Was versteht man unter Belegschaft-Optimierung in Contact Centern?

Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen des Workforce-Managements, die sich einseitig auf die Einsatzplanung und Personalbesetzung konzentrieren, umfasst das moderne Contact Center WFO eine ganzheitliche Sicht auf die Leistung der Agenten. Zunehmend werden KI-gestützte Tools integriert, die menschliche Agenten in Echtzeit unterstützen. Im Idealfall vereint die Vorgehensweise Prognose, Terminplanung, Qualitätsüberwachung, Leistungsmanagement und Workflow-Analysen in einem einheitlichen Rahmen, der eine kontinuierliche Verbesserung in allen Bereichen der Kundeninteraktion fördert.

Contact Center verlassen sich auf verschiedene KI-gestützte Tools, um ihre Prozesse zu optimieren. Wie viel Nutzen diese Implementierungen tatsächlich bringen, hängt jedoch stark von ihrer Gestaltung ab. Zum Beispiel prognostiziert Gartner, dass KI-gestützte Vertriebsorchestrierung bis 2027 Standard sein wird. Das Unternehmen berichtet jedoch auch, dass 49 % der Verkäufer sich von der Anzahl der ihnen zur Verfügung stehenden technischen Hilfsmittel so überwältigt fühlen, dass sie sagen, dass dies ihre Quotenerfüllung beeinträchtigt.

Effizientes WFO optimiert Prozesse durch gezielte Interventionen, die auf der Arbeitsweise von Contact-Center-Managern basieren. Dieser Prozess bietet einfache, kontextuelle Werkzeuge für Mitarbeiter während der gesamten Customer Journey, verbessert das Mitarbeitererlebnis und senkt dennoch Kosten. Für die meisten Callcenter ist ein ausgewogener Ansatz entscheidend. Sie stellen sicher, dass die Automatisierung Routineaufgaben effizient erledigt, während Ihre Mitarbeiter den einfühlsamen, persönlichen Service bieten können, der eine dauerhafte Kundenbindung schafft und das Unternehmenswachstum fördert. 

Das Workforce-Management (WFM) bildet die operative Grundlage von WFO und gewährleistet, dass die Belegschaft optimal auf das Nachfragemuster abgestimmt ist. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen historische Daten und vorausschauende Analysen nutzen, um Anrufvolumen oder Chat-Sitzungen vorherzusagen. Workforce-Management-Systeme wandeln diese Prognosen häufig in präzise Einsatzplanungsanforderungen um und berücksichtigen dabei Variablen wie die Ausbildung oder die Fähigkeiten der Mitarbeiter.

Effektives WFM gleicht konkurrierende Prioritäten aus: Erfüllung der Kundenservice-Ziele, Kontrolle der Arbeitskosten und Berücksichtigung der Präferenzen der Mitarbeiter. Moderne WFM-Systeme beinhalten Managementfunktionen, die es Vorgesetzten ermöglichen, dynamisch auf unerwartete Volumenspitzen zu reagieren. Dieser Ansatz hilft ihnen, Anpassungen in Echtzeit vorzunehmen, um die Servicelevel auf Kurs zu halten, ohne ständig manuell eingreifen zu müssen.

Qualitätsmanagement hilft sicherzustellen, dass Kundeninteraktionen den Qualitätsstandards und regulatorischen Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Im Allgemeinen beinhaltet dieser Prozess die systematische Überwachung und Auswertung der Interaktionen zwischen Agenten und Kunden über Sprach-, E-Mail-, Chat- und Social-Media-Kanäle.

Neben der grundlegenden Überwachung umfasst das Qualitätsmanagement auch Coaching-Aktivitäten. Mit repräsentativen Stichproben oder Werkzeugen wie automatisierter Sentiment-Analyse bewerten Qualitätssicherungsteams Faktoren wie Compliance-Einhaltung, Problemlösungseffektivität und Kommunikationsfähigkeiten. Diese Bewertungsergebnisse ermöglichen es den Vorgesetzten, gezieltes Feedback und Entwicklungsmöglichkeiten für einzelne Mitarbeiter bereitzustellen.

Das Qualitätsmanagement erstreckt sich auch auf die Instrumente, die Unternehmen zur Überprüfung wichtiger Technologien wie künstlicher Intelligenz einsetzen. In diesem Bereich könnte Qualitätsmanagement die routinemäßige Bewertung von KI-gestützten Contactcentern bedeuten, um die Einhaltung von Vorschriften und Effektivität sicherzustellen. Sie könnte auch auf eine Vielzahl von Praktiken des Datenqualitätsmanagements wie Datenbereinigung und -validierung angewendet werden. 

Leistungsmanagement wandelt organisatorische Ziele in individuelle Ziele um und schafft Rechenschaftsmechanismen, um das gewünschte Verhalten zu fördern. Diese Komponente etabliert Key Performance Indicators (KPI) wie durchschnittliche Bearbeitungszeit, Antwortzeit, Erstanruflösung und Kundenzufriedenheitswerte (CSAT). Leistungsmanagementsysteme erfassen diese Kennzahlen kontinuierlich und stellen Vorgesetzten und Mitarbeitern Dashboards zur Verfügung, die den Fortschritt visualisieren.

Die effektivsten Ansätze für das Leistungsmanagement gehen jedoch über die Verfolgung von Kennzahlen hinaus und schaffen Entwicklungsmöglichkeiten für die Mitarbeiter. Sie beinhalten Frameworks, die den Mitarbeitern helfen zu verstehen, wie ihre tägliche Arbeit zu den übergeordneten Geschäftsergebnissen beiträgt. Und sie helfen Callcenter-Mitarbeitern, effizient mit modernen Technologien zu arbeiten, sodass sie neue Fähigkeiten erwerben und ihre Arbeit auf kreativere und wertorientierte Tätigkeiten ausrichten können. 

Die Interaktionsanalyse nutzt fortschrittliche Technologien, um Erkenntnisse aus Kundengesprächen im großen Maßstab zu gewinnen. Sprachanalyseplattformen transkribieren und analysieren aufgezeichnete Anrufe und identifizieren Trends in den Stimmungsmustern der Kunden, die allein durch manuelle Qualitätsüberwachung nicht zu erkennen wären. Die Textanalyse erfüllt ähnliche Funktionen für digitale Kanäle, indem sie E-Mail- und Chat-Transkripte analysiert, um aufkommende Probleme und Kundenherausforderungen aufzudecken.

Diese Analysefunktionen wandeln rohe Interaktionsdaten in verwertbare Informationen um. Sie können Interaktionen automatisch kennzeichnen, die bestimmte Stichwörter oder Ausdrücke im Zusammenhang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder Kundeneskalationen enthalten. Algorithmen zur Mustererkennung identifizieren häufige Gründe für Kontakte und ermöglichen es den Verantwortlichen, die Ursachen zu bekämpfen, anstatt nur die Symptome zu verwalten. Gleichzeitig misst die Stimmungsanalyse Kundenemotionen anhand von Interaktionen und hilft Unternehmen, nicht nur zu verstehen, was Kunden sagen, sondern auch, wie sie sich fühlen. 

Moderne WFO-Plattformen für Kontaktzentren erkennen an, dass engagierte Mitarbeiter eine hervorragende Customer Experience bieten. Beobachtbare Leistungskennzahlen helfen den Mitarbeitern, genau zu verstehen, was von ihnen erwartet wird und wie sie Fortschritte machen. Dies reduziert Ängste und steigert die Motivation. Qualitätsmanagementprogramme mit Schwerpunkt auf Coaching und Weiterentwicklung schaffen wachstumsorientierte Kulturen, in denen sich die Mitarbeiter unterstützt fühlen, was die Produktivität und Mitarbeiterbindung erhöht. 

WFO ermöglicht erhebliche Kosteneinsparungen durch die Optimierung der Ressourcen in einem Contact Center. Präzises Forecasting und Planung minimiert sowohl Unter- als auch Überbesetzungsszenarien, während eine verbesserte Erstanrufbearbeitung die Anzahl wiederholter Kontakte verringert, wodurch Bearbeitungskosten eingespart werden. 

Wenn die Agenten richtig geplant, gut geschult und von Schlüsseltechnologien unterstützt werden, kann sich die Customer Experience dramatisch verbessern. Kürzere Wartezeiten beseitigen eine der größten Ursachen für Kundenfrustration. Und besser vorbereitete Agenten, die mit Erkenntnissen aus der Interaktionsanalyse ausgestattet sind, lösen Probleme schneller.

WFO ermöglicht personalisierte Serviceleistungen, indem sichergestellt wird, dass Kunden Agenten erreichen, die über die für ihre spezifischen Bedürfnisse erforderlichen Fähigkeiten und Fachkenntnisse verfügen. Workforce-Management-Systeme, die Funktionen von Agenten berücksichtigen, ermöglichen, dass einfache Anfragen sofort von einem KI-gestützten System gelöst werden können, während menschliche Agenten emotional geladene Situationen bewältigen. Dieser Abgleich der Kundenbedürfnisse mit den spezifischen Stärken der Agenten führt zu positiveren Interaktionsergebnissen und stärkt die Kundentreue. 

WFO treibt Effizienzsteigerungen durch optimierte Contact-Center-Abläufe voran. Automatisiertes Forecasting und Planung machen stundenlange manuelle Tabellenkalkulationsarbeit überflüssig, sodass Personalplaner sich auf strategische Initiativen statt auf administrative Aufgaben konzentrieren können. Die Interaktionsanalyse beschleunigt die Qualitätsüberwachungsprozesse und ermöglicht es Unternehmen, weit mehr Interaktionen zu überprüfen, als dies mit herkömmlichen manuellen Methoden möglich ist. Und Performance-Management-Dashboards geben den Mitarbeitern sofortigen Einblick in ihre Kennzahlen und schaffen so mehr Möglichkeiten zur Korrektur.

Außerdem werden einfache oder routinemäßige Anfragen, die durch KI-gesteuerte Systeme geprüft werden, oft schnell und ohne menschliches Eingreifen bearbeitet, sodass sich die Mitarbeiter auf wertorientiertere Aufgaben konzentrieren können. Als beispielsweise das Versorgungsunternehmen Towngas seine Teledienste nach einem Anstieg der Anrufzahlen automatisierte, wurde die Wartezeiten der Kunden um 100 % reduziert. Auch der Self-Service für Kunden verzeichnete einen Anstieg um 50 %. 

WFO erstellt Feedback-Schleifen, die zu kontinuierlicher Verbesserung und Innovation führen. Die Interaktionsanalyse deckt Herausforderungen der Kunden auf, die auf Möglichkeiten zur Prozessverbesserung oder zur Entwicklung von Self-Service-Lösungen hinweisen können. Außerdem helfen Leistungsdaten Unternehmen, mit neuen Ansätzen zu experimentieren und deren Wirkung rigoros zu messen. Dieser datengesteuerte Ansatz zur Innovation verringert das Risiko und hilft sicherzustellen, dass die Änderungen messbare Nutzen bringen, bevor sie auf breiter Ebene umgesetzt werden.

Durch die Implementierung eines ganzheitlichen WFO-Systems kann ein Unternehmen Silos aufbrechen und eine Single-Source-of-Truth (SSOT) für den Betrieb von Contact Centern schaffen.

WFO-Plattformen integrieren Datenströme aus verteilten Quellen in einheitliche Dashboards und Frameworks. Diese Konsolidierung macht die zeitaufwändige manuelle Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen überflüssig. Sie vereinfacht auch den Prozess der Bereitstellung einheitlicher Omnichannel-Erlebnisse für Kunden, wobei die gleiche Daten- und Servicequalität beibehalten wird, egal ob per SMS, Chat oder Telefon. 

KI-Agenten stellen eine transformative Entwicklung für den Betrieb von Contact Centern dar, da sie routinemäßige Kundeninteraktionen autonom und ohne menschliches Eingreifen abwickeln. Fortschrittliche KI-Agenten, kombiniert mit generativer KI, können Transaktionen abschließen und Probleme beheben. Komplexe Anfragen werden bei Bedarf an menschliche Mitarbeiter weitergeleitet, und zwar über Sprach-, Chat- und Messaging-Kanäle.

KI-Assistenten können zwar nicht proaktiv agieren, erwiesen sich aber als nützlich bei der Erweiterung der Fähigkeiten menschlicher Mitarbeiter. Echtzeit-Agentenassistenzsysteme stellen relevante Wissensartikel bereit und bieten menschlichen Agenten Hilfestellung. Die Post-Call-Automatisierung übernimmt sich wiederholende Arbeiten nach dem Anruf, wie z. B. die Dateneingabe, so dass die Agenten die nächste Interaktion schneller bearbeiten können.

Diese Implementierungen können Agenten leistungsstarke Werkzeuge bieten, wie etwa bei der Mizuho Bank, die ein Programm mit den besten Folgefragen auf Basis von Kundendaten und Konversationsanalysen empfohlen hat. Diese Implementierung erhöhte die Kundenbindung und verkürzte die durchschnittliche Dauer der Kundeninteraktionen um 6 %.

Die Kombination aus KI-Agenten, die Routineanfragen bearbeiten, und KI-Assistenten, die menschliche Agenten unterstützen, verändert die Anforderungen an die Belegschaft grundlegend. Unternehmen bewältigen ein größeres Interaktionsvolumen, ohne die Zahl der Mitarbeiter proportional zu erhöhen. Die menschlichen Agenten konzentrieren sich auf höherwertige Aktivitäten, die Einfühlungsvermögen und komplexe Problemlösungen erfordern. 

Moderne WFO-Lösungen funktionieren selten alleinstehend. Integrationsplattformen und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) verbinden WFO-Komponenten mit Contact Center-Infrastruktur, Kundenbeziehungsmanagementsystemen (CRM), Personalplattformen und anderen Business-Intelligence-Tools. Diese Integrationen ermöglichen den Datenaustausch, der die Prognosegenauigkeit verbessert und einen ganzheitlichen Überblick über die Abläufe bietet. 

Sprachanalyseplattformen nutzen automatische Spracherkennung, um Anrufaufzeichnungen zu transkribieren, und wenden dann die Verarbeitung natürlicher Sprache an, um die Bedeutung aus den Gesprächen zu extrahieren. Diese Systeme erkennen bestimmte Wörter oder Phrasen, klassifizieren Anrufe nach Thema oder Ergebnis und bewerten den emotionalen Ton. Textanalysen erfüllen ähnliche Funktionen für schriftliche Kommunikation und generieren Erkenntnisse aus schriftlicher Kommunikation über Chat oder E-Mail.

Die von den Analyseplattformen generierten Informationen dienen der Entscheidungsfindung in allen WFO-Komponenten. Aufkommende Trends, die durch Analysen identifiziert werden, können Aktualisierungen auslösen oder Schulungsbedarf aufzeigen. Die Integration zwischen Analysen und anderen WFO-Technologien schafft geschlossene Kreislauf-Systeme, in denen Erkenntnisse automatisch das Handeln antreiben. 

Moderne WFM-Lösungen für Contact-Center verwenden ausgefeilte Algorithmen, um das Kontaktvolumen über mehrere Kanäle und Zeitintervalle hinweg zu prognostizieren. Modelle für maschinelles Lernen identifizieren Muster in historischen Daten und berücksichtigen dabei Faktoren wie Saisonalität oder externe Ereignisse. Diese Prognosen bilden die Grundlage für die automatische Erstellung von Zeitplänen, die die Fähigkeiten der Agenten, die Arbeitsauslastung und die allgemeine Kosteneffizienz berücksichtigen.

Cloud-basierte WFM-Systeme bieten Flexibilität und Skalierbarkeit und ermöglichen ein Remote-Workforce-Management zur Unterstützung verteilter Agentenpopulationen. Die Integration mit anderen Cloud-Contaktcenter-Technologien, einschließlich automatischer Anrufverteiler und Kundenbeziehungsmanagement-Systemen, kann sicherstellen, dass WFM-Entscheidungen auf Echtzeit-Betriebsdaten und nicht auf veralteten Informationen basieren.

Die Optimierung der Belegschaft in Contact Centern stellt eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen dar, die sowohl die operative Leistung als auch das Kundenerlebnis gleichzeitig steigern möchten. Viele Unternehmen betrachten extreme Effizienzsteigerungen und starke Kundenbeziehungen als gegensätzliche Kräfte. Diese Nullsummenmentalität verkennt jedoch die zentrale Erkenntnis, die ein effektives WFO ausmacht: Bei richtiger Durchführung verstärken sich Produktivitätssteigerungen und Customer Experience gegenseitig, anstatt sich zu untergraben.

Laut dem IBM Institute for Business Value wollen 71 % der Führungskräfte bis 2027 berührungslose Kundensupportanfragen bereitstellen. Diese tiefe Integration von KI-Technologien in Contact Centern ist ein Beispiel für diesen potenziellen doppelten Vorteil. So bearbeiten KI-Agenten beispielsweise Routineanfragen wie Passwortzurücksetzungen, Bestellstatusabfragen und häufig gestellte Fragen und bieten Kunden zu jeder Tageszeit sofortige Antworten ohne Wartezeiten.

Dieser Ansatz verbessert die Zugänglichkeit und den Komfort in einer Geschäftswelt, in der Kunden sofortige Unterstützung erwarten, erheblich. Gleichzeitig reduzieren diese KI-Tools den Umfang der unkomplizierten Interaktionen, die menschliche Agenten bewältigen müssen. Im Gegenzug ermöglicht es dieser Ansatz den Unternehmen, mehr Kunden zu bedienen – und den Mitarbeitern im Callcenter, mehr Zeit damit zu verbringen, echte Beziehungen zu denjenigen Kunden aufzubauen, die eine intensivere Unterstützung benötigen.

Unternehmen, die WFO am erfolgreichsten implementieren, halten sich an mehrere wichtige Praktiken. Dazu gehören:

• Die Einführung von Balanced Scorecards, die sowohl Produktivitätskennzahlen als auch Erlebnisindikatoren wie Kundenbindung messen, anstatt isoliert in eine Richtung zu optimieren.

• Einbeziehung von Servicemitarbeitern und Vorgesetzten in die Gestaltung von Prozessen und die Auswahl von Technologien, um sicherzustellen, dass die Effizienzinitiativen die Realitäten der Interaktionen mit Agenten berücksichtigen.

• Investitionen in Technologien wie KI-Assistenten, die menschliche Fähigkeiten erweitern, anstatt einfach nur Arbeitskräfte zu ersetzen, in der Erkenntnis, dass manche Kundenbedürfnisse die Empathie, Kreativität und das Urteilsvermögen erfordern, die nur Menschen bieten können.

• Mithilfe der Interaktionsanalyse können unnötige Prozessschritte oder sich wiederholende Fragen identifiziert werden, die durch Self-Service-Angebote beantwortet werden könnten.