Knowledge Discovery: Nachbearbeitungszeiten dauerhaft reduzieren

Knowledge-Discovery

Die Bolzhauser AG setzt seit 2014 Knowledge Discovery als Werkzeug ein, um gezielte Optimierungs- und Einsparungspotentiale im Kundenservice zu identifizieren. Von der Reduzierung von Sprech- und Nachbearbeitungszeiten, über die konkrete Steigerung von Zufriedenheitswerten bis hin zur exakten Verlagerung von Vorgangsarten in den Self Service, gibt es beim Einsatz von Knowledge Discovery keine Grenzen. Im heutigen Blogbeitrag geht es um die Reduzierung von Nachbearbeitungszeiten.

Wodurch entstehen (zu) lange Nachbearbeitungszeiten?

Die Nachbearbeitungszeit ist wohl seit Anbeginn der Vorgangsbearbeitung, bzw. seitdem es den Kundenservice gibt ein oft betrachteter und diskutierter Wert. Freie Nachbearbeitungszeiten, fest eingestellte, automatische Nachbearbeitungszeiten, die Option auf Verlängerung der Nachbearbeitungszeit sind wohl die gängigsten Methoden im Umgang mit der Nachbearbeitungszeit.

Doch welche Aspekte treiben die Nachbearbeitungszeit? Woran liegt es, dass mancher Mitarbeiter, bzw. manches Team kürzere Nachbearbeitungszeiten haben als andere? Das Fachwissen, Erfahrung mit dem System, Vorgaben zur Dokumentation und Dokumentationsvorlagen sind augenscheinlich wohl die wichtigsten Treiber der Nachbearbeitungszeit. Doch wie kommt man an detaillierte Informationen, um die Nachbearbeitungszeit zu reduzieren?

Durch Knowledge Discovery gelingt es Antworten auf diese Frage zu liefern. In der oben stehenden Grafik wurde die Nachbearbeitungszeit (ACW) mit der Information verknüpft, ob Casevorlagen korrekt von den Agenten verwendet wurden. Man würde annehmen, dass sich die ACW verringert, wenn Casevorlagen verwendet werden. Das Ergebnis sagt jedoch etwas Anderes aus: Wenn die Agenten keine Casevorlagen nutzten, war der Wert der Nachbearbeitungszeit am geringsten (siehe Knoten 1)! In diesem Falle sorgte also die Idee, durch Casevorlagen die Nachbearbeitungszeit zu verkürzen, zu dem genau gegenteiligen Ergebnis …

Wird diese Aussage noch um die Anrufgründe / Prozesse erweitert, ergeben sich schon die ersten Handlungsempfehlungen in Bezug auf die Nutzung der Casevorlagen und dem großen Thema Nachbearbeitungszeit (siehe Grafik unten).

Wie identifiziere ich die „Treiber“ von (zu) langen Nachbearbeitungszeiten?

Auffällige Systemdokumentationen sind sicherlich einer der Treiber. Doch wie komme ich an die Informationen, um etwas nachhaltig zu ändern?

Im Ergebnisbaum auf der rechten Seite wurde die auffällige Systemdokumentation ins Verhältnis mit den Vorgangsarten / Prozessen gesetzt. Hier wird deutlich, dass es speziell bei den Prozessen „Retoure“ und „Bestellung“ zu auffälligen Systemdokumentation kommt, was für (zu) lange Nachbearbeitungszeiten führt. Somit lässt sich schnell ableiten, mit welchen fachlichen Nachschulungen oder Prozessanpassungen nachhaltig Zeit eingespart werden kann.

Wird der Ergebnisbaum noch um die Teams, Mitarbeiter oder Trainer erweitert, werden die Analysen und Ableitungen zu ganz konkreten Handlungsempfehlungen noch einfacher…

Wo liefert Knowledge Discovery Abhilfe?

Zum einen haben Sie die Möglichkeit mit Knowledge Discovery herauszufinden, ob die von Ihnen initiierten Maßnahmen zur Steuerung (und Senkung) der Nachbearbeitungszeit auch tatsächlich die Nachbearbeitungszeit senken oder gar einen gegenteiligen Effekt haben, wie im oberen Beispiel mit den Casevorlagen vorgestellt. Den für Ihren Service exakt passenden Wert für eine (automatisch eingestellte) Nachbearbeitungszeit lässt sich mit dieser Methodik ermitteln.

Zum anderen liefern Ihnen die statistischen Verknüpfungen und Analysen die Möglichkeit, die Nachbearbeitungszeit multidimensional zu betrachten und aufzuschlüsseln. Nach Partner, nach Mitarbeiter, nach Vorgangsarten, nach Trainern, nach Produkten, nach Tageszeiten, nach Trainingszeitpunkt, nach Team, nach all den Aspekten, die Ihnen ebenfalls die Möglichkeiten bieten, etwas an der gegenwärtigen Situation zu ändern!

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