Was ist Anrufauswertung mit KI und welche Erkenntnisse liefert sie?

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Eine Vertriebsleiterin setzt sich mit einem Mitarbeiter zu dessen monatlichem Coachinggespräch zusammen. Sie hat sich diese Woche zwei seiner Gespräche angehört. Der Mitarbeiter hat diesen Monat 63 Gespräche geführt. Sie hat zwei davon geprüft, 3 %. Sie beginnt: „Ich hatte das Gefühl, dass du bei dem Gespräch, das ich am Dienstag gehört habe, die Bedarfsanalyse zu schnell durchgegangen bist. Ich denke, du solltest dir mehr Zeit nehmen und mehr Fragen stellen, bevor du zur Demo übergehst.“ Der Mitarbeiter nickt. Im nächsten Monat führt er weitere 63 Gespräche. Sie prüft erneut zwei davon. Sie kann nicht sagen, ob das Coaching gewirkt hat, weil sie nicht zweimal dasselbe betrachtet.

Aircall Analytics liefert Echtzeit-Einblicke in die Performance des Anrufs und den Umsatz, sodass die Vertriebsleiterin in das Coachinggespräch geht und bereits weiß, welche Kriterien den Score über alle 63 Gespräche hinweg gesenkt haben und nicht nur bei zwei Anrufen. Die Anrufauswertung mit KI verändert nicht das Coachinggespräch selbst. Sie verändert, mit welchem Wissen die Vertriebsleiterin in dieses Gespräch geht. Statt zwei analysierten Gesprächen und ihrem Bauchgefühl hat sie eine Datengrundlage: Bewertungen für alle 63 Gespräche, eine Verlaufskurve, was die Einhaltung des Tempos bei den Fragen zur Bedarfsanalyse angeht und drei markierte Gespräche mit der niedrigsten Bewertung. Das ist dasselbe Coachinggespräch, aber mit einem anderen Ausgangspunkt.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Die Anrufauswertung mit KI wertet jedes Gespräch anhand einer festgelegten Scorecard aus und liefert Führungskräften Performancedaten über die Gesamtheit der Interaktionen

• Die Bewertung ist die Summe einzelner Fragenbewertungen: jede davon sichtbar und nachvollziehbar, keine undurchsichtige Zahl

• Vertriebs- und Support-Scorecards verwenden unterschiedliche Kriterien, weil sich die Definition eines erfolgreichen Gesprächs zwischen beiden unterscheidet

• Die Bewertung ist der Ausgangspunkt des Coachinggesprächs: Sie zeigt, welches Gespräch geprüft und welches Verhalten besprochen werden sollte

Was ist Anrufauswertung mit KI und welche Erkenntnisse liefert sie?

Die Anrufauswertung mit KI ist eine automatisierte Auswertung der geführten Gespräche anhand einer festgelegten Scorecard. Dabei kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, die über einen Score aufzeigt, wie gut das Gespräch die von der Führungskraft konfigurierten Kriterien erfüllt hat. Sie erfasst jedes vom Team geführte Gespräch, nicht nur eine Stichprobe. Dieser Score ist keine einzelne undurchsichtige Zahl: Die Gesamtbewertung ergibt sich aus den Bewertungen der einzelnen Fragen. Die Führungskraft kann jede Einzelbewertung einsehen und so genau nachvollziehen, was das Ergebnis positiv oder negativ beeinflusst hat.

Bei der KI-gestützten Anrufauswertung wird jedes Vertriebs- oder Supportgespräch automatisch anhand einer von der Führungskraft festgelegten Scorecard bewertet. Die KI weist jeder Frage im Bewertungsraster einen Wert zu und fasst die Einzelbewertungen zu einer Gesamtbewertung zusammen. Diese zeigt, inwieweit Verhaltensvorgaben eingehalten wurden, wie hoch die Gesprächsqualität war und ob das Gesprächsergebnis bestätigt wurde. So lassen sich 100 % der Gespräche auswerten, ohne dass jede Aufnahme manuell angehört werden muss.

Drei Komponenten machen die Anrufauswertung mit KI möglich. Erstens die Transkription: Der Anruf wird in Text konvertiert und liefert der KI den zu analysierenden Gesprächsinhalt. Zweitens die Scorecard: ein von der Führungskraft konfiguriertes Set an Fragen, das festlegt, was die KI bei jedem Gespräch bewertet und wie jede Frage gewichtet wird. Drittens die Bewertung: das aggregierte Ergebnis aller Fragenbewertungen, Frage für Frage einsehbar, und der Ausgangspunkt für ein Coachinggespräch, nicht dessen Abschluss.

Bei Aircall können sowohl Fragen, die von der KI bewertet wurden als auch die von Führungskräften in derselben Scorecard kombiniert werden. Einige Kriterien werden automatisch von der KI anhand der Transkriptanalyse bewertet, andere werden von der Führungskraft nach Prüfung des markierten Gesprächs ausgefüllt. Wenn Sie mehr über den vollständigen Konfigurations- und Überprüfungsworkflow erfahren möchten, lesen Sie den Artikel wie die Anrufauswertung mit KI von Aircall funktioniert und wie Führungskräfte Scorecard-Daten nutzen, um Vertriebs- und Support-Teams zu coachen.

Eine Studie von Salesforce mit 3.075 Kundenservice-Fachleuten hat aufgezeigt, dass 70 % der Serviceorganisationen, die KI einsetzen, innerhalb von 60 Tagen einen messbaren Mehrwert feststellen, wobei die Kundenzufriedenheit der am stärksten verbesserte KPI ist. Die Anrufauswertung mit KI ist nicht als Überwachungstool gedacht. Der Mehrwert liegt in der der Weiterentwicklung der Mitarbeiter und einem verbesserten Kundenerlebnis. Die Anzahl der ausgewerteten Gespräche spielt eine untergeordnete Rolle.

Welche Kriterien kommen in der Anrufauswertung mit KI zum Einsatz?

Die Anrufauswertung mit KI berücksichtigt drei Arten von Kriterien. Compliance und Skripteinhaltung lassen sich als binäre Kriterien meist mit hoher Genauigkeit bewerten. Kriterien zur Gesprächsqualität und zum Verhalten bewertet die KI mit moderater Genauigkeit. Dafür benötigt sie präzise Definitionen im Bewertungsraster. Bei Ergebnis- und Lösungskriterien prüft sie, ob der richtige nächste Schritt bestätigt und die vorgesehene Lösungsformulierung verwendet wurde. Wie genau die Bewertung ausfällt, hängt in allen drei Kategorien davon ab, wie konkret die Scorecard vorgibt, worauf die KI achten soll.

Eine Studie von Call Centre Helper zu Contact-Center-Kennzahlen bestätigt, dass die Qualitätsbewertung in den meisten Contact Centern darin besteht, dass ein Qualitätsteam fünf bis sechs Gespräche pro Mitarbeiter und Monat prüft und eine Scorecard ausfüllt. Die Anrufauswertung mit KI führt keinen neuen Prozess ein, sondern automatisiert ihn. Die bewerteten Kriterien sind dieselben, die erfahrene Qualitätsanalysten schon immer beurteilt haben. Hier werden sie nur einheitlich auf jedes Gespräch angewendet statt auf eine Stichprobe.

Die Gesprächs-Scorecard wird von der Führungskraft konfiguriert und enthält ein strukturiertes Set an Fragen, mit denen festgelegt wird, was die KI bei jedem Gespräch bewertet. Dazu gibt es eine Bewertungsskala für jede Frage (Ja/Nein, 1–5) und es wird eine Gewichtung jeder Frage in der Gesamtbewertung festgestellt. Festgesetzte Schwellenwerte kennzeichnen dann Anrufe für eine Coachingchance.

Eine gut gestaltete Scorecard mit spezifischen, binären Fragen erzeugt Bewertungen, denen Führungskräfte vertrauen, während eine generische Scorecard  Bewertungen erzeugt, die willkürlich wirken.

Die Stimmungsanalyse ist der KI-gestützte Prozess, emotionale Signale in einem Gesprächstranskript zu erkennen. Das können positive, neutrale oder negative Tonfall-Indikatoren auf Sprecherebene sein. Sie ergänzen die strukturierte Scorecard-Bewertung um emotionalen Kontext. Sie ist besonders nützlich, um Gespräche zu identifizieren, bei denen der Kunde im Verlauf frustriert wurde, unabhängig davon, ob die Compliance- und Verhaltensbewertungen des Mitarbeiters ansonsten stark waren. Stimmungssignale ersetzen keine Scorecard-Kriterien, sondern fügen eine Kontextebene hinzu, die eine Priorisierung für die Bearbeitung der gekennzeichneten Gespräche bietet.

Der vollständige KI-Funktionsumfang in den Abos von Aircall, einschließlich Anrufauswertung, Zusammenfassungen und Stimmungsanalyse zeigt, wie Bewertung und Stimmungsanalyse als Teil einer breiteren Gesprächsintelligenz-Ebene zusammenwirken.

Welche Unterschiede gibt es bei der Anrufauswertung mit KI zwischen Vertriebs- und Support-Teams?

Das Bewertungstool ist dasselbe aber die Kriterien unterscheiden sich, weil sich die Definition eines erfolgreichen Gesprächs zwischen Vertrieb und Support unterscheidet. Ein erfolgreiches Vertriebsgespräch endet mit einem bestätigten nächsten Schritt, einer klaren Aktualisierung der Deal-Phase und der Einhaltung der Vertriebsmethodik. Ein erfolgreiches Support-Gespräch endet damit, dass das Problem beim ersten Kontakt gelöst wurde, das Compliance-Skript befolgt wurde und die Kundenzufriedenheit vor Gesprächsende bestätigt wurde. Die Scorecard muss widerspiegeln, welche Erfolgsdefinition für das bewertete Team gilt.

Scorecard-Kriterien für Vertriebsteams:

• Hat der Vertriebsmitarbeiter das Gespräch mit einer klaren Agenda eröffnet? (binär)

• Hat der Vertriebsmitarbeiter mindestens drei offene Bedarfsanalyse-Fragen gestellt? (zählbasiert)

• Hat der Vertriebsmitarbeiter den wichtigsten Einwand behandelt, ohne sofort einen Rabatt anzubieten? (verhaltensbezogen)

• Hat der Vertriebsmitarbeiter vor Gesprächsende den nächsten Schritt mit konkretem Datum und konkreter Aktion bestätigt? (Ergebnis)

• Hat der Vertriebsmitarbeiter die definierten Fragen des Vertriebsmethodik-Frameworks befolgt? (Compliance)

• Hat der Vertriebsmitarbeiter vermieden, Preise offenzulegen, bevor das Wertversprechen etabliert war? (Compliance)

Scorecard-Kriterien für Support-Teams:

• Hat der Mitarbeiter die vorgeschriebene Begrüßung verwendet und die Identität des Kunden verifiziert? (Compliance)

• Hat der Mitarbeiter den vorgeschriebenen Lösungsablauf für den jeweiligen Problemtyp befolgt? (Skript-Einhaltung)

• Hat der Mitarbeiter den Kunden weniger als dreimal in die Warteschleife gelegt? (verhaltensbezogen)

• Hat der Mitarbeiter vor Gesprächsende bestätigt, dass das Problem vollständig gelöst wurde? (Ergebnis)

• Hat der Mitarbeiter die erforderliche regulatorische Offenlegung innerhalb der ersten zwei Minuten vorgenommen? (Compliance)

• Hat der Mitarbeiter das Gesprächsergebnis vor dem Abschluss korrekt protokolliert? (Prozess-Compliance)

Eine Vertriebsleiterin, die die Anrufauswertung mit KI zum ersten Mal einführt, sollte mit den SPICED- oder BANT-Kriterien beginnen, die ihr Team bereits zur Deal-Qualifizierung nutzt. Diese Framework-Fragen lassen sich direkt in Scorecard-Fragen übersetzen, die die KI auswerten kann. Eine Support-Führungskraft sollte mit den Compliance- und Skript-Einhaltungskriterien aus dem bestehenden manuellen QA-Formular beginnen. Beide sollten Ergebniskriterien als dritte Kategorie hinzufügen und subjektive Fragen zu Empathie und Tonfall der menschlichen Prüfung bei markierten Gesprächen überlassen.

Unser Artikel Gewinnen Sie Insights aus jedem Telefonat – mit KI-gestützter Anrufanalyse, behandelt die technische Ebene, die sowohl die Vertriebs- als auch die Support-Bewertung ermöglicht.

Wie nutzt man mit KI erhobene Scoringdaten fürs Coaching?

Die Anrufauswertung mit KI verändert den Coaching-Workflow in drei Bereichen. Erstens verschiebt sich der Ausgangspunkt. Statt Gespräche stichprobenartig zu prüfen, beginnt die Führungskraft mit den Interaktionen, die das System bei besonders wichtigen Kriterien am niedrigsten bewertet hat.

Zweitens wird das Coaching konkreter. An die Stelle einer allgemeinen Aussage wie „Du musst deine Fragen zur Bedarfsanalyse verbessern“ tritt eine datenbasierte Rückmeldung: „Deine Bewertung bei den Fragen zur Bedarfsanalyse lag diesen Monat bei 45 %, verglichen mit einem Teamdurchschnitt von 72 %. Lass uns dieses Gespräch gemeinsam anhören.“

Drittens lässt sich die Wirkung des Coachings gezielt verfolgen. Die Führungskraft kann die Bewertung eines Mitarbeiters bei bestimmten Kriterien von Monat zu Monat vergleichen, statt sich allein darauf zu verlassen, ob sich die Gesamtleistung verbessert anfühlt.

Datenbasiertes Coaching bedeutet, jedes Gespräch zur Mitarbeiterentwicklung auf messbare, kriterienspezifische Leistungsdaten aus echten Gesprächen zu stützen, statt auf den Eindruck, den eine Führungskraft aus einer manuell geprüften Stichprobe gewonnen hat. Dafür sind einheitliche Daten aus einer repräsentativen Anzahl von Interaktionen erforderlich. Genau das ermöglicht die Anrufauswertung mit KI, da sie 100 % der Anrufe erfasst. Das Coachinggespräch selbst bleibt gleich, doch die Datengrundlage, auf der es basiert, verändert sich grundlegend.

Vor der Anrufauswertung mit KI: „Ich habe mir dein Gespräch am Dienstag angehört und hatte das Gefühl, dass du die Bedarfsanalyse zu schnell durchgegangen bist. Versuch, dir mehr Zeit zu nehmen und mehr Fragen zu stellen, bevor du zur Demo übergehst.“

Nach der Anrufauswertung mit KI: „Bei der Einhaltung der Fragen zur Bedarfsanalyse lag deine Bewertung letzten Monat bei 40 %. Der Teamdurchschnitt liegt bei 68 %. Ich habe drei markierte Gespräche aus der vergangenen Woche ausgewählt. Lass uns gemeinsam anhören, wie du sie eröffnet hast und an welchen Stellen die Fragen zur Bedarfsanalyse noch gefehlt haben. Anschließend können wir das erste Gespräch noch einmal durchspielen und verschiedene Formulierungen ausprobieren.“

Die Studie zu Coachingstrategien von Call Centre Helper bestätigt, dass moderne Contact-Center-Plattformen es leicht machen, mit Dashboards, Transkripten, Stimmungsanalysen und historischen Performance-Daten spezifisches, datenbasiertes Feedback zu geben, und dass Mitarbeiter besser abschneiden, wenn das Feedback spezifisch ist, statt auf Eindrücken zu basieren. Das zweite Coachinggespräch oben ist spezifisch, evidenzbasiert und nachverfolgbar. Das erste ist es nicht.

Der Bewertungsschwellenwert ist die Mindestbewertung, die eine Führungskraft in der Scorecard festlegt. Unterschreitet ein Gespräch diesen Wert, wird es automatisch zur manuellen Prüfung markiert und der Coaching-Warteschlange hinzugefügt. Ist der Schwellenwert zu niedrig, werden mehr Gespräche gekennzeichnet, als die Führungskraft sinnvoll prüfen kann. Ist er zu hoch, bleiben möglicherweise genau die Gespräche unberücksichtigt, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Der optimale Wert wird während der Kalibrierungsphase ermittelt. Dazu werden die KI-Bewertungen von 20 bis 30 Gesprächen mit manuellen Bewertungen verglichen. So lässt sich feststellen, bei welchem Schwellenwert die KI zuverlässig dieselben Gespräche erkennt, die auch ein Qualitätsanalyst markieren würde.

Mehr über die Praxis der Conversation Intelligence sowie die Rolle der Anrufauswertung erfahren Sie in unserem Artikel, in dem wir Ihnen zeigen, wie Sie  die Bewertung in die breitere Coaching- und Leistungsinfrastruktur integrieren können.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die Anrufauswertung mit KI?

Die Anrufauswertung mit KI bewertet jedes Vertriebs- und Supportgespräch automatisch anhand einer festgelegten Scorecard. Die daraus resultierende Bewertung zeigt, wie gut das Gespräch die von der Führungskraft definierten Kriterien erfüllt. Dafür muss nicht jede Aufnahme manuell angehört werden. Die Auswertung erfasst 100 % der Gespräche statt nur einer Stichprobe.

Was bewertet die Anrufauswertung mit KI?

Die Anrufauswertung mit KI berücksichtigt drei Kategorien. Compliance und Skripteinhaltung lassen sich anhand binärer Kriterien (Ja/Nein-Fragen) meist mit hoher Genauigkeit bewerten. Bei Gesprächsqualität und Verhaltenskriterien ist die Genauigkeit moderat, weshalb diese im Bewertungsraster genau definiert werden müssen. Bei Ergebniskriterien prüft die KI beispielsweise, ob der Mitarbeiter einen nächsten Schritt bestätigt oder die richtige Lösungsformulierung verwendet hat. Die Scorecard legt fest, worauf die KI bei der Bewertung achtet.

Ist die Anrufauswertung mit KI präzise genug für das Coaching?

Ja, sofern die Scorecard konkrete, überwiegend binäre Kriterien enthält, die sich anhand des Transkripts zuverlässig bewerten lassen. Die Gesamtbewertung setzt sich aus den Bewertungen der einzelnen Fragen zusammen. Führungskräfte können jede davon einsehen und nachvollziehen. So erkennen sie, welche Gespräche geprüft werden sollten und auf welche Kriterien sie sich beim Coaching konzentrieren müssen.

Wie unterscheidet sich die Anrufauswertung mit KI bei Vertriebs- und Supportgesprächen?

Scorecards für Vertriebsgespräche konzentrieren sich auf die Einhaltung der Vertriebsmethodik, Fragen zur Bedarfsanalyse, die Einwandbehandlung und die Bestätigung des nächsten Schritts. Bei Supportgesprächen stehen dagegen Skripteinhaltung, Empathie, die Lösung beim ersten Kontakt und Verhaltensweisen im Mittelpunkt, die mit dem CSAT zusammenhängen. Das Tool bleibt dasselbe. Die Kriterien unterscheiden sich, weil Vertrieb und Support ein erfolgreiches Gespräch unterschiedlich definieren.

Wie richtet man ein System zur Anrufauswertung mit KI ein?

Definieren Sie zunächst eine Scorecard mit acht bis zwölf Kriterien. Diese sollten überwiegend binär oder so konkret formuliert sein, dass die KI sie anhand des Transkripts bewerten kann. Vergleichen Sie anschließend bei 20 bis 30 Gesprächen die KI-Bewertungen mit manuellen Bewertungen. Nach dieser Validierung können Sie den Schwellenwert für das Coaching kalibrieren. Führen Sie die Lösung erst im gesamten Team ein, wenn die Scorecard validiert wurde.

Was ist die beste Analysesoftware für Callcenter?

Die beste Analysesoftware für Callcenter liefert in Echtzeit Erkenntnisse zur Anrufperformance und zum Umsatz. Sie vereint Anrufauswertung, Transkription und Stimmungsanalyse in einer zentralen Oberfläche. Aircall Analytics bietet Echtzeiteinblicke in Anrufperformance und Umsatz sowie KI-bewertete Scorecards, markierte Gespräche für das Coaching und Performance-Trends für 100 % der Gespräche.

Wer wir sind

Welche Erkenntnisse entstehen, wenn jedes Gespräch bewertet wird?

Die wichtigste Veränderung liegt nicht in der Anzahl der ausgewerteten Gespräche, sondern in der Qualität des anschließenden Coachings. Eine Führungskraft, die zwei Gespräche pro Woche prüft, gewinnt lediglich einen punktuellen Eindruck. Wählt sie dagegen zwei markierte Gespräche aus insgesamt 300 bewerteten Gesprächen aus, weiß sie bereits vor dem Coaching, welche Kriterien die Bewertung gesenkt haben, welche Gespräche Ausreißer darstellen und ob das Coaching des Vormonats bei den betreffenden Kriterien messbare Verbesserungen bewirkt hat.

Genau diese Konkretheit macht den Unterschied. Statt zu sagen: „Ich hatte das Gefühl, dass du diese Woche engagierter warst“, kann die Führungskraft festhalten: „Deine Bewertung bei der Einhaltung der Fragen zur Bedarfsanalyse ist diesen Monat von 40 % auf 65 % gestiegen.“ Das ermöglicht die Anrufauswertung mit KI, während manuelle Stichproben diese Datengrundlage nicht liefern können. Nicht weil die KI besser bewertet als ein Qualitätsanalyst, sondern weil sie jedes Gespräch einheitlich nach denselben Kriterien auswertet und die Ergebnisse nachvollziehbar macht.

Die Bewertung bildet den Ausgangspunkt für das Coaching. Die eigentliche Leistungsverbesserung entsteht jedoch im Coachinggespräch. Beides ist notwendig. Ob die Ergebnisse tatsächlich nützlich sind, entscheidet vor allem die Gestaltung der Scorecard.

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Veröffentlicht am 22. Juli 2026.