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Frau präsentiert vor großem Bildschirm KPIs für den Customer Service

Graf Zahl – eins, zwei, drei, vier, fünf KPIs für den Customer Service

Kennen Sie ihn noch, Graf Zahl, the Count of count? Ganz sicher, auch wenn Sie ihn nur aus Erzählungen Ihrer Kinder kennen. Dass der Graf der Zahlen alles und jeden zählt, ist bekannt. Dass es dabei keine Rolle spielt, ob es sich um Gegenstände, Menschen oder Tiere handelt, auch. In welcher Beziehung das zum Customer Service steht? Wir zählen auch hier – müssen das sogar, um die Qualität und Effizienz des Kundenservice zu überwachen, zu analysieren und um schnell auf Veränderungen reagieren zu können.

„Man nennt mich den Grafen, weil ich es liebe, Dinge zu zählen.“

“They call me the Count because I love to count things.”

KPIs im Customer Service – was heißt das für Graf Zahl?

Im Gegensatz zu Graf Zahl, der solange weiterzählt, bis er seine Mitmenschen verärgert hat, zielen KPIs im Kundenservice unter anderem darauf ab, die Bindung zu Kund:innen zu erhalten und zu stärken.

Um mit den ersten Zahlen zu beginnen:

„Es ist etwa 25 Mal so teuer einen verärgerten oder enttäuschten Kunden zurückzugewinnen, als diesen zu halten.“

Wir sprechen hier von der Loyalität der Kund:innen, die immer schwieriger aufrechtzuerhalten ist. Die Gründe dafür sind die stetige Weiterentwicklung von Produkten, die Digitalisierung und der wachsende Druck auf Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Außerdem ist Loyalität etwas Subjektives, sehr schwer Greifbares, nichts, was mit den harten Fakten und Zahlen beispielsweise im Controlling vergleichbar wäre. Dennoch muss auch der Kundenservice gemessen werden, denn die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen hängt davon ab.

KPIs (Key Performance Indicators) – was bedeutet das? Laut dem Gabler Wirtschaftslexikon sind KPIs “Kennzahlen […], die sich auf den Erfolg, die Leistung oder Auslastung des Betriebs, seiner einzelnen organisatorischen Einheiten oder einer Maschine beziehen.“ Sie dienen dazu, einzelne Prozesse oder Abteilung zu bewerten und zu steuern.1

Soweit die graue Theorie. In diesem Beitrag soll es nun darum gehen, welche KPIs auf den Customer Service and Support einzahlen und warum.

Eins: CSAT – Customer Satisfaction Score

Die Kennzahl aller Kennzahlen – und warum sie nicht aussagekräftig genug ist. Der CSAT misst die Kundenzufriedenheit. Nun gut, man könnte annehmen, wenn es die eine Kennzahl gibt, warum sollte man mehr erheben? Ganz einfach, weil sie nur einen Durchschnitt angibt und nicht die Gründe, warum Kund:innen das Unternehmen mit nur drei von fünf Sternen bewertet haben. Unternehmen können daraus kaum Verbesserungspotenziale ableiten, weil die Datengrundlage fehlt. Verstehen Sie es nicht falsch, natürlich ist es wichtig, einen (groben) Überblick über die Kundenzufriedenheit zu erhalten. Nur, gibt man sich damit zufrieden, wenn man eine Service Excellence anstrebt? Die klare Antwort sollte hier lauten, na, was denken Sie? „Nein“ – natürlich.

Wir müssen also weiterzählen, um zu einem besseren Verständnis und einer größeren Transparenz zu gelangen. (Graf Zahl wäre entzückt.)

Zwei: CRR – Customer Retention Rate

Ja, wir kommen der Sache schon etwas näher. Die Kundenbindungsrate gehört zu einer der wichtigsten Kennzahlen, um zu messen oder, um im Bild zu bleiben, zu zählen, wie fähig ein Unternehmen ist, Kund:innen zu halten. Gut, Unternehmen haben zahlende Kund:innen, die sich mit Support-Fällen oder Feedback an sie wenden, doch wie lange bleiben diese Kund:innen Ihre Kund:innen? Laut RJMetrics, einem US-amerikanischen Unternehmen für Big Data-Analysen, generieren E-Commerce-Unternehmen die Hälfte des Umsatzes mit wiederkehrenden Kund:innen2 – beeindruckend, oder? Wie man diese Kennzahl berechnet und was sie daraus noch ableiten können, dazu kommen wir jetzt.

Diese treugebliebenen Kund:innen sollten sie hofieren, damit sie zukünftig auch zahlende Kund:innen bleiben. Kostenlose Day-to-Day-Delivery, Gutscheine für Vergünstigungen, schnellerer Support und vieles mehr, um nur einige Möglichkeiten zu nennen. Denn nur so bindet man diese Kund:innen noch länger.

Nun gut, die Berechnung:

CRR = ((CE – CN) / CS) * 100

CE steht hier für die Kunden am Ende der Laufzeit, CN sind die neugewonnen Kunden und CS die Anzahl der Kunden zu Laufzeitbeginn. Naja, und 100 ist eben 100 (Prozentrechnung, Sie wissen schon).

Hier einmal ein Beispiel:

Sie haben 145 Kund:innen am Ende der Laufzeit, 22 gewonnene Neukund:innen und 125 Kund:innen zu Laufzeitbeginn. Daraus ergibt sich folgende Gleichung:

CRR = ((145-22) / 125) * 100= 98,4 %

Perfekt, jetzt wissen wir, welche Kund:innen wir längerfristig an uns gebunden haben. Was ist jedoch, wenn Kund:innen ein Problem oder eine Frage haben? Wie messen wir den Kundenservice als solchen, um unser Zahlenrätsel zu vervollständigen? Wir müssen weiterzählen! (Einen Gruß an Graf Zahl.)

Drei: AHT – Average Handling Time

Die AHT zeigt einem Unternehmen, wie viel Zeit durchschnittlich benötigt wird, um die Anfrage eines Kunden bzw. einer Kundin zu bearbeiten. Neben der eigentlichen Gesprächszeit (Sprechen und Halten) gehört dazu auch die Nacharbeitszeit. Wozu Sie diese benötigen? Um Mitarbeiterressourcen zu planen und Verträge mit Servicecentern aufzusetzen, falls der Support ausgegliedert ist. Daneben wird die AHT genutzt, um die Effizienz des Kunden-Supports zu messen oder Benchmarks festzulegen. (Endlich) Wie man sie berechnet und was man machen kann, wenn sie zu hoch ist? Dazu kommen wir jetzt.

Die Berechnung – sehr simpel:

Und noch ein (fiktives) Bespiel:

Zu hoch? Was nun? Überdenken Sie die Schulung Ihrer Mitarbeiter:innen. Stehen ihnen genügend Ressourcen zur Verfügung, ist das Wissen, das benötigt wird, um Kund:innen effizient und effektiv zu helfen, abrufbar?

Auch wenn wir nun die Effizienz des Kundenservice messen können, es fehlen noch zwei eklatant wichtige Kennzahlen, also zählen wir weiter. (Nein, keine Sorge, es kommt an dieser Stelle kein weiterer Wink mit oder für Graf Zahl.)

Vier: First/Average Response Time

Zeit ist Geld oder vielmehr: Zu viel Zeit kostet zu viele Kund:innen. Oder wie man im Ruhrgebiet so schön sagt: „Wenn’s schnell geht, macht nix.“ Was das heißen soll? Wenn sich Kund:innen beim Support melden, wollen sie schnelle und unkomplizierte Hilfe. Die Betonung liegt hier sowohl auf schnell als auch auf unkompliziert. Unternehmen haben drei Möglichkeiten, um dem gerecht zu werden:

Möglichkeit 1: Sie statten ihren Self-Service mit genügend Wissen und Informationen aus, damit Kund:innen sich selbst helfen können (mehr dazu nächste Woche im Blog).

Möglichkeit 2: Sie statten die First Level-Mitarbeiter:innen mit dem entsprechenden Wissen aus und geben ihnen die Möglichkeit, Kund:innen das zu geben, was sie möchten: Schnelle und unkomplizierte Hilfe. (Haben Sie es bemerkt? Wir zählen, während wir zählen.)

Möglichkeit 3: Sie verbinden die ersten Möglichkeiten und verschicken regelmäßig Informationen zum Status der Kundenanfrage an Ihre Kund:innen. Das hilft zwar nicht bei der Lösung des Problems, hält Kund:innen jedoch auf dem neuesten Stand und vermittelt das Gefühl, dass man sich dauerhaft um kümmert.

Die Berechnung des Tempos:

Und natürlich hier noch ein fiktives Beispiel:

Wir wissen nun, dass die Average Response Time eine der wichtigen KPIs innerhalb des Customer Service ist und gleichzeitig mit den Kundenerwartungen hinsichtlich der Antwortzeit korreliert. Je nachdem wie sich Kund:innen bei Ihnen melden (per Telefon, E-Mail oder Chat), ist die Erwartungshaltung hinsichtlich der Antwortdauer unterschiedlich. Und dennoch, eine entscheidende Metrik fehlt, um einen fundierten Überblick über die Qualität und Effizienz des Kunden-Supports zu bekommen. Wir zählen demnach nochmal weiter. (Graf Zahl … – nein, lassen wir das)

Fünf: FCR – First Contact Resolution

Die First Contact Resolution misst den Anteil der Kundenanfragen, die direkt beim ersten Kontakt mit dem Unternehmens-Support gelöst werden. Soweit so gut. In Kombination mit der Average Response Time erhält man mit diesen beiden Metriken einen ganzheitlichen Überblick über Optimierungspotenziale im Kunden-Support. Ein weiterer wichtiger Aspekt: Sie gehört zu den objektiven Metriken und spielt dennoch auf die subjektiven Empfindungen von Kund:innen und auch von Mitarbeiter:innen ein. Drei auf einen Streich, denn, wenn die FCR um sieben Prozent ansteigt, steigt die Mitarbeiterzufriedenheit um satte 15 und die Kundenzufriedenheit um rund fünf Prozent.3

Zusammengefasst heißt das für die Kombination der Metriken: (Graf Zahl darf wieder ans Werk)

  1. Optimierung der Gesprächszeit
  2. Minimierung der Haltezeiten
  3. Erhöhung der Anzahl der bearbeiteten Anrufe
  4. Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Einen Wermutstropfen hat die FCR jedoch. Man kann keinen generellen Wert festlegen, da sie sehr eng mit der Art der Anfrage verbunden ist und dies wiederum bedeutet, dass viel Wissen in den Support Leveln vorhanden sein muss (ganz richtig, die Stichworte lauten hier Wissensmanagement und Shift Left).

Genug gezählt für heute. KPIs helfen bei der Optimierung und nicht nur das. Sie können auch im Feedback-Management unterstützen. Wie das funktioniert und warum sie es wie Janet Jackson halten sollten „When you hear some feedback, keep going take it higher“, erfahren Sie in unserem nächsten Beitrag.

Graf Zahl wünscht viel Spaß beim Lesen. Für den besseren Durchblick zählen wir Ihnen noch weitere Beiträge zu dem Thema Customer Service auf, die Sie interessieren werden:

Mit IoT zu einer datengetriebenen Strategie für den Customer Service

Wissensmanagement im Customer Service

IoT im Customer Service bemerkt und behebt Störungen proaktiv

Im Prozessbergwerk: Wir Ihr Kundenservice von Process Mining profitiert

Der optimierte Customer Service: Darum ist er so wichtig für Unternehmen

[1] https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/key-performance-indicator-kpi-52670

[2] https://blog.rjmetrics.com/2015/05/28/customer-loyalty/

[3] https://www.cmm360.ch/die-magische-kennzahl-first-contact-resolution

Schlagwörter: Customer Service, Customer Service Strategie, Self-Service, Serviceoptimierung

Autoreninfo

Jana Gehrmann ist seit 2020 Business Analyst bei Materna. Zuvor arbeitete sie rund drei Jahre als Projektmanagerin. Im Business Innovation Team befasst sie sich primär mit der Entwicklung, Optimierung und Einführung von Prozessen und Strukturen im Customer Service Management unserer Kunden.

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