Tvrtko Stosic 20.05.2022

Wie Sie die Wartezeiten in Ihrem Contact Center reduzieren können

Was ist schlimmer, als mehrere Minuten oder sogar über eine Stunde darauf zu warten, dass ein Unternehmen ans Telefon geht? Endlich einen Mitarbeiter des Contact Centers zu erreichen, nur um dann mehrmals in der Warteschleife zu landen, während der Mitarbeiter verzweifelt versucht, die Anfrage zu bearbeiten.

Das ist ein todsicherer Weg, um Kunden zu verlieren und den Ruf zu schädigen, wenn verärgerte Verbraucher ihre Beschwerden in den sozialen Medien veröffentlichen.

Aus diesem Grund ist die durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handling Time, AHT) - also die Zeit, die Agenten mit der Bearbeitung einer Kundeninteraktion verbringen - seit jeher eine der wichtigsten Prioritäten und Herausforderungen für Contact Center. Es erfordert ein Gleichgewicht zwischen der schnellen Lösung von Interaktionen und der Gewährleistung des besten Ergebnisses für alle Parteien.

Im Hinblick auf die Kundenerfahrung (Customer Experience, CX) spiegelt eine hohe AHT in der Regel wider, dass sich die Anrufer mehr Zeit nehmen müssen, um eine Lösung für ihr Anliegen zu finden, was zu Frustrationen und zerrütteten Beziehungen zu einer Marke führt.

Dies wirkt sich auch nachteilig auf die Mitarbeitererfahrung (EX) aus, da die Agenten bis zur Erschöpfung gefordert sind, um sich durch einfache Interaktionen zu quälen. Infolgedessen wird es für Contact Center unweigerlich schwieriger, ihre Service-Level-Ziele (SL) zu erreichen.

Aus betrieblicher Sicht ist die AHT ein entscheidender Kostentreiber für Contact Center, und nur ein paar Sekunden, die bei jedem Anruf eingespart oder verloren werden, können sich über Wochen, Monate oder Jahre hinweg erheblich auf das Endergebnis auswirken.

Es gibt viele Faktoren, die zu hohen AHTs beitragen. Zwar gibt es vereinzelt Probleme wie Unerfahrenheit und unzureichende Schulung, doch in den meisten Fällen werden die Agenten durch die Tools, die sie zur Kundenbetreuung einsetzen, eingeschränkt - und oft sogar behindert.

Dies bietet Unternehmen die Möglichkeit, auf ihren Digitalisierungsbemühungen der letzten Jahre aufzubauen und Agenten mit Hilfe von Automatisierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) in die Lage zu versetzen, als digitale Mitarbeiter im Kundenkontakt zu fungieren.

Indem sie beispielsweise ein einfaches Pop-up-Tool in ihre CRM-Plattformen (Customer Relationship Management) integrieren, können Contact Center dem Agenten, der den Anruf bearbeitet, sofort Kundeninformationen bereitstellen. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter sich nicht durch verschiedene Schnittstellen wühlen müssen, um relevante Informationen zu finden, was bis zu einer Minute pro Anruf spart. Für ein Unternehmen, das täglich mehr als 30.000 Anrufe bearbeitet, hat diese einfache Funktion einen immensen Einfluss auf die Produktivität.

Noch einen Schritt weiter gehen Contact Center mit der Automatisierung von Robotic-Prozessen, die es den Agenten erspart, sich mit mehreren Dutzend verschiedenen Anwendungen auseinanderzusetzen. Stattdessen können sie selbst komplexe Anfragen über eine einzige Schnittstelle lösen, wobei allgemeine und administrative Aufgaben automatisch im Hintergrund erledigt werden. Dies kann durch ein kontextsensitives Wissensmanagement erweitert werden, das maßgeschneiderte Informationen bietet, damit die Mitarbeiter jedem Anrufer ein personalisiertes Erlebnis bieten können, sowie durch KI-basierte Assistenten, die die Kommunikation in Echtzeit verarbeiten und die Agenten durch schwierige Situationen führen.

Ein großes europäisches Telekommunikationsunternehmen, ein Avaya-Kunde, konnte die AHT drastisch senken, indem es das User Experience (UX)-Design umgestaltete; es integrierte Dutzende von Anwendungen in einen zentralen Agenten-Desktop, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter sofortigen Zugriff auf alle relevanten Kundendaten haben, sobald ein Kundenkontakt hergestellt wird. Anstatt mehrere Schnittstellen zu durchlaufen, werden den Agenten die richtigen Details in Echtzeit angezeigt, wobei die Informationen zwischen diesen Anwendungen durch Automatisierung übermittelt werden. Auf diese Weise wurden den Agenten auch Apps zur Fehlerbehebung zur Verfügung gestellt; die Mitarbeiter waren daraufhin in der Lage, weitaus komplexere Anfragen zu bearbeiten, ohne ihre Kollegen um Hilfe bitten zu müssen, was den zusätzlichen Vorteil mit sich brachte, dass die Erstkontaktlösung (FCR) verbessert wurde.

Es ist wichtig anzumerken, dass nicht jeder Anstieg der AHT negativ ist. In der Tat sind die meisten Unternehmen bereit, höhere AHTs zu akzeptieren, wenn dadurch die Erstkontaktlösungsrate (FCR) verbessert wird oder neue Service-zu-Verkaufsmöglichkeiten geschaffen werden. Der zusätzliche Nutzen mag anfangs etwas länger dauern, wird aber langfristig zu Verbesserungen führen, da die Kunden nicht gezwungen sind, sich erneut zu melden, so dass sich die Mitarbeiter auf neue Anfragen konzentrieren können.

Fortschritte in der Technologie - und insbesondere Sprünge in der Automatisierung, im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz - bieten Contact Centern die Möglichkeit, die AHT zu kontrollieren und zu senken. Dabei geht es nicht nur um eine "optimierte" Erfahrung, sondern auch um die Nutzung von Technologien der nächsten Generation, die Ihnen helfen, sich schnell an die kommenden Entwicklungen anzupassen.

Total Experience, Total Happiness

Tvrtko Stosic

Tvrtko Stosic ist Consultant in der internationalen Avaya Specialist Group und arbeitet in Europa. Er unterstützt Unternehmen dabei, die Vorteile moderner Technologien zu nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und bessere CX-Ergebnisse zu erzielen. Dabei stützt er sich auf seine umfassende Kenntnis von Trends und Best Practices in der Kundenbetreuung und -bindung sowie auf seine Erfahrung in den Bereichen Telekommunikation, Finanzen, Versorgungsunternehmen und Einzelhandel. Tvrtko Stosic beschäftigt sich leidenschaftlich mit Contact Centern, digitaler Transformation, Kundenbetreuung, Customer Experience und Engagement, Workforce Optimization, Kommunikationsanalyse und künstlicher Intelligenz.

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