung und damit entscheidend zur nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens bei. Hierbei ist es egal, ob es sich um den B2C-Kontakt eines Telekommunikations-Dienstleisters für mögliche Servicefragen oder um die B2B-Ausrichtung eines Maschinenbau-Unternehmens handelt, das einen professionellen First Level Support leistet und im Bedarfsfall eine etwaige Störung per Ticketsystem an die entsprechend nachgelagerte Abteilung weiterleitet.

Was alle eint, ist der konsequente Aufbau einer praxistauglichen Wissensdatenbank, um die beteiligten Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, schnelle und fehlerfreie Serviceleistungen zu erbringen. Ist die Wissensdatenbank einmal eingeführt, beginnt für das Unternehmen die Herausforderung, diese zielgerichtet mit relevanten Inhalten weiterzuentwickeln. Doch welche Anforderungen werden an diese Inhalte gestellt und wie kann ein „Blindflug“ und dadurch ein ineffizientes und kostspieliges Wissensmanagement verhindert werden?

Auswertungen gängiger ACD-Anlagen bringen erste Erkenntnisse. Sämtliche anrufspezifischen Kennzahlen können erhoben und somit eine optimale quantitative Besetzung des Kundenservice-Centers ermittelt werden. Geht man bei der Interpretation dieser Kennzahlen jedoch ins Detail, stellt man spätestens bei der Anzahl der Weiterleitungen fest, dass sich hierdurch nur unzulängliche Handlungsempfehlungen ableiten lassen. Warum wurde ein Anruf weitergeleitet? Fehlte dem Agenten das entsprechende Wissen, den Kunden zufriedenstellend zu bedienen? Treten Weiterleitungen häufig in Verbindung mit technischen Supportleistungen auf, für die der First Level gar keine Befugnis hat? Oder anders gefragt: Ist der Agent überhaupt in der Lage, entsprechende Serviceleistungen zu erfüllen und existieren eventuell regionale Unterschiede, so dass ein Kundenservice-Center im Norden vor ganz anderen Herausforderungen steht wie die gleiche Institution im Süden?Bild Blog usu 2

Um die optimale Weiterentwicklung eines Kundenservice-Centers zu garantieren, müssen die Kennzahlen der ACD-Anlage mit dem Herzstück des Kundenservice-Centers, der Wissensdatenbank, in Verbindung gebracht werden. Darüber hinaus kann eine individuelle Auswertung der Nutzung der Wissensdatenbank weiteres signifikantes Optimierungspotenzial ergeben.

Ein Auszug möglicher Kennzahlen im Kundenservice-Center ist nachfolgend dargestellt:

Auswertung Suche
• Suchbegriffe
• Anzahl Suchanfragen
• Anzahl Suchanfragen auf Dokumentenbasis
• Anzahl Suchanfragen auf Kategorienbasis
• Anzahl Suchen ohne Ergebnis

Auswertung Dokumentenebene
• Anzahl Dokumente
• Anzahl Dokumente pro Kategorie
• Nutzungshäufigkeit pro Dokument
• Nutzungshäufigkeit pro Dokumentenkategorie
• Anzahl Feedback pro Dokument

Regionale Auswertung
• Nutzung Dokumentenkategorien pro Region
• Suchanfragen pro Region
• Nutzung Dokumente pro Region
• Anzahl Feedbacks pro Region
• Suchanfragen auf Kategorienebene pro Region

Ein besonders aussagekräftiges Reporting erhält man, wenn das eingesetzte Analysetool die Möglichkeit bietet, Kennzahlen der Wissensdatenbank mit Auswertungen aus weiteren Systemen in Verbindung zu bringen und damit übergeordnete KPIs zu ermitteln. Als Beispiel seien an dieser Stelle absolute Werte der ACD in Verbindung mit entsprechenden Kennzahlen der Wissensdatenbank genannt.

Neben diesen externen Faktoren kann mit einer inhaltlich optimal ausgerichteten Wissensdatenbank noch ein weiterer wichtiger Aspekt positiv beeinflusst werden: Die Fluktuation und Unzufriedenheit der Mitarbeiter. Die Motivation der Mitarbeiter spiegelt sich sehr stark in der Gegebenheit wider, wie erfolgreich gestellte Aufgaben umgesetzt und gelöst werden und letztendlich darin, wie profitabel das Kundenservice-Center betrieben werden kann.

Sven Kolb – Mitglied der Geschäftsleitung usu AG

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