Kundenservicedaten liefern wertvolle Einblicke in Ihre Kunden, die Sie nutzen können – und sollten –, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Da diese Daten aus verschiedenen Quellen stammen, benötigen Sie ein zuverlässiges Analysetool für den Kundenservice, das den verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens die tatsächliche Kundenerfahrung transparent macht. Glücklicherweise bietet der Markt eine Vielzahl zuverlässiger Tools.
In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige Optionen vor. Außerdem erläutern wir, warum Kundenservice-Analysen wichtig sind und welche Kennzahlen Sie erfassen sollten. Beginnen wir mit der Definition von Kundenservice-Analysen.
Was ist Kundenservice-Analyse?
Als integraler Bestandteil der Kundenanalyse liefert die Kundenserviceanalyse Erkenntnisse aus Daten, die von Ihrem Kundensupportteam generiert werden. In vielen Fällen haben Kunden diese Daten selbst bereitgestellt – bewusst oder unbewusst –, wenn sie mit Ihrer Marke interagieren, sei es per E-Mail, über soziale Medien, Telefon, Website oder andere Kanäle.
Die Analyse von Kundenservicedaten kann eine komplexe Aufgabe sein, insbesondere wenn die Kundensupportkanäle segmentiert sind. Die Daten können dadurch fragmentiert erscheinen, und wichtige Erkenntnisse gehen verloren. Um Ihre Kundensupportdaten optimal zu nutzen, müssen Sie deren Integrität gewährleisten. Das bedeutet, dass die Daten vollständig, korrekt und konsistent sein müssen. Eine Helpdesk-Plattform mit fortschrittlichen Analysefunktionen unterstützt Sie dabei, die Datenintegrität sicherzustellen.
Wie hängt Kundenservice-Analyse mit der Integrität Ihrer Daten zusammen?
Richtig eingesetzt, hilft die Analyse des Kundenservice, Unternehmen und Kunden auf positive Kundenerlebnisse zu fokussieren. Sie erfahren, welche Produkte und Lösungen Kunden am meisten wünschen, welche Kundensupportstrategien ihren Bedürfnissen entsprechen und wo Ihr Unternehmen zusätzliche Anstrengungen unternehmen sollte, um ein einwandfreies Kundenerlebnis zu gewährleisten.
| Datenaspekt | Beschreibung | Bedeutung für zuverlässige Kundenservice-Analysen |
| Daten-Genauigkeit | Die Analyse des Kundenservice basiert auf präzisen Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Sind die verwendeten Daten ungenau oder fehlerhaft, kann dies zu falschen Schlussfolgerungen und Empfehlungen führen. Die Gewährleistung korrekter und aktueller Daten ist daher unerlässlich für eine zuverlässige Kundenservice-Analyse. | Hohe Bedeutung |
| Datenkonsistenz | Datenkonsistenz ist für aussagekräftige Analysen unerlässlich. Werden Daten in unterschiedlichen Formaten oder mit inkonsistenten Einheiten erfasst, kann dies zu Fehlinterpretationen und falschen Erkenntnissen führen. Die Einhaltung einer einheitlichen Datenerfassung, -speicherung und -analyse ist daher entscheidend für zuverlässige Kundenservice-Analysen. | Hohe Bedeutung |
| Datenvollständigkeit | Um umfassende Erkenntnisse zu gewinnen, sind vollständige Daten unerlässlich. Unvollständige Daten können zu unvollständigen oder verzerrten Schlussfolgerungen führen. Die Erfassung und Einbeziehung aller relevanten Daten in die Analyse ist daher entscheidend für eine präzise Kundenservice-Analyse. | Hohe Bedeutung |
| Datenqualität | Die Qualität Ihrer Daten ist entscheidend für zuverlässige Kundenservice-Analysen. Mangelhafte Datenqualität, wie beispielsweise doppelte Datensätze, veraltete Informationen oder Dateneingabefehler, kann zu unzuverlässigen Erkenntnissen und Fehlentscheidungen führen. Die Sicherstellung der Datenqualität durch regelmäßige Datenbereinigung, -validierung und -verifizierung ist daher unerlässlich, um die Integrität Ihrer Daten und präzise Kundenservice-Analysen zu gewährleisten. | Hohe Bedeutung |
| Datensicherheit | Der Schutz der Sicherheit und Vertraulichkeit von Kundendaten ist unerlässlich für die Integrität Ihrer Daten. Datenpannen oder unbefugter Zugriff auf Kundendaten können die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit Ihrer Daten beeinträchtigen und zu fehlerhaften Kundenservice-Analysen führen. | Hohe Bedeutung |
Aber woher beziehen Sie Ihre Kundendienstdaten? Schauen wir uns die wichtigsten Quellen an.
8 Quellen für Kundendienstdaten
Die Kundenservice-Analyse nutzt Daten aus allen Kanälen, die Sie zur Interaktion mit Ihren Kunden verwenden.
Ihr oberstes Ziel ist es, all diese Informationen an einem Ort zu speichern, ein Tool zur Datenverarbeitung zu finden und daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Hier sind die wichtigsten Quellen für Kundenservicedaten.
Helpdesk-Plattform
Ihr Helpdesk-Tool ist die wichtigste Quelle für Kundenfeedback und weitere Kundendaten. Sie können analysieren, welche Anliegen Ihre Kunden am häufigsten äußern, über welche Kanäle sie typischerweise Kontakt aufnehmen, wie oft und wann sie sich an Ihr Support-Team wenden usw. Darüber hinaus gibt es die Leistungskennzahlen Ihres Support-Teams, auf die wir später noch genauer eingehen werden.
Beachten Sie, dass Sie, falls Sie sich zu irgendeinem Zeitpunkt für einen Wechsel von einem Helpdesk-Tool zu einem anderen entscheiden, unbedingt alle Ihre Daten übertragen , um die Kontinuität der Kundenservice-Analysen zu gewährleisten.
Website und Wissensdatenbank (KB)
Erkenntnisse darüber, wie Ihre Kunden mit Ihrer Website (und insbesondere mit Ihrer Wissensdatenbank) interagieren, können Ihnen helfen, die Customer Journey kontinuierlich zu verbessern .
Engagement-Rate, durchschnittliche Verweildauer auf der Seite, Scroll-Rate, Klick-Rate und andere Indikatoren helfen Unternehmen dabei, zu beurteilen, wie Kunden online mit dem Unternehmen interagieren und nach welchen Inhalten sie am häufigsten suchen.
Antworten auf die Umfrage
Umfragen sind eine einfache Möglichkeit, Kundenfeedback zu Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung zu erhalten. Darüber hinaus eignen sie sich hervorragend, um mehr über spezifische Aspekte der Kundeninteraktion zu erfahren, wie beispielsweise die Freundlichkeit des Kundendienstmitarbeiters, die Geschwindigkeit der Problemlösung, ob der Mitarbeiter die Bedürfnisse des Kunden verstanden hat und vieles mehr.
Umfragen ermöglichen Ihnen eine nahezu Echtzeit-Bewertung der Kundeninteraktionen mit Ihrem Unternehmen – aus Kundensicht. Sie liefern außerdem wichtige Daten zur Kundenanalyse, um die Leistungsdynamik Ihres Support-Teams zu verstehen.
Online-Bewertungen
Lesen und beantworten Ihre Supportmitarbeiter Kundenbewertungen? Sie können dieses Kundenfeedback nutzen, um die Kundenzufriedenheit mit Ihren Produkten und Dienstleistungen sowie deren Akzeptanz und die allgemeine Zufriedenheit mit dem Unternehmen zu bewerten.
Kundeninteraktionen
Dies umfasst Daten, die aus der Interaktion von Kunden mit Kundendienstmitarbeitern über Kanäle wie Telefonanrufe, E-Mails, Chatprotokolle, Nachrichten in sozialen Medien und andere Kommunikationskanäle generiert werden. Diese Daten können Kundenanfragen,plain, Feedback und andere Interaktionen beinhalten.
Soziale Medien
Soziale Medien wie Facebook, X und LinkedIn können eine wertvolle Quelle für Kundenservicedaten sein. Unternehmen können soziale Medien nach Erwähnungen, Kommentaren und Nachrichten von Kunden durchsuchen, um Einblicke in Kundenstimmungen, Probleme und Feedback zu gewinnen.
Anrufaufzeichnungen und -protokolle
Unternehmen zeichnen möglicherweise Telefongespräche mit dem Kundenservice zu Qualitätssicherungszwecken auf. Diese Aufnahmen können transkribiert und analysiert werden, um Erkenntnisse über Kundenprobleme, Präferenzen und Feedback zu gewinnen.
Andere Datenquellen
Je nach Organisation und Branche können Kundendienstdaten auch aus anderen Quellen stammen, wie z. B. Produktnutzungsdaten, Garantieansprüche, Rücksendungen und Umtausch, Kundenrezensionen und Daten von Drittanbietern.
Fassen wir alle Informationsquellen in einer Tabelle zusammen, um eine Kurzfassung zu erhalten.
| Datenquelle | Beschreibung |
| Helpdesk-Plattform | Primäre Quelle für Kundenfeedback und andere Kundendaten. Kann Einblicke in Kundenanliegen, genutzte Kommunikationskanäle, Leistungskennzahlen des Support-Teams usw. liefern. |
| Website und Wissensdatenbank | Bietet Einblicke in die Interaktionen der Kunden mit der Website und der Wissensdatenbank, einschließlich Engagement-Rate, durchschnittlicher Verweildauer auf der Seite, Scroll-Rate, Klick-Rate usw. |
| Antworten auf die Umfrage | Sammelt Kundenfeedback durch Umfragen und liefert so Einblicke in spezifische Aspekte der Kundeninteraktion, wie z. B. die Zufriedenheit mit den Servicemitarbeitern, die Geschwindigkeit der Problemlösung usw. |
| Online-Bewertungen | Kundenfeedback aus Online-Bewertungen, das zur Beurteilung der Kundenzufriedenheit mit Produkten/Dienstleistungen und der allgemeinen Unternehmenszufriedenheit herangezogen werden kann. |
| Kundeninteraktionen | Daten, die aus der Interaktion von Kunden mit Kundendienstmitarbeitern über verschiedene Kanäle wie Telefonanrufe, E-Mails, Chatprotokolle, Nachrichten in sozialen Medien usw. generiert werden. Dazu gehören Kundenanfragen,plain, Feedback usw. |
| Soziale Medien | Die Daten werden durch die Überwachung von Social-Media-Plattformen auf Kundenerwähnungen, Kommentare und Nachrichten gewonnen und liefern Einblicke in die Kundenstimmung, Probleme und Rückmeldungen. |
| Anrufaufzeichnungen und -protokolle | Aufzeichnungen von Kundendienstgesprächen, die transkribiert und analysiert werden können, um Einblicke in Kundenprobleme, Präferenzen, Feedback usw. zu gewinnen. |
| Andere Datenquellen | Weitere potenzielle Quellen für Kundendienstdaten sind beispielsweise Produktnutzungsdaten, Garantieansprüche, Rücksendungen und Umtausch, Kundenrezensionen sowie Daten von Drittanbietern. |
Kundenservice-Kennzahlen, die Sie für eine aussagekräftige Analyse erfassen sollten
Bei der Auswahl der Kennzahlen für die Kundensupport -Analyse sollten Sie sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Teamleistung berücksichtigen. So erfahren Sie, womit Kunden unzufrieden sind und wie gut Ihr Team ihre Probleme löst.
Werfen wir einen genaueren Blick auf die gängigsten Kennzahlen für Kundenzufriedenheit und Support-Team-Leistung.
Teamleistungskennzahlen
Um die Leistung Ihres Kundensupportteams , können Sie die folgenden Kennzahlen messen:
- Das Ticketvolumen misst die Gesamtzahl der Tickets in Ihrer Support-Warteschlange über einen bestimmten Zeitraum.
- Die erste Antwortzeit (First Response Time, FRT) ist die Zeitspanne zwischen dem Absenden einer Kundenanfrage und der ersten Reaktion Ihres Teams darauf.
- Die durchschnittliche Antwortzeit (ART) ist der Erstantwortzeit (FRT) sehr ähnlich, aber die ART berechnet die durchschnittliche Zeit, die ein Kunde auf eine Antwort wartet, unabhängig davon, ob es sich um seine erste Nachricht handelt oder nicht.
- Die mittlere Lösungszeit (Mean Time to Resolution, MTTR) gibt an, wie viel Zeit ein Supportteam im Durchschnitt benötigt, um eine Kundenanfrage zu bearbeiten.
Kurz gesagt, zeigen diese Kennzahlen, wie viele Anfragen Ihr Kundensupport-Team erhält und wie lange die Bearbeitung und Problemlösung dauert. Das Verständnis dieser Kennzahlen liefert Ihrem Unternehmen wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung der Support- Workflows. Beispielsweise kann der Einsatz von Automatisierungstools sinnvoll sein, um manuelle Arbeit zu reduzieren und Reaktions- und Lösungszeiten zu verkürzen.
Die Leistungsanalyse Ihrer Kundendienstmitarbeiter gibt Aufschluss darüber, welche Erfahrungen Ihre Kunden machen. Wenn ein Kunde beispielsweise tagelang auf eine Antwort wartet, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass er bereits überlegt, zu einem anderen Unternehmen zu wechseln.
Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit
Mithilfe dieser Kennzahlen können Sie Kundensupportdaten analysieren und erhalten so einen umfassenden Überblick darüber, wie mit Ihrem Supportteam, Chatbots, Wissensdatenbankartikeln und dem Unternehmen im Allgemeinen empfinden
Hier sind einige nützliche Kennzahlen, die Sie beachten sollten.
- Der Net Promoter Score (NPS) misst die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde Ihrem Unternehmen treu bleibt und es weiterempfiehlt.
- Der Kundenzufriedenheitswert (CSAT) misst, wie zufrieden die Kunden mit der allgemeinen Leistung des Unternehmens oder mit einem bestimmten Aspekt des Supports sind.
- Der Customer Effort Score (CES) bewertet die Wahrnehmung der Kunden hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit der Produkte, Dienstleistungen, Websites, Supportkanäle und darüber hinaus Ihres Unternehmens.
Die meisten Kennzahlen, die Sie für die Kundenservice-Analyse sind in den Tools integriert, die bereits von verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens verwendet werden, wie z. B. Marketing, Support und Personalwesen.
| Kennzahlen zum Kundenservice | Definition | Wichtigste Erkenntnisse |
| Erste Reaktionszeit (FRT) | Durchschnittliche Bearbeitungszeit für Kundenanfragen oder -probleme | Ein niedrigerer FRT-Wert deutet auf schnellere Reaktionszeiten und besseren Kundenservice hin |
| Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) | Durchschnittliche Bearbeitungszeit für eine Kundeninteraktion, vom Erstkontakt bis zur Lösung | Eine niedrigere durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) deutet auf einen effizienteren Kundenservice hin. |
| Kundenzufriedenheit (CSAT) | Grad der Kundenzufriedenheit mit der Leistung des Kundenserviceteams | Gemessen durch Umfragen nach der Interaktion oder Feedbackmechanismen |
| Net Promoter Score (NPS) | Wahrscheinlichkeit, dass Kunden das Unternehmen oder das Produkt weiterempfehlen | Bietet Einblicke in Kundenloyalität und Kundenempfehlungen |
| Kundenaufwandsbewertung (CES) | Aufwand, den Kunden betreiben müssen, um Probleme mit dem Kundendienstteam zu lösen | Niedrigere CES-Werte deuten auf eine einfachere Interaktion und Problemlösung hin |
| Auflösungsrate | Prozentsatz der vom Kundenservice erfolgreich gelösten Kundenanfragen oder -probleme | Eine höhere Auflösungsrate deutet auf eine bessere Leistung bei der Erfüllung der Kundenbedürfnisse hin |
| Einhaltung der Service-Level-Vereinbarung (SLA) | In welchem Umfang das Kundenserviceteam die vereinbarten SLAs einhält | Wichtig für die Erfüllung der Leistungserwartungen und die Erbringung qualitativ hochwertiger Dienstleistungen |
| Eskalationsrate | Prozentsatz der Kundenanfragen oder -probleme, die an höhere Support- oder Managementebenen eskaliert wurden | Eine höhere Eskalationsrate kann auf Schwierigkeiten bei der Lösung von Kundenproblemen an der fronthinweisen |
| Leistungskennzahlen der Agenten | Individuelle Leistungskennzahlen wie Anrufvolumen, Anrufqualität, Kundenbewertungen usw. | Hilft dabei, Leistungsträger, Verbesserungspotenziale und Schulungsbedarfe zu identifizieren |
| Kanalmetriken | Kanalspezifische Kennzahlen wie Reaktionszeit, Lösungszeit, Kundenzufriedenheit usw. | Liefert Einblicke in die Effektivität der Vertriebskanäle und die Kundenpräferenzen |
| Kundenbindungsrate | Prozentsatz der Kunden, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg weiterhin mit dem Unternehmen Geschäfte tätigen | Misst die Kundenbindung und die Effektivität der Kundendienstmaßnahmen |
| Lösungsquote beim Erstkontakt (FCR-Rate) | Prozentsatz der Kundenanfragen oder -probleme, die beim ersten Kontakt gelöst wurden | Indikator für die Effektivität und Effizienz des Kundenservice |
| Auflösungszeit | Zeitaufwand für die Lösung eines Kundenproblems oder einer Anfrage | Wirkt sich direkt auf Kundenzufriedenheit und -loyalität aus |
| Leistungskennzahlen der Agenten | Kennzahlen zur Leistung der Agenten, wie z. B. Anruf-/Chat-/E-Mail-Volumen, Qualitätsbewertungen, Einhaltung von Gesprächsleitfäden/Richtlinien usw. | Bietet Einblicke in die Leistung einzelner Agenten und in Bereiche mit Verbesserungspotenzial. |
Ihre Kundendienstmitarbeiter könnten jedoch auch spezielle, eigenständige Tools verwenden, die eigens für Supportteams entwickelt wurden. Welches Tool ist besser für Ihr Unternehmen? Lassen Sie uns das genauer betrachten.
Integrierte oder eigenständige Helpdesk-Analysetools: Welches ist das beste für Ihr Unternehmen?
Der Hauptunterschied zwischen integrierten Service-Desk-Analysetools und eigenständigen Tools besteht darin, dass erstere Teil derselben Plattform sind, die auch für Kundenbeziehungsmanagement, Marketing, Support usw. verwendet wird, während letztere unabhängig und ausschließlich für die Analyse des Kundensupports eingesetzt werden.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied besteht darin, dass integrierte Kundensupport-Analysetools es mehreren Abteilungen ermöglichen, Daten über dieselbe Plattform zu nutzen und auszutauschen. Im Gegensatz dazu isoliert eigenständige Software die von Service-Desk-Analysetools generierten Daten von den Daten anderer Abteilungen und umgekehrt, was eine Herausforderung für die Datenintegrität darstellt.
Lassen Sie uns einige Beispiele für jeden Typ betrachten und einige Anwendungsfälle beschreiben.
Eingebaute Werkzeuge
Die integrierte Kundenservice-Analyse ist eine hervorragende Option, wenn Sie bereits Produkte dieser Plattform nutzen. In diesem Fall verfügen Sie über eine zentrale Datenquelle, die abteilungsübergreifend genutzt wird und Ihnen hilft, Kundenverhalten und Geschäftsentwicklung besser zu verstehen. Zudem ist die Integration und Einrichtung vorkonfigurierter Lösungen einfacher als die Installation eines eigenständigen Systems.
Wenn Sie über einen Wechsel zu einem neuen CRM-System und Helpdesk nachdenken, empfehlen wir Ihnen eine Lösung mit Funktionen für verschiedene Abteilungen. Diese ist einfacher zu bedienen und zu warten und gewährleistet zudem die Datenintegrität, die für aussagekräftige Kundensupport -Analysen unerlässlich ist.
die integrierten Tools von Zendesk , Freshdesk , Zoho Desk , Intercom , Help Scout und HubSpot Service Hub einmal genauer anzusehen.
| Helpdesk-Software | Wichtige Kennzahlen werden erfasst | Zusätzliche Funktionen |
| Zendesk | FRT, AHT, CSAT, NPS, Lösungsquote, Leistungskennzahlen der Agenten und mehr | Erweiterte Analyse- und Berichtsoptionen für detailliertere Analysen und individuelle Anpassungen |
| Freshdesk | Ticketvolumen, Bearbeitungszeit, Kundenzufriedenheit, Leistung der Mitarbeiter und mehr | Anpassbare Dashboards und Berichte zur Verfolgung und Analyse spezifischer Kennzahlen basierend auf den Geschäftsanforderungen |
| Help Scout | FRT, AHT, Lösungszeit, Kundenzufriedenheit und mehr | Visualisierungen und Filter zur detaillierten Datenanalyse und Erstellung benutzerdefinierter Berichte |
| Zoho Desk | Ticketvolumen, Bearbeitungszeit, Kundenzufriedenheit, Leistung der Mitarbeiter und mehr | Anpassbare Dashboards und Berichte zur Verfolgung und Analyse spezifischer Kennzahlen basierend auf den Geschäftsanforderungen |
| Intercom | Kundenbindung, Reaktionszeit, Gesprächsvolumen, Nutzeraktivität | Benutzerdefinierte Berichtsoptionen und Integrationen |
| HubSpot Service Hub | Kundeninteraktionen, Ticketvolumen, Reaktionszeit, Agentenleistung | Anpassbare Dashboards, Berichte und Integrationen mit anderen Tools |
Ihre Lösungen eignen sich am besten für mittlere bis große Unternehmen, die bereits über umfassende Datenquellen für Kundenanalysen verfügen und ein Ökosystem wünschen, das die Datenerfassung und -verarbeitung vereinfacht. Für Start-ups könnten die Preise jedoch zu hoch sein.
Eigenständige Tools
Standalone-Tools wie Looker, Tableau, Power BI und Google Analytics erfassen Daten aus allen von Ihnen genutzten Kundensupportkanälen. Sie sind die ideale Lösung für Startups und kleine Unternehmen, die noch nicht über viele Datenquellen verfügen, aber ihre vorhandenen Informationen optimal nutzen möchten. Die mithilfe dieser Tools gewonnenen Erkenntnisse helfen Ihnen zu erkennen, welche Änderungen Sie vornehmen müssen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern .
Der größte Nachteil dieser eigenständigen Service-Desk-Analysetools besteht darin, dass sie die Kundenservice-Analyse getrennt von den Daten des Marketingteams verarbeiten. Dies führt zu Datenfragmentierung und erschwert es verschiedenen Teams, ihre Daten zu Kundenverhalten, -präferenzen und -problemen zusammenzuführen.
| Eigenständige Tools | Merkmale | Vorteile | Nachteile |
| Looker | Sammelt Daten aus Kundensupportkanälen | Ideal für Startups und kleine Unternehmen | Separate Analysen für Kundendienstdaten |
| Tableau | Sammelt Daten aus Kundensupportkanälen | Liefert Erkenntnisse zur Verbesserung der Kundenzufriedenheitswerte | Datenfragmentierung zwischen Kundenservice- und Marketingdaten |
| Power BI | Sammelt Daten aus Kundensupportkanälen | Bietet fortschrittliche und anpassbare Datenvisualisierung und -analyse | Störungen bei der Datenintegration durch verschiedene Teams |
| Google Analytics | Datenvisualisierungs- und Analyseplattform | Bietet maßgeschneiderte Berichte und Analysen für Helpdesk-Systeme | Trennen Sie die Analysedaten von den Daten des Marketingteams |
Darüber hinaus unterstützen nicht alle eigenständigen Tools eine benutzerbasierte Datenmigrationsoption . Wenn Sie auf eine andere Plattform wechseln müssen, werden Sie wahrscheinlich Probleme beim Datentransfer zwischen den Plattformen haben, was die Integrität Ihrer Daten beeinträchtigen kann.
Zusammenfassung
Die Vorteile von Kundenservice-Analysen sind beeindruckend: vom besseren Verständnis Ihrer Kunden und dem Erhalt qualitativ hochwertiger Daten bis hin zur fundierten Entscheidungsfindung und der Vermeidung von Ausgaben für Dinge, die nicht funktionieren.
Zuverlässige Analysetools für den Kundenservice mit Kennzahlen zur Bewertung verschiedener Aspekte der Kundeninteraktionen sind unerlässlich. Glücklicherweise gibt es zahlreiche Analysetools für Supportteams jeder Größe und mit jedem Budget, die entweder als Teil eines komplexen CRM-Systems oder als eigenständige Lösung eingesetzt werden können.
Im Zuge der Weiterentwicklung Ihres Unternehmens wechseln Sie möglicherweise zwischen verschiedenen CRM- und Kundenanalysetools. Achten Sie dabei stets darauf, alle Ihre Daten zu sichern. Benötigen Sie eine reibungslose und schnelle Datenmigration ohne manuellen Aufwand? unterstützt Sie dabei.
