Zendesk-Berichte zu Agentenaktivität und Produktivität: Der Manager-Leitfaden für 2026

Daten sind im modernen Kundensupport selten das Problem. Die meisten Manager haben nicht deshalb Schwierigkeiten, weil ihnen Zahlen fehlen. Sie haben Schwierigkeiten, weil sie in ihnen ertrinken. Zwischen historischen Trends, Echtzeit-Status-Updates und neuen KI-Kennzahlen besteht die Herausforderung im Jahr 2026 darin, zu wissen, an welcher Stellschraube man drehen muss, wenn der Druck steigt.

Zendesk liefert eine enorme Menge an Daten, die jedoch oft über verschiedene Tools verteilt sind. Vielleicht ertappen Sie sich dabei, wie Sie zwischen Explore für die Leistung der letzten Woche und dem Workforce Management (WFM) für das aktuelle Geschehen hin- und herspringen. Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, diese Lücke zu schließen. Wir werden die wichtigsten Datensätze aufschlüsseln, Ihnen zeigen, wie Sie Echtzeit-Zeitpläne nutzen, um Engpässe zu erkennen, und erklären, wie Sie den tatsächlichen Einfluss von KI auf die Leistung Ihres Teams messen können.

Was sind Zendesk-Berichte zu Agentenaktivität und Produktivität?

Um ein Team effektiv zu leiten, müssen Sie zunächst zwischen „Aktivität“ und „Produktivität“ unterscheiden. Sie klingen ähnlich, erzählen aber sehr unterschiedliche Geschichten. Aktivität bezieht sich darauf, was Ihre Agenten in einem bestimmten Moment tun. Sind sie online? Sind sie in der Pause? Sind sie in einem Meeting? Produktivität hingegen misst die Ergebnisse dieser Aktivität. Wie viele Tickets haben sie gelöst? Wie lange hat es gedauert? Wie hoch war der Kundenzufriedenheitswert (CSAT)?

Zendesk verwaltet diese beiden Bereiche über verschiedene spezialisierte Tools. Historisch gesehen ist Zendesk Explore das Zuhause für Produktivitätsberichte. Hier erstellen Sie langfristige Berichte und Dashboards, um zu sehen, wie sich Ihr Team über Monate oder Jahre hinweg entwickelt. Für die Echtzeit-Aktivitätsverfolgung nutzen Sie Zendesk WFM (früher bekannt als Tymeshift).

Im Jahr 2026 hat sich der Kontext dieser Berichte in Richtung „Omnichannel“-Reporting verschoben. Kunden schreiben nicht mehr nur E-Mails; sie senden Nachrichten, chatten und nutzen soziale Medien. Ihre Berichte müssen diese vereinheitlichte Realität widerspiegeln. Wenn Sie Ihre Zendesk-Berichte zu Agentenaktivität und Produktivität nicht durch eine Omnichannel-Brille betrachten, sehen Sie nur einen Bruchteil der geleisteten Arbeit.

Das Verständnis der Grundlage dieser Berichte ist der erste Schritt. Sie müssen wissen, welches Tool Sie je nachdem benötigen, ob Sie den Personalbedarf für das nächste Quartal planen oder einen plötzlichen Anstieg der Wartezeiten heute Nachmittag beheben wollen. Wenn Sie mit der Plattform noch nicht vertraut sind, lohnt es sich, sich umfassender mit der Zendesk Helpdesk-Software zu beschäftigen, bevor Sie in die granularen Kennzahlen eintauchen.

Wichtige Explore-Datensätze für die Agentenproduktivität

Zendesk Explore wird von verschiedenen Datensätzen gespeist, von denen jeder einen bestimmten Zweck erfüllt. Wenn es um die Leistung Ihres Teams geht, leisten zwei Datensätze die meiste Arbeit.

Agentenstatus-Datensatz

Der Agentenstatus-Datensatz konzentriert sich auf die Zeit. Er verfolgt genau, wann ein Agent einen Status (wie Online oder Abwesend) einnimmt und wie lange er dort bleibt. Dies ist Ihr primäres Werkzeug zur Überprüfung der Anwesenheit und der Einhaltung von Zeitplänen. Es hilft Ihnen bei der Beantwortung von Fragen wie: „Wie viel der Schicht wurde tatsächlich im Online-Status verbracht?“

Ein Punkt, den Sie beachten sollten, ist die Datenaufbewahrung. Dieser Datensatz speichert normalerweise Daten für Ereignisse, die in den letzten 90 Tagen abgeschlossen wurden. Er ist für die Analyse der jüngsten Leistung konzipiert und nicht für eine mehrjährige historische Archivierung.

Agentenproduktivitäts-Datensatz

Während der Status-Datensatz die Zeit verfolgt, verfolgt der Agentenproduktivitäts-Datensatz die Arbeitselemente. Er berichtet über Arbeitselemente, die Agenten angeboten wurden, angenommene Elemente und wie viel ihrer Kapazität genutzt wird. Hier berechnen Sie die Effizienz.

Die KPIs, die Sie hier überwachen sollten, umfassen:

• Durchschnittliche Antwortzeit: Wie lange wartet ein Kunde auf eine Antwort?
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT): Wie viel aktive Zeit verbringt ein Agent mit einem einzelnen Ticket?
• CSAT pro Agent: Korreliert hohe Produktivität mit zufriedenen Kunden?

Die Verwaltung dieser Datensätze erfordert ein gewisses technisches Know-how, insbesondere wenn Sie beginnen, benutzerdefinierte Abfragen zu erstellen. Wenn Sie Schwierigkeiten mit der technischen Seite der Berichte haben, kann Ihnen unser Leitfaden zur Beherrschung von Zendesk Explore-Zeilen und -Kennzahlen helfen, Ihre Dashboards effektiver einzurichten.

Echtzeit-Überwachung mit der Zendesk WFM-Seite für Agentenaktivität

Historische Berichte sind großartig für die Strategie, aber sie helfen Ihnen nicht, wenn Ihre Warteschlange gerade explodiert. Hier kommt die Seite für Agentenaktivität in Zendesk WFM ins Spiel. Sie bietet eine Echtzeit-Visualisierung dessen, was Ihre Agenten tun, im Vergleich zu dem, was geplant war.

Arbeitsabläufe und allgemeine Aufgaben

Die Zeitlinienansicht in WFM verwendet „Arbeitsabläufe“ (Workstreams), um verschiedene Arten von Ticketarbeit zu kategorisieren. Wenn einem Agenten ein bestimmter Kanal oder eine bestimmte Ebene zugewiesen ist, sehen Sie dies auf seiner Zeitlinie. Sie können auch „Allgemeine Aufgaben“ verfolgen, bei denen es sich um Nicht-Ticket-Aktivitäten wie Meetings, Schulungen oder Pausen handelt.

Diese Visualisierung macht es unglaublich einfach, Abweichungen zu erkennen. Wenn Sie einen Agenten im Status „Abwesend“ sehen, obwohl er sich in einem „Messaging“-Arbeitsablauf befinden sollte, können Sie eingreifen und sofort korrigieren. Diese Echtzeit-Sichtbarkeit ermöglicht es Teams, auch bei unerwarteten Spitzen hohe Service-Level aufrechtzuerhalten.

Das Punktesystem

Zendesk WFM verwendet auch ein Punktesystem, um die Produktivität granularer zu messen. Anstatt nur gelöste Tickets zu zählen, weist das System Punkte für verschiedene Aktivitäten zu, wie z. B. das Aktualisieren eines Tickets oder das Hinterlassen einer internen Notiz. Dies bietet einen nuancierteren Blick auf den Beitrag eines Agenten. Ein Agent, der weniger, aber komplexere Tickets bearbeitet, die mehrere Aktualisierungen erfordern, könnte tatsächlich „produktiver“ sein als jemand, der schnell einfache Anfragen zum Zurücksetzen von Passwörtern löst.

Zu beobachten, wie sich diese Zeitlinien in einer Live-Umgebung entwickeln, ist der beste Weg, das Tool zu erlernen. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie es in der Praxis aussieht:

Diese Videoanleitung zeigt, wie Manager die Echtzeit-Zeitlinie nutzen können, um Abweichungen vom Zeitplan zu erkennen und spezifische Ticketaktivitäten zu untersuchen, um die Bearbeitungszeiten zu verbessern. Es ist eine großartige Ressource, um zu sehen, wie die theoretischen Kennzahlen, die wir besprochen haben, tatsächlich auf dem Bildschirm eines Managers erscheinen.

Verfolgung des KI-Einflusses mit dem Zendesk Copilot-Dashboard

Während wir uns durch das Jahr 2026 bewegen, ist KI kein „Nice-to-have“-Feature mehr. Sie ist ein zentraler Bestandteil des Support-Stacks. Aber woher wissen Sie, ob Ihre KI-Tools tatsächlich helfen? Zendesk hat das Copilot: Agentenproduktivitäts-Dashboard eingeführt, um genau diese Frage zu beantworten.

Dieses Dashboard verfolgt, wie Ihre Agenten mit KI-Funktionen wie Antwortvorschlägen und generativen Schreibtools interagieren. Das Ziel ist nicht nur zu sehen, ob die KI „funktioniert“, sondern ob Ihre Agenten sie tatsächlich nutzen, um schneller und besser zu arbeiten.

Zu den wichtigsten Kennzahlen, die im Copilot-Dashboard verfolgt werden sollten, gehören:

• Adoptionstrends: Nutzen im Laufe der Zeit mehr Agenten KI-Vorschläge?
• Akzeptanzraten: Wie oft verwenden Agenten den Vorschlag, den die KI liefert?
• Nutzung generativer Tools: Welche Schreibverbesserungen (wie „freundlicher formulieren“ oder „zusammenfassen“) werden am häufigsten verwendet?

Die wahre Stärke liegt darin, diese Daten mit Ihren Standard-Produktivitätskennzahlen zu korrelieren. Wenn Agenten mit hohen KI-Akzeptanzraten auch kürzere Bearbeitungszeiten und einen höheren CSAT haben, haben Sie Ihren „Nordstern“ für das Training gefunden. Sie können diese Top-Performer als Beispiele verwenden, um anderen Teammitgliedern zu helfen, das Beste aus der Technologie herauszuholen. Für einen tieferen Einblick, ob sich die Investition auszahlt, sollten Sie sich fragen: Ist Zendesk AI Copilot die Kosten wert?

3 Best Practices für umsetzbares Produktivitäts-Reporting

Einen Bericht zu erstellen ist einfach. Diesen Bericht umsetzbar zu machen, ist der Punkt, an dem die meisten Manager hängen bleiben. Hier sind drei Best Practices, die sich für Teams jeder Größe bewährt haben, die 2026 Zendesk-Berichte zu Agentenaktivität und Produktivität nutzen.

1. Nach Gruppe und Agent filtern

Ein häufiger Fehler in Explore ist das Filtern nur nach dem Namen des Agenten. Wenn ein Agent mehreren Gruppen angehört, werden seine Daten im Bericht oft dupliziert, was zu überhöhten Produktivitätszahlen führt, die nicht die Realität widerspiegeln. Stellen Sie immer sicher, dass Ihre Dashboard-Filter sowohl die Gruppe als auch den Agenten enthalten, um eine saubere und genaue Sicht auf die Daten zu erhalten.

2. Agenten an das Abmelden erinnern

Ihre Berichte sind nur so gut wie die Daten, die in sie einfließen. Wenn Agenten nach Schichtende angemeldet bleiben, zeigt der Agentenstatus-Datensatz sie 24 Stunden am Tag als „Online“ an. Dies ruiniert Ihre durchschnittliche Antwortzeit und die Kennzahlen zur Einhaltung von Zeitplänen. Machen Sie das Abmelden zu einem Teil des Rituals am Schichtende, um die Integrität Ihrer Daten zu schützen.

3. WFM mit QA kombinieren

Produktivitätskennzahlen sagen Ihnen, was passiert ist, aber selten, warum. Wenn Sie sehen, dass die Produktivität eines Agenten sinkt, schauen Sie nicht nur auf die Bearbeitungszeiten. Nutzen Sie ein Tool wie Zendesk QA, um die tatsächlichen Tickets aus diesem Zeitraum zu überprüfen. Sie könnten feststellen, dass der Agent eine Reihe unglaublich komplexer Fehler bearbeitet hat, die umfangreiche Recherchen erforderten, anstatt einfach nur „langsam“ zu sein. Durch die Messung der KI-Containment-Rate und der Eskalationsqualität neben Ihren Produktivitätsdaten erhalten Sie ein viel faireres und nützlicheres Bild der Leistung Ihres Teams.

Bringen Sie Ihr Support-Team mit eesel AI auf das nächste Level

Obwohl die integrierten Berichte von Zendesk leistungsstark sind, nimmt ihre Verwaltung dennoch viel Zeit eines Managers in Anspruch. Hier können wir helfen. Bei eesel AI entwickeln wir KI-Teamkollegen, die nicht nur Antworten vorschlagen, sondern die Schwerstarbeit bei Support, Triage und Betrieb autonom erledigen.

Durch die direkte Integration in Ihre Zendesk-Instanz können unsere KI-Teamkollegen die Ticket-Tagging- und Routing-Prozesse automatisieren und sicherstellen, dass Ihre menschlichen Agenten nur an den Tickets arbeiten, die wirklich eine menschliche Note erfordern. Dies verbessert auf natürliche Weise Ihre Produktivitätsberichte, indem „Rauschen“ reduziert wird und sich Ihr Team auf hochwertige Interaktionen konzentrieren kann.

Unsere KI-Teamkollegen sind in wenigen Minuten einsatzbereit und sofort produktiv. Sie lernen aus Ihrer bestehenden Dokumentation und Ticket-Historie und stellen sicher, dass sie von Tag eins an der Stimme und den Regeln Ihrer Marke folgen. Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, Ihr Zendesk-Ticket-Tagging mit KI zu automatisieren und Ihren Managern mehr Zeit für das Coaching anstatt für das Beobachten von Berichten zu geben, sind wir bereit zu helfen.

Fazit? Stellen Sie noch heute Ihre KI-Teamkollegen ein, um Ihre Zendesk-Produktivität zu verbessern und Ihre Support-Daten in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.