„Guten Tag, wie kann ich Ihnen helfen?“: Optimieren des Kundendienstes bei Edward Jones

Bei einem Zweigstellennetzwerk mit mehr als 12.000 Standorten in den Vereinigten Staaten und Kanada sowie fast 7 Millionen Kunden weltweit kennen sich die Mitarbeiter von Edward Jones mit erstklassigem Kundenservice aus.

Der Finanzdienstleister mit umfassendem Serviceangebot hat seinen Hauptsitz in St. Louis (Missouri/USA) und hat seine Belegschaft in der Vergangenheit stetig vergrößert, um der Nachfrage durch die Kunden weiter entsprechen zu können. Das Unternehmen hofft, bis zum Jahr 2020 20.000 Finanzberater zu beschäftigen. In Anbetracht des derzeitigen Wachstums und seiner Expansionspläne wollte das Unternehmen sicherstellen, dass der erstklassige Kundendienst auch künftig die Erwartungen der Kunden übertrifft. Ausgerüstet mit Lean Six Sigma-Strategien und den Statistikwerkzeugen in Minitab begann das Prozessverbesserungsteam bei Edward Jones zu untersuchen, wie das Unternehmen bei ständig steigenden Anforderungen weiterhin die hohen Standards beim Kundendienst einhalten konnte.

Die Hauptaufgabe der Serviceabteilung bei Edward Jones besteht nicht nur darin, den Kunden, die im Servicecenter anrufen, zeitnah, präzise und professionell Antworten zu geben, sondern die Anrufer dabei auch freundlich und individuell zu betreuen. Bei rasch zunehmenden Anruferzahlen stand Edward Jones jedoch vor einer Herausforderung: Wie konnten die Servicemitarbeiter die steigenden Anforderungen erfüllen und gleichzeitig die hohen Standards des Unternehmens für den Kundendienst einhalten oder sogar übertreffen?

Mit Hilfe von Minitab führte ein Projektteam bei Edward Jones eine Versuchsplanung (DOE) durch, um die optimale Kombination von Faktoren zu ermitteln, mit denen die Kundendienstprozesse in den Callcentern verbessert werden konnten.

„Wir mussten uns z. B. die Frage stellen, ob es besser ist, die Servicemitarbeiter in mehreren Fachgebieten auszubilden. Und wie können wir die durchschnittliche Bearbeitungsdauer für eine Antwort optimieren?“, erläutert Rod Toro, Master Black Belt und Business Process Improvement Manager bei Edwards Jones. „Datenanalyse und Minitab sollten uns dabei helfen, diese Fragen zu beantworten.“

Toro und das Projektteam hatten einen entscheidenden Durchbruch, als sie überlegten, wie sie dieses Lean Six Sigma-Projekt in Angriff nehmen sollten.

„Zuerst dachten wir darüber nach, wie wir die einzelnen Mitarbeiter dabei unterstützen können, ihre Arbeit bei der Kommunikation mit den Kunden besser zu machen“, erinnert sich Toro. „Dann verlagerten wir den Schwerpunkt darauf, den Gesamtprozess und alle Aspekte zu verbessern, aus denen ein Serviceanruf besteht – von der Schulung neuer Mitarbeiter über die unterschiedlichen Phasen des eigentlichen Anrufs bis hin zu den Aufgaben nach Beendigung des Gesprächs.“

Durch diese Änderung des Schwerpunkts konnte das Team Verbesserungen entwickeln, bei denen der gesamte Prozess berücksichtigt wurde. Es kristallisierte sich ein Prozess heraus, der wiederholbar, standardisiert und vorhersehbar ist – ein Prozess, der optimiert werden kann.

„Wir wussten, dass wir die Metriken ermitteln mussten, mit denen wir den richtigen Mitarbeiter für eine bestimmte Aufgabe finden konnten. Außerdem mussten wir die Arbeitsabläufe optimieren und sie so effizienter machen“, erklärt Toro. „Indem wir den richtigen Mitarbeiter für ein bestimmtes Fachgebiet zuweisen, wird die durchschnittliche Bearbeitungsdauer reduziert. Dies verringert wiederum die durchschnittliche Dauer bis zu einer Antwort und steigert die Kundenzufriedenheit.“

Zu Beginn des Projekts wurden alle Mitarbeiter in mehreren Fachgebieten ausgebildet, wobei allen Fachgebieten die gleiche Anzahl von Mitarbeitern zugewiesen wurde. Außerdem wurden häufig Personal geändert oder hinzugefügt, ohne die Auswirkungen zu berücksichtigen. Das Team wusste, dass gegenüber dieser Ausgangslage Verbesserungen möglich waren. „Wir hatten die Möglichkeit, die Kapazitäten der Mitarbeiter so zu optimieren, dass die Leistung der Abteilung über die unterschiedlichen Fachbereiche hinweg ausgeglichen werden konnte“, so Toro.

Wie konnte das erreicht werden? Hier kamen die Werkzeuge für die Versuchsplanung (DOE) in Minitab ins Spiel.

In der Statistik bezeichnet die Versuchsplanung die Entwicklung einer Serie von Versuchsdurchläufen (Tests), die zeigen sollen, wie ein Ergebnis (die Antwortvariable) durch mehrere Variablen beeinflusst wird. In einem geplanten Versuch ändern die Projektteams jeweils mehrere Faktoren, bestimmen dann mit Hilfe statistischer Analysen, welche Faktoren wichtig sind, und ermitteln schließlich die optimalen Stufen für diese Faktoren.

Am häufigsten findet die Versuchsplanung in der Produktion Anwendung, wo mit diesem Verfahren Maschineneinstellungen ermittelt werden, die zu einer optimalen Prozessleistung bei den geringsten Kosten führen.

„Normalerweise werden die Versuchsplanung und andere statistische Verfahren in der Produktion eingesetzt, die Einsatzmöglichkeiten dieser Methoden sind aber unbegrenzt“ erläutert Toro. „Als wir die Prinzipien der Versuchsplanung erst einmal verstanden hatten, stellten wir fest, dass wir sie auch auf unsere Serviceprozesse anwenden konnten.“

Toro und sein Team wählten vier Schlüsselfaktoren aus – Mitarbeiterbewertung, Arbeitsaufwand nach dem Gespräch, Schicht und Schulungsstunden – und erstellten mit Minitab ein zweistufiges faktorielles Experiment. Nach dem Erfassen und Analysieren der Daten konnten sie anhand der Ausgabe in Minitab die beste Kombination der vier Schlüsselfaktoren benennen.

Die Haupteffekte- und Wechselwirkungsdiagramme für die durchschnittliche Gesamtleistung zeigten, dass sich eine breit gefächerte Ausbildung der Mitarbeiter in allen Bereichen tatsächlich negativ auswirkt. Außerdem zeigten die Haupteffekte- und Wechselwirkungsdiagramme für die Standardabweichung, dass Beständigkeit hauptsächlich bei Mitarbeitern mit besonders guten Fachkenntnissen festzustellen war.

„Wir stellten fest, dass eine breit gefächerte Ausbildung aller Mitarbeiter in allen Fachgebieten nicht effektiv war. Stattdessen stellte sich heraus, dass sie bessere Leistungen erbrachten, wenn sie sich auf ihre Spezialgebiete konzentrieren konnten“, berichtet Toro. „Das war unser Aha-Erlebnis.“

Im Pareto-Diagramm oben konnte das Team die Wechselwirkung zwischen Faktoren erkennen, die signifikante Auswirkungen auf die Gesamtleistung hatten.

Mit Hilfe der Versuchsplanung kam das Team zu dem Schluss, dass die maximale Kundenzufriedenheit erreicht werden konnte, wenn Anrufe den richtigen Mitarbeitern mit den richtigen Kenntnissen zum richtigen Zeitpunkt zugeteilt wurden. Um die Zusammenhänge zwischen der Anzahl der Mitarbeiter, der Anzahl der Anrufe und der Bearbeitungszeit genauer zu untersuchen, verwendete das Team 3D-Streudiagramme in Minitab.

Mit 3D-Streudiagrammen in Minitab, in denen Daten auf drei Achsen dargestellt werden, konnte das Projektteam bei Edward Jones die Beziehungen zwischen drei Variablen gleichzeitig auswerten.

„3D-Streudiagramme zeigen, wie leistungsstark Minitab ist“, erklärt Toro. „Wir konnten die Schlüsselfaktoren und Schlüsselstufen für jede Variable ganz einfach bestimmen.“

Da den einzelnen Bereichen jetzt Mitarbeiter mit speziellen Fachkenntnissen zugewiesen werden, konnte die Serviceabteilung die Kapazität des bestehenden Teams um über 10 Prozent steigern. Außerdem wurden alle ursprünglich geplanten Metriken für das Callcenter optimiert – u. a. die durchschnittliche Bearbeitungsdauer, die durchschnittliche Dauer bis zur Antwort und die Zeit, die die Mitarbeiter auf die Tätigkeiten nach dem Gespräch aufwenden.

Darüber hinaus sind die Mitarbeiter im Kundendienst deutlich zufriedener an ihrem Arbeitsplatz. Viele haben bemerkt, dass sie nicht nur mehr Anrufe an einem Arbeitstag beantworten können, sondern dass die Arbeit leichter von der Hand geht und sie mehr Zeit finden, um sich fortzubilden und so ihre Kenntnisse auf ihrem jeweiligen Spezialgebiet noch weiter zu vertiefen.

„Anstatt unsere Verbesserungen nur von Intuition leiten zu lassen, waren wir viel erfolgreicher, indem wir einen faktenbasierten Ansatz auf der Grundlage statistischer Analysen und der Lean Six Sigma-Methodik gewählt haben“, fasst Toro zusammen.

„Der Einsatz der Versuchsplanung im Dienstleistungsbereich ist zwar ungewöhnlich, aber das muss eigentlich nicht sein“, fährt er fort. „Wenn man die Prinzipien der Versuchsplanung einmal verstanden hat und sich nicht nur damit befasst, die Werkzeuge richtig zu verwenden, stellt man fest, dass die Verfahren, die normalerweise für die Prozessverbesserung in der Produktion eingesetzt werden, auch auf den Dienstleistungsbereich übertragbar sind – genauso wir auf jeden anderen Bereich.“