Callcenter-Analysen und wie Sie diese zur Leistungssteigerung nutzen

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Die Pflege von Kundenbeziehungen läuft darauf hinaus, Bedürfnisse vorauszusehen und Verhaltensweisen zu verstehen. Aber Intuition allein bringt Sie nur bedingt weiter. Um eine kundenorientierte Kultur (und ein erfolgreiches Unternehmen) aufzubauen, müssen Sie in der Lage sein, aufzudecken, wo Ihre Kundensupport-Bemühungen nicht ausreichen.

Callcenter-Analysen machen das möglich! Indem sie rohe Interaktionsdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse umwandeln, können sie Lücken in der Agentenschulung aufzeigen, Prozessengpässe aufdecken und zeigen, wo Ihr Tech-Stack nicht liefert.

Umfassende Callcenter-Analysen können:

• Ihr Callcenter agiler machen

• Die Konversionen des Vertriebsteams verbessern

• Die interne Abstimmung erhöhen

Dieser ausführliche Leitfaden erklärt, was Callcenter-Analysen sind, woher die Daten stammen und welche verschiedenen Arten es gibt. Sie erfahren auch, warum Gesprächsanalysen so wichtig sind und welche Herausforderungen Teams bewältigen müssen, sowie wie die richtige Software diese lösen kann.

Zusammenfassung:

Callcenter-Analysen wandeln rohe Interaktionsdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse um, die helfen, die Leistung der Agenten, das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Durch die Analyse von Daten aus Anrufen, Chats, E-Mails, IVRs und CRM-Systemen können Unternehmen Schulungsbedarf erkennen, Arbeitsabläufe optimieren und das Kundenverhalten vorhersagen.

Der Artikel behandelt sieben Kernbereiche der Analyse:

1. Sprachanalyse: Erkennt Stimmung, Schlüsselwörter und Compliance-Probleme in Sprachanrufen.

2. Textanalyse: Analysiert schriftliche Interaktionen über verschiedene Kanäle, um Trends zu erkennen.

3. Predictive Analytics: Prognostiziert Anrufvolumen, Agentenleistung und Abwanderungsrisiko.

4. Self-Service-Analyse: Verfolgt die Nutzung von FAQs, IVR und Hilfezentren, um Lücken zu identifizieren.

5. Desktop-/Mobile-Analyse: Überwacht die Agentenaktivität und die Effizienz der Tools.

6. Kanalübergreifende Analyse: Vereinheitlicht Kundendaten über Plattformen hinweg für eine vollständige Sichtbarkeit der Customer Journey.

7. Interaktionsanalyse: Kombiniert Sprach-, Text- und Metadaten, um Schwachstellen aufzudecken und die FCR zu verbessern.

Warum es wichtig ist: Analysen steigern die Agilität, fördern die Abstimmung, verbessern die Vertriebskonversionen und erhöhen die Kundenzufriedenheit. Der Artikel schlüsselt auch häufige Herausforderungen auf (wie Datenüberflutung oder fragmentierte Customer Journeys) und erklärt, wie Tools wie Aircall diese mit Echtzeit-Einblicken, Omnichannel-Integration und intelligenten Berichtsfunktionen lösen.

Wichtige Erkenntnis: Mit der richtigen Analyseplattform können Callcenter von einem reaktiven zu einem proaktiven Support übergehen und so sowohl die Produktivität der Agenten als auch die Kundenbindung verbessern.

Was sind Callcenter-Analysen?

Callcenter-Analysen sind die Praxis des Sammelns und Analysierens von Daten aus jeder Kundeninteraktion, einschließlich Anrufen, Chats, E-Mails und CRM-Protokollen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Leistung und das Kundenerlebnis verbessern.

Warum das wichtig ist:

Ohne Analysen sehen Führungskräfte nur oberflächliche Ergebnisse und verpassen die Gründe für das Kundenverhalten. Mit den richtigen Erkenntnissen können sie den CSAT verbessern, die Aufwandsbewertungen senken und die Leistung auf Service-Level-Ebene stärken.

Analysen ermöglichen es auch, die Bearbeitungszeiten zu verkürzen, Dienstleistungen zu verfeinern und Kosten zu senken. Beispielsweise kann die Sprachanalyse allein die Kundenzufriedenheit um bis zu 10 % steigern und die Betriebskosten um 20–30 % senken.

Callcenter-Analysen vs. Callcenter-KPIs

Callcenter-Analysen und KPIs werden oft zusammen erwähnt, aber sie dienen sehr unterschiedlichen Zwecken. Nachfolgend haben wir den Unterschied aufgeschlüsselt:

• Callcenter-Analysen: Der Prozess der Untersuchung von Kundendaten, um Muster, Trends und die Ursachen von Problemen aufzudecken, die die Kundenzufriedenheit und die Leistung des Callcenters beeinflussen. Dies kann die Analyse von Speech-to-Text-Transkripten zur Erkennung von Frustration, die Überprüfung des Anrufroutings zur Aufdeckung von Engpässen oder die Untersuchung der Agentenhistorien zur Identifizierung von Schulungsbedarf umfassen.

• Callcenter-KPIs: Die messbaren Benchmarks, die die Leistung im Laufe der Zeit verfolgen. Gängige Beispiele sind CSAT, FCR, Anrufvolumen und AHT. KPIs bieten einen Überblick darüber, wie gut das Callcenter seine Ziele erreicht.

Stellen Sie es sich so vor: Analysen sind der Motor unter der Haube, während KPIs die Anzeigen auf dem Armaturenbrett sind, die zeigen, wie das Callcenter läuft. Beispielsweise könnten Analysen ergeben, dass Agenten Schwierigkeiten mit Preisfragen haben, während KPIs wie FCR oder CSAT die Auswirkungen durch geringere Zufriedenheit oder höhere Rückrufraten zeigen würden.

Woher stammen die Analysedaten des Centers?

Callcenter-Analysen ziehen Daten aus verschiedenen Quellen heran, um ein vollständiges Bild der Kundeninteraktionen und der Agentenleistung zu erstellen. Wichtige Eingaben umfassen:

• Transkriptionen von Sprachanrufen (KI-Sprache-zu-Text): Wandelt gesprochene Konversationen in Text um für die Analyse von Schlüsselwörtern, die Stimmungsverfolgung und die Überwachung der Compliance.

• CRM-Plattformen: Speichert Kundenprofile, Interaktionsverlauf und Kaufaufzeichnungen, um Verhalten mit Ergebnissen zu verknüpfen.

• IVR-Protokolle: Erfasst Anruferpfade, Menüauswahlen und Abbruchpunkte zur Prozessoptimierung.

• Chat- und E-Mail-Protokolle: Verfolgt textbasierte Interaktionen, um häufige Anfragen aufzudecken und die Antwortqualität zu messen.

• Feedback aus Kundenumfragen (CSAT, CES, NPS): Liefert direkte Daten zur Kundenstimmung, um Zufriedenheit und Aufwand zu bewerten.

• Helpdesk-Interaktionen und soziale Nachrichten: Überwacht Tickets, DMs und öffentliche Beiträge, um Servicetrends und dringende Probleme zu identifizieren.

• Ereignisprotokolle: Zeichnet Systemaktivitäten, Ausfälle oder Workflow-Auslöser auf, um betriebliche Ereignisse mit den Auswirkungen auf die Kunden zu verbinden.

7 Arten von Kontaktcenter-Analysen

Ihre Kunden rufen Sie nicht nur an; sie interagieren mit Ihrem Team über mehrere Kanäle. Das bedeutet, Sie haben zahlreiche Möglichkeiten, Daten zu sammeln und handlungsrelevante Erkenntnisse zusammenzustellen. Je mehr Daten Sie sammeln, desto genauer sind Ihre Erkenntnisse.

Hier sind die sieben häufigsten Arten von Callcenter-Analysen, die Ihnen helfen, das Kundenerlebnis besser zu verstehen und zu verbessern.

1. Sprachanalyse

Die Sprachanalyse verwendet KI, um aufgezeichnete oder Live-Anrufe zu analysieren, Gespräche zu transkribieren und Schlüsselwörter, Ton und Stimmung zu identifizieren. Indem sie Muster in Gesprächen und im Verhalten der Agenten aufdeckt, erleichtert die Sprachanalyse Managern die Identifizierung von Stärken und Verbesserungspotenzialen.

Wie es funktioniert:

KI wandelt Sprache in Echtzeit oder nach einem Anruf in Text um. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) scannt dann das Gespräch auf Stimmungsänderungen, Compliance-Risiken und wiederkehrende Themen.

Das Ergebnis ist ein strukturiertes Bild der Kundenemotionen, des Agentenverhaltens und häufiger Probleme, die sonst in stundenlangen Aufnahmen verborgen wären.

Anwendungsfälle:

• Verwenden Sie Konversationsdaten, um Callcenter-Skripte zu verfeinern, indem Sie Phrasen aufdecken, die mit höheren Konversionen verbunden sind.

• Wenden Sie Stimmungserkenntnisse an, um aufkommende Kundenprobleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.

• Überwachen Sie die Compliance automatisch, indem Sie nach erforderlichen Offenlegungen oder Formulierungen suchen.

• Nutzen Sie Echtzeit-Anrufüberwachung und Flüsterfunktionen, um Live-Coaching während der Anrufe zu ermöglichen.

Mit Sprachanalyse für Callcenter können Teams die Bearbeitungszeiten verkürzen, den CSAT erhöhen und kostspielige Eskalationen vermeiden. Außerdem ermöglicht die Echtzeit-Sichtbarkeit des Gesprächtons den Managern, zeitnah zu coachen, was zu messbaren Leistungsverbesserungen führt.

2. Textanalyse

Ähnlich wie die Sprachanalyse verwendet die Textanalyse im Callcenter KI, um Schlüsselwörter, Ton und Muster in Kundengesprächen zu erkennen. Der Unterschied besteht darin, dass sie sich auf textbasierte Kundeninteraktionen konzentriert, wie z. B. Anruftranskripte, E-Mails, Chats, Tickets, SMS-Nachrichten und Interaktionen in sozialen Medien.

Wie es funktioniert:

KI wendet NLP an, um Textdaten über verschiedene Kanäle hinweg zu scannen. Sie kategorisiert Themen, kennzeichnet Tonänderungen und fasst häufige Probleme zusammen, um wiederkehrende Themen aufzudecken.

Anwendungsfälle:

• Analysieren Sie schriftliche Interaktionen, um trendige Support-Probleme über verschiedene Kanäle hinweg zu erkennen.

• Nutzen Sie die Textkategorisierung, um Support-Tickets nach Thema oder Dringlichkeit zu routen.

• Wenden Sie Erkenntnisse aus wiederkehrenden Phrasen an, um Chatbot- und E-Mail-Vorlagen zu verbessern.

• Decken Sie aufkommende Themen über integrierte Tools wie Intercom, Zendesk oder Help Scout auf.

Indem sie Muster im Text aufdecken, können Teams schneller reagieren, konsistenter kommunizieren und Agenten mit klarerem Kontext ausstatten. Dies reduziert Reibungsverluste und erhöht die Kundenzufriedenheit.

3. Predictive Analytics

Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen, um das Kundenverhalten, das eingehende Anrufvolumen und die Leistungstrends der Agenten auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Es verwendet auch historische Daten, um Spitzenzeiten oder saisonale Spitzen vorherzusagen, was den Teams hilft, Ressourcen effektiver zu planen.

Wie es funktioniert:

Algorithmen werden mit vergangenen Interaktionsdaten wie Anrufen und Tickets sowie externen Variablen wie Tageszeit oder Marketingkampagnen trainiert. Aus diesen Mustern können maschinelle Lernmodelle die Nachfrage vorhersagen und die „nächstbeste Aktion“ für Agenten oder gezielte Coaching-Momente vorschlagen.

Anwendungsfälle:

• Wenden Sie Prognosedaten an, um das Personal für erwartete Spitzenzeiten zu planen.

• Nutzen Sie Leistungstrendvorhersagen, um gefährdete Agenten proaktiv zu coachen.

• Sagen Sie das Risiko von Kundenabwanderungen voraus und lösen Sie Kundenbindungs-Workflows aus.

Indem sie die Nachfrage antizipieren, anstatt darauf zu reagieren, helfen Predictive Analytics, die Personalkosten zu senken, die Leistung der Agenten zu verbessern und eine stärkere Kundenbindung zu unterstützen.

4. Self-Service-Analyse

Self-Service-Analysen werten Daten aus Self-Service-Kommunikationskanälen wie IVR-Flows, FAQ-Seiten und der Nutzung von Wissensdatenbanken aus. Diese Daten heben die häufigsten Schlüsselwörter, Fragen und Phrasen hervor, nach denen Kunden suchen, um den Teams einen klaren Überblick darüber zu geben, welche Informationen Kunden Schwierigkeiten haben, selbst zu finden.

Wenn beispielsweise „Wie lange dauert der Versand?“ die meistbesuchte Seite in Ihrer Wissensdatenbank ist, können Sie die Versandzeiten direkt auf den Produktseiten hinzufügen, um die Informationen zugänglicher zu machen. Dadurch reduzieren Sie wahrscheinlich die Anzahl der eingehenden Anrufe für häufige Anfragen und die Kunden haben bessere Erfahrungen.

Wie es funktioniert:

Diese Art der Analyse verfolgt Metriken wie Suchanfragen, häufige Abbruchpunkte oder Ausstiege in Hilfeportalen oder IVR-Systemen.

Anwendungsfälle:

• Nutzen Sie Such- und Abfragedaten, um Self-Service-Kanäle zu verbessern, damit Kunden Probleme eigenständig lösen können.

• Wenden Sie Daten zu IVR-Flows an, um Menüpfade neu zu gestalten und Abbrüche zu reduzieren.

• Identifizieren Sie häufige Suchen, um FAQs zu aktualisieren und diese Fragen abzudecken.

• Identifizieren Sie Lücken in den Kundensuchen und erweitern Sie die Wissensdatenbank, wo die Selbsthilfe versagt.

Durch die Analyse von Self-Service-Daten können Teams das Kontaktvolumen reduzieren, die Lösungszeiten beschleunigen und die Betriebskosten senken, während es für Kunden einfacher wird, Probleme selbst zu lösen.

5. Desktop- und Mobil-Analyse

Die Desktop- und Mobil-Analyse im Callcenter verfolgt, wie Agenten ihre Geräte nutzen, einschließlich Bildschirmaktivität, App-Wechsel und Leerlaufzeit, um Ineffizienzen und potenzielle Sicherheitsrisiken aufzudecken.

Wie es funktioniert:

Bei dieser Art von Analyse werden Interaktionsprotokolle und Nutzungsmuster von den Desktops oder mobilen Geräten der Agenten ausgewertet, um Engpässe oder ineffiziente Werkzeuge aufzudecken.

Anwendungsfälle:

• Analysieren Sie Gerätedaten, um Agenten zu identifizieren, die auf veraltete oder langsame Werkzeuge angewiesen sind.

• Überprüfen Sie Leerlaufzeitmuster, um zu erkennen, wann Agenten zusätzliches Coaching oder Unterstützung benötigen könnten.

• Untersuchen Sie Workflow-Daten, um ineffiziente Prozesse und Bereiche aufzudecken, in denen Agenten Schwierigkeiten haben.

• Überwachen Sie Echtzeit-Nutzungsdaten, um potenzielle Sicherheitsrisiken aufzudecken.

Durch die Analyse von Desktop- und mobilen Daten können Teams Arbeitsabläufe optimieren, die Sicherheit verbessern und die Effektivität von Schulungen erhöhen. Diese Gewinne tragen direkt zu einer verbesserten Produktivität des Callcenters bei.

6. Kanalübergreifende Analyse

Kunden erwarten heute ein nahtloses Omnichannel-Erlebnis, und kanalübergreifende Analysen machen dies möglich. Kanalübergreifende Analysen analysieren Daten aus all Ihren Kundensupport- und Vertriebskanälen, um Ihnen ein vollständiges Bild der Customer Journey zu geben. Dies hilft Ihnen zu verstehen, welche Kommunikationsplattformen Ihre Kunden bevorzugen und wie sie jede Plattform unterschiedlich nutzen.

Wie es funktioniert:

Kanalübergreifende Analysen aggregieren Daten aus CRMs, Helpdesks, Messaging-Plattformen und Telefonsystemen. Sie bilden das Kundenverhalten über Kanäle ab, um Präferenzen und Übergabepunkte zu identifizieren und zeigen Ihnen, auf welche Kanäle sich Kunden am meisten verlassen und wo ihre Reisen tendenziell unterbrochen werden.

Anwendungsfälle:

• Nutzen Sie Kanalpräferenzdaten, um Kunden zu den Kanälen zu leiten, mit denen sie sich am wohlsten fühlen.

• Wenden Sie Erkenntnisse aus der Customer Journey an, um Interaktionen basierend auf vergangenem Verhalten zu personalisieren.

• Analysieren Sie Nutzungstrends, um die Personalbesetzung über Kanäle effektiver anzupassen.

Mit kanalübergreifenden Analysen erhalten Führungskräfte eine vollständige Sichtbarkeit der Customer Journeys, was nahtlose Erlebnisse über Plattformen hinweg ermöglicht und die Fragmentierung des Supports beseitigt. Aircall integriert sich in Ihre CRM- und Helpdesk-Tools, um alle Daten zu zentralisieren, was ein wesentlicher Schritt ist, um zu lernen, wie man die Datenqualität Ihrer Callcenter-Analysen verbessert.

7. Interaktionsanalyse

Die Interaktionsanalyse führt Sprache, Text und Metadaten zusammen, um die gesamte Customer Journey abzubilden. Durch die Analyse von Gesprächen neben Details wie Anrufdauer, Wartezeit und Nachrichtenprotokollen deckt sie häufige Schwachstellen und die Ursachen für Eskalationen auf.

Wie es funktioniert:

Die Interaktionsanalyse kombiniert Transkripte, Metadaten (Anrufdauer, Wartezeit) und Nachrichtenprotokolle, um Muster im Kundenverhalten aufzudecken. Mit Aircall können Sie sich mit Omnichannel-Plattformen verbinden, um diese Daten an einem Ort zu zentralisieren.

Anwendungsfälle:

• Identifizieren Sie Lücken in der Customer Journey, um die Erstlösungsquote (FCR) zu verbessern.

• Verfolgen Sie Touchpoints, um wiederkehrende Probleme genauer zu identifizieren.

• Verfeinern Sie die Logik der Anrufweiterleitung basierend auf dem Verhalten.

Durch die Analyse jeder Kundeninteraktion im Kontext können Teams Arbeitsabläufe optimieren, Probleme schneller lösen und den Support auf der Grundlage der Historie und der Vorlieben jedes Kunden anpassen.

Warum sind Callcenter-Analysen wichtig?

Nachdem wir uns die verschiedenen Arten von Callcenter-Analysen angesehen haben, fragen Sie sich vielleicht, warum sie wichtig sind. Die Antwort ist einfach. Callcenter-Analysen sind entscheidend, weil der Einsatz noch nie so hoch war: 73 % der Verbraucher wechseln nach mehreren schlechten Erfahrungen zu einem Konkurrenten.

Analysen helfen Ihnen, Servicelücken zu erkennen, die Leistung der Agenten zu stärken und Arbeitsabläufe zu optimieren, damit Ihr Team einen nahtlosen Support in großem Umfang bieten kann.

Kurz gesagt, Analysen verwandeln alltägliche Interaktionen in Erkenntnisse, die einen besseren Service und stärkere Geschäftsergebnisse fördern. Hier sind die Hauptgründe, warum sie wichtig sind:

Verbessern Sie die Agilität des Callcenters

Wenn Callcenter-Agenten mit hohen Anrufvolumina und geringer Personalbesetzung konfrontiert sind, können Kundenbedürfnisse auf der Strecke bleiben. Dies führt zu langen Wartezeiten, geringeren Lösungsraten und einer erhöhten Kundenabwanderung.

Callcenter-Analysen helfen Ihnen, dies zu verhindern, indem sie vorhersagen, wann Sie mit hohen Anrufvolumina rechnen können, z. B. während Feiertagen oder Produkteinführungen, sodass Sie die Personalbesetzung im Voraus anpassen können.

Sie decken auch Muster in Kundeninteraktionen auf und heben Lücken in Systemen oder Prozessen hervor. Beispielsweise kann ein Anstieg der Anfragen in sozialen Medien gezielte Schulungen oder Ressourcenverschiebungen auslösen.

Das Ergebnis? Ihr Callcenter-Team passt sich schneller an, reagiert effektiver und erfüllt sowohl geschäftliche als auch Kundenanforderungen mit größerer Effizienz.

Helfen Sie Ihrem Team, sich auf die Strategie auszurichten

Callcenter-Analysen erleichtern den Austausch von Informationen und Erkenntnissen zwischen Vertriebs-, Marketing-, Produkt-, Umsatz- und Kundensupport-Teams. Dies verbessert die Zusammenarbeit, stimmt die Strategien für das Kundenkommunikationsmanagement ab und schafft letztendlich bessere Kundenbeziehungen.

Dadurch wächst Ihre Business Intelligence und die teamübergreifende Zusammenarbeit verbessert sich.

Erleichtern Sie objektive Entscheidungen

Sich auf das Bauchgefühl zu verlassen, kann zu schlechten Geschäftsentscheidungen führen. Intuition erklärt nicht, warum eine Wahl eine andere übertrifft oder wie man Callcenter-KPIs erreicht.

Die Investition in Callcenter-Analysen schafft eine datengesteuerte Kultur, die die Daten für jeden in Ihrem Unternehmen zugänglich macht. Beispielsweise können Callcenter-Manager die Produktivität der Agenten verfolgen, Leistungslücken identifizieren und feststellen, wo zusätzlicher Schulungsbedarf besteht.

Verbessern Sie Ihre Vertriebskonversionen

Ein gutes Callcenter-Analyse-Tool wird nicht nur die Effizienz in Ihrem Callcenter verbessern; es kann auch proaktiv Wege zur Umsatzsteigerung erschließen. Durch die Analyse von Verhaltensprofilen, demografischen Daten und Kaufhistorien kann Ihr Team Kundeninteressen vorhersagen und personalisierte Empfehlungen liefern, die den Umsatz steigern.

Analysen helfen Ihnen auch, die effektivsten Strategien für ausgehende Anrufe zu bestimmen. Beispielsweise können Daten zeigen, dass das Anrufen von Leads am Nachmittag höhere Konversionsraten erzielt als am Morgen. Dies gibt Ihrem Team handlungsrelevante Erkenntnisse zur Leistungsoptimierung.

Steigern Sie die Leistung der Agenten

Callcenter-Analysen bieten unvoreingenommene Daten darüber, wo Agenten überragen und wo sie möglicherweise Unterstützung benötigen. Sie ermöglichen auch die objektive Identifizierung von Top-Performern anhand von KPIs wie Wartezeiten und Erstlösungsquoten für Kundensupport-Agenten oder Abschlussquoten und Geschäftswert für Vertriebsmitarbeiter.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis

88 % der Kunden sagen, dass das Erlebnis, das ein Unternehmen bietet, genauso wichtig ist wie seine Produkte oder Dienstleistungen. In wettbewerbsintensiven Branchen ist außergewöhnlicher Service oft das entscheidende Unterscheidungsmerkmal.

Callcenter-Analysen können mehr als nur Kundenbeschwerden zu verfolgen. Sie geben Ihnen die Daten, um Kundenbedürfnisse vorauszusehen. Durch die Analyse der Kaufhistorie und vergangener Interaktionen können Sie Ihre Zielgruppen segmentieren und personalisiertere Erlebnisse bieten, die die Loyalität über die gesamte Customer Journey hinweg stärken.

Entdecken Sie Aircalls leistungsstarke Analysefunktionen für ein Callcenter, das die Produktivität der Agenten und die Kundenzufriedenheit maximiert. Kostenlos testen.

4 Herausforderungen bei der Analyse von Kontaktcenter-Daten (und wie die richtige Software sie lösen kann)

Wir haben die geschäftlichen Vorteile einer Investition in Callcenter-Analysen gesehen, aber die Einrichtung ist nicht immer einfach. Die Analyse von Callcenter-Daten kann ohne die richtigen Werkzeuge kompliziert sein. Nachfolgend finden Sie vier häufige Hindernisse, mit denen Kontaktcenter konfrontiert sind, und wie Software wie Aircall helfen kann, Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.

1. Datenüberflutung

Kontaktcenter generieren zahlreiche Metriken und Datenpunkte, was es schwierig macht, zu erkennen, was wirklich zählt. Bei zu vielen Daten gehen wertvolle Erkenntnisse unter und Leistungsverbesserungen verlangsamen sich.

Lösung: Integrationen mit Ihrem bestehenden Tech-Stack

Aircall integriert Callcenter-Daten mit über 200 Business-Tools, einschließlich Lösungen wie Adepsi, ClicData, Datagrail, Daton und Fivetran.

Die Zentralisierung Ihrer Daten über Ihren Tech-Stack reduziert die Überlastung, rationalisiert die Analyse und ermöglicht es Ihnen, sich auf die Metriken zu konzentrieren, die für Ihre Geschäftsziele am wichtigsten sind.

2. Verzögerte Einblicke

Veraltete Daten führen zu langsamen Reaktionen und verpassten Gelegenheiten. Ohne Echtzeit-Transparenz können Teams Veränderungen bei Kundenbedürfnissen oder -verhalten nicht schnell genug erkennen, um sich anzupassen, was zu einem Rückgang des Service-Levels führt.

Lösung: Echtzeit-Aktivitätsfeed

Das Live-Überwachungs-Dashboard von Aircall bietet sofortige Einblicke in die Aktivitäten des Callcenters. Sie können alle eingehenden und ausgehenden Anrufe in Echtzeit verfolgen, um einen Live-Überblick über die Teamleistung zu erhalten. Diese Funktion hilft Ihnen, schnelle, fundierte Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen, genau dann, wenn es am wichtigsten ist.

3. Unzureichendes KPI-Tracking

Wenn KPIs nicht effektiv verfolgt werden, ist es schwer zu wissen, ob Sie Ihre Geschäftsziele erreichen. Begrenzte oder veraltete Daten erschweren die Messung der Agentenleistung, die Bewertung von Anrufergebnissen und die Feststellung, ob die Kunden wirklich mit ihrer Erfahrung zufrieden sind.

Lösung: Detaillierte Berichte

Aircall bietet umfassende Berichte über eingehende Anrufe, Agentenaktivität, Anrufrichtung und Einhaltung des Servicelevels. Die Integration mit Ihrem CRM und anderen Tools sowie anpassbare Dashboards stellen sicher, dass die Metriken auf Ihre Geschäftsziele zugeschnitten sind.

4. Komplexe Customer Journeys

Kunden interagieren über mehrere Kanäle, einschließlich Telefon, E-Mail, Chat und soziale Medien. Ohne eine einheitliche Sicht auf diese Interaktionen haben Support-Teams Schwierigkeiten, die Zusammenhänge zu erkennen, und die Kunden erleben eine fragmentierte Erfahrung.

Lösung: Omnichannel-Überwachung

Die Omnichannel-Überwachungsfunktionen von Aircall bringen alle Kundeninteraktionen an einem Ort zusammen. Die Integration von Daten aus Anrufen, E-Mails, Nachrichten und Chats gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über jede Customer Journey. Mit dieser Transparenz kann Ihr Team ein reibungsloses und vernetztes Erlebnis für Ihre Kunden bieten.

Wichtige Funktionen, die Sie bei einer Callcenter-Analyse-Software suchen sollten

Bei der Auswahl einer Callcenter-Analyse-Software sollten Sie Funktionen priorisieren, die die Leistung optimieren, das Kundenerlebnis verbessern und handlungsrelevante Erkenntnisse liefern.

Hier sind einige unverzichtbare Funktionen, nach denen Sie suchen sollten:

Entfesseln Sie die Kraft der KI mit Aircall, um das Coaching zu verbessern, Zeit zu sparen und das Kundenerlebnis zu steigern. Mehr erfahren.

Wie Aircall Ihnen hilft, Callcenter-Analysen in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln

88 % der Trendsetter im Bereich Kundenerlebnis halten Personalisierung für entscheidend, um den steigenden Kundenerwartungen gerecht zu werden. Aber ohne die richtigen Werkzeuge können all diese Kundendaten nicht in sinnvolle Maßnahmen umgesetzt werden.

Die Analysefunktionen für Callcenter von Aircall geben Ihnen die nötige Transparenz, um im richtigen Moment zu handeln. Sie können Anrufüberwachung und -flüstern nutzen, um Agenten während Live-Gesprächen zu coachen und so die Leistung zu verbessern, ohne das Kundenerlebnis zu stören. KI-gestützte Einblicke generieren Anrufzusammenfassungen, erkennen Stimmungen, heben Trendthemen hervor und automatisieren CRM-Updates, sodass jede Interaktion in handlungsrelevante Informationen umgewandelt wird.

Mit Aircall können Sie KPIs für einzelne Agenten und Teams verfolgen, Callcenter-Daten filtern, um die wichtigen Erkenntnisse aufzudecken, und den Fortschritt bei der Erreichung Ihrer Geschäftsziele messen. Anpassbare Dashboards machen es einfach, Chancen zu erkennen und die Strategie in Echtzeit anzupassen.

Außerdem integriert sich Aircall mit mehr als 200 CRM- und Business-Tools und schafft so ein nahtloses Omnichannel-Erlebnis über Telefon, Chat, E-Mail und Messaging. Egal, wie Kunden Sie erreichen, Ihr Team hat den Kontext, um konsistenten, personalisierten Support zu bieten.

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Häufig gestellte Fragen

Wie analysiert man Daten aus einem Callcenter?

Um Daten zu analysieren und die Qualitätssicherung in einem Callcenter zu gewährleisten, verfolgen Manager Metriken wie Bearbeitungszeit, Kundenzufriedenheit und Anruflösungsraten. Analysesoftware sammelt diese Daten aus Interaktionen und integriert sie mit anderen Systemen, um Muster und Verbesserungspotenziale aufzudecken.

Mit Echtzeit-Überwachung, prädiktiven Einblicken und detaillierten Berichten können Manager datengestützte Entscheidungen treffen, um die Servicequalität zu verbessern und Abläufe zu optimieren.

Was sind KPIs für Callcenter?

KPIs (Key Performance Indicators) für Callcenter messen den Erfolg in Bereichen wie Effizienz und Kundenzufriedenheit. Gängige Callcenter-KPIs umfassen die durchschnittliche Anrufzeit, die Konversionsrate, die Rate verpasster Anrufe, die Erstlösungsquote und die Kundenzufriedenheit. Diese Metriken helfen Callcentern, die Leistung der Agenten zu bewerten, die CX zu verbessern und operative Ziele zu erreichen.

Was sind Anrufdatenanalysen?

Anrufdatenanalysen untersuchen Daten aus Kundeninteraktionen, einschließlich Metriken wie Anrufdauer, -volumen und -lösungszeiten, um die Leistung und das Kundenverhalten zu verstehen. Analysen verwenden auch fortschrittliche Technologien für Stimmungsanalysen und prädiktive Einblicke. Diese Analyse hilft Callcentern, den Service zu verfeinern, Prozesse zu verbessern und Geschäftsziele zu erreichen.

Veröffentlicht am 30. Dezember 2024.