Prognose der Nachfrage im Kundensupport: Die Falle des Durchschnittstages
Die Prognose der Nachfrage im Kundensupport beginnt häufig mit Durchschnittswerten. Verantwortliche betrachten das tägliche Kontaktvolumen, die Bearbeitungszeit und die Personalstärke. Anschließend erstellen sie Dienstpläne auf Grundlage dessen, was ein „normaler“ Tag scheinbar erfordert. Die Methode wirkt logisch. Kunden kommen jedoch nicht entsprechend einem Durchschnittswert aus einer Tabelle. Die Nachfrage verändert sich je nach Stunde, Kanal, Kampagne, Sprache und Saison. Dadurch kann ein Team scheinbar richtig besetzt sein, während sich gerade in den wichtigsten Momenten dennoch Warteschlangen bilden.
Warum die Prognose der Nachfrage im Kundensupport an Durchschnittswerten scheitert
Ein Durchschnittswert kann das Volumen beschreiben, ohne dessen Verteilung zu zeigen. Zwei Tage können jeweils die gleiche Anzahl an Kontakten aufweisen. An einem Tag kann das Aufkommen jedoch vom Morgen bis zum Abend gleichmäßig sein. Am anderen Tag kann die Hälfte aller Kontakte innerhalb von drei Stunden eintreffen.
Dieser Unterschied verändert alles. Er beeinflusst Wartezeiten, Arbeitsbelastung, Eskalationsdruck und die Fähigkeiten, die in jeder Schicht benötigt werden. Dasselbe Problem zeigt sich bei der Abdeckung im Kundensupport, bei der trotz ausreichender Gesamtkapazität eine versteckte Lücke bei den Servicezeiten entstehen kann.
Eine externe Analyse zur Flexibilität der Personalplanung im Kundensupport und zur Falle des Durchschnittstages zeigt ein ähnliches Problem. Monatliche oder tägliche Durchschnittswerte können gut aussehen, während kurze Phasen intensiver Nachfrage betrieblichen Druck erzeugen.
Mehrere Muster können darauf hinweisen, dass die Prognose zu stark von Durchschnittswerten abhängt:
- Die Warteschlangen wachsen jede Woche zu denselben Zeiten.
- Der Montag beginnt mit einem Rückstand vom Wochenende.
- Eine Sprache oder ein Kanal wird überlastet, während ein anderer ruhig bleibt.
- Produkteinführungen erzeugen plötzlichen Druck, der einige Tage später wieder verschwindet.
- Vorgesetzte verschieben Mitarbeiter wiederholt zwischen Warteschlangen, um die Servicequalität zu sichern.
Dies sind nicht immer Anzeichen für eine dauerhafte Unterbesetzung. Stattdessen können sie darauf hinweisen, dass die Nachfrage ungleichmäßiger ist, als das Personalmodell annimmt.
Die Nachfrage im Kundensupport kann außerhalb des Supportteams entstehen
Supportteams verursachen die meisten Ereignisse, die die Kundennachfrage verändern, nicht selbst. Häufig entstehen sie durch Marketing, Vertrieb, Abrechnung, Logistik und Produktteams.
Eine Werbeaktion kann bereits vor einem Kauf Fragen auslösen. Eine Preisänderung kann die Zahl der Kontakte zu Abrechnungsthemen erhöhen. Gleichzeitig kann eine Produkteinführung technische Probleme verursachen. Ebenso kann eine Kampagne zur Interessentengewinnung eine neue Welle potenzieller Kunden erzeugen, die Antworten benötigen, bevor sie den nächsten Schritt machen.
Auch automatisierte Kommunikation kann Kontaktmuster verändern. Beispielsweise kann eine Kampagne mit automatisierten Anrufen, die für Erinnerungen oder Benachrichtigungen eingesetzt wird, kurz nach dem Versand der Mitteilungen zu einem starken Anstieg der Rückrufe führen.
Daher sollte sich die Prognose nicht nur auf historische Daten des Kundensupports stützen. Betriebsteams benötigen auch Einblick in geplante Geschäftsaktivitäten. Andernfalls erkennen sie einen Nachfrageschub möglicherweise erst, nachdem sich bereits eine Warteschlange gebildet hat.
Eine bessere Prognose der Nachfrage im Kundensupport beginnt mit dem Verlauf der Nachfrage
Eine nützliche Prognose fragt nicht nur: „Wie viele Kontakte werden wir erhalten?“ Sie fragt auch, wann, wo und warum diese Kontakte voraussichtlich auftreten werden.
Teams können untersuchen:
- Zu welchen Zeiten wachsen die Warteschlangen am stärksten?
- Welche Kanäle verändern sich während Kampagnen oder Produkteinführungen am schnellsten?
- Welche Sprachen benötigen zu bestimmten Zeiten zusätzliche Abdeckung?
- Welche Kontaktgründe nehmen nach Ereignissen rund um Abrechnung, Lieferung oder Produkte zu?
- Welche Probleme erfordern Spezialisten statt allgemeiner Kundendienstmitarbeiter?
Diese Betrachtungsweise macht aus der Prognose eine Kapazitätsplanung. Darüber hinaus hilft sie Verantwortlichen dabei, wiederkehrende Nachfrage von vorübergehendem Druck zu unterscheiden.
Ein vorhersehbarer Rückstand am Montag kann eine Änderung des Dienstplans erfordern. Eine dreiwöchige saisonale Spitze kann vorübergehende Kapazitäten notwendig machen. Ein wiederkehrender technischer Engpass kann eine spezialisierte Abdeckung erfordern. Jedes Problem erscheint in einer Übersicht als „hohes Volumen“, doch die Lösungen sind unterschiedlich.
Mehr Mitarbeiter sind keine Prognose für den Kundensupport
Wenn die Nachfrage steigt, ist zusätzliches Personal eine verständliche Reaktion. Mehr Mitarbeiter führen jedoch nicht automatisch zu einer besseren Abdeckung. Wie unsere Analyse zur Personalplanung im Kundensupport erklärt, kann die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter nur begrenzte Ergebnisse bringen, wenn Prozesse, Dienstpläne oder die Verteilung der Fähigkeiten unverändert bleiben.
Die Personalplanung für die arbeitsreichste Woche kann später außerdem zu überschüssiger Kapazität führen. Gleichzeitig macht eine Personalplanung, die sich nur an ruhigen Zeiten orientiert, den Druck zu Spitzenzeiten vorhersehbar.
Die bessere Frage lautet nicht einfach, wie viele Mitarbeiter benötigt werden. Stattdessen sollten Verantwortliche fragen, wie viel Kapazität dauerhaft fest eingeplant und wie viel flexibel gehalten werden sollte.
Prognose der Nachfrage im Kundensupport über mehrere Standorte hinweg
Auch der Standort kann Teil dieser Flexibilität sein. Unterschiedliche Standorte können den Zugang zu Sprachen, Fachkräften und einer breiteren Abdeckung der Arbeitszeiten verbessern. Dennoch benötigt ein Modell mit mehreren Standorten gemeinsame Prozesse und einheitliche Qualitätsstandards.
Primo Contatto arbeitet mit einer Struktur an mehreren Standorten und Teams in Moldau, der Ukraine und Ägypten. In der Praxis kann eine solche Struktur die Verteilung von Kapazitäten auf unterschiedliche betriebliche Anforderungen erleichtern. Der Standort sollte eine Prognose jedoch unterstützen und nicht ersetzen.
Eine schlecht geplante Arbeitsbelastung bleibt schlecht geplant, selbst wenn sie auf mehrere Büros verteilt wird. Daher benötigen Teams weiterhin einheitliche Berichte, klare Eskalationsregeln und genaue Nachfragedaten.
Die Prognose der Nachfrage im Kundensupport sollte dem tatsächlichen Verhalten folgen
Der „Durchschnittstag“ ist für Berichte nützlich. Weniger hilfreich ist er, wenn er als vollständiger Personalplan behandelt wird.
Die Prognose der Nachfrage im Kundensupport funktioniert am besten, wenn Unternehmen untersuchen, wie sich die Nachfrage tatsächlich verhält. Spitzen, ruhige Phasen, Kampagnen, Kanäle, Sprachen und der Bedarf an Spezialisten spielen dabei eine Rolle. Das Ziel besteht nicht darin, jeden Kontakt perfekt vorherzusagen. Stattdessen geht es darum zu verstehen, an welchen Stellen der Betrieb unter Druck am ehesten an seine Grenzen gerät.
Folglich verändert dies die Diskussion über die Personalplanung. Anstatt nur zu fragen, ob das Team groß genug ist, können Verantwortliche fragen, ob sich die Kapazität verschieben lässt, wenn sich die Nachfrage verändert.
Im modernen Kundensupport könnte dies die wichtigere Frage sein.