Kundenanalyse: Tipps zur Nutzung von Kundensupportdaten

Veröffentlicht von Natalia Tomchyshyn

Aktualisiert am 28. Januar 2026

Kundensupportdaten können eine wahre Goldgrube sein, wenn sie richtig gehandhabt werden.

Stellen Sie sich vor, nach dem Launch Ihrer App erhalten Sie vermehrt Meldungen über Anmeldeprobleme. Ein genauerer Blick auf Ihr Dashboard zeigt, dass alle Anfragen aus Großbritannien stammen. Dank dieser Information kann Ihr Produktteam das Problem schnell erkennen und beheben – ganz ohne Detektivarbeit.

Dies ist nur ein kleines Beispiel dafür, wie Supportdaten Ihren Ruf schützen und das Kundenerlebnis verbessern . Wenn ein durchschnittliches mittelständisches bis großes Unternehmen 578 Tickets pro Tag erhält, stellen Sie sich die Terabytes an wertvollen Geschäftsdaten vor, die dem Unternehmen ständig zur Verfügung stehen.

Doch wie wandelt man verstreute Supportinformationen in umsetzbare Erkenntnisse um? Hier kommt die Kundenanalyse ins Spiel.

Kundensupportdaten: Definition und Arten

Kundensupportdaten können quantitativ und qualitativ . Quantitative oder strukturierte Daten umfassen alle messbaren Größen, wie beispielsweise die Anzahl bearbeiteter Tickets, Kundenzufriedenheitswerte (CSAT) oder Seitenaufrufe in der Wissensdatenbank. Qualitative oder unstrukturierte Daten hingegen sind das Gegenteil. Sie können beispielsweise in Form von Antworten vorliegen, die Kunden im Kontakt mit Ihren Supportmitarbeitern hinterlassen, oder in aufgezeichneten Telefongesprächen.

Es ist zwar gut und schön, all diese Informationen zu haben, aber wenn man sie nicht nutzt, verschwenden sie nur Speicherplatz. Um sie effektiv einzusetzen, Kundenanalysen

Was ist Kundenanalyse?

Kundenanalyse, oder Kundendatenanalyse, ist der Prozess des Sammelns, Organisierens und Interpretierens von Kundendaten.

Es gibt vier Arten von Kundenanalysen:

• Deskriptive Analysen : Sie beleuchten die historischen Daten und decken Muster im Verhalten Ihrer Kunden in der Vergangenheit auf.
• Diagnostische Analysen : Sie ermitteln die Ursachen für spezifische Probleme oder das Verhalten von Kunden.
• Predictive Analytics : Hilft dabei, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Kundenbedürfnisse auf Basis historischer Daten zu antizipieren.
• Präskriptive Analytik : bietet die beste Lösung oder Vorgehensweise in einer bestimmten Situation

Sie können Tools wie Google Analytics und Kundenservice-Software , um Kundeninformationen (einschließlich Kundensupportdaten) zu sammeln und zu wertvollen Geschäftseinblicken zu verarbeiten. Ja, sie sind wertvoll. Und das ist…

Warum Sie Kundensupportdaten sammeln sollten?

Falls Sie beim Sammeln von Kundensupportdaten zögern, könnten Ihnen diese Gründe helfen, sich zum Handeln zu entschließen.

Sie können die Leistung Ihres Support-Teams bewerten

Die Daten des Kundensupports zeigen sofort, ob Ihr Team nicht die erwartete Leistung erbringt. Darüber hinaus ermöglichen sie Ihnen, die Gründe dafür zu erkennen und die Probleme zu beheben. Wenn Ihre Mitarbeiter beispielsweise Anfragen später beantworten als üblich, können Sie ein System einrichten, das sie an die bevorstehende Antwortfrist erinnert.

Sie können Ihr Endergebnis verbessern

Ihr Kundenservice ist die Stimme Ihrer Kunden . Er kann Sie auf unentdeckte Fehler in Ihrem Produkt, vergriffene Artikel, Probleme in Ihren internen Prozessen oder mangelhaften Kundenservice aufmerksam machen. Indem Sie auf diese Stimme hören und datengestützte Schlussfolgerungen daraus ziehen, können Sie Kundenbedürfnisse antizipieren, die Kundenbindung verbessern und die unternehmensweiten Ziele erreichen.

Sie können die Zustimmung der Stakeholder erhöhen

Die Geschäftsleitung von der Finanzierung zu überzeugen, ist immer eine große Herausforderung, besonders für Start-ups, die sich selbst finanzieren. Zahlen helfen Ihnen, Ihre Argumente zu untermauern und die benötigten Mittel zu erhalten. Nutzen Sie daher Ihre Kundensupportdaten, um zu zeigen, wie gut Ihr Unternehmen läuft.

Und falls die Daten nicht so überzeugend sind, wie Sie gehofft hatten, wissen Sie zumindest, was Sie verbessern müssen, bevor Sie sich an die Manager oder Investoren wenden.

Aber wie entscheidet man, auf welche Kennzahlen man sich konzentrieren sollte? Anders gefragt: Sind alle Kundendaten gut genug, um sie zu sammeln, zu analysieren und zu speichern? Natürlich nicht.

Welche Kundensupportdaten sollten Sie erfassen?

Idealerweise sollte diese Antwort von Ihren aktuellen Geschäftszielen abhängen. Um Ihnen jedoch einen allgemeinen Überblick zu geben, finden Sie hier einige Kundenservice-Kennzahlen, die Sie stets im Auge behalten sollten:

• Kundenzufriedenheit (CSAT) . Eine einfache Umfrage wie der Net Promoter Score (NPS) für Kundenservice kann Ihnen zeigen, wie zufrieden Ihre Kunden mit Ihren Leistungen sind. Ein hoher Wert bedeutet, dass Sie auf dem richtigen Weg sind und ein hervorragendes Kundenerlebnis bieten. Andernfalls sollten Sie die weiteren Kennzahlen genauer unter die Lupe nehmen.
• Ticketbearbeitungszeit . Diese Kennzahl gibt Ihnen zwei Auskunft: die Effizienz Ihrer Supportmitarbeiter und die Komplexität der von ihnen bearbeiteten Probleme.
• Ticketlösungsquote . Eine hohe Lösungsquote zeigt, dass Ihr Support-Team über ausreichend Mitarbeiter und ein effektives System verfügt. Die meisten Kundensupport-Plattformen berechnen die Quote automatisch, aber so können Sie sie auch selbst ermitteln:

• Ticketaufkommen . Sie können die allgemeine Anzahl eingehender Tickets und das Ticketaufkommen für bestimmte Produkte oder Geschäftsbereiche verfolgen, um Probleme aufzuzeigen.
• Durchschnittliche Erstantwortzeit . Diese Kennzahl gibt an, wie lange Ihre Kunden nach dem Absenden einer Anfrage warten, bis sich Ihre Supportmitarbeiter bei ihnen melden.
• Quote der Erstkontaktlösung (First Contact Resolution, FCR) ist hoch, wenn ein hoher Prozentsatz der Kundenanliegen bereits beim ersten Kontakt mit einem Mitarbeiter gelöst wird. Eine hohe FCR zeigt an, dass Ihr Team effektiv und zielgerichtet auf Kundenanliegen eingeht.
• Alle oben genannten Punkte gelten pro Mitarbeiter. Leistungsbenchmarks für verschiedene Senioritätsstufen sind wichtig, da sie Ihnen helfen zu erkennen, wann jemand hinterherhinkt, und das Problem sofort anzugehen.

Dies sind nur einige der Daten, die Sie messen können, um den Überblick zu behalten, und Sie können gerne weitere Kennzahlen in Ihre Prozesse einbeziehen.

Wie geht man bei der Erhebung und Analyse von Supportdaten vor?

, Kundensupportdaten aus Ihrem Helpdesk-System . Um daraus Nutzen zu ziehen, müssen Sie diese Daten auch verwenden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie Ihre neu gewonnenen Informationen effektiv nutzen können:

• Setzen Sie Kennzahlen sinnvoll ein . Es gibt Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit oder Reaktionszeit, die Sie stets im Blick behalten sollten. Andere Kennzahlen, wie die individuelle Leistung der Mitarbeiter, können einmal im Monat relevant werden. Legen Sie fest, was für Ihre Agenda wichtig ist, und konzentrieren Sie sich jeweils auf eine Sache.
• Ermitteln Sie, welche Kennzahlen für andere Abteilungen relevant sind . Bevor Sie Ihre Berichte Ihren Kollegen oder dem Management präsentieren, fragen Sie sich (oder diese), welchen Nutzen die Daten ihnen bringen können.
• Ermitteln Sie, welche Kennzahlen sich auf das Unternehmensergebnis auswirken. Stellen Sie stets einen Bezug zwischen der Leistung Ihres Kundenservice-Teams und den Unternehmenszielen her. Wenn Sie aufzeigen, wie sich der Status quo aktuell auf den Umsatz auswirkt, werden Sie Ihre Argumente besser vertreten können, wenn Sie neue Kundenservice-Software vorstellen oder ein Budget für neue Teammitglieder beantragen.
• Ziehen Sie Schlussfolgerungen aus qualitativen und quantitativen Kennzahlen . Qualitative Daten verleihen den Zahlen mehr Aussagekraft und helfen Ihnen, Muster zu erkennen und umfassendere Schlussfolgerungen über die Kundenerfahrung zu ziehen.

Wir hoffen, dass Ihnen diese Tipps dabei helfen, aus den gesammelten Supportdaten maximale Erkenntnisse und einen optimalen ROI zu gewinnen.

Zusammenfassung

Die Erfassung von Kundensupportdaten hilft Ihnen, Ihren Kundenservice zu verbessern, die Leistung Ihres Supportteams zu verfolgen, die notwendigen Investitionen vom Top-Management zu erhalten und das Kundenerlebnis zu optimieren.

Je besser Sie Ihre Unterstützungsinformationen sammeln, interpretieren und nutzen, desto bessere Ergebnisse erzielen Sie natürlich. Wenn Sie Ihre Unterstützungsdaten also optimal nutzen möchten, sollten Sie bei deren Erfassung und Analyse sehr bewusst und überlegt vorgehen.