Kundensupportdaten können eine Goldmine sein, wenn sie richtig verwaltet werden.
Stellen Sie sich vor, nach der Einführung Ihrer App erhalten Sie häufige Meldungen darüber, dass Benutzer sich nicht anmelden können. Nach genauerer Prüfung Ihres Dashboards sehen Sie, dass alle Anfragen aus dem Vereinigten Königreich stammen. Diese Informationen helfen Ihrem Produktteam, das Problem schnell zu erkennen und die Lösung zu finden, ohne dass Sherlock benötigt wird.
Dies ist nur ein kleines Beispiel dafür, wie Supportdaten Ihren Ruf retten und die Kundenerfahrung verbessern können. Mit einem durchschnittlichen mittelgroßen bis großen Unternehmen, das 578 Tickets pro Tag erhält, stellen Sie sich die Terabytes wertvoller Geschäftsdaten vor, die das Unternehmen ständig erhält.
Aber wie verwandeln Sie verstreute Supportinformationen in handlungsorientierte Erkenntnisse? Hier kommt die Kundenanalyse ins Spiel.
Kundensupportdaten: Definition und Arten
Kundensupportdaten können quantitativ und qualitativ sein. Quantitative oder strukturierte Daten sind alles, was Sie quantifizieren und zählen können, wie die Anzahl behandelte Tickets, eine Kundenzufriedenheitsbewertung (CSAT) oder Seitenaufrufe in der Wissensdatenbank. Qualitative oder unstrukturierte Daten sind das Gegenteil. Sie können in Form von Antworten vorliegen, die Menschen hinterlassen, wenn sie mit Ihren Supportmitarbeitern interagieren, oder aufgezeichnete Telefonanrufe.
All diese Informationen sind schön und gut, aber wenn Sie sie nicht nutzen, belasten sie nur den Speicher. Sie benötigen eine gründliche Kundenanalyse, um sie wirksam zu nutzen.
Was ist Kundenanalyse?
Kundenanalyse oder Kunden-Datenanalyse ist der Prozess der Sammlung, Organisation und Auswertung von Kundendaten.
Es gibt vier Arten von Kundenanalysen:
- Beschreibende Analysen: beleuchten historische Daten und zeigen Muster im vergangenen Verhalten Ihrer Kunden auf
- Diagnostische Analysen: bestimmen die Gründe, die zu bestimmten Problemen oder Kundenverhalten geführt haben
- Prädiktive Analysen: helfen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Kundenbedürfnisse auf Grundlage historischer Daten zu antizipieren
- Präskriptive Analysen: bieten die beste Lösung oder Handlungsweise in einer bestimmten Situation
Sie können Tools wie Google Analytics und Kundenservice-Software verwenden, um Kundendaten (einschließlich Kundensupportdaten) zu sammeln und in wertvolle Geschäftseinblicke umzuwandeln. Ja, sie sind wertvoll. Und das…
Warum sollten Sie Kundensupportdaten sammeln?
Wenn Sie zögern, Kundensupportdaten zu sammeln, können Ihnen diese Gründe bei Ihrer Entscheidung helfen.
Sie können die Leistung Ihres Supportteams bewerten
Kundensupportdaten zeigen sofort, ob Ihr Team unterdurchschnittlich abschneidet. Darüber hinaus ermöglichen sie es Ihnen, die Gründe dafür zu erkennen und diese Probleme zu lösen. Wenn Sie beispielsweise sehen, dass Ihre Mitarbeiter auf Anfragen später reagieren, als sie sollten, können Sie ein System einrichten, das sie an den bevorstehenden Antworttermin erinnert.
Sie können Ihren Gewinn steigern
Ihre Supportabteilung ist die Stimme Ihrer Kunden. Die Stimme, die Ihre Aufmerksamkeit auf unentdeckte Fehler in Ihrem Produkt, nicht vorrätige Artikel, Probleme in Ihrem internen Prozess oder gleichgültigen Support lenken kann. Das Zuhören zu dieser Stimme und das Ziehen von datengestützten Schlussfolgerungen daraus wird Ihnen helfen, Kundenbedürfnisse vorherzusehen, die Kundenbindung zu verbessern und die festgelegten unternehmensweiten Ziele zu erreichen.
Sie können die Unterstützung von Stakeholdern erhöhen
Die Überzeugung Ihrer Geschäftsleitung, Ihnen Geld zu geben, ist immer eine große Herausforderung, insbesondere wenn Ihr Unternehmen bootstrapping ist. Zahlen helfen Ihnen, Ihr Anliegen zu unterstützen und die benötigte Finanzierung zu erhalten. Sie können also Ihre Kundensupportdaten verwenden, um zu zeigen, wie gut die Dinge laufen.
Und wenn die Daten nicht so ansprechend sind, wie Sie gehofft hatten, wissen Sie zumindest, was Sie verbessern müssen, bevor Sie sich an die Manager oder Investoren wenden.
Aber wie entscheiden Sie, auf welche Metriken Sie sich konzentrieren sollen? Bedeutet das, dass alle Kundendaten gut genug sind, um sie zu sammeln, zu analysieren und zu speichern? Natürlich nicht.
Welche Kundensupportdaten sollten Sie verfolgen?
Idealerweise sollte diese Antwort von Ihren Geschäftszielen zu einem bestimmten Zeitpunkt abhängen. Aber um Ihnen ein allgemeines Bild zu geben, hier sind einige Kundenservice-Metriken, die Sie jederzeit im Auge behalten möchten:
- Kundenzufriedenheit (CSAT). Eine einfache Umfrage wie der Net Promoter Score (NPS) für den Kundenservice kann Ihnen dabei helfen, herauszufinden, wie zufrieden die Kunden mit Ihren Dienstleistungen sind. Wenn die Punktzahl hoch ist, sind Sie auf dem richtigen Weg und bieten ein hervorragendes Kundenerlebnis. Wenn nicht, ist es an der Zeit, die anderen Metriken in der Liste genauer zu betrachten.
- Lösungszeit für Tickets. Diese Metrik sagt Ihnen zwei Dinge: die Effizienz Ihrer Supportmitarbeiter und die Komplexität der von ihnen behandelten Probleme.
- Lösungsrate für Tickets. Hohe Lösungsraten zeigen, dass Ihr Supportteam genügend Mitarbeiter und ein effektives System hat. Die meisten Kundensupport-Plattformen berechnen die Rate für Sie, aber hier ist, wie Sie dies selbst tun können:
Gelöste Tickets/Gesamttickets x 100 = Lösungsrate für Tickets (%)
- Anzahl der Tickets. Sie können die allgemeine Anzahl der eingehenden Tickets und die Ticketmenge für bestimmte Produkte oder Bereiche Ihres Unternehmens verfolgen, um Probleme aufzuzeigen.
- Durchschnittliche Erstreaktionszeit. Diese Metrik sagt Ihnen, wie lange Ihre Kunden warten, nachdem sie eine Anfrage eingereicht haben, bevor Ihre Supportmitarbeiter sich bei ihnen melden.
- Erstkontaktlösung (FCR) Rate. Eine hohe FCR-Rate tritt auf, wenn ein hoher Prozentsatz der Kundenprobleme nach der ersten Interaktion mit einem Agenten gelöst wird. Eine hohe FCR zeigt, dass Ihr Team effektiv und spezifisch auf Kundenprobleme eingeht.
- All das oben Genannte pro Mitarbeiter. Leistungsmaßstäbe für unterschiedliche Erfahrungsstufen zu haben, ist wichtig, da es Ihnen hilft zu sehen, wenn jemand zurückfällt, und das Problem sofort anzugehen.
Dies sind nur einige der Daten, die Sie messen können, um stets auf dem Laufenden zu bleiben, und Sie können gerne andere Metriken in Ihre Prozesse einbeziehen.
Wie man die Sammlung und Analyse von Supportdaten angeht
Die Erfassung von Kundensupportdaten aus Ihrem Helpdesk-System reicht nicht aus. Um Ergebnisse zu sehen, müssen Sie diese Daten auch nutzen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie Ihre neu gewonnenen Informationen effektiv verarbeiten können:
- Priorisieren Sie Metriken klug. Es gibt Metriken wie CSAT oder Erstreaktionszeit, die Sie immer im Auge behalten sollten. Andere Metriken wie die individuelle Leistung von Agenten können einmal im Monat auf Ihrem Radar auftauchen. Entscheiden Sie, was für die Agenda wichtig ist, und konzentrieren Sie sich auf eine Sache nach der anderen.
- Bestimmen Sie, welche Metriken andere Abteilungen wissen müssen. Bevor Sie Ihre Berichte Ihren Kollegen oder dem Management vorlegen, fragen Sie sich (oder sie), was diese Daten für sie tun können.
- Bestimmen Sie, welche Metriken sich auf das Unternehmensergebnis auswirken. Verbinden Sie immer die Leistung Ihres Kundenserviceteams mit unternehmensweiten Zielen. Zu zeigen, wie sich der Status quo derzeit auf den Umsatz auswirkt, wird Ihnen bei Ihrer Argumentation helfen, wenn Sie neue Kundenservice-Software vorschlagen oder um ein Budget für neue Teammitglieder bitten.
- Ziehen Sie Schlussfolgerungen aus qualitativen und quantitativen Metriken. Qualitative Daten fügen den Zahlen Farbe hinzu und helfen Ihnen, Muster zu erkennen und umfassendere Schlussfolgerungen über die Kundenerfahrung zu ziehen.
Wir hoffen, dass Ihnen diese Tipps helfen, maximale Einblicke und ROI aus den gesammelten Supportdaten zu erhalten.
Zusammenfassung
Die Erfassung von Kundensupportdaten wird Ihnen helfen, Ihren Kundenservice zu verbessern, die Leistung Ihres Supportteams zu verfolgen, die notwendige Investition von der Unternehmensleitung zu erhalten und die Kundenerfahrung zu verbessern.
Natürlich, je besser Sie darin sind, Ihre Supportinformationen zu sammeln, zu interpretieren und zu nutzen, desto bessere Ergebnisse werden Sie erzielen. Wenn Sie also möchten, dass Ihre Supportdaten für Sie arbeiten, ist es wichtig, sehr bewusst und durchdacht vorzugehen, wie Sie diese sammeln und analysieren.