Wir werden oft von potenziellen Kunden oder sogar von unseren Kunden gefragt, was der Standard oder Benchmark für Self-Service ist. Dies ist eine sehr legitime Frage, da Unternehmen Ausgaben rechtfertigen und sicherstellen müssen, dass alle Investitionen eine positive Rendite für das Unternehmen bringen.
Obwohl es keinen „echten“ Benchmark für automatisierte Self-Service-Lösungen gibt, werden wir versuchen, Ihnen einige Hinweise auf die Art von Ergebnissen zu geben, die Sie realistisch von solchen Lösungen erwarten können.
Aber zuerst, was ist Kundenselbstbedienung?
Customer Self-Service ist eine Lösung oder eine Reihe von Lösungen, mit denen Webbenutzer auf Informationen zugreifen oder sogar einige einfache Aufgaben autonom ausführen können, ohne die Unterstützung eines Kundendienstmitarbeiters zu benötigen.
Welche Art von Abfragen oder Aufgaben können von der Kundenselbstbedienung bearbeitet oder ausgeführt werden?
Das Verfolgen eines Pakets, das Anfordern eines Angebots oder das Bezahlen einer Rechnung online, ohne sich mit einer Person im Unternehmen in Verbindung zu setzen, um Hilfe zu erhalten, sind Beispiele für Self-Service-Aufgaben von Kunden, die wir regelmäßig ausführen.
In Bezug auf Kundenanfragen können nicht alle Anfragen per Self-Service bearbeitet werden, da einige komplexe Probleme immer noch menschliches Eingreifen erfordern. Self-Service-Lösungen für Kunden sind jedoch sehr effizient bei der Lösung sich wiederholender Tier-1-Anfragen. Dies ist die perfekte Art von Anfragen, da sie ungefähr 80% der von Kundendienstmitarbeitern eingegangenen Fragen darstellen und einen großen Teil ihrer Zeit in Anspruch nehmen, sodass sie leicht automatisiert werden können.
Welche Metriken zur Messung von Self-Service-KPIs?
Jedes Unternehmen muss die besten Metriken ermitteln, die verwendet werden können, um die Leistung von Self-Service-Tools zu messen. Es gibt jedoch einige wichtige Kennzahlen, die ein Unternehmen wahrscheinlich regelmäßig überwachen sollte.
Ablenkungsrate anrufen
"Anrufumleitung" bezieht sich auf das Weiterleiten einer Kundenanfrage an einen alternativen Servicekanal, z Chatbots, FAQs, Community-Foren oder Knowledge Center-Datenbanken. Das Ziel der Anrufumleitung besteht sowohl darin, sicherzustellen, dass Kunden die gewünschten Antworten auf die effizienteste Weise erhalten, als auch die Anzahl der an menschliche Agenten weitergeleiteten Anrufe zu verringern. Obwohl sich diese Metrik auf "Anrufe" bezieht, umfasst sie auch alle Kontakte, die die Aufmerksamkeit eines menschlichen Agenten erfordern, wie z Live-Chat und E-Mails.
Das Messen der Anrufumleitungsrate kann kompliziert sein, da wir versuchen zu messen, was nicht passiert ist! Gemäß DB Kay & AssociatesEine Methode besteht darin, sowohl den Prozentsatz der Benutzer zu schätzen, die mit Self-Service erfolgreich sind, als auch den Prozentsatz der Benutzer, die einen Live-Agenten kontaktiert hätten. Die Differenz zwischen diesen beiden Prozentsätzen repräsentiert die Durchbiegungsrate.
Kundenzufriedenheit
Die Implementierung von Self-Service-Kanälen für Kunden ist für jedes Unternehmen ein spannendes Projekt, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Wenn Kunden jedoch mit den Tools, die Sie zur Verfügung stellen, nicht zufrieden sind, wenn sie zu schwierig oder ineffizient sind, kann der Self-Service-Kanal nicht als Erfolg gewertet werden. Die Kundenzufriedenheit muss für jeden Self-Service-Kanal über Umfragen, direktes Feedback und Net Promoter Score (NPS) verfolgt werden, um klar zu verstehen, welche Kanäle am erfolgreichsten sind und welche verbessert werden müssen.
Self-Service-Erfolgsquote
Eine einfache Möglichkeit, den Erfolg der Selbstbedienung zu bestimmen, besteht darin, zu verfolgen, wie viele Kundenanfragen von Selbstbedienungskanälen bearbeitet werden, ohne an einen menschlichen Agenten weitergeleitet zu werden. Dies kann zum Beispiel der Prozentsatz sein, mit dem eine FAQ zum Bestellen zu einer Bestellung führt, anstatt zu einer vom Kunden initiierten Chat-Sitzung, oder der Prozentsatz, wie oft a Knowledge Base Die Suche führt zu einem nützlichen Artikel, der vom Benutzer als "nützlich" eingestuft oder als "dies hat mein Problem gelöst" angezeigt wird.
Bei der Bereitstellung eines von Module der Customer Interaction Management Platform von InbentaDiese Self-Service-Rate wird automatisch verfolgt, berechnet und steht unseren Kunden im Back-End zur Verfügung, zusammen mit vielen anderen nützlichen Metriken.
So berechnen Sie das Self-Service-Verhältnis
Beginnen wir mit der Definition des Prozentsatzes der Probleme, die von Kunden selbst über Self-Service-Kanäle gelöst werden können. Wie bereits erwähnt, können nicht alle Anfragen mit Self-Service-Tools bearbeitet werden, und die komplexeren erfordern menschliches Eingreifen. Wir haben im Laufe der Jahre festgestellt, dass dieser Prozentsatz weitgehend vom Anwendungsfall, der Organisation und sogar der Anwendung abhängt. In der Regel können jedoch 50% der Abfragen von Benutzern selbst gelöst werden.
Von diesen 50% müssen wir quantifizieren, wie viele redundant oder repetitiv sind. Wie bereits erwähnt, fallen ungefähr 80% der Anfragen von Kundendienstmitarbeitern in diese Kategorie. Dies sind diejenigen, die zur Selbstbedienung geeignet sind.
Das maximale Streben nach Selbstbedienung wäre das Produkt dieser beiden Prozentsätze, dh 0.5 x 0.8 = 0.4, also wären 40% die maximale Selbstbedienungsrate, die erwartet werden kann.
Schließlich müssen Sie die Effizienz der berücksichtigen Artificial Intelligence Schalten Sie Ihr Werkzeug ein. Mit der richtigen KI, dem richtigen Inhalt und einem leistungsstarken Lexikon wie Inbentas LexikonIhre Self-Service-Lösung kann für diese sich wiederholenden Abfragen eine Antwortrate von bis zu 80% erreichen.
Infolgedessen sind 32% (0.4 x 0.8 = 0.32) ein gutes Ziel für das Selbstbedienungsverhältnis.
Dies sind natürlich nur Hinweise, und die Ergebnisse können je nach Anwendungsfall, Branche oder Art der Technologie, die Ihre Self-Service-Lösung (en) antreibt, stark variieren. Dies bietet Ihnen jedoch eine gute Vergleichsbasis.
Wenn Sie weiter gehen möchten und Berechnen Sie den ROI eines Chatbots oder Wissensmanagements System wird unser Artikel für Sie von Interesse sein.
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Quelle: https://www.inbenta.com/de/blog/artificial-intelligence-self-service-rate/
