Kundenanalyse: Was ist das und wie funktioniert sie?

Kundenservice-Analysen sind der Prozess des Sammelns, Messens und Analysierens von Kundeninteraktionen, um die Supportleistung, die Kundenzufriedenheit und die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Sie nutzen Daten aus Kanälen wie Live-Chat, E-Mail, Telefon, sozialen Medien, Bewertungen und Umfragen, um Kundenbedürfnisse verstehen und wie gut Ihr Team diese Anforderungen erfüllt.

Arten der Kundenanalyse (Beschreibende Version)

1. Analyse der Kundenerfahrung

Die Analyse der Kundenerfahrung konzentriert sich darauf, wie Kunden sich fühlen und was sie an allen Kontaktpunkten erleben. Sie untersucht Zufriedenheitsgrade, Stimmungen und die allgemeine Wahrnehmung der Marke.

Dies umfasst Daten aus Umfragen wie CSAT, NPS und CES sowie Feedback aus Rezensionen, Es verarbeitet E-Mails, Chats und Anrufe. Zudem analysiert es mithilfe von Stimmungsanalyse-Tools emotionale Signale aus Sprach- und Textinteraktionen. Ziel ist es, die Qualität des Kundenerlebnisses in jeder Phase zu verstehen.

2. Analyse der Customer Journey

Die Customer Journey Analytics verfolgt und analysiert die Schritte, die Kunden bei der Interaktion mit einem Unternehmen unternehmen. Sie bildet alle Kontaktpunkte ab, wie Websites, Apps, E-Mails, soziale Medien und … Kunden-Support und untersucht, wie Kunden diese Phasen durchlaufen.

Es identifiziert Abbruchpunkte, Interaktionspfade und gemeinsame Verhaltensmuster. Diese Art von Analyse bietet einen vollständigen Überblick darüber, wie Kunden von der ersten Kontaktaufnahme bis zum Kauf und darüber hinaus vorgehen.

3. Kundenbindungsanalyse

Kennzahlen zur Analyse der Kundenbindung wie Kunden aktiv interagieren mit einer Marke, einem Produkt oder Inhalten. Es analysiert Website-Besuche, App-Nutzung, Inhaltskonsum, E-Mail-Interaktionen, Funktionsnutzung, Chat-Aktivitäten, Teilnahme an Treueprogrammen und wiederholte Interaktionen.

Es verdeutlicht die Intensität und Häufigkeit der Kundeneinbindung und zeigt, welche Aktivitäten die größte Aufmerksamkeit erhalten.

4. Kundenbindungsanalyse

Die Kundenbindungsanalyse konzentriert sich auf das Verständnis des langfristigen Kundenverhaltens und Loyalität. Es untersucht die Abwanderungsrate, das Verlängerungsverhalten, wiederholte Käufe, den Kundenwert über die gesamte Kundenbeziehung hinweg und die Aktivitätsmuster im Zeitverlauf.

Es erfasst Signale, die auf nachlassendes Interesse hindeuten, sowie Verhaltensweisen, die mit starker Loyalität verbunden sind. Diese Art von Analyse hilft dabei, zu identifizieren, welche Kundengruppen aktiv bleiben und welche vom Abwandern bedroht sind.

7 wichtige Kennzahlen zur Analyse der Kundenleistung

1. Kundenlebenszeitwert (CLV)

Misst den Gesamtumsatz, den ein Kunde voraussichtlich während seiner gesamten Geschäftsbeziehung mit Ihrem Unternehmen generieren wird.

2. Kundenbindungsrate

Erfasst, wie viele Kunden über einen festgelegten Zeitraum hinweg weiterhin Ihren Service kaufen oder nutzen.

3. Kundenabwanderungsrate

Zeigt den Prozentsatz von Kunden, die den Kauf einstellen oder ihr Abonnement innerhalb einer bestimmten Frist zu kündigen.

4. Net Promoter Score (NPS)

Bewertet die Kundenloyalität, indem gemessen wird, wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden Ihre Marke weiterempfehlen.

5. Kundenzufriedenheitswert (CSAT)

Zeigt an, wie zufrieden Kunden nach der Interaktion mit Ihrem Produkt, Ihrer Dienstleistung oder Ihrem Supportteam sind.

6. Kundenzufriedenheitswert

Misst, wie aktiv Kunden mit Ihrer Marke interagieren, beispielsweise durch Logins, Nutzung von Funktionen, Klicks und wiederholte Besuche.

7. Durchschnittlicher Bestellwert (AOV)

Berechnet den durchschnittlichen Betrag, den Kunden pro Transaktion ausgeben, und zeigt so die Kaufkraft jedes einzelnen Kunden an.

5 Vorteile der Datenanalyse im Kundenservice

1. Schnellere und präzisere Problemlösung

Die Analyse identifiziert wiederkehrende Probleme, gängige Muster und Ursachen und ermöglicht so Support-Teams um Probleme schnell zu lösen und die Bearbeitungszeit zu verkürzen.

2. Verbesserte Kundenzufriedenheit

Von Feedback analysieren, Anhand von Stimmungsanalysen und Interaktionshistorie können Teams Prozesse anpassen, bessere Kundenerlebnisse bieten und die Zufriedenheitswerte steigern.

3. Bessere Ressourcenplanung

Die Daten heben Spitzenzeiten, Tickettrends und hervor Arbeitslastverteilung, wodurch Unternehmen bei der Personalplanung und Ressourcenallokation effektiver unterstützt werden.

4. Reduzierte Kundenabwanderung

Die Analysen decken Frühwarnzeichen wie negative Stimmungen oder wiederholte Beschwerden auf und ermöglichen es Unternehmen, einzugreifen, bevor Kunden abwandern.

5. Persönlicher Kundensupport

Kundendaten zeigen Präferenzen, bisheriges Verhalten und frühere Probleme auf und ermöglichen es den Supportteams, maßgeschneiderte und relevante Antworten zu geben.

Was SalesGroup Analytics beinhaltet

1. Wichtige Support-Kennzahlen (KPIs)

SalesGroup Analytics erfasst alle wichtigen Kundenservice-Kennzahlen an einem Ort, darunter:

• Gesamtzahl der Gespräche
• Agenten-Eskalationen
• Selbstbedienungstarif
• Durchschnittliche Lösungszeit
• Tickets erstellt & Tickets geschlossen
• Tickets öffnen
  Mithilfe dieser KPIs können Sie den Zustand Ihrer Supportprozesse sofort erfassen.

2. Übersicht über Chatbot-Konversationen

Eine visuelle Darstellung:

• Wie viele Konversationen jeder Chatbot bearbeitet
• Nutzungstrends im Laufe der Zeit
• Verkehrsspitzen und -tiefs
  Dies hilft Ihnen zu erkennen, wann Ihre Kunden am aktivsten sind und welcher Chatbot die besten Ergebnisse liefert.

3. Aufschlüsselung der Chatbot-Performance

Eine detaillierte Tabelle, die Folgendes anzeigt:

• Gesamtzahl der pro Chatbot bearbeiteten Chats
• Selbstbedienungsgebühr pro Chatbot
• Eskalationsrate pro Chatbot
  Dadurch wird deutlich, welcher Chatbot effektiv ist, wo die Abläufe optimiert werden können und was verbessert werden muss.

4. Erkenntnisse zum Ticketmanagement

Zu den Analysen gehören:

• Tickets nach Status (offen, geschlossen, ausstehend)
• Tickets nach Priorität (niedrig, mittel, hoch, kritisch)
  Dies hilft Teams dabei, die Arbeitsbelastung zu überwachen, Service-Level-Agreements (SLAs) einzuhalten und wichtige Probleme zu priorisieren.

Vorteile von SalesGroup Analytics

✔ Volle Transparenz im Kundensupport

Sie sehen in Echtzeit genau, was in Ihren Chatbots und Agenten passiert.

✔ Verbesserung der Selbstbedienungseffizienz

Ermitteln Sie, welcher Chatbot Probleme am schnellsten löst und wo Kunden Schwierigkeiten haben – so können Sie die Automatisierung verbessern.

✔ Supportkosten reduzieren

Ein höherer Selbstbedienung Eine höhere Reaktionsrate bedeutet weniger Eskalationen, geringere Arbeitsbelastung und schnellere Reaktionen.

✔ Teamleistung optimieren

Verfolgen Sie die Auslastung Ihrer Mitarbeiter, den Ticketstatus und die Lösungszeit, um sicherzustellen, dass Ihr Support-Team produktiv bleibt.

✔ Bessere Entscheidungsfindung

Mit klaren Daten zu Gesprächen, Tickets, Leistung und Trends können Sie fundierte Verbesserungen vornehmen, die das Kundenerlebnis steigern.

Abschluss

Zusammenfassend bietet SalesGroup Analytics Unternehmen einen vollständigen Echtzeit-Überblick über die Leistungsfähigkeit ihres Support-Ökosystems.

Durch die Zusammenführung von Erkenntnissen aus der Konversation, der Effektivität von Chatbots und Daten zum Ticketmanagement an einem Ort können Teams intelligentere Entscheidungen treffen, die Kundenzufriedenheit verbessern und den Support skalieren, ohne die Arbeitsbelastung zu erhöhen.

Es enthält alles, was Sie benötigen, um zu verstehen, was funktioniert, was Aufmerksamkeit erfordert und wie Sie schnellere und effizientere kundenspezifische Lösungen liefern können.