Moderne Callcenter wickeln riesige Interaktionsvolumina ab, aber nur ein winziger Bruchteil davon kann durch manuelle QA gemessen werden - obwohl jedes einzelne Gespräch Auswirkungen auf die Kundenerfahrung hat. Vor allem Unternehmen entgehen wichtige Informationen über die Stimmung der Kunden, die Leistung der Agenten und vieles mehr.
Als QA-Manager kennen Sie die Grenzen des manuellen Vorgehens: Es ist langsam, zeitaufwändig und teuer, und Sie erhalten nur einen kleinen Einblick in die Leistung Ihres Contact Centers. Aber es ist schwierig, dies anderen Beteiligten zu erklären und ihnen zu zeigen, was mit KI-gestützter Callcenter-QS-Software erreicht werden kann - trotz der eindeutigen Vorteile eines Wechsels:
Zufriedenere Kundenerlebnisse
Verbesserte betriebliche Effizienz
Erhöhte Mitarbeiterbindung und -bindung
In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen , wie Sie einen Business Case für KI-gestützte Call Center QA-Software erstellen, damit Sie Ihre Stakeholder für Veränderungen gewinnen können. Wir zeigen Ihnen, wie Sie die Vorteile von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung aufzeigen, die Einführung neuer Tools vorantreiben und einen echten Einfluss auf Ihr Unternehmen ausüben können.
Herkömmliche Callcenter, die sich auf manuelle QA verlassen, haben mit den modernen Anforderungen der Kunden (und des Betriebs) zu kämpfen. Die Erwartungen der Kunden sind heute höher als je zuvor, daher ist es wichtiger denn je, eine nahtlose Customer Journey und ein außergewöhnliches Erlebnis zu bieten.
Manuelle Qualitätssicherung ist einfach nicht mehr zeitgemäß - Sie verbringen zu viel Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben, während wertvolle Erkenntnisse verloren gehen. Um einen überzeugenden Business Case für KI-gestützte Callcenter-QA-Software zu erstellen, sollten Sie zunächst die Hauptprobleme der manuellen QA skizzieren:
Beginnen Sie mit der Erstellung von Berichten über Ihren aktuellen QA-Prozess. Erfassen Sie die Gesamtzahl der Kundenanrufe, Chats und E-Mails, die innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens bewertet wurden, sowie die durchschnittliche Zeit, die für die Überprüfung jedes einzelnen Anrufs aufgewendet wurde.
Dokumentieren Sie dann, wie oft Coaching-Sitzungen stattfinden (ob Einzel- oder Gruppensitzungen), und berechnen Sie die Arbeitskosten für die Dauer dieses Prozesses im Vergleich zur Einführung eines neuen, KI-gestützten QS-Prozesses im Contact Center.
Denken Sie nicht nur an die Basiszahlen, sondern auch an die Lücken, die in Ihrem manuellen QS-Prozess bestehen. Höchstwahrscheinlich übersehen Sie etwas:
Veränderungen in der Kundenstimmung im Laufe der Zeit
In Gesprächen versteckte Compliance-Verletzungen
Wiederkehrende Muster im Agentenverhalten
Schlüsselwörter oder Phrasen, die auf Produkt- oder Serviceprobleme hinweisen
Es könnte Stunden dauern, diese Art von Informationen manuell zu sammeln; Zeit, die Ihr QA-Team nicht hat. Aber mit KI können Sie den Prozess komplett umgestalten. Was sonst Stunden (oder sogar Tage) gedauert hätte, geschieht nun im Handumdrehen und gibt Ihnen einen tieferen Einblick in Ihre Contact Center-Abläufe.
Anstatt Anrufaufzeichnungen manuell zu sortieren und abzuhören, erkennt KI automatisch Stimmungstrends und Compliance-Verstöße, fasst wiederkehrende Verhaltensmuster zusammen und hebt wichtige Schlüsselwort-Cluster hervor - alles in Echtzeit. Interaktive Dashboards werden ständig aktualisiert, sodass Sie sofort Coaching-Möglichkeiten erkennen, Risiken angehen und die Leistung überwachen können.
Ihr Qualitätssicherungsprozess hat einen erheblichen Einfluss auf die Gesamtleistung Ihres Call Centers und seinen Erfolg. Indem Sie darlegen, wie sich gängige QS-KPIs auf Geschäftskennzahlen auswirken (und wie ein neuer QS-Prozess beides verbessern kann), können Sie veranschaulichen, wie nützlich eine KI-basierte Callcenter-QS-Software sein kann. Im Folgenden finden Sie einige gängige Kennzahlen, die Sie verwenden können, um Ihren Standpunkt zu verdeutlichen:
Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT): Eine Verringerung der AHT durch eine schnellere Problemlösung kann die Betriebskosten senken und die Kapazitätsplanung verbessern.
Auflösung des ersten Anrufs (FCR): Höhere FCR-Raten fördern die Kundentreue, verringern die Zahl der Wiederholungskontakte und steigern den NPS.
Qualitätsergebnisse: Bessere QA-Werte weisen in der Regel auf einen besseren Ruf der Marke und weniger Eskalationen hin, was den Umsatz schützt und die Abwanderung verringert.
Konformitätsraten: Die konsequente Einhaltung gesetzlicher Standards minimiert Bußgelder, rechtliche Risiken und Kosten im Zusammenhang mit Audits.
Engagement der Mitarbeiter: Ein besseres, konsistentes Coaching kann das Engagement der Mitarbeiter aufrechterhalten, was die Servicequalität verbessert (und sich auf andere KPIs auswirkt).
Kundenzufriedenheit (CSAT): Zufriedene Kunden kommen mit 3,5-facher Wahrscheinlichkeit wieder, was sich positiv auf Ihren Gewinn auswirkt.
Net Promoter Score (NPS): Die Wahrscheinlichkeit, dass sie zu Wiederholungskunden werden, ist ebenso hoch wie die Wahrscheinlichkeit, dass sie Ihr Unternehmen weiterempfehlen, was wiederum den Umsatz und den Ruf Ihrer Marke steigern kann.
Wenn Sie überlegen, wie Sie einen Business Case für eine KI-gestützte Callcenter-Qualitätssicherung aufbauen können (oder wie Sie Ihr eigenes Qualitätssicherungsprogramm starten können), konzentrieren Sie sich auf die Auswirkungen der Qualitätssicherung auf das Endergebnis und auf das, was sie mehreren Abteilungen bringen kann - beispielsweise tiefere Einblicke in die Effektivität Ihres Marketings, neue Ideen für die Produkt-Roadmap oder sogar die Verringerung von Sicherheits- und Compliance-Risiken.
KI-gestützte Callcenter-Qualitätssicherungssoftware kann die Art und Weise, wie Sie die Leistung Ihrer Agenten überwachen und verbessern, völlig verändern:
Durch die100-prozentige Interaktionsabdeckung wird jeder Anruf, jeder Chat und jede E-Mail zu einer Quelle für verwertbare Erkenntnisse.
Vollständig anpassbare KI-Scorecards, auf die Sie automatisch bestimmte Bewertungskriterien anwenden können, verringern den manuellen Arbeitsaufwand und beschleunigen die QA-Feedback-Schleifen
Dieautomatische Erkennung von Compliance-Verstößen verringert das Risiko und sorgt für eine konsequente Einhaltung der Vorschriften.
Schnellere Feedbackschleifen zwischen QA und Coaching bedeuten, dass Agenten innerhalb von Stunden statt Tagen gezielte Anleitungen erhalten, was zu einer schnelleren Lösung von Kundenanfragen und komplexen Problemen führt
Einheitlichere Bewertungen beseitigen menschliche Voreingenommenheit, so dass jeder Agent an den gleichen Maßstäben gemessen wird.
Fortschrittliche KI-Analysen liefern relevante Erkenntnisse in Form von Stimmungstrends, Themenclustern, Verhaltensmustern und mehr, die den Managern helfen, Prioritäten für das Coaching zu setzen und Verbesserungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.
Es ist auch wichtig, daran zu denken, dass KI die menschliche Arbeit und das Wissen nicht ersetzt, sondern verstärkt. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben ermöglicht KI Ihren Analysten, sich auf strategische Überprüfungen und gezieltes Coaching zu konzentrieren, aber sie sollte nicht den gesamten Prozess übernehmen.
Der Mensch ist nach wie vor unverzichtbar, wenn es darum geht, nuancierte Gespräche zu interpretieren, Entwicklungspläne zu erstellen und sicherzustellen, dass sowohl virtuelle als auch menschliche Agenten das Feedback erhalten, das sie zur Verbesserung benötigen. Sie können das eine nicht durch das andere ersetzen - aber Sie sollten die Stärken von beiden kombinieren.
Die Investition in KI-gestützte Tools für die Qualitätssicherung liefert messbare Ergebnisse in Bezug auf Zeit, Produktivität und Engagement. Wenn ein QA-Bewerter 20 Minuten pro Bewertung einspart und 400 Bewertungen pro Monat durchführt, entspricht das einer Zeitersparnis von über 133 Stunden.
Ihr Call Center wird die Ergebnisse auf der ganzen Linie sehen:
Bessere Erstanrufauflösungsraten (FCR)
Kürzere durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT)
Weniger Eskalationen
Selbstbewusstere Agenten
Ihre Produktivitätsgewinne gehen jedoch über reine Zeiteinsparungen hinaus.
Stellen Sie sich eine KI-gestützte Callcenter-Qualitätssicherungssoftware vor, die Probleme mit der Einhaltung von Vorschriften sofort erkennen kann - anstatt dass Analysten jeden Anruf manuell auf Verstöße gegen die Vorschriften überprüfen müssen, erscheinen Warnmeldungen in Echtzeit. Ein sechsköpfiges QA-Team könnte ohne zusätzlichen Aufwand 50 kritische Probleme pro Woche finden und beheben, während es ursprünglich vielleicht nur die Hälfte fand.
Das Engagement der Mitarbeiter ist ein weiterer wichtiger Faktor für die Verbesserung des ROI von Callcentern (wir haben es bereits angedeutet). Wenn Kundendienstmitarbeiter zeitnahes, relevantes Feedback erhalten, werden sie selbstbewusster und motivierter. Eine höhere Arbeitsmoral und klarere Entwicklungspfade können auch die Fluktuationsrate Ihrer Agenten erheblich senken, was wiederum Einsparungen bei der Einstellung und Schulung neuer Mitarbeiter ermöglicht.
Schließlich führt die schnellere Entscheidungsfindung auf der Grundlage von KI-Einsichten zu kontinuierlichem Lernen und Verbesserungsmöglichkeiten. Echtzeit-Dashboards zeigen Stimmungsschwankungen, Anruffaktoren und Leistungstrends auf und ermöglichen es Managern, den Kurs schneller als bisher zu korrigieren.
Eine schnelle Reaktion auf einen plötzlichen Anstieg produktbezogener Anrufe kann beispielsweise verhindern, dass sich die Unzufriedenheit der Kunden ausbreitet, und so die Auswirkungen auf die Umsatzgenerierung und den Ruf Ihrer Marke verringern.
Wenn Sie planen, wie Sie einen Business Case für die KI-gestützte Callcenter-Qualitätssicherung erstellen, sollten Sie die Fragen der Interessengruppen vorhersehen und klare, präzise Antworten parat haben. Ein proaktives Eingehen auf Bedenken schafft Vertrauen und zeigt, dass Sie auf die meisten Fälle vorbereitet sind. Einige Einwände, die Sie hören könnten, lauten beispielsweise:
"Die Kosten sind zu hoch." Stellen Sie die Gesamtbetriebskosten den Einsparungen durch weniger manuelle Überprüfungen, geringeren Umsatz und weniger Bußgelder gegenüber.
"Lässt sich das System mit unseren Systemen integrieren? Weisen Sie auf offene APIs, vorgefertigte Konnektoren und Implementierungszeiträume hin, die den IT-Aufwand minimieren.
"Wie können wir den ROI messen?" Zeigen Sie die zuvor besprochenen Kennzahlen auf, wie z. B. die Zeitersparnis pro Bewertung, die Anzahl der Coaches und die Verringerung der Compliance-Vorfälle, die direkt mit den finanziellen Ergebnissen verbunden sind.
"Wird es unsere aktuellen Arbeitsabläufe nicht stören? Erläutern Sie die Pläne für die schrittweise Einführung, die Pilotprogramme und die Erstellung praktischer Schulungen, um den Übergang zu erleichtern.
"Werden unsere Daten sicher sein und den Vorschriften entsprechen? Erläutern Sie verschiedene Verschlüsselungsstandards, Zugriffskontrollen und Prüfprotokolle, die den Branchenvorschriften entsprechen.
Anhaltende Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit und Zuverlässigkeit sind verständlicherweise wichtige Überlegungen, wenn es um den Einsatz von KI geht - vor allem angesichts der häufigen Berichte über KI-Modelle, die selbst bei der Einführung neuerer Versionen noch halluzinieren.
Seien Sie bereit, Evaluierungsstudien, Konfidenzwerte und Protokolle zur Verifizierung der Ergebnisse der KI-gestützten Callcenter-Qualitätssicherungssoftware, die Sie einsetzen möchten, zu veröffentlichen. Versichern Sie den Teams, dass menschliche Prüfer nach wie vor ein zentraler Bestandteil des Prozesses sein werden, wobei die KI als Hilfsmittel und nicht als Ersatz dient.
Versuchen Sie nicht, das gesamte Callcenter auf einmal umzustellen, sondern beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt, das sich beispielsweise auf ein einzelnes Team oder einen Kanal konzentriert.
Entwickeln Sie gezielte Schulungspläne, die auf die einzelnen Rollen (QA-Bewerter, Vorgesetzte, Agenten usw.), die Prozesse zur Interpretation der von der KI generierten Kundeneinblicke und die vorgeschlagenen Integrationen in die täglichen Arbeitsabläufe zugeschnitten sind. Versuchen Sie, praktische Workshops zu veranstalten und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu erstellen, damit jedes Teammitglied Sicherheit und Kompetenz erlangt.
Es ist auch wichtig, die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) festzulegen, die während der Einführung zu überwachen sind. Verfolgen Sie wichtige Call Center-Kennzahlen, die den Fortschritt der Einführung zeigen, wie z. B:
Abschlussquote der Evaluierung
Coaching-Durchlaufzeit
KI-Konfidenzniveau
Richten Sie eine Feedbackschleife ein, in der QA-Analysten und Coaches KI-Vorschläge und Fehlklassifizierungen überprüfen und Anpassungen vorschlagen, um die Genauigkeit zu gewährleisten (und sicherzustellen, dass die menschliche Aufsicht von Anfang bis Ende involviert ist).
Die Zusammenarbeit mit Ihrem QA-Anbieter ist ein Muss, um die KI-Leistung zu kalibrieren. Geben Sie repräsentative Anrufmuster und Bewertungsrubriken weiter, damit der Anbieter sein KI-Modell an Ihren Standards ausrichten kann (und verhindert, dass sich Abweichungen oder Verzerrungen auf die Ergebnisse auswirken). Planen Sie dann regelmäßige Kontrolltermine, um den Kalibrierungsfortschritt zu bewerten, die Dashboard-Metriken zu überprüfen und die Schwellenwerte bei Bedarf anzupassen.
Wenn Sie nachweisen können, dass Ihre KI-gestützte Callcenter-Qualitätssicherungssoftware Ihre Prognosen erfüllt (oder sogar übertrifft), dann wissen Sie, dass Sie auf dem richtigen Weg sind. Wenn Sie frühzeitig Erfolge vorweisen können, sind Sie besser gerüstet für die Ausweitung auf andere Bereiche Ihres Callcenters, und es fällt den Beteiligten leichter, sich für eine breitere Einführung einzusetzen.
Versuchen Sie, Ihren Business Case in einem prägnanten Pitch Deck oder One-Pager zusammenzufassen, der die Aufmerksamkeit der Stakeholder auf sich zieht und Ihren Standpunkt schnell vermitteln kann. Erstellen Sie verschiedene Versionen Ihres Pitches, um die Prioritäten der verschiedenen Stakeholder anzusprechen, so dass Sie es für deren Perspektive relevant machen können.
Beginnen Sie mit einem klaren Nutzenversprechen: schnellere QA-Zyklen, 100-prozentige Interaktionsabdeckung, automatisierte Arbeitsabläufe und die Beibehaltung des Menschen als Sicherheitsvorkehrung. Gliedern Sie die Folien oder Abschnitte nach den Geschäftsergebnissen - wie Kosteneinsparungen, Risikominderung, Verbesserung der Kundenzufriedenheit und höhere Mitarbeiterbindung - und nicht nur nach den Produktmerkmalen der KI-gestützten Call Center QA-Software.
Versuchen Sie, die Vorteile in klaren Worten zu umreißen, z. B:
Gesteigerte betriebliche Effizienz: Durch beschleunigte Auswertungen können sich Analysten auf höherwertige Aufgaben konzentrieren.
Konsistente Qualität liefern: Die standardisierte Bewertung eliminiert menschliche Voreingenommenheit und erhöht die Zuverlässigkeit.
Risikominimierung: Echtzeit-Warnungen zur Einhaltung von Vorschriften schützen vor Strafen.
Bessere Einblicke in die Leistung: Erweiterte Analysen zeigen Coaching-Prioritäten auf, um das Umsatzwachstum zu fördern.
Engagiertere Mitarbeiter: Schnelleres, präziseres (und personalisiertes) Feedback an die Agenten sorgt für eine motiviertere Belegschaft.
Qualitätssicherung ist keine Geldgrube, die die Finanzen belastet - sie ist unerlässlich, um die Leistung zu steigern, die Kundenbeziehungen zu verbessern und die Ziele des gesamten Unternehmens zu erreichen. Und KI-Lösungen für Contact Center, die auf maschinellem Lernen, umfangreichen Sprachmodellen und natürlicher Sprachverarbeitung basieren, haben diese Vorteile noch beschleunigt.
Wenn Sie die beste KI-gestützte Callcenter-Qualitätssicherungssoftware finden und einen überzeugenden Business Case erstellen können, erhalten Sie Zugang zu brandneuen Erkenntnissen, fördern die Verantwortlichkeit der Mitarbeiter, erstellen bessere Coaching-Programme, binden Agenten und verringern die Kundenabwanderung.
Ein erfolgreiches Geschäftsszenario zu erstellen ist jedoch kein Kinderspiel. Die Darstellung der Probleme, das Sammeln und Verknüpfen von Daten, um aufzuzeigen, was verbessert werden kann, das Aufzeigen des potenziellen ROI und eine sorgfältige Planung für eine erfolgreiche Einführung - all das ist entscheidend, wenn Sie überzeugende Argumente liefern wollen.
Und ohne die richtige KI-gestützte QA-Software könnte Ihr Business Case scheitern und das Projekt möglicherweise beendet werden, bevor es überhaupt in Gang kommt. Das bedeutet, dass Sie sich für eine hochmoderne Technologie entscheiden müssen, die sowohl Ihren Business Case als auch Ihr Unternehmen unterstützen kann.
Scorebuddy kann Ihnen helfen, Ihren Stakeholdern die Stärken von KI-gesteuerten Tools für die Qualitätssicherung aufzuzeigen. Mit einer 100-prozentigen Interaktionsanalyse, tiefen Einblicken in die Agentenleistung, automatisierten Auswertungen und leistungsstarken Workflow-Tools kann Scorebuddy Ihren Standpunkt deutlich machen und Ihr Call Center auf Erfolgskurs bringen.
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