Zendesk First-Touch-Channel: Ein vollständiger Leitfaden zu FCR-Metriken

Wenn ein Kunde sich um Hilfe bittet, möchte er, dass sein Problem schnell gelöst wird. Niemand wiederholt sein Problem gerne gegenüber mehreren Agenten oder wartet tagelang auf eine Lösung. Hier kommt die First-Touch-Resolution (FCR) ins Spiel. Sie ist eine der wichtigsten Metriken im Kundensupport, dennoch haben viele Teams Schwierigkeiten, sie genau zu messen, insbesondere wenn sie mehrere Kanäle unterstützen.

Dieser Leitfaden schlüsselt alles auf, was Sie über die Verfolgung der First-Touch-Resolution in Zendesk wissen müssen. Wir werden behandeln, wie die Metrik über E-Mail-, Chat- und Voice-Kanäle unterschiedlich funktioniert, Sie durch die Einrichtung eines ordnungsgemäßen Reportings in Zendesk Explore führen und praktische Strategien zur Verbesserung austauschen. Egal, ob Sie gerade erst mit der Verfolgung von FCR beginnen oder Ihre bestehende Einrichtung optimieren möchten, Sie finden umsetzbare Schritte, um eine bessere Sichtbarkeit Ihrer Support-Leistung zu erhalten.

Wie sich Zendesk First-Touch-Channel-Metriken unterscheiden

Hier wird es knifflig. Die Definition einer "One-Touch"-Lösung variiert je nachdem, welchen Kanal der Kunde verwendet hat. Was für E-Mail funktioniert, funktioniert nicht für Sprachanrufe, und Chat hat seine eigenen Besonderheiten.

E-Mail und asynchrone Kanäle

Für E-Mail, Webformulare und andere asynchrone Kanäle ist die Messung unkompliziert. Ein One-Touch-Ticket hat genau eine öffentliche Agentenantwort, die das Problem löst. Der Agent liest das Ticket, schreibt eine Antwort, markiert es als gelöst, und das war's.

In Zendesk Explore wird dies als Agent replies = 1 angezeigt. Sie können das Support - Tickets Dataset nach Tickets filtern, bei denen die Metrik für Agentenantworten gleich eins ist und der Status gelöst ist.

Die Herausforderung bei E-Mail ist nicht die Messung, sondern die Erwartung. Kunden brauchen möglicherweise Tage, um zu antworten, und was wie eine Lösung aussieht, wird möglicherweise wiedereröffnet, wenn der Kunde eine Folgefrage stellt. Aus diesem Grund messen viele Teams die FCR anhand von geschlossenen Tickets und nicht nur von gelösten, um den Kunden bei Bedarf Zeit für eine Wiedereröffnung zu geben.

Voice- und Talk-Channel

Sprachanrufe sind der Punkt, an dem die meisten Teams verwirrt sind. Wenn ein Agent ein Problem während eines Telefonanrufs löst, wird dem Ticket keine öffentliche Antwort hinzugefügt. Der Anruf selbst ist die Interaktion. In Zendesk Explore hat ein One-Touch-Talk-Ticket also tatsächlich Agent replies = 0.

Das verwirrt die Leute, weil sie versuchen, die Talk-FCR mithilfe des Talk Datasets zu messen, das nur Daten auf Anrufebene enthält. Um One-Touch-Talk-Tickets genau zu verfolgen, müssen Sie das Support - Tickets Dataset verwenden und nach Tickets filtern, bei denen der Kanal Voice ist und die Agentenantworten gleich Null sind.

Chat und Messaging

Live-Chat liegt irgendwo zwischen E-Mail und Voice. Wie E-Mail generiert es eine öffentliche Antwort, die Sie zählen können. Aber wie bei Voice bearbeiten Agenten oft mehrere gleichzeitige Konversationen, und die Interaktionen sind in der Regel kürzer und fokussierter.

Laut dem Zendesk-eigenen Advocacy-Team ist Chat oft ihr effizientester Kanal. Agenten können in der Regel drei bis fünf Chats gleichzeitig bearbeiten, und Chat-Tickets haben in der Regel einfachere Fragen, die schnell gelöst werden. Das Volumen ist jedoch in der Regel höher als bei E-Mails, sodass die Gesamtauswirkungen auf Ihre FCR-Rate von Ihrem spezifischen Mix abhängen.

Channel-Vergleich

Die wichtigste Erkenntnis: Verwenden Sie für das FCR-Reporting immer das Support - Tickets Dataset, unabhängig vom Kanal. Das Talk Dataset und das Chat Dataset enthalten nicht die Metrik für Agentenantworten, die Sie für eine genaue Messung benötigen.

Einrichten der FCR-Verfolgung in Zendesk Explore

Lassen Sie uns nun die praktischen Schritte durchgehen, um mit der Messung der First-Touch-Resolution in Ihrem Zendesk-Konto zu beginnen.

Verwenden des Support Tickets Datasets

Navigieren Sie zuerst zu Explore → Report Builder und wählen Sie das Support - Tickets Dataset aus. Dies ist das einzige Dataset, das die Metrik für Agentenantworten über alle Kanäle hinweg enthält.

Das Tickets Dataset bietet Ihnen Metriken auf Ticketebene, die konsistent funktionieren, egal ob Sie E-Mail, Voice oder Chat analysieren. Es enthält Attribute wie Ticket Channel, Ticket Status und die entscheidende Metrik Agent replies, die die FCR-Berechnungen ermöglicht.

Erstellen einer benutzerdefinierten FCR-Metrik

Zendesk bietet FCR nicht als Standardmetrik an, daher müssen Sie eine benutzerdefinierte berechnete Metrik erstellen. So geht's:

1. Klicken Sie im Berichtsgenerator auf das Taschenrechner-Symbol
2. Wählen Sie Standard calculated metric
3. Geben Sie einen Namen wie "% One-touch tickets" ein
4. Verwenden Sie diese Formelstruktur:

   COUNT(One-touch tickets) / COUNT(Solved tickets) * 100
   

5. Ändern Sie das Anzeigeformat in Percentage

Wenn Sie dies nach Kanal aufschlüsseln möchten, fügen Sie einen Filter mithilfe des Ticket Channel Attributs hinzu. Sie können separate Metriken erstellen oder dieselbe Metrik mit verschiedenen Filtern verwenden, die in Ihren Berichten angewendet werden.

Einrichtung von True One-Touch Talk Tickets

Für Voice benötigen Sie einen etwas anderen Ansatz, da One-Touch-Talk-Tickets keine Agentenantworten haben. Erstellen Sie eine berechnete Metrik mit dieser Logik:

IF (Agent replies = 0 AND Ticket Channel = Voice) THEN 1 ELSE 0

Dividieren Sie dann durch Ihre gesamten gelösten Talk-Tickets, um den Prozentsatz zu erhalten.

Geckoboard bietet vorgefertigte benutzerdefinierte Metriken dafür, wenn Sie Zeit sparen möchten. Ihre True One-touch Talk Tickets Metrik übernimmt die Formel für Sie.

Validierungstipps

Bevor Sie Ihren FCR-Zahlen vertrauen, führen Sie einige Stichproben durch:

• Vergleichen Sie Ihre One-Touch-Anzahl mit den gesamten gelösten Tickets, um sicherzustellen, dass das Verhältnis sinnvoll ist
• Sehen Sie sich einzelne Tickets mit null oder einer Antwort an, um zu bestätigen, dass sie korrekt kategorisiert sind
• Testen Sie über verschiedene Zeiträume, um Konsistenz zu gewährleisten
• Überprüfen Sie speziell für Talk-Tickets, ob Tickets mit null Antworten als One-Touch gezählt werden

FCR-Benchmarks und wie gut aussieht

Sie haben also Ihre FCR-Metrik eingerichtet. Welche Zahlen sollten Sie nun anstreben?

Laut der SQM Group liegt der Industriestandard für eine gute FCR-Rate zwischen 70 % und 79 %. Dies bedeutet, dass etwa 30 % Ihrer Tickets mehr als eine Interaktion zur Lösung erfordern. Das ist kein Scheitern, sondern nur die Realität. Einige Probleme sind wirklich komplex und erfordern eine Nachverfolgung.

Eine First-Contact-Resolution-Rate von 80 % oder höher gilt als "Weltklasse". Aber hier ist die Sache: Nur etwa 5 % der Callcenter erreichen dies tatsächlich. Wenn Sie also bei 75 % liegen, machen Sie es gut.

Der Klaus 2023 Customer Service Quality Benchmark Report setzte den durchschnittlichen FCR-Benchmark auf etwa 70 %. Das ist also Ihre Basislinie. Unter 70 % deutet darauf hin, dass es in Ihren Prozessen, Schulungen oder Ihrem Wissensmanagement Raum für Verbesserungen gibt.

Die geschäftlichen Auswirkungen

Die Forschung der SQM Group zeigt einige überzeugende Zusammenhänge:

• Für jede 1% Verbesserung der FCR sinken die Betriebskosten um 1%
• Für jede 1% Verbesserung der FCR steigt die Kundenzufriedenheit um 1%
• Die Mitarbeiterzufriedenheit steigt im gleichen Maße wie die FCR (manchmal höher)
• Kundenempfehlungen und -bindung korrelieren positiv mit der FCR

Aber es gibt einen Vorbehalt. Eine sehr hohe FCR kann tatsächlich auf Probleme hinweisen:

• Es könnte bedeuten, dass Ihre Self-Service-Ressourcen fehlen, sodass Kunden Sie für einfache Probleme kontaktieren, die abgelenkt werden sollten
• Agenten wenden möglicherweise "Pflasterlösungen" an, anstatt die Ursachen zu beheben, was später zu wiederholten Kontakten führt
• Eine FCR von fast 100 % kann darauf hindeuten, dass Kunden aufgrund von Frustration aussteigen, anstatt echte Lösungen zu erhalten

Aus diesem Grund sollten Sie die FCR immer zusammen mit CSAT und anderen Qualitätsmetriken messen. Eine hohe FCR bei geringer Zufriedenheit bedeutet, dass etwas nicht stimmt.

Weitere Informationen zu Zendesk-Leistungsmetriken und wie sie zusammenarbeiten, finden Sie in unserem ausführlichen Leitfaden.

Häufige Herausforderungen und wie man sie löst

Auch bei ordnungsgemäßer Einrichtung ist die FCR-Messung nicht immer sauber. Hier sind die häufigsten Probleme, mit denen Teams konfrontiert sind.

Messen der FCR genau

Die größte Herausforderung ist der Umgang mit wiedereröffneten Tickets. Ein Kunde antwortet möglicherweise auf ein gelöstes Ticket mit einer völlig unrelated Frage. Technisch gesehen wurde das ursprüngliche Problem in einem Zug gelöst, aber das Ticket wird wiedereröffnet und sieht jetzt aus wie eine Multi-Touch-Lösung.

Die Lösung? Messen Sie die FCR anhand von geschlossenen Tickets und nicht nur von gelösten Tickets. Zendesk schließt Tickets automatisch nach einem bestimmten Zeitraum (in der Regel ein paar Tage), sodass Kunden bei Bedarf Zeit für eine Wiedereröffnung haben. Zählen Sie Tickets erst dann zu Ihrer FCR-Berechnung, wenn sie den Status "Geschlossen" erreicht haben.

Sie können auch zeitbasierte Cutoffs festlegen. Wenn sich ein Kunde beispielsweise innerhalb von 24 Stunden wegen desselben Problems an Sie wendet, betrachten Sie dies als Teil desselben Lösungsversuchs. Nach 24 Stunden zählen Sie es als neues Ticket.

Channel-Migration-Tracking

Ein weiteres reales Problem: Kunden, die Sie auf einem Kanal nicht erreichen können, wechseln zu einem anderen. Sie versuchen anzurufen, sind frustriert über die Wartezeiten und senden stattdessen eine E-Mail. Jetzt haben Sie zwei Tickets für dasselbe Problem, und Ihre FCR-Berechnung wird unübersichtlich.

Leider verfügt Zendesk Explore nicht über einen nativen Bericht zur Verfolgung der Channel-Migration. Wie in Zendesk-Community-Diskussionen festgestellt, "gibt es derzeit keine einfache native Option, um über Tickets zu berichten, die innerhalb von Explore den Kanal gewechselt haben."

Die Problemumgehung besteht darin, das Updates history Dataset zu verwenden und sich das Update channel Attribut anzusehen. Dies zeigt Ihnen, wann sich der Kanal eines Tickets während seines Lebenszyklus geändert hat. Sie können benutzerdefinierte Berichte erstellen, um Kunden zu identifizieren, die innerhalb eines kurzen Zeitrahmens Tickets über mehrere Kanäle erstellt haben.

Unterscheidung zwischen echter Lösung und Kundenausstieg

Eine hohe FCR in Verbindung mit einer niedrigen CSAT ist ein Warnsignal. Es deutet darauf hin, dass Kunden einzelne Antworten erhalten, die ihre Probleme nicht wirklich lösen, sodass sie aufgeben, anstatt das Gespräch fortzusetzen.

Häufige Ursachen sind:

• Wall-of-Text-Antworten, die Kunden überfordern
• Technische Antworten, die zu viel Wissen voraussetzen
• Vorzeitiges Schließen von Tickets, bevor die Lösung bestätigt wurde

Überprüfen Sie immer Tickets mit einer Antwort, die niedrige Zufriedenheitswerte erhalten hat. Suchen Sie nach Mustern in dem, was schief gelaufen ist, und passen Sie Ihren Ansatz an.

Strategien zur Verbesserung der First-Touch-Resolution

Nachdem Sie die FCR nun genau messen, wie verbessern Sie sie tatsächlich? Hier sind bewährte Strategien, die branchenübergreifend funktionieren.

Agentenschulung und -befähigung

Viele FCR-Fehler passieren, weil Agenten nicht das Selbstvertrauen oder das Wissen haben, um beim ersten Versuch vollständige Antworten zu geben. Investieren Sie in:

• Rollenspielübungen für gängige Szenarien, die in einer Interaktion gelöst werden sollten
• Interne Wissensdatenbank mit Anrufskripten, Fehlerbehebungsanleitungen und Videoschulungen
• Schulung zur emotionalen Intelligenz für den Umgang mit gestressten oder frustrierten Kunden

Ziel ist es, die Antworten vom Typ "Ich muss das erst prüfen" zu reduzieren. Jedes Mal, wenn ein Agent während eines Gesprächs recherchieren muss, sinkt die FCR.

Weitere Informationen zur Verbesserung der Zendesk-Agentenleistung finden Sie in unserem umfassenden Leitfaden.

Besserer Kundenkontext

Laut dem CX Trends Report von Zendesk erwarten 71 % der Verbraucher, dass Unternehmen ihre Informationen intern austauschen, damit sie sich nicht wiederholen müssen. Dennoch sagen Agenten oft "Ich muss mir das ansehen", weil sie nicht schnell auf die Kundenhistorie zugreifen können.

Die CRM-Integration ist unerlässlich. Agenten sollten Folgendes sehen:

• Vorherige Tickets und Lösungen
• Kontodetails und Abonnementstatus
• Aktuelle Produktnutzung oder Fehler
• Vergangene Interaktionen über alle Kanäle hinweg

Wenn Agenten diesen Kontext im Voraus haben, können sie vollständige Antworten ohne Hin und Her geben.

Self-Service-Optimierung

Paradoxerweise besteht eine der besten Möglichkeiten zur Verbesserung der FCR darin, das Volumen der Tickets zu reduzieren, die einen Agenten gar nicht erst erreichen sollten. Analysieren Sie Ihre One-Touch-Tickets, um Ablenkungsmöglichkeiten zu identifizieren:

• Welche einfachen Fragen beantworten Agenten wiederholt?
• Welche Probleme könnten mit einer besseren Dokumentation gelöst werden?
• Wo bleiben Kunden in Ihrem Hilfecenter hängen?

Das Advocacy-Team von Zendesk verwendet One-Touch-Solve-Daten, um Lücken in ihren Help Center-Inhalten zu identifizieren. Wenn ein Problem konsequent in einer Agentenantwort gelöst wird, hätte es wahrscheinlich mit einem guten Artikel abgelenkt werden können.

Qualitätssicherungsprogramme

Implementieren Sie QS-Prozesse, die sich auf die Vollständigkeit des Erstkontakts konzentrieren:

• Überprüfen Sie Multi-Touch-Tickets, um die Ursachen zu identifizieren
• Kategorisieren Sie Fehler: unzureichende Informationen, Eskalationsbedarf, komplexe Probleme, Folgefragen
• Erstellen Sie gezielte Schulungen für jede Kategorie
• Erkennen und belohnen Sie Agenten mit hohen FCR-Raten

Bei der QS geht es nicht nur darum, Fehler zu erkennen. Es geht darum, systemische Probleme zu identifizieren, die One-Touch-Lösungen verhindern.

Wie KI Ihre Zendesk First-Touch-Raten verbessern kann

Auch mit großartigen Schulungen und Prozessen haben Agenten immer noch Schwierigkeiten mit One-Touch-Lösungen, wenn sie die richtigen Informationen nicht schnell finden können. Hier kann KI helfen.

Die zentrale Herausforderung ist der Wissenszugang. Agenten müssen:

• Durchsuchen Sie Hunderte von Help Center-Artikeln
• Finden Sie relevante vergangene Tickets mit ähnlichen Problemen
• Merken Sie sich, welche Makros für bestimmte Situationen gelten
• Bleiben Sie über Richtlinienänderungen und Produktaktualisierungen auf dem Laufenden

Dies in Echtzeit während eines Kundengesprächs zu tun, ist schwierig. KI macht es einfacher.

Mit eesel AI Copilot erhalten Agenten Echtzeitunterstützung, die die First-Touch-Raten verbessert:

• Entwirft vollständige Antworten, die in Ihrem Help Center, vergangenen Tickets und Makros verankert sind
• Zeigt automatisch relevantes Wissen an, basierend auf dem Ticketinhalt
• Schlägt nächste Schritte und Eskalationspfade vor, bevor sich Agenten zu einer Antwort verpflichten
• Reduziert das Hin und Her, indem sichergestellt wird, dass die erste Antwort alle notwendigen Informationen enthält

Im Gegensatz zu generischen KI-Schreibwerkzeugen lernt eesel AI Ihr spezifisches Geschäft. Es versteht Ihre Produkte, Ihre Richtlinien und Ihren Ton. Wenn ein Agent ein Ticket öffnet, hat eesel AI es bereits analysiert und ist bereit mit Vorschlägen aus Ihrer tatsächlichen Wissensdatenbank.

Für Teams, die noch weiter gehen möchten, kann eesel AI Agent den Frontline-Support autonom abwickeln und häufige Probleme ohne menschliches Zutun lösen. So können sich Ihre menschlichen Agenten auf die komplexen Fälle konzentrieren, die wirklich ihr Fachwissen benötigen.

Unsere Zendesk-Integration funktioniert nahtlos mit Ihrer bestehenden Einrichtung. Sie müssen Ihren Helpdesk nicht ersetzen, laden Sie einfach eesel AI in Ihr Team ein und sehen Sie, wie sich Ihre First-Touch-Metriken verbessern.

Beginnen Sie noch heute mit der Verbesserung Ihrer Zendesk First-Touch-Metriken

Die First-Touch-Resolution ist einer der deutlichsten Indikatoren für Support-Effizienz und Kundenzufriedenheit. Wenn Sie Probleme in einer einzigen Interaktion lösen, sind Kunden zufriedener, Agenten weniger gestresst und Ihre Betriebskosten sinken.

Die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Leitfaden:

• Kanalunterschiede sind wichtig. E-Mail, Voice und Chat haben jeweils unterschiedliche Messansätze in Zendesk Explore.
• Verwenden Sie das Support - Tickets Dataset für alle FCR-Berichte. Die Talk- und Chat-Datasets enthalten nicht die Metrik für Agentenantworten, die Sie benötigen.
• Messen Sie anhand von geschlossenen Tickets und nicht nur von gelösten, um Wiedereröffnungsfenster zu berücksichtigen.
• Benchmarking Sie realistisch. 70-79 % sind gut, 80 %+ sind Weltklasse, und alles unter 70 % hat Raum für Verbesserungen.
• Koppeln Sie die FCR immer mit der CSAT. Eine hohe FCR bei geringer Zufriedenheit deutet auf Probleme hin.

Ihre nächsten Schritte:

1. Überprüfen Sie Ihre aktuelle FCR-Einrichtung. Verwenden Sie das richtige Dataset? Messen Sie anhand des richtigen Ticketstatus?
2. Identifizieren Sie kanalspezifische Lücken. Erfasst Ihr Voice-FCR-Reporting tatsächlich One-Touch-Anrufe korrekt?
3. Überprüfen Sie Multi-Touch-Tickets auf Muster. Welche Kategorien von Problemen benötigen konsequent eine Nachverfolgung?
4. Überlegen Sie, wie KI helfen könnte. Wenn Agenten Schwierigkeiten haben, schnell Wissen zu finden, können Tools wie eesel AI diese Lücke schließen.

Wenn Sie daran interessiert sind zu sehen, wie KI Ihre First-Touch-Resolution-Raten steigern kann, testen Sie eesel AI kostenlos oder buchen Sie eine Demo. Wir zeigen Ihnen, wie Teams, die unseren AI Copilot und AI Agent verwenden, innerhalb weniger Wochen nach der Implementierung messbare Verbesserungen ihrer FCR-Metriken sehen.