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07.02.2024

Conversational AI: Die Auswirkungen auf das Service Center Reporting

In meinem letzten Beitrag habe ich etwas über die Chancen und Herausforderungen für Mitarbeiter im Contact Center im Zusammenhang mit Conversational AI geschrieben. Dabei war eine Herausforderung das «Überdenken gewisser Messgrössen (KPIs)». Hier geht’s zum Beitrag. Nun möchte ich das Thema Contact Center Performance Reports etwas genauer beleuchten und welchen Einfluss «virtuelle Assistenten» – wie ich ja vereinfacht alle Chat- und VoiceBots hier nenne – auf diese haben.

Schauen wir uns mal nun die Ausgangslage an. Virtuelle Assistenten sind darauf ausgelegt, einfache Anfragen in Echtzeit zu verarbeiten und Kundenanliegen schnell zu lösen, ohne dass Mitarbeiter*innen hierbei Kundenkontakt haben. Dies führt zu drastisch verkürzten Reaktions- resp. Wartezeiten im Contact Center. Somit kommen auch weniger Anfragen ins Service Center zu den Agent*innen, sprich das (Anruf-)Volumen nimmt ab. Grundsätzlich ist das ja ein positiver und auch gewollter Effekt. Da jetzt die einfachen Anfragen «wegfallen», kommen die eher komplexeren Fälle zu den Mitarbeiter*innen. Komplexere Anliegen benötigen in der Regel auch etwas mehr Bearbeitungszeit, sprich die durchschnittliche Wartezeit erhöht sich zwangsläufig.
Wir sehen, die virtuellen Assistenten haben einen massgeblichen Einfluss auf die KPIs (Key Performance Indicators). Schauen wir uns mal die gängigsten 10 KPIs und wie sie sich verändern an.

Durchschnittliche Wartezeit (Average Wait Time):
Die Zeit, die ein Kunde durchschnittlich in der Warteschleife verbringt, bevor er mit einem Agenten verbunden wird. Per Definition wird hier die «totale Wartezeit» aller Anrufe, welche durch Mitarbeiter*innen beantwortet wurden, durch die «totale Anzahl Anrufe» dividiert. Hier haben wir bereits die erste kontroverse Frage: werden in der Statistik die Wartezeit und erfolgreich beantworteten Anfragen der virtuellen Assistenten auch berücksichtigt, oder nicht? Klar ist, dass der Wert der «totalen Anzahl Anrufe» sinken wird, da nicht mehr alle Anrufe von physischen Mitarbeiter*innen beantwortet wird, da aber die «totale Wartezeit» auch sinken wird, gehen ich mal davon aus, dass der KPI «Average Wait Time» sich nur marginal verändern wird, sofern die virtuellen Assistenten nicht Bestandteil des Reportings sein werden.

Service Level:
Oftmals einer der wichtigsten Messpunkte im Service Center. Mit dem Service Level wird der Prozentsatz der Anrufe, die innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens beantwortet werden, ausgewiesen. Ein häufig verwendetes Ziel ist beispielsweise 80/20 – 80% der Anrufe müssen innerhalb von 20 Sekunden beantwortet werden. Ich gehe mal davon aus, dass sich auch hier, analog zur «durchschnittlichen Wartezeit» nichts oder wenn dann nur marginal verändern wird.
Durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handling Time):
Die durchschnittliche Zeit, die Agent*innen benötigen, um Kundenanfragen von Anfang bis Ende zu bearbeiten (inkl. Nachbearbeitungszeit). Wie bereits mehrfach erwähnt, beantworten die virtuellen Assistenten die einfacheren Anfragen selbst. Daher werden eher die komplexeren Fälle durch die Mitarbeiter*innen bearbeitet, welche zwangsläufig eher mehr Zeit benötigen. Daher wird sich dieser KPI definitiv nach oben verändern.

Erstkontakt-Resolution (First Contact Resolution):
Der Prozentsatz der Kundenanfragen, die beim ersten Kontakt mit dem Service Center erfolgreich gelöst werden. Wie bereits bei der «durchschnittlichen Wartezeit» stellt sich die Frage, werden die virtuellen Assistenten im Reporting berücksichtigt oder nicht? Auch hier hat die Bearbeitung der komplexeren Fälle wahrscheinlich eine Auswirkung. Es kann sein (muss aber nicht), dass diese Anfragen nicht beim ersten Mal beantwortet werden können und es daher einen zweiten oder dritten Kontakt benötigt. Der KPI sinkt dementsprechend.

Abbruchrate (Abandonment Rate):
Der Prozentsatz der Anrufer, die aufgrund langer Wartezeiten die Verbindung trennen, bevor sie mit einem Agenten sprechen. Da sich bei der Wartezeit voraussichtlich nicht viel verändern wird, wird sich bei diesem Messpunkt ebenfalls nichts oder wenn dann nur marginal verändern. Dieser KPI bleibt somit stabil.

Kundenzufriedenheitswert (Customer Satisfaction Score):
Eine direkte Messung der Kundenzufriedenheit, oft durch Befragungen oder Bewertungen nach einer Interaktion. Hier spielen die virtuellen Assistenten eine grosse Rolle. Machen sie ihren Job gut, steigt dieser Wert voraussichtlich. Haben sich die Kund*innen an Bots & Co. gewöhnt, pendelt sich dieser Wert wieder auf den Wert vor der Einführung der virtuellen Assistenten ein. Kurzfristig kann somit dieser KPI steigen, er kann aber auch absinken.

Net Promoter Score (NPS):
Ein Mass dafür, wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden das Contact Center weiterempfehlen. Der NPS wird sich analog dem «Kundenzufriedenheitswert» verhalten.

Self-Service-Erfolgsrate:
Der Prozentsatz der Kundenanfragen, die erfolgreich über Selbstbedienungskanäle wie Chatbots oder FAQ-Bereiche gelöst werden. Ein wichtiger KPI der mit der Digitalisierung an Bedeutung gewonnen hat. Wie schon beim CSAT oder NPS, machen die virtuellen Assistenten ihren Job gut, wird dieser KPI durch die Decke gehen. Machen sie ihn schlecht, …!

Agentenproduktivität:
Die Menge der bearbeiteten Anfragen pro Zeitperiode pro Mitarbeiter*in. Auch hier wieder spielen die komplexeren Fälle eine grosse Rolle. Sprich die Bearbeitungszeit wird länger und somit können weniger Anfragen beantwortet werden. Der KPI wird somit sinken. Sind aber deswegen die Agent*innen weniger produktiv? Der Schwellwert dieses Messpunktes muss definitiv überdacht werden.

Kosten pro Anruf/Interaktion:
Die durchschnittlichen Kosten, die für die Bearbeitung einer Kundenanfrage anfallen. Weniger Anfragen bei gleichbleibenden Kosten bedeutet höhere Kosten pro Interaktion. Aber auch hier könnten die Gesamtkosten auf alle bearbeitete Anzahl Interaktionen verteilt werden, sprich auch die Anfragen, welche über die virtuellen Assistenten bearbeitet wurden. Somit würde dieser KPI konstant bleiben. Rechnen wir jedoch traditionell, ohne virtuelle Assistenten, wird diese Messgrösse steigen.

Fazit
Sind virtueller Assistent auch Service Center Mitarbeiter*innen oder nicht? Oder wird es zwei Auswertungen geben, Brutto mit den virtuellen Assistenten und Netto nur die physischen Service Center Mitarbeiter*innen? Diese intelligenten virtuellen Assistenten bieten nicht nur effizienten Kundensupport, sondern beeinflussen auch massgeblich die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Performance im Service Center auswerten. Daher sollten bei der Einführung von Conversational AI Assistenten die Berechnungen der meisten Messpunkten, resp. was wird effektiv gemessen, überdacht werden. Fakt ist, auch die virtuellen Assistenten müssen bezüglich Qualität und Effizienz überwacht werden.

Hier nochmals eine kurze Übersicht, wie sich die einzelnen Kennzahlen verändern können, jeweils ohne resp. mit virtuellen Assistenten berücksichtigt:

Dabei dürfen wir nicht vergessen, dass Chat- und VoiceBots automatisch eine Fülle von Daten während ihrer Interaktionen mit Kund*innen sammeln. Diese Daten reichen von häufig gestellten Fragen bis hin zu Kundenpräferenzen und Beschwerden. Die Auswertungen können diese Informationen nutzen, um Trends zu identifizieren, Schwachstellen im Service zu erkennen und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung der Kundenerfahrung zu treffen. Zudem können diese Daten helfen, personalisierte Kundenerlebnisse (hyper-personalized CX) zu schaffen.

Zu guter Letzt profitieren auch die Mitarbeiter*innen des Service Centers. Da die virtuellen Assistenten einfache und häufig gestellte Anfragen übernehmen, können sich menschliche Agent*innen nun auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren, die menschliches Fachwissen erfordern. Dies trägt zur Mitarbeiterzufriedenheit bei und steigert gleichzeitig die Effizienz des Contact Centers.