Die Effizienz des User-Supports messen Sie mit einer Kombination aus quantitativen Support-KPIs – etwa Ticketvolumen, Erstlösungsquote und Lösungszeit – und qualitativen Kennzahlen wie Nutzerzufriedenheit und Selbstständigkeit der Anwender. Entscheidend ist, die Kennzahlen vorab festzulegen, die Datenerfassung einzurichten und die Ergebnisse regelmäßig auszuwerten, um den Support gezielt zu verbessern.
Das Wichtigste in Kürze
- Die Effizienz des User-Supports lässt sich nur mit vorab festgelegten Kennzahlen, passenden Reporting-Tools und einer regelmäßigen Auswertung messen.
- Wichtige quantitative Support-KPIs sind Ticketvolumen, Zeit bis zur ersten Reaktion, Erstlösungsquote, Lösungszeit und Kosten pro Anfrage.
- Qualitative Kennzahlen wie Nutzerzufriedenheit, Datenqualität und Selbstständigkeit der Anwender gehören dazu, denn Zahlen allein zeigen nicht die ganze Wirkung.
- Ein sinkendes Ticketvolumen ist nur dann ein Erfolg, wenn die Nutzer ihre Fragen auf anderem Weg lösen, etwa über Self-Service oder Hilfe in der Anwendung.
Wussten Sie schon? Büroangestellte, sogenannte Wissensarbeiter, nutzen im Durchschnitt 11 Anwendungen; 2019 waren es noch sechs.
(Quelle: Gartner Survey, 2023)
Umso wichtiger ist der User-Support für den richtigen Umgang mit einer Software, egal, ob es sich dabei um ERP, HRIS, CRM, E-Procurement oder einen Digital Workplace handelt. Aber wie kann man herausfinden, wie effizient der User-Support tatsächlich ist?
5 Schritte, um die Effizienz des User-Supports zu beurteilen
Wenn Sie herausfinden möchten, wie effizient Ihr User-Support tatsächlich ist, sollten Sie sich zunächst die Frage stellen, welche Methode sich dafür am besten eignet. Anders gesagt: Wie gehen Sie genau vor, um den User-Support einzuschätzen?
Wir schlagen Ihnen dazu eine Methode in 5 Schritten vor.
1. Indikatoren festlegen
Bestimmen Sie Leistungsindikatoren: Das ist der erste Schritt unserer Methode, um einzuschätzen, wie effizient Ihr User-Support tatsächlich ist. Denn wenn Sie die Effizienz des User-Supports bewerten wollen, dann sollten Sie wissen, was Sie genau messen wollen!
Es gibt ein breites Spektrum an Indikatoren, die sich dafür eignen, sodass die Gefahr besteht, sich im Datendschungel zu verirren. Es geht also darum, die Indikatoren auszuwählen, die für Ihre Umstände am aussagekräftigsten sind. (Machen Sie sich aber keine Sorgen, am Ende des Artikels haben wir eine Auswahl für Sie vorbereitet!)
Berücksichtigen Sie für die Wahl der Indikatoren folgende Punkte: die installierten Anwendungen, den Reifegrad des User-Supports und die verfügbaren Ressourcen. Auf dieser Basis erhalten Sie geeignete Indikatoren für Ihre Situation!
2. Die notwendigen Reporting-Tools einrichten
Haben Sie die relevanten Indikatoren einmal definiert, dann stellen Sie vielleicht fest, dass Sie gar nicht die Voraussetzungen haben, um die Qualität des Supports zu evaluieren. Doch das lässt sich ändern. Denn der zweite und nicht minder wichtige Schritt besteht darin, die notwendigen Tools einzurichten, mit denen Sie dann bestimmen, wie effizient der User-Support arbeitet.
Stellen Sie sich die Frage, ob es besser ist, vorhandene Tools zu optimieren oder neue Tools zu installieren. Auch in diesem Punkt sollten Sie die vorhandenen Ressourcen und den Reifegrad des Supports berücksichtigen. Es wäre schade, sehr ausgefeilte Reporting-Tools einzuführen und diese dann gar nicht nutzen zu können.
3. Daten sammeln
Die Indikatoren sind bestimmt? Die Messinstrumente installiert und eingerichtet? Dann ist es so weit, es kann losgehen!
Jetzt haben Sie die Grundlage geschaffen, um die Daten zu sammeln, mit denen Sie dann auswerten, wie effizient der User-Support ist. Denn diese Daten sind eine regelrechte Goldmine, mit deren Hilfe Sie den User-Support optimieren!
4. Bilanz ziehen
Auf der Basis der vorhandenen Daten erstellen Sie nun eine detaillierte Analyse der Ist-Situation.
Stellen Sie sich dafür folgende Fragen:
- Welche Resultate zeigen die gesammelten Daten?
- Welche Informationen liefern sie Ihnen über den Ist-Zustand des User-Supports?
- Welche Stärken hat Ihr User-Support?
- Wo liegen die wesentlichen Ansatzpunkte, um den User-Support zu verbessern? (Das heißt: Was ist wichtig UND dringend?)
- Wo liegen weitere Ansatzpunkte für die Optimierung? (Das heißt: Was ist wichtig, aber nicht so dringend?)
5. Von vorne beginnen und optimieren
Bewerten und verbessern Sie regelmäßig die Effektivität Ihrer Benutzerunterstützung, um sie langfristig zu optimieren. Planen Sie feste Termine ein, an denen Sie die Ergebnisse messen und überprüfen.
Das Ziel ist einfach: eine konsequente Verbesserung des Anwendersupports für mehr Effizienz und ein besseres Anwendererlebnis. Mit dieser Methode ist es nun an der Zeit, Maßnahmen zu ergreifen und greifbare Fortschritte bei der Verbesserung Ihres Anwendersupports zu erzielen.
User-Support: Welche Indikatoren nutzt man am besten?
Die Effizienz des User-Supports zu messen, ist schön und gut. Aber mit welchen Indikatoren?
Grundsätzlich gilt, dass man sich für die Einschätzung der Effizienz des User-Supports nicht ausschließlich auf Zahlen stützen sollte. Quantitative Indikatoren allein liefern nicht alle notwendigen Informationen, wenn Sie erfolgreiche Veränderungen umsetzen möchten. Stützen Sie sich daher auf quantitative UND qualitative Indikatoren. Beide sind gleich wichtig!
Nachfolgend erhalten Sie einige Beispiele für quantitative und qualitative Indikatoren, mit deren Hilfe Sie Ihren User-Support einschätzen.
Quantitative Indikatoren, um die Leistungsfähigkeit des User-Supports zu bestimmen
- Anzahl der Supportanfragen
- Zeit bis zur ersten Reaktion auf eine Supportanfrage
- Durchschnittliche Bearbeitungsdauer einer Anfrage
- Kosten für Erstellung und Aktualisierung der Dokumentation
- User-Zufriedenheit
Die wichtigsten Support-KPIs im Überblick
Die folgende Tabelle fasst gängige Kennzahlen für den User-Support zusammen und zeigt, worauf Sie bei der Interpretation achten sollten:
| KPI | Was sie misst | Worauf Sie achten sollten |
|---|---|---|
| Ticketvolumen pro Nutzer | Anzahl der Anfragen im Verhältnis zur Zahl der Anwender | Nach Anwendung und Prozess aufschlüsseln, um Problemstellen zu finden |
| Zeit bis zur ersten Reaktion (First Response Time) | Wie schnell der Support auf eine Anfrage reagiert | Eine schnelle Antwort ist noch keine Lösung |
| Erstlösungsquote (First Contact Resolution) | Anteil der Anfragen, die beim ersten Kontakt gelöst werden | Zusammen mit der Lösungszeit betrachten |
| Mittlere Lösungszeit | Durchschnittliche Dauer vom Eingang bis zur Lösung | Ausreißer und Eskalationen getrennt auswerten |
| Eskalationsquote | Anteil der Anfragen, die an den 2nd- oder 3rd-Level-Support gehen | Hohe Werte deuten auf Wissenslücken im First Level hin |
| Nutzerzufriedenheit (CSAT) | Bewertung der Anwender nach Abschluss einer Anfrage | Kurze Umfragen, regelmäßig wiederholt |
| Kosten pro Anfrage | Aufwand des Supports je gelöster Anfrage | Je Support-Level getrennt berechnen |
Beachten Sie: Sinkt die Zahl der Anfragen, kann das ein Erfolg sein – oder ein Zeichen dafür, dass Nutzer den Support meiden und Probleme selbst umgehen. Prüfen Sie deshalb parallel Qualitätskennzahlen wie Fehlerquoten in den Daten.
Qualitative Indikatoren, um die Leistungsfähigkeit des User-Supports zu bestimmen
- Nutzung der Software und aller Features
- Qualität der erfassten Daten in der Software
- Autonomie der User im Umgang mit der Software
- User Experience
Passen Sie die Auflistung der Indikatoren an den Kontext in Ihrem Unternehmen, an die vorhandenen Anwendungen und Ressourcen an!
Nun wissen Sie, wie Sie am besten vorgehen, um Ihren User-Support und seine Effizienz zu beurteilen. Lesen Sie in diesem Zusammenhang auch, wie Sie den User-Support dauerhaft mithilfe des eingebetteten User-Supports optimieren!
Wie misst man die Wirkung von Self-Service und Hilfe in der Anwendung?
Viele Unternehmen ergänzen ihren Helpdesk um Self-Service-Angebote: eine Wissensdatenbank, FAQ oder interaktive Anleitungen direkt in der Software. Deren Wirkung lässt sich mit einigen zusätzlichen Kennzahlen belegen:
- Tickets pro Prozess vor und nach der Einführung: Gehen die Anfragen zu genau den Abläufen zurück, für die Hilfeinhalte erstellt wurden?
- Nutzung der Hilfeinhalte: Welche Anleitungen werden aufgerufen und bis zum Ende durchlaufen, welche abgebrochen?
- Self-Service-Quote: Wie viele Fragen werden ohne Ticket gelöst, gemessen etwa über Suchanfragen in der Hilfe ohne nachfolgende Anfrage beim Support?
- Fehlerquote in den Daten: Sinkt die Zahl unvollständiger oder falsch erfasster Datensätze?
Wie ein mehrstufiger Support mit Hilfe in der Anwendung zusammenspielt, sollten Sie bei der Auswertung ebenfalls berücksichtigen: Self-Service entlastet vor allem den First Level, während komplexe Fälle weiterhin Experten brauchen. Vergleichen Sie die Werte über mehrere Monate, denn Self-Service-Angebote brauchen Zeit, bis Anwender sie kennen und regelmäßig nutzen.
Häufig gestellte Fragen
Woran erkennt man einen effizienten User-Support?
Ein effizienter User-Support löst Anfragen schnell und möglichst beim ersten Kontakt, hält die Kosten pro Anfrage niedrig und hinterlässt zufriedene Anwender. Langfristig zeigt er sich auch daran, dass wiederkehrende Bedienfragen seltener werden, weil Nutzer die Software selbstständiger bedienen. Messen lässt sich das mit einer Kombination aus quantitativen Support-KPIs und qualitativen Kennzahlen.
Was ist der Unterschied zwischen User-Support und Helpdesk?
Der Helpdesk ist die zentrale Anlaufstelle, über die Anwender Anfragen stellen, meist per Ticket, Telefon oder Chat. User-Support ist der umfassendere Begriff: Er umfasst den Helpdesk, aber auch Schulungsunterlagen, Wissensdatenbanken und interaktive Hilfen in der Software. Für die Effizienzmessung sollten Sie beide Ebenen betrachten, nicht nur die Tickets des Helpdesks.
Was bedeutet First Contact Resolution?
First Contact Resolution, auf Deutsch Erstlösungsquote, ist der Anteil der Supportanfragen, die beim ersten Kontakt vollständig gelöst werden, ohne Rückfrage oder Weiterleitung. Die Kennzahl gilt als wichtiger Indikator für die Effizienz des User-Supports. Sie sollte immer zusammen mit der Lösungszeit und der Zufriedenheit der Anwender betrachtet werden.
Wie können Supportanfragen effizienter bearbeitet werden?
Supportanfragen lassen sich effizienter bearbeiten, wenn sie sauber kategorisiert, nach Dringlichkeit priorisiert und direkt an die zuständige Support-Ebene geleitet werden. Eine gepflegte Wissensdatenbank hilft dem Support-Team, Standardfragen schnell zu beantworten. Wiederkehrende Bedienfragen lassen sich zudem vermeiden, indem Anwender Hilfe direkt in der Software erhalten.
Welche Support-KPIs eignen sich für den Einstieg?
Für den Einstieg reichen wenige Support-KPIs: Ticketvolumen pro Nutzer, Erstlösungsquote, mittlere Lösungszeit und die Zufriedenheit der Anwender. Diese Kennzahlen lassen sich mit den meisten Ticketsystemen ohne großen Aufwand erfassen. Sobald die Datenbasis steht, können Sie um Kosten pro Anfrage, Eskalationsquote und Kennzahlen zur Softwarenutzung erweitern.
