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Response-Management

Unternehmen, die herausragenden Kundenservice anbieten wollen, brauchen ein professionelles Response-Management, um sicherzustellen, dass Kunden schnell die richtige Antwort auf ihre Anfrage erhalten. Viele Unternehmen haben bereits erkannt, dass guter Kundenservice einen relevanten Wettbewerbsvorteil darstellt, insbesondere in zunehmend gesättigten Märkten. Response-Management nimmt in diesem Zusammenhang eine Schlüsselposition ein. Anfragen sollten zuverlässig, schnell, freundlich und inhaltlich richtig beantwortet werden, denn das sorgt für eine hohe Kundenzufriedenheit und -bindung sowie eine hohe Weiterempfehlungsquote. Response-Management kann somit entscheidend zum wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens beitragen. Wir erklären nachfolgend die wichtigsten Aspekte rund um das Thema und worauf Unternehmen bei der Auswahl einer Response-Management-Softwarelösung achten sollten.

1. Zusammenfassung

  • Definition Response-Management: Im Response-Management werden Serviceanfragen strukturiert und nachvollziehbar nach festgelegten Servicelevels und weiteren KPIs bearbeitet.
  • Kennzahlen im Response-Management: Die wichtigsten quantitativen Kennzahlen sind die durchschnittliche Antwortzeit und die durchschnittlichen Ticketkosten, die wichtigsten qualitativen Kennzahlen die First-Fix-Rate und die Kundenzufriedenheit (inklusive Weiterempfehlungsquote).
  • Response-Management-Systeme:  Bei den Systemen unterscheidet man zwischen CRM-Systemen mit Response-Management-Funktionalität und spezialisierten Lösungen. Ideal sind aufgrund des deutlich größeren Funktionsumfanges spezialisierte Lösungen mit offenen Schnittstellen. 
  • ERMS, Multi- und Omni-Channel-Systeme: E-Mail-Response-Management-Systeme (ERMS) bearbeiten nur E-Mail-Anfragen. Mit Multi-Channel-Systemen können über eine Softwareplattform mehrere Kommunikationskanäle bearbeitet werden, mit Omni-Channel-Systemen alle angebotenen schriftlichen Servicekanäle inklusive Telefon.
  • Automatisches Response-Management: Der mögliche Automationsgrad im Response-Management hängt von der präzisen Identifikation des Anfragethemas ab.
  • Künstliche Intelligenz im Response-Management: Künstliche Intelligenz bietet große Chancen für die Automatisierung des Response-Managements. Beste Ergebnisse für eine präzise Themenerkennung erzielen Vektor-basierte Algorithmen, die mit statistischen Verfahren kombiniert werden.
  • Kriterien für gutes Response-Management: Gutes Response-Management sorgt mit einer hohen Antwortqualität- und Geschwindigkeit auf sämtlichen Servicekanälen für eine hohe Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.

2. Definition: Was ist Response-Management?

Response-Management ist eine Disziplin im schriftlichen Kundenservice. Im Prinzip geht es darum, dass große Mengen von eingehenden Kundenanfragen strukturiert und nachvollziehbar, vielfach auch in einem bestimmten, meist vorgegebenen Zeitraum durch die Kundenserviceabteilung (Call Center / Contact Center) oder einen beauftragten Dienstleister bearbeitet werden. 

Dafür gilt es, die Anfragen nach Kommunikationskanal und/oder Inhalt so zu priorisieren und auf die zur Verfügung stehenden Servicemitarbeiter zu verteilen, dass diese festgelegten Service-Level eingehalten werden und Kunden schnell und fallabschließend die richtige Antwort erhalten. Der Vorgang sollte dokumentiert werden (Kundenkontakthistorie), so dass andere Servicemitarbeiter bei einer erneuten Anfrage des Kunden genau sehen können, welche Information der Kunde zuletzt erhalten hat. 

Bei B2C-Unternehmen mit einem großen Kundenstamm, aber auch bei vielen B2B-Unternehmen reicht ein normales Büromailprogramm nicht aus, um Anfragen verlässlich und zeitnah zu beantworten. Insbesondere für die Bearbeitung von Serviceanfragen auch aus anderen schriftlichen Servicekanälen (Social Media, Chat u.ä.) und durch mehrere Servicemitarbeiter brauchen Unternehmen ein spezialisierte Response-Management-System, das Anfragen nach bestimmten Kriterien an Servicemitarbeiter verteilt (Routing) und vor allem sicherstellt, dass keine Anfrage verloren geht.

Die Kanalvielfalt der Kundenanfragen im Response Management

3. Was sind relevante Kennzahlen im Response-Management?

Zu den wichtigsten Kennzahlen im schriftlichen Response-Management zählen

  • Antwortzeit
  • Ticketkosten
  • First-Fix-Rate / First-Resolution-Rate
  • Kundenzufriedenheit (mit Net Promotor Score)

 

Bei den Steuerungskennzahlen (KPIs = Key-Performance-Indicators) unterscheidet man quantitative Kennzahlen und qualitative Kennzahlen. Zu den wichtigsten quantitativen Kennzahlen gehört die durchschnittliche Antwortzeit. Sie definiert, wie lange Kunden oder Interessenten auf eine Reaktion vom Unternehmen warten müssen. Bei Dienstleistern im Contact-Center-Umfeld definiert sie häufig auch den „Service-Level“ – wie schnell also ein Dienstleister Anfragen auf bestimmten Kanälen beantworten muss. Vorgaben zur Antwortzeit, die entweder als interne Ziele festgelegt werden oder Vertragsbestandteil bei der Auftragsvergabe an einen Kundenservicedienstleister sind, unterscheiden sich signifikant nach Kommunikationskanal. Sie berücksichtigen dabei die Erwartungshaltung der Kunden, dass beispielsweise Chat und Messenger-Nachrichten unmittelbar beantwortet werden sollten, Social Media möglichst innerhalb einer Stunde und eine E-Mail idealerweise innerhalb von 24 Stunden. Im Telefon-Service ist eine typische Vorgabe ein „80/20“ Servicelevel, d.h. dass 80 % der Anrufe innerhalb von 20 Sekunden angenommen werden sollen. Eine Übersicht, was aktuell als „Marktstandard“ betrachtet wird, gibt es beispielsweise hier.

Die durchschnittlichen Ticketkosten sind eine weitere quantitative Kennzahl. Als „Ticket“ wird jede Anfrage im Contact Center gewertet. In die durchschnittlichen Kosten sollten also mindestens die Personal- und IT-Infrastrukturkosten (inkl. Telefon und Internet) eingerechnet werden. Gerade wenn es um einen Vergleich mit externen Dienstleistern geht, werden für die Berechnung der Ticketkosten auch Vollkostenrechnungen genutzt. Können einige Anfragen zumindest teilweise automatisiert beantwortet werden, senkt das in der Regel die durchschnittlichen Ticketkosten, weil weniger Personal für die Bearbeitung benötigt wird.

Zu den wichtigsten qualitativen Kennzahlen gehört die First-Fix-Rate oder auch First-Resolution-Rate. Sie bezeichnet den Anteil der Anfragen, die gleich beim ersten Kontakt fallabschließend beantwortet werden konnten. Eine Antwort soll also nicht einfach nur schnell, sondern auch inhaltlich richtig und verständlich erfolgen, so dass der Kunde sich nicht noch einmal melden muss, um sein Anliegen zu klären. Eine niedrige First-Fix-Rate bedeutet einen hohen Anteil von Mehrfachkontakten, die sowohl negative Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit als auch auf die Gesamtkosten des Service haben.

Die Kundenzufriedenheit ist ebenfalls eine der ganz wichtigen qualitativen Kennzahlen im Kundenservice. Sie wird häufig automatisiert im Nachgang eines Servicekontakts erhoben – sei es direkt nach einem Chat durch ein eingeblendetes Formular oder durch Versenden einer Mail mit der Bitte um Bewertung. Eine Teilkomponente der Kundenzufriedenheitsmessung ist in vielen Fällen die Weiterempfehlungsquote. Der Net-Promoter-Score drückt aus, wie viele Kunden das jeweilige Unternehmen weiterempfehlen würden. Die Kundenzufriedenheit hat erheblichen Einfluss auf die Kundenbindung, d.h. ob der Kunde wiederholt beim gleichen Unternehmen einkauft oder weiterhin seine Vertragsbeziehung aufrechterhalten will. Kunden, die abwandern oder ihren Vertrag kündigen, um zu einem Wettbewerber zu wechseln (Churn-Quote), können jedoch sowohl ein Indikator für die Produktqualität als auch für die Servicequalität sein. Insofern sollten alle KPIs immer nur im Zusammenhang und im Zeitverlauf betrachtet und analysiert werden.

Neben den genannten Kennzahlen gibt es eine Reihe weiterer KPIs (Key-Performance-Indicators), die zur Contact-Center-Steuerung und zum Response-Management-Controlling herangezogen werden können. Eine Auswahl gibt es beispielsweise hier.

4. Welche Response-Management-Systeme gibt es?

Response-Management-Systeme gibt es als Teil einer CRM-Lösung oder als spezialisierte Response-Management-Software-Lösung. Bei den spezialisierten Lösungen unterscheidet man proprietäre (in sich abgeschlossene) Systeme und solche, die über Schnittstellen zu weiteren wichtigen Unternehmensapplikationen wie CRM- oder ERP-Systemen verfügen, um einen Datenaustausch zu gewährleisten. Die Lösungen werden entweder klassisch lizenziert und vor Ort im Unternehmen installiert (on premise), oder als SaaS-Lösung (Software as a Service) angeboten.

Um eine wirklich gute Customer Experience sicherzustellen, sollten Unternehmen eine spezialisierte Response-Management-Software wählen, die über Schnittstellen in die IT-Infrastruktur des Unternehmens eingebunden ist. Solche Enterprise-Lösungen bieten einen sehr umfangreichen, auf die Bedürfnisse von Kundenservice-Centern zugeschnittenen Leistungsumfang. Sie können Daten aus anderen Unternehmenssystemen extrahieren und so dem Servicemitarbeiter eine 360°–Sicht auf den Kunden geben und Inhalte aus Wissensmanagementsystemen bereitstellen, sie dokumentieren die Kundenkontakthistorie auf Wunsch parallel im CRM-System oder können nachgelagerte Aufgaben wie z. B. einen Versand initiieren. Bei erneuten Anfragen können Servicemitarbeiter so jederzeit die Kundenkontakthistorie oder den aktuellen Status einer Anfrage nachvollziehen.

5. E-Mail-Response-Management versus Multi-Channel- bzw. Omni-Channel-Response-Management

Die ersten Response-Management-Lösungen, die auf den Markt kamen, waren gemäß des damaligen technischen Entwicklungsstandes reine E-Mail-Response-Management-Systeme (ERMS, häufig auch als Abkürzung für E-Mail-Response-Management-Service). Heute sind die meisten am Markt verfügbaren Response-Management-Software-Lösungen multi-channel-fähig, das heißt, mit ihnen können Anfragen aus mehreren Kommunikationskanälen – darunter meist auch Social Media – bearbeitet werden. Von einer Omni-Channel-Lösung spricht man, wenn tatsächlich sämtliche Kommunikationskanäle, die für den Kundenservice genutzt werden – vom Telefon über Chat und E-Mail bis hin zu verschiedensten Social-Media-Kanälen und Messenger-Diensten – abgebildet werden können.

Multi- bzw. Omni-Channel-Response-Management stellt erhöhte Anforderungen an das Routing und die Priorisierung von Anfragen. Jeder Kanal hat seine spezifischen Anforderungen an die Antwortgeschwindigkeit, denen Service-Verantwortliche Rechnung tragen müssen: ein Anfrage im Live-Chat sollte innerhalb einer Minute beantwortet werden, Twitter und soziale Netzwerke wie Facebook verlangen eine Reaktionsgeschwindigkeit von maximal einer Stunde, bei einer E-Mail erwartet der Kunde eine qualifizierte Antwort innerhalb von 24 Stunden, bei einem Brief darf es auch mal drei bis vier Tage dauern. Hochentwickelte Systeme bieten deshalb zahlreiche Optionen, z. B. nach der Verfügbarkeit von Servicemitarbeitern, nach Eingangskanal wie beispielsweise Telefon, E-Mail, Chat, verschiedenen Social-Media-Kanälen etc., nach Sprache oder Kompetenzgrad der Servicemitarbeiter oder aber auch auf Basis inhaltlicher Kriterien, sofern die entsprechende Response-Management-Lösung über die Möglichkeit einer inhaltlichen Analyse der eingehenden Anfragen verfügt. Zudem erlauben Multi- bzw. Omni-Channel-Systeme den Wechsel des Kommunikationskanals innerhalb eines Bearbeitungsvorgangs, um beispielsweise sensible persönliche Daten auf offen einsehbaren Social-Media-Plattformen zu schützen oder Rechtssicherheit zu gewährleisten. Systeme wie ReplyOne sind beispielsweise in der Lage, aus einer E-Mail-Anfrage sofort einen Brief für die notwendige postalische Bestätigung eines Auftrages zu generieren.

Das Routing im Response Management

6. Wie kann das Response-Management automatisiert werden?

Mittlerweile können fast alle am Markt verfügbaren spezialisierten Response-Management-Lösungen den Inhalt eingehender Anfragen zumindest rudimentär erfassen. Dabei unterscheiden sich die Systeme in der Art und Qualität der Analyse.

Ziel einer solchen inhaltlichen Analyse ist es einerseits, die Anfrage rasch zu dem richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten und eventuell bereits Textbausteine zur Beantwortung bereitzustellen, andererseits aber auch, möglichst viele Standard-Anfragen automatisiert zu beantworten, um Servicemitarbeiter von Routineaufgaben zu entlasten und Kosten zu senken.

Der mögliche Automationsgrad im Response-Management hängt dabei entscheidend von der präzisen Identifikation des Anfragethemas ab. Viele Systeme arbeiten noch vorwiegend stichwortbasiert. Hier besteht die Gefahr, dass das Thema nicht richtig erkannt wird und Kunden entweder automatisiert eine falsche Antwort erhalten oder Servicemitarbeiter manuell nach der richtigen Antwort suchen müssen. Moderne Systeme wie ReplyOne nutzen hingegen modernste KI-Technologie mit ausgefeilten semantischen Analysen und statistische Verfahren, um den Inhalt einer Anfrage sehr präzise mit einer Treffergenauigkeit von über 90 Prozent zu erfassen.

Aber auch Überlegungen im Rahmen eines Customer-Experience-Managements spielen bei der Automatisierung des Response-Managements eine Rolle. Wer als Unternehmen besonderen Wert auf eine sehr persönliche, individuelle Kundenbetreuung und herausragende Customer-Experience legt, kann ein teilautomatisiertes Response-Management nutzen, bei dem jede, von der Response-Management-Software vorgeschlagene Antwort noch einmal von einem Servicemitarbeiter geprüft wird.

7. Was kann künstliche Intelligenz im Response-Management leisten?

Künstliche Intelligenz bietet großes Potenzial für die Automatisierung des Response-Managements. Das sehen auch Beratungsgesellschaften wie Lünendonk und Bearing Point in ihren Studien so. Dennoch ranken sich viele Mythen um das Thema, die beispielsweise das Frauenhofer IAO pointiert in einem Blogbeitrag zusammengestellt hat. Die erste Fehleinschätzung ist, dass alle Systeme, die automatische Antworten geben, auf künstlicher Intelligenz basieren. Das ist falsch. Im Einsatz sind oft Response-Management-Systeme, die automatisierte Antworten auf ein Stichwort liefern, aber die Anfrage nicht wirklich verstehen. Sie basieren nicht auf künstlicher Intelligenz, sondern sind darauf angewiesen, dass Entwickler sie im Vorfeld mit Stichwörtern oder Sätzen und dazu passenden Antworten programmieren. Fehlt das Stichwort oder eine bestimmte programmierte Formulierung in der Anfrage, wird sie nicht richtig verstanden und der Kunde erhält keine oder die falsche Antwort. Die zweite Fehleinschätzung ist, dass KI-basierte Response-Management-Systeme aus jeder Anfrage hinzulernen und quasi im Alleingang zum Service-Champion werden. Auch das ist falsch. Das, was menschliches Lernen auszeichnet, nämlich das „Verstehen“ eines Sinnzusammenhangs und dann die Anwendung in einer abstrakt ähnlichen Situation, also eine Transferleistung, findet beim Machine Learning nicht statt. Soweit ist die Technologie einfach nicht.

Eine KI muss für den Einsatz im Response-Management zunächst gezielt auf das Erkennen bestimmter wiederkehrender Servicethemen trainiert werden, indem wirklich passende Antworten, die zuvor von Serviceexperten entwickelt und inhaltlich geprüft wurden, „getagged“ werden. Bei diesen Vektor-basierten KI-Algorithmen ist dann auch eine deutlich geringere Anzahl an Datensätzen bzw. Beispielanfragen für die Lernphase ausreichend, um bereits sehr gute Ergebnisse zu erzielen. Die KI erhält also keinen unstrukturierten Big-Data-Haufen, bei der sie Muster erkennen soll, sondern bekommt klare Leitplanken, welche Antwort bzw. welche Antwortkategorie tatsächlich die richtige ist. Beste Ergebnisse für eine präzise Themenerkennung erzielen Vektor-basierte Algorithmen, die mit statistischen Verfahren kombiniert werden – eine Technologie, die auch bei ReplyOne zum Einsatz kommt.

Der Schlüssel für eine wirklich erfolgreiche Automatisierung des Response-Management mit bester Customer-Experience ist jedoch eine intelligente Kombination aus Mensch, Maschine und durchdachten Serviceprozessen, so dass Servicemitarbeiter von Routineaufgaben entlastet werden und sich um komplexe Anfragen kümmern können.

8. Fazit: Was macht gutes Response-Management aus?

Ziel eines guten Response-Managements sollte es sein, Kunden durch eine hohe Zufriedenheit mit dem Service langfristig an das Unternehmen zu binden. Kundenzufriedenheit wird mehr und mehr als das übergeordnete Qualitätskriterium für Kundenservice betrachtet und im Rahmen von Benchmark-Studien wie z. B. dem Kundenmonitor systematisch erfasst. Im Rahmen des Customer-Experience-Managements sollten Contact Center dafür eine hohe Antwortgeschwindigkeit und -qualität auf sämtlichen Servicekanälen sicherstellen. Zugleich sollte der Servicevorgang völlig unabhängig vom gewählten Kommunikationskanal nachvollziehbar im System erfasst und bearbeitet werden.

Response-Management-Systeme sollten mit weiteren wichtigen Unternehmenssystemen vernetzt sein, um eine 360°–Sicht auf den Kunden zu ermöglichen. Bei der Automatisierung des  Response-Managements sollten mögliche Auswirkungen auf die Customer Experience zuvor bedacht und berücksichtigt werden. Ein hoher Automationsgrad ohne Einbußen bei der Customer Experience ist grundsätzlich nur dann möglich, wenn das Thema einer Anfrage präzise erkannt wird.

Praxisbeispiel

Wenn Sie erfahren möchten, wie Contact Center eine moderne Response-Management-Lösung wie ReplyOne in der täglichen Praxis einsetzen, lesen Sie einen unserer Anwenderberichte.

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