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Call- und Contact-Center

Vom Cost- zum Profit-Center

13. Dezember 2017, 9:20 Uhr | Autor: Björn Bauer / Redaktion: Diana Künstler

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Den Wandel angehen

Aber genug genörgelt – wie lässt sich das Problem jetzt lösen? Die folgenden vier Punkte können helfen, die Service-Abteilung zum Umsatztreiber umzugestalten:

Daten sammeln und abteilungsübergreifend zur Verfügung stellen: Unternehmen benötigen eine technische Lösung, die Kundenanfragen kanalübergreifend auf einer Plattform bündelt. Nur so lassen sich die Daten, die jede Kundeninteraktion generiert, gewinnbringend auswerten. Um auch wirklich das Standing des Kundenservice im Unternehmen zu verbessern, können alle Abteilungen vom Marketing über Produktentwicklung bis hin zum Vertrieb auf die Daten des Call-Centers zugreifen und diese für ihre fachgebietsrelevanten Analysen verwenden.
Cross- und Upselling vorantreiben: Nicht nur durch das abteilungsübergreifende Bereitstellen der Daten bringen sich Kundenservice-Abteilungen wirtschaftlich besser in ein Unternehmen ein. Auch ein aktives Cross- und Upselling seitens des Kundenservice ist ein wichtiges Mittel. Hierfür können die Geschäftsleitung und Service-Agenten im Kundenservice-System operative Regeln festlegen, die definieren, welches Produkt am besten zu einer bestimmten Kundengruppe passt. Laut ICMI-Studie stellte ein Drittel der amerikanischen Unternehmen, die dies bereits in den Call-Centern umsetzen, eine Steigerung der Kundenzufriedenheit fest und 52 Prozent verzeichneten einen höheren Umsatz pro Kunde.
Service personalisieren: Kunden können sich an viele verschiedene Unternehmen wenden und diverse Produkte nutzen. Ein Grund mehr für Unternehmen, so mit dem Service zu überzeugen, dass der Kunde einfach nicht mehr wechseln will. Mithilfe einer Kundenservice-Plattform können Unternehmen ihren Kundensupport personalisieren – was manuell quasi unmöglich ist. Die Plattform archiviert Kundeninteraktionen, ermöglicht den Zugriff auf ein internes Wiki, speichert Konversationen von Kollegen mit anderen Kunden zu einer ähnlichen Thematik und bietet einen internen Chat mit Kollegen an. Durch diese Fülle an nützlichen Echtzeitinformationen kann der Kundenservice-Agent den Verbraucher bestmöglich beraten. Ziel soll es sein, dass der Kunde sich nicht wie einer von vielen fühlt, sondern individuell und persönlich beraten wird. Das hebt den Kundenservice ab und sorgt für eine ausgezeichnete Reputation des Unternehmens sowie eine höhere Empfehlungsrate durch glückliche Kunden.
Predictive Analytics: Um herauszufinden, ob ein Kunde die Interaktion mit dem Service als positiv empfunden hat oder zufrieden die Konversation verlassen wird, sollten Unternehmen auf Predictive Analytics setzen. Die Technologie nutzt zum einen mathematische Berechnungen und zum anderen linguistische Auswertungen für die Zufriedenheitsvorhersage. Darunter fallen beispielsweise die Wartezeit des Kunden bis zu einer Antwort nach seiner Anfrage oder die Anzahl der Nachrichten, die der Kunde bereits an den Support verschicken musste. Die Textanalytik, also die sprachliche Auswertung, wird auf nicht-strukturierte Daten, wie E-Mail-Texte oder Tweets, angewendet. Der Algorithmus unterscheidet dabei zwischen positiv behafteten Wörtern, wie „glücklich“ oder „gut“, und negativ behafteten, wie „unzufrieden“ und „miserabel“. Der Algorithmus hinter der Technologie ist darüber hinaus lernfähig. Je mehr Interaktionen also für eine Analyse vorliegen, desto genauer wird die Vorhersage mit der Zeit.

Wenn Service-Abteilungen in Unternehmen auf all diese Aspekte sensibilisiert sind, lässt sich der Sprung vom Cost- zum Profit-Center vollziehen. Damit tragen Service-Mitarbeiter einen wichtigen Teil zum wirtschaftlichen Erfolg bei.

Björn Bauer ist seit 2013 Senior Solutions Consultant EMEA beim Cloud-Anbieter Zendesk