Wenn Sie im Kundenservice tätig sind, kennen Sie wahrscheinlich das Gefühl. Sie starren auf ein Dashboard voller grüner, gelber und roter Kunden-Gesundheitswerte und können einfach nicht das Gefühl loswerden, dass etwas nicht stimmt. Sie sind nicht allein. Eine Untersuchung von Staircase AI (jetzt Teil von Gainsight) hat ergeben, dass über 70 % der Führungskräfte ihrem eigenen Kunden-Gesundheitswert nicht vertrauen. Die altmodische, regelbasierte Methode, einige Kennzahlen manuell zu gewichten, fühlt sich oft mehr wie ein Ratespiel als wie echte Wissenschaft an.
Hier sollen KI-gestützte Gesundheitswerte die Dinge ändern. Sie versprechen einen Wechsel von statischen Momentaufnahmen zu dynamischen, prädiktiven Einblicken. Anstatt Ihnen nur zu zeigen, was ein Kunde im letzten Monat getan hat, versuchen sie vorherzusagen, was er als Nächstes tun wird. Dieser Leitfaden führt Sie durch das, was diese Werte wirklich sind, die Daten, die sie speisen, ihre größte Schwäche und wie Sie von nur beobachten zu automatischem Handeln übergehen können.
Was sind KI-gestützte Gesundheitswerte?
Ein Kunden-Gesundheitswert versucht, eine große Frage zu beantworten: Wird dieser Kunde bleiben, mit uns wachsen oder abspringen? Das Ziel ist einfach, aber der Weg dorthin ist kompliziert.
Traditionelle Gesundheitswerte basieren auf „Geschäftsregeln“. Ihr Team kommt in einem Raum zusammen und entscheidet, welche Kennzahlen am wichtigsten sind, und vergibt Punkte basierend auf Ihren besten Annahmen. Vielleicht entscheiden Sie, dass das Einloggen fünfmal pro Woche 20 Punkte wert ist, während das Einreichen eines Support-Tickets 10 Punkte kostet. Das Problem? Diese Regeln sind starr, basieren auf Bauchgefühlen und benötigen ständige manuelle Updates, während sich Ihr Produkt und Ihre Kunden ändern.
KI-gestützte Gesundheitswerte funktionieren anders. Anstatt sich auf menschliche Vermutungen zu verlassen, nutzen sie maschinelles Lernen, um eine Menge Daten auf einmal zu betrachten. Die KI durchforstet die Produktnutzung, Support-Chats und die Abrechnungshistorie, um die subtilen Muster zu finden, die tatsächlich vorhersagen, was ein Kunde tun wird.
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Die alte Methode: Ein statischer Wert, der auf Annahmen basiert, oft falsch und mühsam manuell zu aktualisieren.
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Die neue Methode: Ein dynamischer Wert, der von Daten angetrieben wird, versteckte Verbindungen findet und tatsächlich im Laufe der Zeit intelligenter wird.
Alt-Titel: Ein visueller Vergleich traditioneller Methoden und KI-gestützter Gesundheitswerte.
Alt-Text: Eine Infografik, die die manuellen Eingaben traditioneller Werte mit der datengestützten Analyse vergleicht, die für KI-gestützte Gesundheitswerte verwendet wird.
Der eigentliche Gewinn hier besteht darin, von einer reaktiven zu einer proaktiven Denkweise überzugehen. Sie können aufhören, darauf zu warten, dass Kunden sich beschweren, und anfangen herauszufinden, was sie brauchen, bevor sie überhaupt merken, dass es ein Problem gibt.
Die wichtigsten Datenquellen, die KI-gestützte Gesundheitswerte speisen
Damit eine KI intelligente Vorhersagen treffen kann, benötigt sie gute Daten und eine Menge davon. Ein solider Gesundheitswert ist normalerweise eine Mischung aus verschiedenen Arten von Informationen, wobei jede einen Teil der Geschichte des Kunden erzählt.
Daten zur Nutzung von Produkten und Dienstleistungen für KI-gestützte Gesundheitswerte
Dies sind die Daten, die Sie wahrscheinlich bereits verfolgen. Es sind die harten Beweise dafür, wie Kunden Ihr Tool tatsächlich nutzen. Diese Kennzahlen umfassen normalerweise Dinge wie:
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Wie oft sie sich einloggen
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Welche Hauptfunktionen sie übernommen haben
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Zeit, die in der App verbracht wird
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Wie viele ihrer gekauften Lizenzen aktiv sind
Während diese Daten unverzichtbar sind, können sie Sie auch täuschen. Ein Kunde könnte sich jeden Tag einloggen, weil er Ihr Produkt liebt, oder er könnte sich jeden Tag einloggen, weil er ständig auf einen Fehler stößt. Hohe Nutzung bedeutet nicht immer einen zufriedenen Kunden.
Direkte Kundenfeedback
Dieser Bereich umfasst all die Male, in denen ein Kunde Ihnen direkt sagt, was er denkt. Die häufigsten Beispiele sind Umfragewerte, mit denen Sie wahrscheinlich vertraut sind:
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Net Promoter Score (NPS): Wie loyal sind sie?
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Kundenzufriedenheit (CSAT): Waren sie mit einer bestimmten Interaktion zufrieden?
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Kundenaufwand-Score (CES): Wie einfach war es, ihr Problem zu lösen?
Dieses Feedback ist Gold wert, weil es direkt von der Quelle kommt. Der Nachteil ist, dass die Rücklaufquoten bei Umfragen schmerzhaft niedrig sein können und das Feedback oft veraltet ist, bis Sie etwas damit tun können.
Support-Interaktionen und Sentiment-Analyse
Einige der ehrlichsten Signale über die Gesundheit von Kunden sind in dem einen Bereich verborgen, den die meisten traditionellen Bewertungsmodelle ignorieren: Ihren Support-Gesprächen. Jede E-Mail, jedes Ticket und jedes Chatprotokoll ist ein Echtzeit-Pulscheck über die Erfahrung Ihres Kunden. Der Haken ist, dass diese Daten unstrukturiert sind, was es einem Menschen unmöglich macht, sie im großen Maßstab zu analysieren.
Hier kann eine KI wirklich helfen. Mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) kann eine KI das Sentiment jedes einzelnen Gesprächs analysieren, um Frustration, Verwirrung oder Freude zu erkennen, ohne dass Sie eine Umfrage senden müssen. Eine KI, die mit Ihrem Helpdesk verbunden ist, wie Zendesk oder Intercom, und internen Tools wie Slack kann 100 % dieser Interaktionen lesen. Dies gibt Ihnen ein viel klareres und unmittelbares Bild davon, wie sich die Kunden fühlen, als jede Umfrage.
Alt-Titel: Eine KI, die das Kunden-Sentiment analysiert, um KI-gestützte Gesundheitswerte zu informieren.
Alt-Text: Screenshot, der zeigt, wie eine KI negative Stimmung in einem Support-Ticket erkennt, eine wichtige Datenquelle für KI-gestützte Gesundheitswerte.
Pro-Tipp: Ihre vergangenen Support-Tickets sind ein Schatz, um zu verstehen, warum Kunden abspringen. Eine KI, die direkt auf diesen Daten trainieren kann, wie eesel AI, kann diese Erkenntnisse herausziehen, ohne dass Sie ein kompliziertes und teures Datenmigrationsprojekt durchführen müssen.
Abrechnungs- und Vertragsdaten
Schließlich das Geldgespräch. Finanzdaten geben Ihnen harte Fakten über die Stabilität eines Kontos. Dazu gehören Zahlungshistorie, Änderungen des Abonnements und Verlängerungsdaten. Während dies definitiv starke Abwanderungssignale sind, kommen sie oft zu spät. Bis ein Kunde beginnt, Zahlungen zu versäumen, hat sich das eigentliche Problem wahrscheinlich schon seit Monaten angestaut.
| Datenquelle | Was sie misst | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|---|
| Produktnutzung | Wie sie mit dem Tool interagieren | Objektiv, leicht zu verfolgen | Kann irreführend sein; hohe Nutzung ≠ Zufriedenheit |
| Direktes Feedback | Was sie sagen, dass sie fühlen | Direkt, quantitativ (NPS/CSAT) | Niedrige Rücklaufquoten, oft veraltet |
| Support-Interaktionen | Wie sie sich wirklich fühlen, gerade jetzt | Ungefiltert, sofort, voller Kontext | Unstrukturiert, benötigt KI zur Analyse |
| Abrechnungsdaten | Ihr finanzielles Engagement | Faktisch, klarer Abwanderungsindikator | Ein nachlaufendes Zeichen; das Problem ist bereits da |
Die versteckte Herausforderung: Warum ein Wert nicht genug ist
Hier ist das Problem: Selbst ein perfekter, KI-gestützter Gesundheitswert hat einen großen Fehler. Es ist eine passive Kennzahl. Ein Wert kann Ihnen sagen, dass ein Kunde ein Abwanderungsrisiko darstellt, aber er kann tatsächlich nichts dagegen tun. Der Wert dieser Warnung hängt vollständig davon ab, dass ein Mensch sie sieht und Maßnahmen ergreift, ein Prozess, der normalerweise langsam und voller Reibung ist.
Die Verzögerung zwischen Einsicht und Handlung
Denken Sie an die typische Feuerübung. Der Gesundheitswert eines Kunden wechselt von grün zu rot. Eine Warnung geht an einen Customer Success Manager (CSM). Stunden später sieht der CSM endlich die Warnung, beginnt, verschiedene Systeme zu durchsuchen, um herauszufinden, warum der Wert gefallen ist, und kommt dann dazu, eine E-Mail zu schreiben. Bis der Kunde Hilfe erhält, könnten ein oder zwei Tage vergangen sein, und seine Frustration ist nur gewachsen. Ein Wert sagt Ihnen, dass ein Feuer ausgebrochen ist, aber er löscht es nicht.
Datensilos und fragmentierte Workflows
Die meisten Gesundheitsbewertungsplattformen sind ihre eigenen separaten Inseln, die von dem, wo Ihr Team tatsächlich arbeitet, getrennt sind. Ein CSM könnte in einem Tool einen niedrigen Wert sehen, aber dann muss er zum Helpdesk springen, um aktuelle Tickets zu finden, und dann Slack überprüfen, um interne Gespräche über das Konto zu finden. Sie müssen versuchen, die Geschichte manuell zusammenzusetzen. All dieses Kontextwechsel frisst Zeit und verlangsamt Ihre Reaktion, was für alle Beteiligten eine umständliche Erfahrung schafft.
KI-gestützte Gesundheitswerte und das Risiko generischer Check-ins
Wenn ein CSM in Warnungen ertrinkt, kann sich ihre Kontaktaufnahme generisch und wenig hilfreich anfühlen. Der entscheidende Kontext warum der Wert gefallen ist, geht verloren. Ein Kunde, der auf einen großen technischen Fehler stößt, erhält die gleiche „Ich wollte nur mal nachfragen!“-E-Mail wie jemand, der eine einfache Abrechnungsfrage hatte. Dieser Mangel an Personalisierung kann Ihre Kontaktaufnahme robotisch erscheinen lassen und mehr schaden als nützen.
Über den Tellerrand hinaus: Wie man mit KI Aktionen automatisiert
Die Antwort ist nicht nur ein besserer Wert. Es ist eine intelligentere KI, die nicht nur Gesundheitssignale erkennt, sondern sofort darauf reagiert. Anstatt all Ihre Daten in eine separate Plattform zu leiten, nur um einen Wert zu erhalten, können Sie eine KI verwenden, die innerhalb Ihrer bestehenden Tools arbeitet, um Signale zu analysieren und in Echtzeit Workflows zu starten. So automatisieren Sie Aktionen mit KI.
Alt-Titel: Ein automatisierter Workflow zur Reaktion auf Signale, die KI-gestützte Gesundheitswerte beeinflussen.
Alt-Text: Ein Mermaid-Diagramm, das einen automatisierten Workflow zeigt, in dem KI eine Kunden-E-Mail analysiert, sie weiterleitet, eine Antwort entwirft und es einem CSM ermöglicht, in Minuten zu antworten, wodurch die KI-gestützten Gesundheitswerte verbessert werden.
Tickets basierend auf Stimmung triagieren und weiterleiten
Anstatt zu warten, bis ein Gesundheitswert sinkt, kann eine KI negative Stimmung in einem neuen Support-Ticket erkennen und sofort darauf reagieren. Zum Beispiel kann eesel AIs KI Triage automatisch eine E-Mail von einem frustrierten Kunden identifizieren, sie als „Risiko“ kennzeichnen und direkt an einen Senior-Agenten oder den richtigen CSM weiterleiten. Das Problem wird markiert und eskaliert, bevor ein Mensch es überhaupt sieht, wodurch die Reaktionszeit von Stunden auf Minuten verkürzt wird.
Alt-Titel: Verwendung von KI Triage zur Automatisierung von Aktionen basierend auf Signalen für KI-gestützte Gesundheitswerte.
Alt-Text: Ein Screenshot eines KI-Triage-Tools, das eine Regel erstellt, um Tickets von frustrierten Kunden automatisch weiterzuleiten, ein proaktiver Schritt über die bloße Überwachung von KI-gestützten Gesundheitswerten hinaus.
Sofortige, hilfreiche Antworten bereitstellen
Manchmal sinkt die Gesundheit eines Kunden aus einem einfachen Grund: Sie können keine schnelle Antwort finden. Sie stecken fest, und ihre Frustration wächst von Minute zu Minute. Ein KI-Agent kann dies rund um die Uhr lösen. Ein KI-Agent von eesel AI kann diese Fragen sofort beantworten, indem er genaue Antworten aus Ihren vertrauenswürdigen Wissensquellen abruft, egal ob sie in Confluence, Google Docs oder sogar in früheren Support-Tickets gespeichert sind. Diese Art von proaktiver Hilfe verhindert, dass eine kleine Frage jemals zu einem Problem wird, das den Gesundheitswert schädigt.
Alt-Titel: Ein KI-Agent, der sofortige Antworten bereitstellt, um die KI-gestützten Gesundheitswerte der Kunden zu verbessern.
Alt-Text: Screenshot eines KI-Agenten, der sofort eine Kundenanfrage löst, was Frustration verhindert, die die KI-gestützten Gesundheitswerte senken kann.
Geben Sie Ihren Agenten KI-gestützte Unterstützung
Für die kniffligen Probleme, die immer noch einen menschlichen Experten benötigen, kann KI Ihrem Team helfen, schneller und besser zu reagieren. Wenn ein eskaliertes Ticket im Warteschlangen eines Agenten landet, steht der Druck auf. eesel AIs KI Copilot arbeitet direkt in Ihrem Helpdesk mit Ihrem Team zusammen und entwirft genaue und einfühlsame Antworten basierend auf dem spezifischen Problem und dem Ton des Kunden. Es gibt Ihren Agenten einen riesigen Vorsprung, sodass sie in einem Bruchteil der Zeit eine durchdachte, personalisierte Antwort liefern können. Dies verbessert direkt die Erfahrung des Kunden und damit auch deren langfristige Gesundheit.
Alt-Titel: Ein KI Copilot, der eine Antwort entwirft, um Faktoren zu verbessern, die die KI-gestützten Gesundheitswerte beeinflussen.
Alt-Text: Screenshot eines KI Copiloten, der einem Support-Agenten hilft, indem er eine kontextuelle Antwort entwirft, die die Kundenerfahrung verbessert und sich positiv auf die KI-gestützten Gesundheitswerte auswirkt.
KI-gestützte Gesundheitswerte: Fokus auf Aktionen, nicht nur auf Analyse
KI-gestützte Gesundheitswerte sind ein großer Schritt nach vorne im Vergleich zu altmodischen, manuellen Methoden. Sie bieten Ihnen eine genauere, zukunftsorientierte Möglichkeit, die Gesundheit der Kunden zu verstehen. Aber Sie erhalten ihren vollen Wert nur, wenn diese Erkenntnisse direkt in sofortige, automatisierte Aktionen umgesetzt werden.
Die Zukunft des Kundenservice besteht nicht nur darin, zu wissen, welche Kunden in Schwierigkeiten sind; es geht darum, ihre Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren. Die besten KI-Tools leben nicht in einem separaten Dashboard. Sie arbeiten innerhalb Ihrer bestehenden Helpdesk- und Team-Chat-Tools, um die Lücke zwischen dem Erkennen eines Problems und dessen Lösung zu schließen und eine Support-Erfahrung zu schaffen, die wirklich proaktiv ist.
Bereit, die Gesundheitssignale der Kunden in automatisierte Aktionen umzuwandeln? eesel AI arbeitet mit den Tools, die Sie bereits verwenden, um die Triage zu automatisieren, Antworten zu entwerfen und Probleme sofort zu lösen. Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und sehen Sie, was eine handlungsorientierte KI für Ihr Team tun kann.
Häufig gestellte Fragen
Traditionelle Werte basieren auf festen Regeln und Annahmen, die Ihr Team manuell festlegt und die schnell veraltet sind. KI-gestützte Werte nutzen maschinelles Lernen, um alle Ihre Kundendaten gleichzeitig zu analysieren, versteckte Muster zu finden, die tatsächlich Abwanderung vorhersagen, und sich anzupassen, während sich Ihre Kunden und Ihr Produkt weiterentwickeln.
Nicht unbedingt. Während mehr Daten hilfreich sind, sind die Qualität und Vielfalt wichtiger als die schiere Menge. Eine KI kann leistungsstarke Signale aus Quellen extrahieren, die Sie bereits haben, wie z.B. Produktnutzungsdaten und insbesondere den unstrukturierten Text in Ihren Support-Tickets und Chats.
Das ist ein häufiges Risiko, weshalb ein Wert allein nicht ausreicht. Der beste Ansatz ist, eine KI zu verwenden, die nicht nur einen Wert generiert, sondern auch automatisierte Aktionen auslöst, wie z.B. die Bearbeitung eines Support-Tickets von einem frustrierten Kunden oder die Bereitstellung einer sofortigen Antwort auf deren Frage.
Der größte Fehler besteht darin, sich nur auf den Wert selbst zu konzentrieren und nicht auf die Aktion, die er auslösen sollte. Ein Wert ist eine passive Einsicht; sein echter Wert ergibt sich aus der Verbindung zu sofortigen, automatisierten Arbeitsabläufen, die das Problem des Kunden schneller lösen.
Sie können auf jeden Fall für kleinere Unternehmen funktionieren. Der Schlüssel liegt darin, hochsignifikante Datenquellen wie Support-Gespräche zu nutzen. Eine KI, die die Stimmung und den Kontext aus jedem Ticket analysiert, kann ein sehr genaues Gesundheitsbild liefern, selbst ohne massive Mengen an Produktnutzungsdaten.
