6 Möglichkeiten zur Messung und Verbesserung der Fallablenkung

Kundensupportteams stehen häufig vor einer Herausforderung: sich wiederholende Anfragen, die wertvolle Zeit und Ressourcen verbrauchen. Wenn die Supportkanäle mit denselben Fragen überflutet werden, sind sowohl Kunden als auch Supportmitarbeiter frustriert. Die Monotonie der Bearbeitung identischer Anfragen kann zu einer schlechteren Mitarbeitermoral und einer erhöhten betrieblichen Belastung führen.

Die Fallumlenkung erweist sich als strategische Lösung für dieses weit verbreitete Problem. Durch die proaktive Bewältigung wiederkehrender Probleme durch intelligente Self-Service-ToolsMit Wissensdatenbanken und automatisierten Ressourcen können Unternehmen die Anzahl wiederkehrender Support-Tickets deutlich reduzieren. Dieser Ansatz entlastet nicht nur die Support-Teams, sondern verbessert auch das Kundenerlebnis durch die Bereitstellung sofortiger, leicht zugänglicher Lösungen.

In diesem Blogbeitrag untersuchen wir, wie die Fallumleitung Ihre Kundensupportstrategie revolutionieren und alltägliche Interaktionen in Möglichkeiten für mehr Effizienz und Kundenzufriedenheit verwandeln kann.

Was ist Case Deflection 

Die Gehäuseablenkung ist eine Kundensupportstrategie wurde entwickelt, um die Erstellung von Support-Tickets zu verhindern, indem Kunden proaktiv Self-Service-Lösungen, automatisierte Ressourcen und leicht zugängliche Informationen bereitgestellt werden, die ihnen dabei helfen, ihre Probleme selbstständig zu lösen, ohne direkte Interaktion mit einem Support-Mitarbeiter.

Einfacher ausgedrückt geht es bei der Fallumlenkung um:

• Stoppen von Support-Fragen, bevor sie zu formellen Support-Tickets werden
• Kunden in die Lage versetzen, schnell ihre eigenen Lösungen zu finden
• Reduzierung der Arbeitsbelastung der Supportteams
• Bereitstellung sofortiger, zugänglicher Hilferessourcen

Zu den wichtigsten Elementen der Fallabwehr gehören:

• Umfassende Wissensdatenbanken
• KI-gestützte Chatbots
• Intelligente Suchfunktionen
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Fehlerbehebung
• Prädiktive Supportvorschläge

Das Hauptziel besteht darin, Kundenprobleme effizient zu lösen, indem den Kunden die Werkzeuge und Informationen zur Verfügung gestellt werden, die sie zur Selbsthilfe benötigen. Dadurch wird letztlich die Kundenzufriedenheit verbessert und gleichzeitig die Belastung der Supportteams verringert.

Stellen Sie sich die Fallumleitung wie einen Self-Service-Helpdesk vor, der Kundenprobleme antizipiert und behebt, bevor diese sich an einen menschlicher Support-Agent.

Fallumleitung vs. Selbstbedienung:

Selbstbedienung ist eine umfassendere Kundensupportstrategie, die es Kunden ermöglicht, selbstständig Informationen zu finden und Probleme zu lösen. Sie umfasst:

• Wissensdatenbanken
• FAQ-Abschnitte
• Hilfezentren
• Online-Tutorials
• Benutzerhandbücher
• Community-Foren

Fallabwehr: Ein gezielter Ansatz

Fallumlenkung ist ein strategischerer, proaktiverer Teilbereich des Self-Service, der sich speziell auf die Verhinderung der Erstellung von Support-Tickets konzentriert. Es geht über die einfache Bereitstellung von Informationen hinaus.

Wichtige Unterschiede

Aspekt	Selbstbedienung	Fallumlenkung
Primäres Ziel	Bereitstellung von Informationen und Ressourcen	Verhindern der Erstellung von Support-Tickets
Ansatz	Passive Informationsübermittlung	Proaktive Problemprävention
Technologie	Statische Ressourcen	KI-gestützte, intelligente Lösungen
Kundeninteraktion	Kunde leitet Suche ein	Antizipiert und behebt potenzielle Probleme
Komplexität	Im Allgemeinen statisch	Passt sich dynamisch an die Kundenbedürfnisse an

Einzigartige Eigenschaften

Self-Service-Eigenschaften

• Bietet allgemeine Informationen
• Erfordert Eigeninitiative des Kunden
• Typischerweise statischer Inhalt
• Breites Informationsrepository
• Weniger personalisierter Ansatz

Gehäuseablenkungseigenschaften

• Prognostiziert und verhindert potenzielle Probleme
• Bietet proaktiv Lösungen an
• Verwendet KI und maschinelles Lernen
• Hochgradig personalisiert
• Konzentriert sich auf die Problemlösung in Echtzeit
• Reduziert die Anzahl der Support-Tickets

Arten der Fallumlenkung 

Explizite Fallumleitung

Bei der expliziten Fallumleitung werden Kunden direkt und gezielt zum Self-Service oder zu alternativen Lösungskanälen geleitet:

Eigenschaften

• Direkt sichtbar und transparent für den Kunden
• Fordert den Kunden aktiv auf, bestimmte Lösungsmethoden zu verwenden
• Verwendet klare, direkte Kommunikation über alternative Supportoptionen

Beispiele

• Popup-Fenster mit Vorschlägen für Wissensdatenbankartikel
• Prominente „FAQs prüfen”-Buttons vor Kontaktformularen
• Chatbot-Startbildschirme, die explizit Self-Service-Optionen anbieten
• Klare Botschaften wie „Versuchen Sie zuerst, dies zu lösen“ oder „Können Sie Ihre Antwort hier finden?“

Typische Kanäle

• Spezielle Links zum Hilfecenter
• Explizite Routing-Anweisungen
• Geführte Fehlerbehebung mit klarer Navigation
• Obligatorische Überprüfung der Wissensdatenbank vor der Ticketeinreichung

Implizite Fallumleitung

Bei der impliziten Fallumlenkung handelt es sich um subtile, kontextgesteuerte Methoden, um Kunden ohne direktes Eingreifen zur Lösung zu führen:

Eigenschaften

• Weniger direkter Ansatz
• Nahtlos in das Kundenerlebnis integriert
• Verwendet kontextbezogene Hinweise und intelligentes Design
• Fühlt sich natürlicher und weniger aufdringlich an

Beispiele

• Kontextuell Hilfe-Widgets die basierend auf dem Benutzerverhalten erscheinen
• Empfehlungssysteme, die relevante Ressourcen vorschlagen
• Intelligentes UI-Design, das Self-Service intuitiv macht
• Prädiktive Inhaltsvorschläge basierend auf Benutzerinteraktionen

Typische Kanäle

• Kontextbezogene Anleitung in der App
• Vorwegnehmende Inhaltsempfehlungen
• Nahtlose Integration von Hilferessourcen
• Intelligente Such- und Vorschlagsmechanismen

Vergleichende Analyse

Aspekt	Explizite Ablenkung	Implizite Ablenkung
Benutzerbewusstsein	Hoch	Niedrig bis mittel
Zudringlichkeit	Direkter	Weniger aufdringlich
Anpassung	Standardisiert	Hochgradig personalisiert
Implementierungskomplexität	Mäßig	Hoch
Auswirkungen auf die Benutzererfahrung	Kann sich gezwungen anfühlen	Natürlicher

Messung der Gehäusedurchbiegung

Ablenkungsversuch

Ein Ablenkungsversuch ist ein Fall, in dem ein Kunde zunächst zu einem Selbstbedienungs- oder Alternativangebot weitergeleitet wird. Auflösungskanal bevor Sie ein Support-Ticket erstellen.

Messmetriken für Ablenkungsversuche

1. Ablenkungsversuchsrate
   • Berechnung: (Anzahl der Abweisungsversuche / Gesamtzahl der Kundensupport-Interaktionen) × 100
   • Gibt an, wie oft alternative Auflösungskanäle präsentiert werden
2. Interaktions-Touchpoints
   • Verfolgungspunkte, an denen eine Ablenkung versucht wird:
     • Vorschläge zur Wissensdatenbank
     • Chatbot-Interaktionen
     • Anleitung zur Vorab-Ticketeinreichung
     • Automatisierte E-Mail-Antworten

Erfolgreiche Ablenkung

Eine erfolgreiche Umleitung liegt vor, wenn ein Kunde sein Problem löst, ohne dass ein direktes Eingreifen eines Agenten erforderlich ist, nachdem er zu alternativen nativen Ressourcen weitergeleitet wurde.

Messgrößen für eine erfolgreiche Ablenkung

1. Ablenkungserfolgsrate
   • Berechnung: (Anzahl der erfolgreich gelösten Probleme per Self-Service / Gesamtzahl der Ablenkungsversuche) × 100
   • Zeigt die Effektivität von Self-Service-Ressourcen an
2. Leistungskennzahlen (KPIs)
   • Lösung ohne Ticketerstellung
   • Zeitaufwand für Self-Service-Ressourcen
   • Kundenzufriedenheitswerte für Self-Service-Interaktionen

Umfassender Messrahmen

Quantitative Kennzahlen

1. Metriken für Ablenkungsversuche
   • Gesamtabwehrversuche
   • Ablenkungsversuchsrate nach Kanal
   • Zeitaufwand für Ablenkungsressourcen
2. Erfolgreiche Ablenkungsmetriken
   • Erfolgsquote bei der Lösung
   • Reduzierung des Support-Ticket-Aufkommens
   • Kosteneinsparungen durch umgeleitete Interaktionen

Qualitative Kennzahlen

1. Kundenzufriedenheit
   • Zufriedenheitsumfragen nach der Abweisung
   • Net Promoter Score (NPS) für Self-Service
   • Benutzeraufwandsbewertung
2. Ressourceneffizienz
   • Bewertungen der Inhaltsrelevanz
   • Sucherfolgsraten
   • Kennzahlen zur Ressourceneinbindung

Messmethodik

Methoden der Datenerfassung

• Webanalyse
• Verfolgung der Kundeninteraktion
• Self-Service-Plattformanalyse
• Umfragen nach der Interaktion
• Interaktionsanalyse auf Basis maschinellen Lernens

Tracking-Tools

• Customer Relationship Management (CRM)-Systeme
• Support-Ticketing-Plattformen
• Webanalysetools
• Benutzerdefinierte Analyse-Dashboards

Berechnungsbeispiel

Ablenkungsversuchsrate = (Gesamtzahl der Ablenkungsversuche / Gesamtzahl der Kundeninteraktionen) × 100

Erfolgreiche Ablenkungsrate = (Erfolgreich gelöste Probleme / Gesamtzahl der Ablenkungsversuche) × 100

Beispiel:

– Gesamtzahl der Kundeninteraktionen: 10.000

– Ablenkungsversuche: 7.000

– Erfolgreich gelöste Probleme: 5.250

Ablenkungsversuchsrate = (7.000 / 10.000) × 100 = 70%

Erfolgreiche Ablenkungsrate = (5.250 / 7.000) × 100 = 75%

Bewährte Methoden

• Self-Service-Ressourcen kontinuierlich aktualisieren und verbessern
• Analysieren Sie regelmäßig die Ablenkungsdaten
• Personalisieren Sie Ablenkungsstrategien
• Sorgen Sie für eine einfache Eskalation zum menschlichen Support
• Sorgen Sie für hochwertige und relevante Inhalte

Herausforderungen bei der Messung

• Genaue Verfolgung der Benutzerreise
• Unterscheidung zwischen teilweiser und vollständiger Auslenkung
• Erfassung nuancierter Benutzerinteraktionen
• Aufrechterhaltung einer konsistenten Messmethodik

6 umfassende Strategien zur Steigerung der Fallabwehr

1. Optimieren Sie den Inhalt Ihrer Wissensdatenbank

Der Aufbau einer herausragenden Wissensdatenbank ist mehr als nur das Zusammentragen von Informationen – es geht um die Schaffung einer strategischen, benutzerzentrierten Ressource. Unternehmen sollten ihre Wissensdatenbank als dynamisches, lebendiges System betrachten, das sich kontinuierlich auf Basis von Kundeninteraktionen und Supportdaten weiterentwickelt. 

Dies bedeutet, dass Sie eine gründliche Analyse der Support-Tickets durchführen, um wiederkehrende Probleme zu identifizieren, und dann detaillierte, zugängliche Inhalte erstellen, die diese Schwachstellen ansprechen.

Der Schlüssel liegt darin, komplexe technische Informationen in klare, verständliche Anleitungen umzuwandeln. Dies erfordert eine einfache Sprache, die Aufschlüsselung komplizierter Prozesse in Schritt-für-Schritt-Anleitungen und die Einbindung verschiedener Inhaltsformate wie Screenshots, Lehrvideos und interaktive Anleitungen. 

Erweiterte Suchfunktionen mit natürlicher Sprachverarbeitung können Benutzern dabei helfen, relevante Informationen schnell zu finden, wodurch Frustrationen reduziert und die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Selbstbedienung erhöht wird.

2. Entwickeln Sie intelligente Chatbot-Funktionen

Moderne Chatbots sind weitaus komplexer als einfache vorgefertigte Antwortsysteme. Sie stellen eine wichtige Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz, natürlicher Sprachverarbeitung und Customer Experience Design dar. Ein effektiver Chatbot liefert nicht nur vordefinierte Antworten, sondern versteht auch den Kontext, lernt aus Interaktionen und passt seine Antworten an das Nutzerverhalten an.

Durch das Training von Chatbots anhand historischer Support-Interaktionsdaten können Unternehmen differenziertere und intelligentere Konversationsschnittstellen erstellen. Dank Machine-Learning-Algorithmen können diese Systeme komplexe Benutzerabsichten erkennen, präzisere Erstreaktionen liefern und die Interaktionsqualität kontinuierlich verbessern.

 Entscheidend ist, dass diese Chatbots über flexible Eskalationspfade verfügen, um sicherzustellen, dass Kunden, wenn sie ein Problem nicht lösen können, nahtlos zum menschlichen Support wechseln können, ohne dass es zu Reibungsverlusten oder Wiederholungen kommt.

3. Personalisieren Sie Self-Service-Erlebnisse

Personalisierung hat sich von einem netten Extra zu einer grundlegenden Erwartung im Kundensupport entwickelt. Durch die Nutzung von Kundendaten können Unternehmen maßgeschneiderte Self-Service-Erlebnisse schaffen, die intuitiv sind und auf die individuellen Bedürfnisse der Benutzer eingehen.

Diese Strategie beinhaltet die Erstellung adaptiver Schnittstellen, die sich basierend auf Benutzerprofilen, historischen Interaktionen und Echtzeitverhalten anpassen. Beispielsweise werden einem wiederkehrenden Kunden möglicherweise andere Supportressourcen angezeigt als einem Erstbenutzer.

 Durch die Implementierung prädiktiver Supportmechanismen können Unternehmen potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und proaktiv entsprechende Hilfestellungen anbieten. Ziel ist es, Self-Service so selbstverständlich und unkompliziert zu gestalten, dass Kunden ihn herkömmlichen Supportkanälen vorziehen.

4. Implementieren Sie proaktive Inhaltsempfehlungen

Proaktive Inhaltsempfehlungen stellen einen ausgeklügelten Ansatz zur Fallabwehr dar. Anstatt zu warten, bis Kunden nach Hilfe suchen, beinhaltet diese Strategie die Antizipation und Präsentation relevanter Ressourcen basierend auf dem Kontext und Verhalten des Benutzers.

Durch die Analyse von Benutzerinteraktionen in Echtzeit können Unternehmen intelligente Systeme entwickeln, die hilfreiche Inhalte genau dann vorschlagen, wenn sie am dringendsten benötigt werden. Dies kann beispielsweise durch Popup-Hilfe-Widgets geschehen, die erscheinen, wenn ein Benutzer Schwierigkeiten hat. kontextbezogene Tooltips die sofortige Klarheit bieten, oder dynamisch generierte Ressourcenlisten, die sich an den aktuellen Aktionen eines Benutzers orientieren. 

Der Schlüssel liegt darin, dass diese Empfehlungen eher hilfreich als aufdringlich wirken und das Gefühl vermitteln, dass das Supportsystem den Benutzer wirklich versteht und ihm helfen möchte.

5. Nutzen Sie erweiterte Analysen und kontinuierliche Verbesserung

Die Fallabwehr ist kein statischer Prozess, sondern eine dynamische, datengesteuerte Strategie. Erweiterte Analysen spielen eine entscheidende Rolle beim Verständnis, der Verfeinerung und Optimierung von Fallabwehrmaßnahmen. Dazu gehört das Sammeln und Analysieren umfassender Daten über Benutzerinteraktionen, Fallabwehrversuche und Lösungsergebnisse.

Unternehmen sollten ausgereifte Dashboards entwickeln, die Kennzahlen wie Abbruchraten, Inhaltseffektivität, Benutzerzufriedenheit und Lösungszeiten erfassen. Algorithmen des maschinellen Lernens können helfen, Muster und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. 

Regelmäßige Inhaltsprüfungen, A/B-Tests von Supportressourcen und kontinuierliche Feedbackschleifen stellen sicher, dass Self-Service-Strategien weiterhin auf sich ändernde Benutzeranforderungen und technologische Möglichkeiten reagieren.

6. Erstellen Sie Multichannel-Ablenkungsstrategien

Moderne Kunden interagieren mit Organisationen über mehrere Kanäle, und Fallumleitungsstrategien müssen ebenso vielseitig sein. Das bedeutet, konsistente, vernetzte Support-Erlebnisse zu entwickeln, die nahtlos über Web, Mobilgeräte, E-Mail, In-App-Support und andere Kontaktpunkte hinweg funktionieren.

Ein ganzheitlicher Multichannel-Ansatz stellt sicher, dass Benutzer unabhängig von ihrer bevorzugten Interaktionsmethode auf hilfreiche Ressourcen zugreifen können.

 Dies kann die plattformübergreifende Synchronisierung von Wissensdatenbankinhalten, die Sicherstellung einheitlicher Chatbot-Funktionen und die Schaffung einheitlicher Benutzererlebnisse umfassen. Ziel ist es, den Support reibungslos zu gestalten und es Kunden zu ermöglichen, Lösungen zu finden, wo und wie sie Hilfe benötigen.

Abschluss

Effektive Fallabwehr ist eine komplexe, vielschichtige Strategie, die kontinuierliche Innovation, ein tiefes Verständnis des Benutzerverhaltens und das Engagement für wirklich hilfreiche Support-Erlebnisse erfordert. Durch die Implementierung dieser umfassenden Ansätze können Unternehmen die Supportkosten drastisch senken, die Kundenzufriedenheit verbessern und effizientere Support-Ökosysteme schaffen.