Ist Ihr Support-Team in Tickets ertrunken? Laut Harvard Business Review ist es wichtiger, die Menge an Arbeit, die Kunden leisten müssen, zu reduzieren, als sie zu erfreuen, und genau hier wird eine optimierte Support-Ticket-Abwehrquote entscheidend.
Eine gut umgesetzte Abwehrstrategie kann die Supportkosten senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit verbessern. Moderne Lösungen wie KI-gestützter Kundenservice revolutionieren, wie Teams mit steigenden Ticketvolumina umgehen, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen.
Dieser umfassende Leitfaden führt Sie durch bewährte Methoden zur Verbesserung Ihrer Kundensupport-Abweisungsrate, einschließlich:
- Berechnungsrahmen und Branchenbenchmarks
- Strategien zur Optimierung des Selbstservices
- Best Practices für die Implementierung von KI-Chatbots
- Ansätze zur Qualitätsüberwachung
- Praktische Tipps für nachhaltige Ergebnisse
Was ist die Abweisung von Support-Tickets?
Die Abweisung von Support-Tickets misst, wie effektiv Ihre Kundenservice-Kanäle Anfragen lösen, ohne dass eine direkte Intervention eines Agenten erforderlich ist. Wenn ein Kunde beispielsweise ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung auf einer Website nicht finden kann, versucht er möglicherweise, den Support zu kontaktieren. Bevor er einen Agenten erreicht, fragt ein Chatbot nach seinem Anliegen und bietet einen Link zu einer Seite mit den benötigten Informationen an. Auf diese Weise erhält der Kunde sofort eine Antwort, ohne warten zu müssen, und das Support-Team bearbeitet komplexere Tickets.
Die Abweisungsraten im Kundensupport funktionieren, indem sie den Prozentsatz erfolgreicher Lösungen ohne menschliches Eingreifen messen. Hohe Abweisungsraten deuten auf erfolgreiche Lösungen über verschiedene Selbstservice-Kanäle hin, wie:
Wissensdatenbankartikel und FAQs, die Antworten auf häufige Fragen bieten und wiederholte Support-Tickets reduzieren.
KI-gestützte Chatbots, die routinemäßige Anfragen rund um die Uhr bearbeiten und sofortige Antworten bieten, während sie Konsistenz wahren.
Community-Foren, in denen Kunden Lösungen und Erfahrungen austauschen und ein wertvolles Wissensökosystem schaffen.
Automatisierte Workflows, die vorhersehbare Probleme wie Passwortzurücksetzungen oder Bestellverfolgungen ohne Beteiligung eines Agenten lösen.
Wie man die Rate der Ticketabweichung berechnet
Um zu sehen, ob Ihre Self-Service-Optionen tatsächlich die Support-Tickets reduzieren, müssen Sie die richtigen Kennzahlen verfolgen. Der Vergleich von Daten vor und nach der Implementierung von Änderungen hilft Ihnen, deren Auswirkungen zu messen.
Die Ticketabweichungsrate, manchmal auch als Self-Service-Score bezeichnet, misst, wie effektiv Ihr Hilfezentrum Kundenprobleme ohne Eingreifen eines Agenten löst. Sie wird mit dieser Formel berechnet:
Abweichungsrate = (Gesamtzahl der Support-Interaktionen/Self-Service-Lösungen)×100
Zum Beispiel, wenn insgesamt vier Kunden Antworten mit einer Self-Service-Lösung finden, für jeden Kunden, der eine Support-Anfrage einreicht, wäre die Ticketabweichungsrate 4.
Um den letzten Punkt weiterzuführen, indem Sie die spezifische Chatbot-Abweichungsrate berechnen, können Sie auch die Abweichungsraten/Prozentsätze für spezifische Self-Service-Tools verfolgen, um ein klareres Bild zu erhalten.
Chatbot-Ticketabweichungsrate = (Benutzer, die an Live-Agenten weitergeleitet wurden/Gesamtzahl der Benutzer, die mit Chatbots interagieren)x100
Diese Aufschlüsselung hilft dabei, zu identifizieren, welche Self-Service-Optionen funktionieren und wo Verbesserungen erforderlich sind.
Welche Metriken müssen Sie zur Verfolgung der Deflektionsrate verwenden?
Während die Verbesserung der Deflektionsraten wichtig ist, sollte die Aufrechterhaltung der Servicequalität oberste Priorität haben. Eine Studie der Harvard Business Review hat ergeben, dass die Reduzierung des Kundenaufwands wichtiger ist als die Begeisterung, aber dies sollte nicht auf Kosten der Servicequalität geschehen.
Verfolgen Sie diese wesentlichen Metriken, um eine umfassende Servicequalität sicherzustellen:
| Metrik | Beschreibung | Zielbenchmark |
|---|---|---|
| CSAT | Kundenzufriedenheit mit Self-Service | >85% Zufriedenheit |
| Lösungsquote | Probleme, die ohne Eskalation gelöst werden | >70% Lösung |
| Antwortzeit | Geschwindigkeit der automatisierten Antwort | <30 Sekunden |
| Eskalationsrate | Probleme, die menschliche Unterstützung erfordern | <25% Eskalation |
Kundenzufriedenheit (CSAT) Zendesk-Forschung zeigt, dass höhere Deflektionsraten mit einer verbesserten CSAT korrelieren, wenn sie richtig umgesetzt werden. Überwachen Sie die Zufriedenheitswerte, um sicherzustellen, dass automatisierte Lösungen tatsächlich den Erwartungen der Kunden entsprechen.
Lösungsquote Das bedeutet, dass der Self-Service tatsächlich die Probleme der Kunden löst und nicht nur das Ticketvolumen reduziert. Wenn Kunden nach der Nutzung des Self-Service weiterhin eskalieren, sind Verbesserungen erforderlich. Diese Metrik hilft sicherzustellen, dass Deflektionen zu tatsächlichen Problemlösungen führen und nicht nur die Arbeitslast der Agenten reduzieren.
Kosteneinsparungen Verfolgen Sie die finanziellen Auswirkungen, indem Sie die durchschnittlichen Kosten pro Ticket, die eingesparte Zeit der Agenten und den reduzierten Schulungsbedarf messen. Moderne KI-Plattformen bieten umfassendes ROI-Tracking.
Erste Antwortzeit (FRT) Automatisierte Antworten durch effektive Deflektion können sofortigen, 24/7-Kundensupport bieten. Verfolgen Sie dies zusammen mit der Deflektion, um sicherzustellen, dass die Geschwindigkeit die Qualität nicht beeinträchtigt.
Aufbau einer effektiven Self-Service-Deflektionsstrategie
Die Implementierung eines effektiven Self-Service ist entscheidend für die Verbesserung Ihrer Deflektionsrate bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer hohen Kundenzufriedenheit. Laut Zendesk erleben Organisationen, die im Self-Service-Support hervorragend sind, sowohl reduzierte Ticketvolumina als auch eine erhöhte Kundenzufriedenheit durch sofortige Problemlösung.
Optimieren Sie Ihre Wissensdatenbank
Eine gut strukturierte Wissensdatenbank bildet die Grundlage für erfolgreichen Self-Service-Support. Die Organisation Ihrer Wissensdatenbank hat direkten Einfluss darauf, wie einfach Kunden Antworten selbstständig finden können, was sie zu einem kritischen Faktor bei der Verbesserung Ihrer Kunden-Support-Abweisungsrate macht.
Um Ihre Wissensdatenbank effektiv zu optimieren, konzentrieren Sie sich darauf, eine klare Inhalts-Hierarchie zu erstellen, die der Art und Weise entspricht, wie Kunden über Informationen nachdenken und suchen. Strukturieren Sie Ihre Artikel mit beschreibenden Titeln, die gängige Suchbegriffe enthalten, und stellen Sie sicher, dass Ihre Suchfunktion hilfreiche Funktionen wie Filter und vorgeschlagene verwandte Inhalte umfasst.
Die Qualität des Inhalts ist ebenso wichtig wie die Organisation. Schreiben Sie klare, schrittweise Anleitungen, die von relevanten Screenshots begleitet werden. Aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Inhalte basierend auf neuen Produktfunktionen, Kundenfeedback und aufkommenden häufigen Fragen. Mit einer gut organisierten Wissensdatenbank und qualitativ hochwertigen Inhalten wird es KI-gestützten Chatbots leichter fallen, Antworten zu finden, was zu mehr Abweisungen führt.
Profi-Tipp: Verwenden Sie Analysetools, um Wissenslücken zu identifizieren. eesel AI bietet detaillierte Einblicke in Themen, nach denen Kunden häufig suchen, aber nicht finden können, und hilft Ihnen, die Inhaltserstellung effektiv zu priorisieren.
KI-Chatbots und Automatisierung
Während Wissensdatenbanken eine solide Grundlage bieten, haben KI-gestützte Chatbots die Möglichkeiten des Self-Service-Supports revolutioniert. Laut Forethought haben Unternehmen, die ausgeklügelte KI-Chatbots implementieren, signifikante Verbesserungen ihrer Self-Service-Abweisungsrate gesehen, mit Steigerungen von 30 % auf 39 % in nur wenigen Monaten.
Moderne KI-Lösungen wie eesel AI, die überdurchschnittliche Abweisungsraten im Branchenbenchmark bieten, indem sie:
- Intelligente Ticket-Triage und -Weiterleitung basierend auf Inhaltsanalyse
- Benutzerdefinierte API-Integrationen zur Bearbeitung komplexer Transaktionen
- Multi-Bot-Workflows für verschiedene Support-Szenarien
- Nahtlose Eskalationspfade, wenn menschliches Eingreifen erforderlich ist
Ihre Ticket-Abweisungsrate auf die nächste Stufe heben
Die Verbesserung Ihrer Ticket-Abweisungsrate erfordert den Fokus auf drei wesentliche Säulen: umfassende Self-Service-Inhalte, intelligente Automatisierung und kontinuierliche Messung. Laut Branchenforschung von Zendesk sehen Unternehmen, die diesen strategischen Ansatz verfolgen, bis zu 30% höhere Abweisungsraten.
Um Ihre Abweisungsrate zu optimieren, beginnen Sie mit einer gründlichen Prüfung Ihrer Self-Service-Inhalte, um Deckungslücken zu identifizieren. Berechnen Sie Ihre aktuelle Rate mit der Formel, die wir behandelt haben, um eine Basislinie festzulegen. Implementieren Sie dann KI-gestützte Lösungen, die Routineanfragen bearbeiten können, während die Servicequalität aufrechterhalten wird. Verfolgen Sie sowohl Abweisungsmetriken als auch Kundenzufriedenheitswerte, um das richtige Gleichgewicht sicherzustellen, und erstellen Sie einen regelmäßigen Überprüfungszyklus für eine fortlaufende Optimierung.
Bereit, branchenführende Abweisungsraten zu erreichen und gleichzeitig exzellenten Service zu bieten? eesel AI hilft Support-Teams, effektiv durch intelligenten Self-Service zu automatisieren. Sehen Sie, wie es funktioniert, mit einem kostenlosen Testangebot heute.
