Performance Verbesserung durch Datamining in einem Customer Interaction Center

Thema: Die vorliegende Masterarbeit ist eine Praxisarbeit für ein Unternehmen mit dem Hauptsitz in St. Gallen und drei weiteren Standorten, zwei in der Schweiz und einem in Österreich. Das Unternehmen betreibt ein Customer Interaction Center (Kundendienst), welches hauptsächlich Dienstleistungen im First Level Support in Wort und Schrift anbietet. Die Praxisarbeit richtet sich hauptsächlich an die Geschäftsleitung, weil diese Strategische Entscheide für wirtschaftliche Wertschöpfungen fällt, und soll im zweiten Schritt aber auch einen Mehrwert für die Belegschaft bieten.

Relevanz: Für einen Grosskunden an einem Standort in der Schweiz ist ersichtlich, dass die vertraglich verhandelten Kennzahlen nicht einwandfrei erreicht werden können. Dem Unternehmen stellt sich nun die essentielle Frage und das Ziel, ob eine Performance Verbesserung herbeigeführt werden kann, ohne dass zusätzlich Personal rekrutiert werden muss. Um das Potential einer Performance Verbesserung aufzuzeigen wird in der vorliegenden Praxisarbeit Datamining betrieben. Hierbei handelt es sich um eine Sekundärforschung. Daraus lässt sich auch die Forschungsfrage ableiten, ob eine Performance Verbesserung mittels Datamining möglich sei.

Ergebnisse: Mittels Trichterform sind die grössten und einschneidendsten Volumen sowie Kanäle isoliert und analysiert worden. Auf diesen Kanälen liegt nun vor, zu welchen Zeitpunkten eine Verschlechterung oder eine Tiefe der Perfomance eintritt. Mittels Datamining und dem Gegenübersetzen der Personalbesetzung zu jenen Zeiten, wird ersichtlich, dass die Frühschichten ausgebaut werden können, ohne dass die Kennzahlen in den Spätschichten darunter leiden würden. Folglich liegt das Ergebnis vor, dass die Kennzahlen und eine Perfomance Verbesserung herbeigeführt werden kann, sofern auch die manuelle Steuerung korrekt greift.

Implikationen für Praktiker:innen:

• Unterdeckungen sind nicht permanent ersichtlich.
• Performance Verbesserung durch Datamining ist möglich.
• Zufriedenheit und Senkung des Arbeitsstresses bei den Kundenberater:innen sind möglich.
• Teilweise entsprechen die im Unternehmen zur Verfügung stehenden Werkzeuge nicht State-of-the-Art.
• Implementierung von maschinellem Learning ist hilfreich für automatisierte Reports oder Unterstützung in der manuellen Steuerung. 

Methoden: Um eine Perfomance Verbesserung herbeizuführen wurde nach einem geeigneten wissenschaftlichen Instrument gesucht. Das wissenschaftliche Tool Datamining ist diesbezüglich eine geeignete Variante. Beim Datamining handelt es sich um eine Sekundärforschung, weil auf bestehende historische Daten zugegriffen wird. Weil sich eine Perfomance Verbesserung am ehesten in der Telefonie effizient und zeitnah realisieren lässt, werden diese Datensätze ausgewertet. Die Daten liegen in der Telefonanlage vor und müssen extrahiert und strukturiert werden. Anschliessend werden die entsprechenden Kennzahlen errechnet und Muster gesucht um Performance Versbesserungen zu ermöglichen. Die Auswertung wird bis auf die Intervallebene im 15 Minutentakt aufbereitet und der Personalplanung gegenübergestellt. Damit die Dienstplanänderungen im Sinne der Belegschaft auch ermöglicht werden kann, wird eine Mini-Umfrage durchgeführt.