Lösungen
Datenanalyse-Software für den Kundenservice
Steigern Sie die Kundenzufriedenheit und optimieren Sie die Effizienz Ihrer Kundenservice-Abläufe.
Datengetriebene Einblicke für das optimale Kundenerlebnis nutzen
Nutzen Sie Ihre Daten, um die Performance zu verbessern, Kundenbedürfnisse zu antizipieren und proaktiven Support zu bieten.
Geschwindigkeit
Schneller auf Kundenanfragen reagieren
- Antwortzeiten, Lösungszeiten, Wartezeiten und Abbruchraten verfolgen.
- Die Anzahl innerhalb von Service-Level-Agreements gelöster Vorfälle verbessern.
- Produktschwächen durch Analyse von Kundentickets und Helpdesk-Anfragen identifizieren.
Wissen
Kundenbindung erhöhen
- Kundenverhalten und Kaufprozesse verstehen, um Engagement und Loyalität zu steigern.
- Verstehen, warum Kundengruppen abwandern, und Abwanderung mit KI-gestützten Prognosen vorhersagen.
- Wichtige Kennzahlen und Feedback analysieren, um die Treiber hinter der Kundenbindung zu verstehen.
Performance
Call Center oder Helpdesk optimieren
- Daten aufschlüsseln, um betriebliche Ineffizienzen zu identifizieren.
- Rückstand im Kundenservice durch Prozessoptimierung reduzieren.
- Personallücken identifizieren und die Einsatzplanung der verfügbaren Mitarbeiter optimieren.
Brian Backer
Senior Director of Analytics at LiveVox
Tauchen Sie tief in unsere Erfolgsgeschichten ein
Beispiele für Kundenservice-Dashboards
Entdecken Sie, wie Kundenservice-Profis Dashboards einsetzen
Überblick über die Kundensupport-Performance
Unternehmen können Effizienz steigern, indem sie wichtige Statistiken zu Kundensupport-Tickets und -Prozessen visualisieren.
- Tiefer in Daten eintauchen, um weitere Einblicke zu gewinnen.
- Benutzerfreundliche Oberfläche, geeignet für nicht-technische Nutzer.
Call-Center-Effizienz auf einen Blick
Unternehmen können Effizienz steigern, indem sie wichtige Statistiken zu Kundensupport-Tickets und -Prozessen visualisieren.
- Verschiedene Visualisierungen betonen die Datengeschichte.
- Einfach über Teams und Kunden teilbar.
Besprechen Sie Ihren Anwendungsfall mit uns
Erfahren Sie, wie GoodData Ihnen bei Ihren Analytics-Zielen helfen kann.
Warum unsere Analytics-Plattform wählen?
Gründe, warum Unternehmen unsere Analytics-Plattform lieben:
Integration in Ihr Ökosystem
GoodData mit Ihren Datenquellen verbinden
oder richten Sie Ihre eigene Verbindung mit FlexConnect ein
Bringen Sie Ihren eigenen LLM mit
Wählen Sie die LLM- oder Orchestrierungsschicht, die zu Ihrem Stack passt.
In der GoodData Cloud bereitstellen
GoodData Cloud ist ein SaaS-Produkt, das von uns betrieben und gewartet wird. Kunden erhalten regelmäßig Code-Updates, und das Produkt kann in AWS, Azure und mehreren Regionen bereitgestellt werden.
Self-hosted bereitstellen
Die selbst gehostete Version basiert auf derselben Codebasis wie GoodData Cloud und eignet sich ideal für Nutzer, die erhöhte Sicherheit, Governance oder Kontrolle hinsichtlich des Datenstandorts oder der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften benötigen.
Sicherheit und Vertrauen
Zuverlässige Analysen: Zertifizierungen, vererbte Berechtigungen und kaskadierende Inhaltsänderungen für eine einfache Verwaltung.
Integration
Offene APIs und deklarative SDKs: verbinden Sie sich mit Code-Repositorys und Apps von Drittanbietern und binden Sie diese überall ein.
Verfügbarkeit
Zugängliche Analysen: Vorschriften einhalten und inklusive Erlebnisse bieten.
Eine vertrauenswürdige Plattform, die Nutzer lieben
Häufige Fragen
Ein Kundenservice-Analytics-Tool ist für Unternehmen unverzichtbar, die ihre Kundenservice-Abläufe optimieren, die Zufriedenheit steigern und Wachstum fördern möchten. Ein wesentlicher Vorteil ist der Gewinn von Einblicken in das Kundenverhalten. Datentools analysieren Kundeninteraktionen, Feedback und Stimmungen und ermöglichen es Unternehmen, ihre Strategien entsprechend anzupassen.
Detaillierte Analytics verbessern zudem die Entscheidungsfindung. Durch die Identifikation von Trends und Verbesserungspotenzialen können Unternehmen Ressourcen effektiv einsetzen und Initiativen priorisieren, die Kunden zufriedenstellen. Diese Tools optimieren auch Workflows, indem sie Ineffizienzen aufdecken, Aufgaben automatisieren und die Ressourcenverteilung verbessern.
Die Personalisierung des Kundenerlebnisses ist ein weiterer Vorteil. Durch die Nutzung von Kundendaten können Unternehmen maßgeschneiderte Empfehlungen anbieten, Bedürfnisse antizipieren und proaktiven Support leisten. Darüber hinaus identifizieren Analytics-Tools Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten und steigern so den Umsatz.
Analytics-Lösungen verfolgen auch wichtige Performance-Kennzahlen wie Antwortzeiten und Lösungsquoten und ermöglichen es Unternehmen, ihre Performance zu messen und kontinuierlich zu verbessern.
Definieren Sie zunächst klar die Analytics-Anforderungen Ihres Unternehmens für den Kundenservice. Identifizieren Sie spezifische Anwendungsfälle und KPIs Ihres Call Centers.
Bewerten Sie dann BI-Tools anhand von Funktionen speziell für Kundenservice-Analytics: Datenvisualisierung, Ad-hoc-Reporting, Predictive Analytics, Drill-down-Optionen und nahtlose Integration.
Berücksichtigen Sie auch Skalierbarkeit und Flexibilität. Benutzerfreundlichkeit ist entscheidend — wählen Sie ein intuitives Tool mit Drag-and-Drop-Oberflächen und Self-Service-Analytics.
Prüfen Sie Reputation und Support des Anbieters. Berücksichtigen Sie abschließend die Gesamtbetriebskosten (TCO) und wählen Sie ein Tool mit transparenter Preisgestaltung.
KI und fortschrittliche Analytics können die Qualität und Effizienz Ihres Kundenservices erheblich steigern.
Predictive Analytics nutzt Algorithmen, um Kundenverhalten und potenzielle Probleme vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Daten kann es Support-Tickets priorisieren, Ressourcen effizient einsetzen und Antwortzeiten verbessern.
KI-gestützte Chatbots oder virtuelle Assistenten beschleunigen die Suche nach Antworten in Ihren Daten. Fortschrittliche Kundensegmentierung ermöglicht personalisierte Supportstrategien. Empfehlungs-Engines schlagen relevante Produkte oder Dienstleistungen vor und steigern Cross-Selling-Möglichkeiten.
Self-Service-Analytics-Tools statten Support-Agenten mit Echtzeit-Einblicken aus, damit sie fundierte Entscheidungen treffen und Probleme effizienter lösen können.
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