Von Daten zu Lösungen

Mit BI zu mehr Effizienz und Zufriedenheit im Kundenservice

Anwendungsbereiche von BI im Customer Support

Der Einsatz von Business Intelligence im Customer Support eröffnet vielfältige Möglichkeiten, die Qualität und Effizienz des Kundenservices erheblich zu verbessern, z. B. in folgenden Bereichen:

1. Kundenzufriedenheitsanalyse

Die Kundenzufriedenheit kann durch die Analyse von Feedback und Umfragedaten genau gemessen und analysiert werden, sodass Trends und Muster leicht erkennbar sind. So kann BI beispielsweise aufzeigen, welche Servicebereiche am häufigsten kritisiert werden oder welche Faktoren besonders zur Kundenzufriedenheit beitragen. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen dabei, gezielt Verbesserungen vorzunehmen.

2. Effizienzsteigerung im Support-Team

Ein weiteres Einsatzgebiet von BI im Customer Support ist die Analyse der Effizienz des Support-Teams. BI-Tools können detaillierte Berichte über die Bearbeitungszeiten von Anfragen, die Häufigkeit von Eskalationen oder die Anzahl der offenen Tickets erstellen. Durch die Auswertung dieser Daten lassen sich Engpässe und ineffiziente Prozesse identifizieren. So können Massnahmen ergriffen werden, um Kundenanfragen schneller und qualitativ besser bearbeiten zu können.

3. Vorhersage von Kundenverhalten

Indem historische Daten analysiert und Muster erkannt werden, kann zudem Kundenverhalten vorhergesagt werden. Durch den Einsatz von prädiktiven Analysen können Unternehmen Trends im Verhalten vorab erkennen und sich darauf vorbereiten. So kann beispielsweise festgestellt werden, wenn bestimmte Produkte oder Dienstleistungen in bestimmten Jahreszeiten vermehrt Probleme verursachen, was zu einem Anstieg der Support-Anfragen führt. So können zukünftig Probleme vermieden werden.

4. Personalplanung

Geichzeitig kann BI zur Optimierung der Personalplanung im Customer Support verwendet werden. Durch die Analyse historischer Daten über Support-Anfragen und ihre Bearbeitungszeiten können Unternehmen den Personalbedarf präziser vorhersagen, Spitzenzeiten für Anfragen vorhersehen und besser planen. Dadurch wird sichergestellt, dass immer genügend qualifizierte Mitarbeiter zur Verfügung stehen, um Anfragen zeitnah und effektiv zu bearbeiten, ohne dass es zu Überlastungen oder ungenutzten Ressourcen kommt.

5. Identifizierung von Schulungsbedarf

Durch die Analyse von Support-Daten, wie beispielsweise häufigen Eskalationen oder wiederkehrenden Fehlern, kann auch darauf geschlossen werden, wo noch Schulungsbedarf im Support-Team besteht.

6. Personalisierung des Kundenservices

Die Analyse von individuellen Kundendaten kann zudem dazu genutzt werden, den Kundenservice stärker zu personalisieren. So können beispielsweise spezifische Bedürfnisse und Vorlieben abgeleitet werden, wie die bevorzugten Kommunikationskanäle oder häufig gestellte Fragen. Das wiederum kann dazu genutzt werden, den Service gezielt auf die Bedürfnisse des einzelnen Kunden zuzuschneiden, was zu einer verbesserten Kundenerfahrung und einer höheren Zufriedenheit führt.

7. Optimierung der Servicekanäle

Durch die Analyse von Daten der verschiedenen Servicekanäle (Telefon, E-Mail, Chat) kann zudem festgestellt werden, welche Kanäle am effektivsten sind und welche möglicherweise Verbesserungsbedarf haben. Die Optimierung der Servicekanäle verbessert ebenfalls die Kundenerfahrung mit dem Unternehmen und dessen Produkten.

8. Verbesserung der Produktentwicklung durch Support-Daten

Zudem können Erkenntnisse, die durch die Analyse von Daten aus dem Kundenservice entstehen, für die Produktentwicklung verwendet werden. Beispielsweise kann die Analyse von Support-Daten zeigen, welche Produkte oder Funktionen regelmässig Probleme verursachen oder welche Kundenwünsche immer wieder geäussert werden. Diese Informationen können dann direkt in die Produktentwicklung oder -verbesserung einfliessen, sodass Produkte besser auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt werden. Dies reduziert nicht nur zukünftige Support-Anfragen, sondern erhöht auch die allgemeine Kundenzufriedenheit.

Datenquellen für BI im Customer Support

Um fundierte Analysen durchführen zu können, sammeln Unternehmen Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Für den Kundenservice sind vor allem folgende Datenquellen wichtig:

• Kunden-, Verkaufs- und Transaktionsdaten z. B. aus CRM-Systemen
  CRM (Customer Relationship Management)-Systeme sind zentrale Datenspeicher, die alle Informationen zu den Interaktionen eines Unternehmens mit seinen Kunden enthalten. Diese Daten umfassen Kundendetails wie Kontaktdaten, frühere Käufe, Abonnements, Vertragsverlängerungen, die Interaktionshistorie und die bevorzugten Kommunikationskanäle. Mit diesen Daten kann BI-Software Kundenprofile erstellen und Trends in den Kundeninteraktionen analysieren. Ausserdem können Zusammenhänge zwischen Kaufverhalten und Supportbedarf analysiert werden, beispielsweise wenn nach einem Produktlaunch ein Anstieg an Supportanfragen besteht.
• Support-Tickets und Fallmanagement-Systeme
  Support-Tickets und Fallmanagement-Systeme erfassen alle Anfragen, Beschwerden und Probleme, die von Kunden an den Support gemeldet werden. Diese Systeme speichern detaillierte Informationen über jedes Ticket, einschliesslich des Anfragedatums, der Bearbeitungszeit, der beteiligten Mitarbeitenden und der Lösungsdetails. BI-Systeme können diese Ticketdaten analysieren, um Muster in den Anfragen zu erkennen, wie z.B. häufige Probleme, Engpässe oder wiederkehrende technische Schwierigkeiten.
• Kundenfeedback und Umfragedaten
  Kundenfeedback wird oft über verschiedene Kanäle gesammelt, einschliesslich Umfragen nach der Interaktion, Bewertungen und direkte Rückmeldungen. Diese Daten liefern Einblicke in die Zufriedenheit der Kunden und deren Meinung über den erlebten Service. BI-Tools tragen diese Informationen in Echtzeit zusammen und werten diese aus, um sofortige Einblicke in die Servicequalität zu erhalten sowie die Kundenzufriedenheit zu messen.
• Soziale Medien und externe Bewertungen
  Soziale Medien und externe Bewertungsplattformen sind wichtige Datenquellen, da sie meist ungefilterte und oft spontane Rückmeldungen von Kunden enthalten. Kunden nutzen diese Kanäle, um ihre Meinungen und Erfahrungen öffentlich zu teilen, sei es positiv oder negativ. Durch die Analyse dieser Daten in BI-Systemen kann die Kundenstimmung und die öffentliche Meinung ausgewertet werden, beispielsweise mit Text-Mining-Techniken. So können beispielsweise häufig genannte Probleme ebenso wie häufiges Lob herausgefiltert werden.
• Interaktionsdaten aus Kommunikationskanälen
  Kommunikationskanäle wie E-Mail, Telefon, Live-Chat und Chatbots generieren eine Fülle von Daten über die Interaktionen zwischen Kunden und dem Support-Team. Diese Daten umfassen beispielsweise die Gesprächsdauer, Antwortzeiten, Inhalte der Kommunikation oder die Erfolgsquote der Problemlösungen. Mit Hilfe dieser Daten können die Effizienz und Effektivität der verschiedenen Kommunikationskanäle bewertet werden. So kann beispielsweise festgestellt werden, wenn Kundenanfragen über den Chat schneller gelöst werden als per E-Mail, was darauf hindeuten könnte, den Chat-Support weiter auszubauen. Ebenso können Sprachaufzeichnungen aus Telefonaten analysiert werden, um häufige Probleme zu identifizieren oder die Qualität des Supports zu überwachen.
• Web-Analytics und Nutzungsdaten
  Web-Analytics-Daten beinhalten Informationen über das Verhalten der Nutzer auf der Website eines Unternehmens. Dazu gehören Seitenaufrufe, Klickpfade, Abbruchraten und die Nutzung von Self-Service-Angeboten wie FAQs oder Wissensdatenbanken. Durch die Analyse dieser Nutzungsdaten können Unternehmen erkennen, wie effektiv ihre Online-Support-Angebote sind und wo möglicherweise Optimierungsbedarf besteht. Besuchen beispielsweise viele Nutzer eine Support-Seite, verlassen diese jedoch ohne Lösung, weist das darauf hin, dass die bereitgestellten Informationen möglicherweise unzureichend sind. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Self-Service-Angebote zu verbessern.
• Produktnutzungsdaten und IoT
  Produktnutzungsdaten stammen von Geräten, die Kunden verwenden, oder von Internet-of-Things (IoT)-Systemen. Diese Daten liefern Informationen darüber, wie Kunden Produkte nutzen, einschliesslich der Häufigkeit, Dauer und Art der Nutzung. Daraus können Rückschlüsse gezogen werden, wann und wie häufig Kunden auf Schwierigkeiten stossen, was wiederum genutzt werden kann, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und den Supportaufwand zu reduzieren.

Fazit

Der Einsatz von Business Intelligence im Customer Support eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, ihren Service zu optimieren. Durch die gezielte Analyse von Kundendaten können nicht nur die Effizienz der Support-Teams gesteigert werden, sondern auch die Zufriedenheit der Kunden nachhaltig erhöht werden. BI bietet vielfältige Anwendungsbereiche, von der Vorhersage von Kundenverhalten bis zur Personalisierung des Kundenservice, und ermöglicht es, fundierte Entscheidungen zu treffen, die sowohl zu einer verbesserten Servicequalität beitragen als auch für die Produktentwicklung verwendet werden können.
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