5 wichtige Kundenservice-Metriken, mit denen sich Effizienz im Kundenservice messen lässt
Da Unternehmen zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung setzen, bei der sie strategische Entscheidungen anhand von Fakten, Metriken und Daten treffen, möchten sie mehr und mehr Einblicke in die Effektivität verschiedener Geschäftsprozesse gewinnen. Der Kundenservice bildet da keine Ausnahme. Auch wenn natürlich jeder bestrebt ist, seinen Kunden einen bestmöglichen Service zu bieten, wie können Sie sich wirklich sicher sein, ob der Kundenservice gute Arbeit leistet? Wie lässt sich Effizienz im Kundenservice quantifizieren? In diesem Post stellen wir fünf wichtige Kundenservice-Metriken vor, mit denen sich Effizienz im Kundenservice messen lässt, um zu verstehen, wie gut Sie abschneiden und wo Sie sich in Bezug auf den Kundensupport verbessern müssen.
1. Customer Satisfaction Score (CSAT)
Der CSAT-Score ist sehr wichtig, da er ein direkter Hinweis darauf ist, ob Ihre Kunden mit dem von Ihnen bereitgestellten Support zufrieden sind oder nicht. Normalerweise werden diese Daten durch Umfragen nach Abschluss eines Anrufs oder einer anderen Interaktion mit einem Kunden erhoben.Hierfür wird meist eine einfache Likert-Skala verwendet, bei der ein Kunde meist auf einer Skala von 1 bis 5 angibt, wie zufrieden er mit dem Support ist, wobei 5 “sehr zufrieden” und 1 “sehr unzufrieden” bedeutet. Der CSAT Score wird berechnet, indem die Anzahl der Befragten, die sich als zufrieden bezeichnen (entweder „zufrieden“ oder „sehr zufrieden“ wählten), durch die Gesamtzahl der Befragten dividiert wird. Will man den CSAT Score als Prozentwert, muss das Ergebnis lediglich mit 100 multipliziert werden.
2. Net Promoter Score (NPS)
Der Net Promoter Score misst Kundentreue und gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass Bestandskunden ein Unternehmen, ein Produkt oder eine Dienstleistung an Freunde, Bekannte oder Verwandte weiterempfehlen. Ein hoher CSAT-Score ist normalerweise auch ein Hinweis auf einen hohen Net Promoter Score. Erhoben wird der NPS indem Kunden gebeten werden auf einer Skala von 1-10 zu bewerten wie wahrscheinlich eine Empfehlung ist, wobei jeder der mit 10 oder 9 antwortet als “Befürworter”, jeder der mit 8 oder 7 als “Passiver” und jeder unter 7 als “Kritiker” eingestuft wird. Um den NPS zu berechnen, wird der Prozentsatz der Kritiker vom Prozentsatz der Befürworter abgezogen. Die resultierende Zahl kann zwischen -100 und +100 liegen, wobei eine höhere Punktzahl eine höhere Wahrscheinlichkeit für eine Kundenempfehlung bedeutet.
3. First Call Resolution Rate (FCR)
Die Erstlösungsquote oder First Contact Resolution (FCR) ist der Prozentsatz der Kundenanfragen, die von Support Mitarbeitern beim ersten Kontakt gelöst werden. Sie wird berechnet, indem die Anzahl der Anrufe oder Anfragen, die beim ersten Mal gelöst wurden, durch die Gesamtzahl der eingehenden Anfragen dividiert und mit 100 multipliziert wird. Die Erstlösungsquote gibt Ihnen einen Hinweis darauf, ob der Kundenservice wirklich hilft oder nicht. Ein hoher FCR Wert bedeutet, dass wenige wiederholte Kontaktversuche und wenige Weiterleitungen stattfinden. Der FCR liegt im Schnitt bei 70%, sodass 70-79% als gute FCR-Quote gilt. Laut der SQM Group gilt alles ab 80% als Weltklasse.
4. Average Handling Time (AHT)
Die durchschnittliche Bearbeitungszeit oder Average Handling Time (AHT) ist die durchschnittliche Dauer einer Kundenservice-Interaktion. Bei Anrufen wird die Sprech-, Halte- und Nachbearbeitungszeit addiert und durch die Gesamtanzahl der Anrufe geteilt. Bei E-Mails und Tickets wird die Zeit, die für die Interaktion mit dem Kunden aufgewendet wurde, die Wartezeiten beim Hin- und Herschicken, und die Nachbearbeitungszeit addiert und durch die Gesamtzahl der erhaltenen E-Mails/Tickets geteilt. Und die AHT-Berechnung für Live-Chats misst die gesamte Bearbeitungszeit für eine Reihe von Live-Chats, bis zum Abschluss des Tickets. Im Allgemeinen beträgt eine gute durchschnittliche Bearbeitungszeit etwa fünf Minuten, kann aber von Unternehmen zu Unternehmen und zwischen Branchen variieren. Während eine niedrigere AHT immer wünschenswert ist, sollte es nicht soweit kommen, dass Ihre Support Mitarbeiter Kunden zu kürzeren Interaktionen drängen. Ein Anstieg der AHT deutet normalerweise auf Probleme hin, z.B. mangelnde Kenntnisse der Support-Mitarbeiter, technische Pannen oder eine Verschlechterung der Einstellung von Kunden gegenüber dem Unternehmen.
5. Average Resolution Time (ART)
Die durchschnittliche Lösungszeit oder Average Resolution Time (ART) misst die Zeit, die man im Durchschnitt für die Lösung aller Tickets innerhalb eines bestimmten Zeitraums benötigt. Wenn Sie beispielsweise die ART einer Schicht eines bestimmten Support Mitarbeiters berechnen wollen, teilen Sie einfach die Gesamtlösungszeit in seiner Schicht durch die Anzahl der in der Schicht gelösten Tickets. Anhand der ART können Sie sehen, welche Support Mitarbeiter im Schnitt länger als andere brauchen, um Tickets zu lösen. Das heißt nicht unbedingt, dass der Mitarbeiter langsamer ist. Eine hohe ART kann auf verschiedene Probleme hinweisen, wie z.B. Personalmangel, mangelnde Schulung, ineffektive Prozesse oder ungleiche Verteilung der Ticketkomplexität auf Mitarbeiter.
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