Daten verändern den Kundenservice – doch wie? Tim und Ralf sprechen über die wichtigsten Entwicklungen und die Rolle von Künstlicher Intelligenz.

Einstieg ins Thema

Tim eröffnet die Folge mit der Frage: Wie beeinflussen Daten den Kundenservice?

Ralf stellt sich vor

Seit 25 Jahren beschäftigt sich Ralf mit Kundenservice – von der Voice-over-IP-Technologie bis hin zur Entwicklung KI-gestützter Lösungen.

Die Entwicklung von Callcenter-Technologien

Ralf reflektiert, wie sich Callcenter von Telefonzentralen hin zu datengetriebenen Servicezentren entwickelten.

Infrastruktur und Digitalisierung im Kundenservice

Digitalisierung im Kundenservice läuft nicht immer reibungslos. Ralf berichtet, dass selbst in urbanen Gebieten grundlegende Infrastruktur wie Glasfaser fehlt.

Einblicke in Ralfs sonstige Tätigkeiten

Neben seinem Beruf engagiert sich Ralf als Lehrbeauftragter bei SRH-Köln und Hamm.

Kurzerklärung:

„Rizz“ – Beschreibt das Talent einer Person, charmant aufzutreten.

„Slay“ – Wird genutzt, um Bewunderung auszudrücken.

Warum der Kundenservice alles dokumentiert

Im Kundenservice wird alles genau betrachtet: von der durchschnittlichen Bearbeitungszeit eines Gesprächs und der Reaktionsgeschwindigkeit bis zur Quote abgebrochener Anrufe.

Kundenzufriedenheit als wichtiger Faktor

Selbst geringfügige Anpassungen können den Kundenservice beeinflussen. Die so entstehenden positiven Kundenerfahrungen steigern die Wahrscheinlichkeit von Weiterempfehlungen.

Wie unterscheiden sich CS und CX?

Customer Service (CS) löst akute Probleme, während Customer Experience (CX) das Kundenerlebnis optimiert. Daten verbinden beide Bereiche.

Die wichtigsten Kennzahlen im Kundenservice

KPI, die für den Kundenservice entscheidend sind: die durchschnittliche Dauer von Anrufen, die Schnelligkeit der Antworten, die Rate abgebrochener Anrufe. Workforce Management sorgt für reibungslosere Abläufe.

Daten und ihre Rolle in der Customer Experience

Customer Experience (CX) umfasst alle Interaktionen mit einer Marke. Wichtige Kennzahlen wie Net Promoter Score (NPS), Kundenzufriedenheitswert (CSAT), Kundenaufwandswert (CES), Erstlösungsquote (FCR) und Fehleranalysen unterstützen die Messung von Aspekten wie Kundenbindung und -zufriedenheit sowie die Identifikation von Fehlerquellen.

Daten im Customer Service: Warum sind sie so wichtig?

Daten helfen Kundenbedürfnisse zu erkennen, Probleme frühzeitig zu lösen und die Effizienz zu steigern. Ein datengestützter Ansatz ermöglicht kluge Verbesserungen.

Wie verändert sich die Rolle der Daten im Customer Service?

Datenanalysen ermöglichen unter anderem prädiktive Modelle. Hyperpersonalisierte Ansätze helfen, auf Kundenbedürfnisse individuell einzugehen.

Die Aufgabe von KI im Kundenservice

Die Integration von KI verändert die Arbeit im Kundenservice und steigert Effizienz und Kundenzufriedenheit.

Daten sind im Kundenservice unverzichtbar

Ralf betont, dass datengetriebene Strategien unverzichtbar sind, um den Service effizient und kundenzentriert zu gestalten.

Mehr zu Ralf Mühlenhöver:

https://www.linkedin.com/in/ralfmuehlenhoever/

Mehr zu Datendurst und Host Tim:

https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/

Unterstütze den Podcast: