Hochwertige Interaktionen sind für eine überragende Kundenzufriedenheit und -bindung unerlässlich. Und das erfordert eine umfassende Strategie zur Qualitätssicherung (QA) im Contact Center. Ohne eine solche fällt es den Contact Centern schwer, das Kunden- und Mitarbeiterlebnis zu verstehen und zu verbessern.

In diesem Blog werden die Vorteile der Implementierung einer modernen QA-Strategie mit KI-gestützten Lösungen erläutert. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die Limitationen manueller Qualitätssicherungsprozesse überwinden können, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Leistung Ihrer Mitarbeiter zu steigern.

Bedeutung qualitativ hochwertiger Interaktionen

Jedes Contact Center verfügt über Ziele und Kennzahlen, um die Qualität der Interaktion zu verbessern, damit die Kundenzufriedenheit hoch bleibt. Aber die messbaren Erfolge sind oft überschaubar.

In der Regel mangelt es an Transparenz hinsichtlich dessen, was im Rahmen einer Interaktion geschieht. Ohne diesen Blickwinkel ist es sehr schwer zu verstehen, was die Kunden wirklich brauchen. Es fehlt der Einblick, mit welchen Problemen sie konfrontiert sind und warum sie um Hilfe bitten. Um diese Probleme proaktiv zu lösen, benötigen Support-Teams klare und verwertbare Daten.

Nehmen wir an, Sie haben kürzlich ein neues Produkt eingeführt und die Kunden scheinen Probleme damit zu haben. Wenn das Call Center diese Indikatoren im Zuge der Qualitäts- und Leistungsüberwachung erkennen kann, können Sie entsprechende Anpassungen vornehmen.

Sie können eine Kampagne starten, um die richtige Verwendung des Produkts zu erläutern. Oder Sie könnten einen Rückruf durchführen, bevor das Produkt einen weitreichenden Einfluss auf das Kundenerlebnis hat.

Umfassende Interaktionsüberwachung

Manuelle QA-Prozesse in Contact Centern sind in der Regel auf eine zufällige Stichprobe von Interaktionen beschränkt. Die Qualitätsbewerter wählen jeden Monat ein paar Anrufe oder Chats aus, die sie dann beurteilen. Bei diesem Ansatz fallen jedoch wichtige Interaktionen durch das Raster, die erhebliche Probleme oder Verbesserungsmöglichkeiten aufdecken könnten. Das Ergebnis ist ein unvollständiges Verständnis des Kundenerlebnisses und der Leistung der Mitarbeiter.

Eine moderne Qualitätssicherungsstrategie verwendet automatisierte Systeme, die 100 % der Interaktionen aufzeichnen und analysieren. Diese Art der umfassenden Überwachung nutzt fortschrittliche Technologien wie Sprach- und Textanalyse. Diese Qualitätssicherungstools für Contact Center bieten detaillierte Einblicke in jede Kundeninteraktion, heben Trends hervor und helfen dabei, Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.

Durch die Analyse aller Interaktionen erhalten Contact Center ein vollständiges Bild von den Kundenproblemen und der Leistung ihrer Mitarbeiter bei deren Lösung. Diese ganzheitliche Sicht bietet Ihnen genauere und umsetzbare Erkenntnisse.

Automatisierte Systeme helfen auch dabei, über alle Interaktionen hinweg Muster zu erkennen, was eine proaktive Problemlösung und kontinuierliche Verbesserung ermöglicht. Die Durchführung einer Ursachenanalyse hilft Ihnen zu verstehen, warum bestimmte Probleme auftreten und wie Sie sie effektiv angehen können.

Die Grenzen der manuellen Analyse

Die Bewertung der Interaktionen von Contact Center-Mitarbeitern ohne Automatisierung ist ein sehr zeitaufwändiger Prozess. Daher ist es unmöglich, eine wirklich umfassende Analyse durchzuführen. Die Stichprobengrößen sind einfach zu klein, um nützliche Erkenntnisse zu liefern, insbesondere wenn es um eine große Anzahl an Sprach- und digitalen Interaktionen geht.

So könnte ein Qualitätsbewerter beispielsweise fünf Interaktionen für seine zufällige Stichprobe auswählen. Vielleicht klingt in diesen fünf Gesprächen alles wunderbar. Die Leistung des Mitarbeiters ist offenbar großartig! Aber zugleich könnte Ihr Unternehmen in bestimmten Situationen auf Herausforderungen treffen, die bei einigen Anrufen nicht zutage treten.

Eine manuelle Analyse kann nicht interaktionsübergreifende Datenpunkte identifizieren, wie z. B. positive oder negative Interaktionen im Rahmen eines bestimmten Themas, und dann Details untersuchen, die auf einen Trend hindeuten könnten.

Wenn Sie die Grundursache eines geschäftlichen Problems nicht verstehen, können Sie keine intelligenten Entscheidungen darüber treffen, wie Sie das Problem angehen oder die von Ihnen angestoßenen Verbesserungen nachverfolgen können. Die Erkenntnisse sind in ihrem Umfang und in ihrer Umsetzbarkeit im Unternehmen begrenzt.

Datengestützte Entscheidungsfindung

Intelligente Entscheidungen basieren auf Daten – und die besten Daten sind bereits in Ihren Systemen vorhanden. Da Sie nunmehr den Qualitätsstandard und die Leistung von Interaktionen aus verschiedenen Perspektiven überwachen, analysieren und bewerten können, können Sie sich ein vollständiges Bild vom Geschehen machen. Davon ausgehend können Sie planen, in welche Richtung Sie in Zukunft gehen wollen und wie Sie dorthin gelangen.

Zu Beginn der Pandemie gingen die Unternehmen zum Beispiel davon aus, dass sich die meisten Kundeninteraktionen auf digitale Kanäle verlagern würden. Das schien naheliegend und die bisherige Erfahrung ließ nichts anderes erwarten. Viele konzentrierten sich also auf die Nutzung digitaler Kanäle, um Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen.

Aber als die Pandemie sich hinzog, zeigten die Daten etwas anderes auf: Ja, die Interaktionen mit dem Kundensupport auf digitalen Kanälen nahmen zu, aber auch die Nutzung von Sprachkommunikation. Seitdem ist das Volumen nicht mehr gesunken.

Dies sind sehr wichtige Erkenntnisse, die Sie nur gewinnen können, wenn Sie eine Qualitätssicherungs-strategie für Call Center haben, die alle Arten von Interaktionen analysieren kann. Nehmen wir an, die Leute reagieren nicht auf eine Kampagne, bei der ein Rabatt angeboten wird. Zunächst denken Sie vielleicht, dass das Produkt schlichtweg nicht beliebt sei. Aber was, wenn es für bestimmte Zielmärkte einfach zu teuer wäre? Diese Frage könnten Sie beantworten, weil sich diese Trends in den überwachten Gesprächen abzeichnen würden.

Mit Software zur Qualitätsüberwachung im Contact Center können Sie Korrelationen finden, z. B. wenn ein Problem mit regionalen Unterschieden zusammenhängt. Mithilfe dieser Daten können Sie Ihre Kampagne segmentieren und die Nachrichten so anpassen, dass sie den bekannten Präferenzen der verschiedenen Regionen entsprechen.

Die Kosten eines herkömmlichen QA-Ansatzes

Wenn Sie erst einmal alle Interaktionen analysiert haben, ist ein herkömmlicher Ansatz zur Qualitätssicherung von noch geringerem Nutzen. Sie benötigen vielmehr ein Quality Management-Programm, da die Evaluierung kein Selbstzweck mehr ist. Es geht darum, welche Erkenntnisse aus den Evaluierungen Sie wie für Ihr Unternehmen nutzen können.

Traditionell verfügen Unternehmen gerne über zehn verschiedene Tools für Interaktionsaufzeichnung, Qualitätsmanagement, Sprach- und Textanalyse, Lead-Management und vieles mehr, was zu Ineffizienzen, Inkonsistenzen und zusätzlichen Wartungskosten führt. Bei einigen Systemen muss die Aufzeichnung von Interaktionen manuell gestartet und gestoppt werden und es werden eigene Tools zur Transkription benötigt und dann wiederum separate Werkzeuge zur Analyse der Transkripte.

Darüber hinaus werden einige dieser Prozesse auch manuell initiiert. Bei einem herkömmlichen Ansatz würden Informationen über eine Interaktion an ein anderes System gesendet und einige Informationen verloren gehen, insbesondere bei digitalen Informationen. Oder Sie müssten alle verschiedenen Elemente einer Interaktion zusammenfügen, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Bei 10.000 Interaktionen pro Monat ist dies nicht möglich. Damit das funktioniert, braucht es zu viel menschliche Eingriffe.

Vorteile und Hauptmerkmale moderner QA-Tools

In einem modernen QA-Ansatz sind alle Komponenten integriert. Ihr Aufzeichnungssystem sowie die Qualitätsmanagement-Software sind Teil Ihrer Contact Center-Lösung. Und diese Aufzeichnung ist aus Compliance-Gründen erforderlich. Ein einziges System analysiert die Qualität der Interaktionen, die Leistung Ihrer Mitarbeiter, die Reaktion der Kunden – und deren Zufriedenheit.

Mit modernen, KI-gestützten Funktionen, die auf Basis einer Cloud-Plattform zusammenwirken, erhalten Sie all diese wichtigen Erkenntnisse sowie einen ganzheitlichen Überblick über die Vorgänge. Diese Informationen gehen nie verloren.

Jetzt können Sie diese Funktionen und die Anwendung Ihrer Richtlinien automatisieren. Sie definieren, wann eine Interaktion aufgezeichnet werden soll, wann diese Interaktion gespeichert werden soll, wann diese Art von Interaktion eine Bewertung erhält und wann sie nicht bewertet werden soll.

Da diese Richtlinien und Prozesse über alle Interaktionen hinweg standardisiert sind, sind diese Vergleiche stets mit allen anderen Daten synchronisiert. Auf diese Weise wird verhindert, dass jemand vergisst, einen Teil eines manuellen Analyseprozesses einzubeziehen. Doch die Vorteile gehen über die bloße Vermeidung menschlicher Fehler hinaus.

Unvoreingenommene Beurteilung und Belohnung erfolgreicher Mitarbeiter

Die Gefahr der Voreingenommenheit ist bei der Entscheidungsfindung immer präsent. Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Eine Qualitätsbewerterin ist mit der Leistung eines Mitarbeiters nicht zufrieden. Anstatt fünf Interaktionen zu bewerten, entscheidet sie sich daher, gleich zehn heranzuziehen. Außerdem ist sie bei der Bewertung strenger als bei anderen Mitarbeitern. Der Prozess wird leicht durch Voreingenommenheit verzerrt.

Mit einer modernen QA-Strategie helfen Bewertungsassistenten jedoch dabei, Voreingenommenheit und den Zeitaufwand für die manuelle Beurteilung zu reduzieren, indem sie bereits im Voraus anhand des Inhalts der Interaktionen und nicht aufgrund vorgefasster Meinungen bestimmte Fragen beantworten. Die Bewerter können diese Antworten überschreiben, um ihr menschliches Verständnis und den Kontext einzubringen. Automatisierung und richtlinienbasierte Auswahl der Interaktionen für die Bewertung verringern die Gefahr der Voreingenommenheit zusätzlich, indem eine faire Auswahl von Interaktionen und eine faire Verteilung auf die zu bewertenden Mitarbeiter sichergestellt wird.

Diese basieren auf vordefinierten Richtlinien wie Interaktionsdauer, Nachbearbeitungscodes, Dienstalter der Mitarbeiter, Warteschlangentyp und vielem mehr. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Analyse von Themen wie Interaktionen, Einfühlungsvermögen der Mitarbeiter und Kundenstimmung ein besseres Verständnis für die Schwachpunkte von Mitarbeitern erlangen und erkennen, wann und warum potenzielle „schlechteste Ergebnisse“ auftreten.

Kündigungen sind ein gutes Beispiel. Sie sind für die Mitarbeiter schwer zu handhaben, da die Kunden oft sehr verärgert sind. Wenn die Indikatoren eine unerwartete Anzahl anzeigen, können Sie sich die Sache genauer ansehen.

Bei einer Prüfung dieser Interaktionen für einen einzelnen Mitarbeiter nach einem manuellen Ansatz steht der Mitarbeiter nicht gut da. Eine moderne QA-Strategie kann jedoch herausarbeiten, dass die unterdurchschnittliche Leistung des Mitarbeiters beim Verhindern von Kontokündigungen auf mangelnde Schulung zurückzuführen ist.

Sie können dann mithilfe von Lernmodulen an der Verbesserung der jeweiligen Fertigkeiten arbeiten. Sie können den Mitarbeiter auch unterstützen, indem Sie mit ihm durcharbeiten, wie er mit einer Interaktion umgegangen ist und wie er beim nächsten Mal besser damit umgehen könnte. Dann können Sie ihm eine Interaktion zeigen, bei der ein anderer Mitarbeiter eine ähnliche Kündigungsinteraktion ordnungsgemäß bearbeitet hat.

Vergleichen Sie so viele Informationen, wie Sie möchten, um eine tiefgreifenderes Verständnis zu gewinnen und Ihre Erwartungen festzulegen.

Ein strukturierter QA-Prozess kann auch gute Leistungen erkennen und belohnen. Dies steigert die Motivation und das Engagement der Mitarbeiter und führt zu einer höheren Arbeitszufriedenheit und geringeren Personalfluktuation.

Die Erwartungen an Qualitätsbewerter ändern sich

Die Rolle des QA-Bewerters wird in vielerlei Hinsicht einfacher. Aber auch wenn sie nicht mehr Stunden mit der Bewertung von Mitarbeitern verbringen müssen, so müssen sie doch sicherstellen, dass die von der KI gelieferten Antworten zutreffend und empathisch sind und hohe Standards hinsichtlich der menschlichen Interaktion erfüllen. Dies erfordert stärkere analytische Fähigkeiten.

Während einer zusammenfassenden Analyse bemerken sie zum Beispiel vielleicht einen Indikator, der mit einem ähnlichen Indikator aus einer anderen Interaktion übereinstimmt, und beide Indikatoren hängen mit den Trends zusammen, die der Bewerter bei der Kundenstimmung sieht. Und dies hängt wiederum mit den Trendwerten für das Einfühlungsvermögen der Mitarbeiter zusammen. Korrelationen zwischen diesen Daten zu erkennen, ist ein leistungsstarkes Mittel, um zeitnahe, genaue Erkenntnisse zu gewinnen.

Analytische Fähigkeiten sind wichtiger denn je, da die Unternehmen ja immer noch mit einer Maschine interagieren, die bloß versucht, menschliche Reaktionen nachzuahmen, auch aufgrund der Art und Weise, wie die Modelle geschult werden.

KI kann aber zum Beispiel den genauen Tonfall des Gegenübers nicht so gut erkennen. Es kann zum Beispiel vorkommen, dass man ein bestimmtes Wort verwendet, weil man froh und überschwänglich ist. Als Schrei ausgerufen kann das gleiche Wort aber auch heißen, dass man sich wehgetan hat. Diese Differenzierung der Bedeutung ist etwas anderes als die reine Stimmungsanalyse auf Grundlage des Tonfalls Deshalb nennen wir Qualitätsmanager die neuen „Wissensarbeiter“. Ihre Rollen werden sich auch in Zukunft weiterentwickeln, da immer mehr Möglichkeiten zur Verbesserung der Ergebnisse zur Verfügung stehen.

Contact Center-Qualitätssicherungs-software für die Anforderungen der modernen Welt

Die Investition in eine umfassende QA-Lösung ist nicht nur Best Practice, sondern für Contact Center, die einen herausragenden Kundenservice bieten und langfristig Erfolg erzielen möchten, bereits eine schlichte Notwendigkeit.

Eine solche Lösung ermöglicht einen umfassenden Einblick in die Interaktionen, die für Ihr Geschäft wichtig sind, und bietet Ihnen zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen manuellen Prozessen. Dazu gehören umfassende Interaktionsüberwachung, praktisch verwertbare Daten und Erkenntnisse, verbesserte Mitarbeiterleistung und strategisches Qualitätsmanagement.

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