Welche KPIs verbessern Kundendienst-KI-Tools?
Wie bei den meisten angesagten neuen Technologien hat KI viele nützliche Anwendungen – und ebenso viele, die eher Spielerei sind. Doch im Kundenservice ist der Hype berechtigt: Gartner, ein IT-Forschungsunternehmen, schätzt, dass Chatbots bis 2027 der wichtigste Kundenservice-Kanal für 25 % der Unternehmen sein werden.
Viele Unternehmen integrieren begeistert KI-gestützte Tools wie Chatbots und Predictive Analytics in ihre Kundenservice-Prozesse. Und das zu Recht: Diese Technologie ermöglicht es Teams, Probleme schneller zu lösen und menschliche Mitarbeiter zu entlasten, sodass sie sich auf Kundenbeziehungen statt auf die tausendste Wiederholung derselben Frage konzentrieren können.
Trotzdem lohnt es sich, die Vorteile zu konkretisieren:
Join Community
Unlock more content to help you turn AI into leverage, design experiences that build trust, and drive business impact.
Already a member? Log In
Welche Kundenservice-KPIs werden durch den Einsatz von KI im Kundenservice verbessert?
In diesem Artikel zeige ich dir sieben der wichtigsten Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators), die durch die Integration von KI in den Kundenservice besonders beeinflusst werden. Wenn du diese Kennzahlen im Blick behältst, kannst du KI gezielter nutzen, um Kosten zu senken, die Kundenzufriedenheit zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Was sind die Top-KI-Tools im Kundenservice?
Generell lassen sich KI-Kundenservice-Tools in drei Kategorien einteilen: kundenorientierte Chatbots und virtuelle Agenten, KI-gestützte Analysesoftware und Backoffice-KI-Tools, die Support-Mitarbeiter unterstützen und Prozesse automatisieren.
Kundenservice-Teams setzen häufig Tools wie diese ein:
- Konversationelle Chatbots: Diese Natural Language Processing-Bots führen Text- oder Sprachdialoge mit Kunden, um häufige Anfragen ohne menschliche Hilfe zu bearbeiten. Sie greifen auf Wissensdatenbanken zu, um Routine-Fragen zu Konto-Informationen, Produkte, FAQs und mehr zu lösen.
- Virtuelle Agenten: Virtuelle Agenten sind gewissermaßen „fortgeschrittene Chatbots“, die tiefere Lernalgorithmen einsetzen, um Kontext zu verstehen und längere Gespräche zu führen; oft haben sie auch einen eigenen Namen und eine Persönlichkeit. Wie Chatbots sind sie die erste Anlaufstelle für Kunden und können auch komplexere Anliegen eigenständig lösen, bevor sie ggf. an menschliche Mitarbeitende weiterleiten.
- Predictive Analytics: Predictive-Analytics-Tools stützen sich auf fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle, um Kundendaten auszuwerten und Muster zu erkennen. Sie sind besonders hilfreich, um Kundenbedürfnisse vorherzusagen und Serviceteams die Personalisierung zu erleichtern; auch können sie Abwanderungen reduzieren.
- Sentiment-Analyse: Sentiment-Analyse-Tools erkennen die Stimmung und Emotionen von Kunden in Gesprächen, indem sie Text und Sprachdaten analysieren. So können virtuelle Agenten Unzufriedenheit bemerken und dementsprechend reagieren – oder das Gespräch an einen Menschen eskalieren lassen.
KPIs, die sich durch KI-Kundenservice-Tools verbessern
Der Erfolg von KI-Kundenservice-Tools bemisst sich im Wesentlichen daran, wie viel Entlastung sie den menschlichen Support-Mitarbeitenden verschaffen. Abweisungsrate (Deflection rate), Kosten pro Lösung und Ticket-Volumen sind direkte oder indirekte Indikatoren dafür.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Geschwindigkeit: Kennzahlen wie First Response Time, Average Handle Time und First Contact Resolution können nachvollziehen, wie schnell Kunden geholfen wird.
Die Verbesserung dieser Service-Metriken trägt wiederum entscheidend zu wichtigen Kennzahlen wie Customer Satisfaction Score (CSAT), Net Promoter Score (NPS) und Customer Effort Score (CES) bei.
1. Abweisungsrate (Deflection Rate)
Eine steigende Abweisungsrate ist eines der deutlichsten Zeichen dafür, dass sich Ihre Investition in KI-Kundenservice auszahlt. Wenn Sie in Chatbots, virtuelle Assistenten oder andere KI-Self-Service-Tools investieren, sollte der Anteil der Anfragen, die Ihr KI-System ohne menschliche Unterstützung löst, deutlich steigen.
Fin, ein von Intercom entwickelter KI-Chatbot, erreicht eine Abweisungsrate von bis zu 60 %. Je nach Komplexität der Support-Anfragen können manche Chatbots bis zu 80 % aller Anfragen ohne menschliches Zutun erledigen.
Tools wie Fin erreichen dies durch die Kombination aus Natural Language Processing, vordefinierten Gesprächsabläufen und tiefem Verständnis der Produktdokumentation. Ziel ist es, die häufigsten Anfragen – beispielsweise zu Kontoinformationen, Bestellstatus, Retouren oder einfache Problemlösungen – vollständig von KI-Chatbots bearbeiten zu lassen. Menschliche Support-Mitarbeiter können sich dadurch auf komplexere Anliegen und den Beziehungsaufbau konzentrieren.
2. Kosten pro Lösung (Cost Per Resolution)
Betrachtet man das weltweite Support-Aufkommen, sind die Gesamtzahlen beeindruckend: Jedes Jahr reichen Kunden 265 Milliarden Support-Anfragen ein. Chatbots und KI-Assistenten helfen dabei, einen Teil dieser Kosten abzufangen und entlasten Support-Teams, was Unternehmen jährlich über 11 Milliarden US-Dollar einspart.
Der Einfluss der KI auf die Kosten pro Lösung ist klar: Sie ist günstiger als ein Mensch. Mit steigender Zahl an Anfragen, die durch Self-Service-KI erledigt werden, sollten Ihre durchschnittlichen Lösungskosten sinken.
Wie groß ist der Effekt der KI auf die Kosten pro Interaktion genau? Pauschalierte Aussagen sind schwierig, denn die Kosten pro Supportfall unterscheiden sich nach Branche, Komplexität und Lohnniveau. Eine Orientierung bieten folgende Werte: Laut LiveAgent, einem Support-Tool, liegt der Branchendurchschnitt für die Kosten pro Kontakt bei 7,16 US-Dollar. Fin, der erwähnte KI-Chatbot von Intercom, liegt ganze 86 % niedriger, bei nur 0,99 US-Dollar pro Lösung.
3. Reaktionszeit (First Response Time, FRT)
Erfahrene CX-Manager fragen sich vielleicht, worauf sie im KI-Zeitalter den Fokus setzen sollten. Eine klassische Priorität im Customer Experience Management ist aktueller denn je: die Zeit des Kunden zu sparen. Laut Forrester ist für 66 % der Kunden das Wichtigste, dass ein Unternehmen ihre Zeit achtet. Da Chatbots inzwischen weit verbreitet sind, steigen auch die Erwartungen: 40 % der Kunden erwarten eine Antwort vom Chatbot innerhalb von fünf Sekunden.
Schnelligkeit ist eine der größten Stärken von KI: Chatbots antworten innerhalb von Sekunden – und das rund um die Uhr. Für Anliegen, bei denen ein Mensch nötig ist, können virtuelle Agenten Informationen sammeln und den Kontakt zum Service-Mitarbeiter innerhalb von etwa 30 Sekunden herstellen. Darüber hinaus liefert KI zusätzliche kontextbezogene Hinweise für die Agenten.
Die neueste Helpdesk-Software mit KI-Unterstützung macht es leicht, alle Chatbot- und Mitarbeiter-Aktivitäten zu überwachen und Trends sowie Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.
4. Ticket-Volumen
Eine der einfachsten Methoden, die Support-Aktivität insgesamt zu bewerten, besteht darin, das Ticket-Volumen zu betrachten. Oberflächlich betrachtet ist klar: viele Tickets bedeuten viel Arbeit für das Team.
Doch Ticket-Volumen spiegelt auch weitergehende Faktoren wider, die mit der Kundenzufriedenheit zusammenhängen. Eine Umfrage zeigte: Unternehmen mit geringerem Ticket-Volumen haben tendenziell höhere CSAT-Scores. Steigt das Support-Ticket-Volumen, werden Teams stärker belastet, was sich meist negativ auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.
Zum Glück können KI-Tools das Ticket-Volumen reduzieren. Chatbots spielen dabei die Hauptrolle: Sie fangen viele Kundenanfragen ab, bevor daraus überhaupt Support-Tickets entstehen. Eine umfangreiche Wissensdatenbank, die die virtuellen Agenten mit Informationen versorgt, ist dabei ein entscheidender Baustein.
5. Durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handle Time, AHT)
Die ideale Bearbeitungszeit unterscheidet sich je nach Branche: Wenig komplexe Unternehmen wie der Einzelhandel liegen oft niedriger, während z.B. Telekommunikation deutlich höher ausfällt. Im Callcenter gilt generell ein AHT von etwa sechs Minuten als „gut“ für traditionelle Callcenter.
Im Livechat liegt die AHT meist höher, da Agenten und Kunden parallel arbeiten – oftmals betreuen Agenten drei oder mehr Chats gleichzeitig. Dennoch gilt: Je schneller ein Problem gelöst wird, desto zufriedener der Kunde.
Für einfache Fragen verkürzen Chatbots die Bearbeitungszeit drastisch, indem sie viele Standardantworten nahezu sofort liefern. Bei komplexeren Anliegen können virtuelle Agenten schnell alle nötigen Informationen erfassen, bevor sie die Anfrage an einen Menschen zur endgültigen Lösung weitergeben.
6. Lösung beim ersten Kontakt (First Contact Resolution, FCR)
Nichts ist frustrierender, als den Kundenservice zu kontaktieren und das Problem nicht direkt beim ersten Mal gelöst zu bekommen. Wenn Kunden erneut Kontakt aufnehmen müssen, hat die ausbleibende schnelle Lösung das Bild vom Service oftmals bereits beschädigt.
Deshalb ist es so entscheidend, Probleme bereits beim ersten Kontakt mit dem Kunden zu lösen. Idealerweise sollten vier von fünf Kundenanliegen schon beim Erstkontakt gelöst werden: 70–79 % gelten als eine „gute“ FCR-Rate, so das Contact Center Branchenscreening von SQM Group.
KI-gestützte virtuelle Agenten können Ihre Erstlösungsquote verbessern, indem sie Kunden helfen, ihre Anliegen schnell im Self-Service zu klären. KI kann außerdem menschliche Agenten dabei unterstützen, mehr Anliegen schon beim ersten Kontakt zu lösen, indem sie frühere Kundeninteraktionen zusammenfasst und Lösungsvorschläge anbietet.
7. Retentionsrate
Für SaaS-Unternehmen gibt es keinen wichtigeren Wert als die Retentionsrate. Glücklicherweise kann KI helfen: KI-basierte prädiktive Analysen und Sentiment-Analysetools können große Mengen an Kundendaten auswerten, um Anzeichen zu erkennen, wann ein Kunde von einer Abwanderung bedroht ist.
Daten wie Demografie, Kaufhistorie, Nutzungshistorie, Stimmungsbilder und Zufriedenheitsumfragen lassen sich einzeln oft schwer interpretieren, doch Analysetools können subtile Muster erkennen und individuelle Churn-Vorhersagemodelle erstellen, um Kunden proaktiv zurückzugewinnen, bevor sie abspringen.
Die Power von KI-gestütztem Kundenservice
KI hat das Potenzial, im Kundenservice ein seltenes „Win-Win-Win“ zu erzeugen: niedrigere Kosten für Unternehmen, schnellere Services für Kunden und weniger monotone Aufgaben für Supportmitarbeiter.
Diese drei Faktoren sind in einem positiven Kreislauf miteinander verbunden. Unternehmen, die Anfragen mit hohem Volumen an die KI delegieren, senken die Kosten und menschliche Agenten werden für Aufgaben freigestellt, bei denen sie ihre Stärken ausspielen können.
Kunden erhalten eine Kombination aus schnellerem Service für Routineanliegen und empathischeren Services bei komplexen Anliegen, was die Bindung und Zufriedenheit steigert. Unternehmen, die auf Empathie-Formulierungen im Kundenservice setzen, verzeichnen oft größere Zufriedenheit.
Indem Sie die richtigen Kundenservice-KPIs nachverfolgen, stellen Sie sicher, dass KI die gewünschte Wirkung auf Ihr Kundenerlebnis hat – und Sie schaffen zufriedenere, loyalere Kunden.
Mehr Informationen zu KPIs erhalten Sie in unserem ausführlichen Beitrag über die wichtigsten Kennzahlen für den Kundenerfolg. Sie möchten immer auf dem Laufenden in der CX-Branche bleiben? Dann abonnieren Sie unseren Newsletter für CX-Leadership-Tipps, Marketingstrategien, Insights und Branchentrends.
