KI verändert den Kundenservice maßgeblich und stellt damit die klassischen Kennzahlen auf den Prüfstand. Wir werfen einen Blick auf die neuen KPIs für KI im Contact Center.
Während klassische KPIs wie Average Handle Time (AHT) oder First Contact Resolution (FCR) lange ausreichten, braucht es heute neue Kennzahlen für KI im Call Center. Denn Automatisierung und Künstliche Intelligenz verändern nicht nur die Abläufe, sondern auch die Rolle der Mitarbeiter:innen.
Im Folgenden zeigen wir, welche KPIs für KI im Contact Center wirklich relevant sind, wie Unternehmen ihre KI Performance messen können und warum alte KPIs neu gedacht werden müssen.
Warum klassische KPIs nicht mehr ausreichen
Traditionelle Kennzahlen haben einen Haken: Sie sind rein auf menschliche Leistung ausgelegt. Mit dem Einsatz von KI ändern sich aber viele klassische KPIs:
- Die Average Handling Time (AHT) steigt oft, weil Agents komplexere Anfragen bearbeiten, während die KI Routinefälle übernimmt. Eine längere Bearbeitungszeit bedeutet hier höhere Effizienz – und nicht Ineffektivität.
- Die First Contact Resolution (FCR) verliert an Aussagekraft. Viele Anfragen werden direkt automatisiert gelöst, andere landen beim Agent. Deshalb muss man zwischen FCR durch KI und FCR durch menschliche Interaktion unterscheiden.
- Average Response Time (ART) hat wenig Bedeutung, wenn Anfragen in Echtzeit automatisiert beantwortet werden.
Klassische KPIs sind zwar weiterhin wichtig, müssen aber neu interpretiert oder um KI-Kennzahlen ergänzt werden.
KPIs für KI im Contact Center
AI Resolution Rate
Misst, wie viele Anfragen die KI komplett ohne menschliches Eingreifen löst. Eine hohe AI Resolution Rate bedeutet eine spürbare Entlastung der Agents von Routineanfragen.
Customer Effort AI
Bewertet, wie mühelos Kunden mit der KI interagieren. Das beinhaltet Eskalationen, Wiederholungen oder Wechsel zum Agenten.
Cost per Resolution
Hier misst man die Gesamtkosten in Relation zur erfolgreichen Lösung einer Anfrage. Je mehr Anfragen automatisiert bearbeitet werden, desto geringer die Kosten.
Throughput
Zeigt, wie viele Anfragen oder Aufgaben eine KI-Lösung in einem bestimmten Zeitraum verarbeiten kann.
KI Benutzerzufriedenheit
Misst die Kundenzufriedenheit mit der KI – über Feedback-Tools oder kurze In-Dialog-Umfragen. Damit lässt sich der Beitrag von KI zur Customer Experience genau nachvollziehen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Automatisierung und First Contact Resolution mit KI
Ein Contact Center mit hohem Anrufvolumen führt Voicebots ein, um die Agents zu entlasten.
Bei der Auswertung der klassischen Kennzahlen zeigt sich jedoch: Die First Contact Resolution (FCR) liegt scheinbar nur bei 30% – deutlich schlechter als zuvor.
Viele Anfragen wurden von der KI an Agents weitergegeben. In der klassischen Messung wirkt es dementsprechend so, als würden nur wenige Anfragen beim ersten Kontakt gelöst.
Mit Blick auf die AI Resolution Rate zeigt sich das ganze Bild: 40% der Standardfälle wurden vollständig automatisiert durch Voicebots gelöst. Rechnet man diese in die FCR ein, liegt die tatsächliche Erstlösungsquote somit bei 70%.
Automatisierung verändert, wie wir KPIs im Call Center verstehen müssen. Die klassischen KPIs unterschätzen die Effekte von KI massiv. Erst neue Kennzahlen zeigen den echten ROI.
KI Performance messen
KPIs für KI im Contact Center erfordern neue Denkweisen.
Klassische Kennzahlen wie AHT oder FCR behalten zwar ihren Platz, jedoch verändert sich die Bewertung sowie die Kombination mit neuen KPIs.
Unternehmen, die ihre KI Performance messen und ihre Erfolgskennzahlen anpassen, erkennen den wahren Wert von Automatisierung im Call Center: effizientere Prozesse, höhere Kundenzufriedenheit und eine stärkere Mitarbeiterbindung.
Neue KPIs sind ein Anfang. Der nächste Schritt: KI so einsetzen, dass sie Prozesse vereinfacht und Menschen entlastet. Wir begleiten dich dabei.