In dieser Ausgabe unserer Business-Case-Reihe widmen wir uns einer häufig unterschätzten Kennzahl im Kundenservice: der First Contact Resolution (FCR). Jeden Monat beleuchten wir ein zentrales Thema aus dem Bereich Business Process Management und stellen es anhand eines realitätsnahen Szenarios dar. Ziel ist es, Entscheidungsträgerinnen und -trägern aufzuzeigen, welche Kosten durch mangelnde Prozessqualität entstehen – und welche konkreten Chancen zur Optimierung bestehen.
Im Fokus steht diesmal der Kundenservice. Genauer: die Frage, wie sich die First Contact Resolution verbessern lässt. Die Herausforderung dabei ist klar: Es gilt, Effizienz, Kosteneffektivität und Kundenzufriedenheit in Einklang zu bringen – ein Spannungsfeld, das durch steigende Support-Volumina und wachsende Kundenerwartungen zusätzlich belastet wird. FCR entwickelt sich zunehmend zu einem entscheidenden Leistungsindikator.
Ein fiktives Beispiel: Ein mittelgroßes SaaS-Unternehmen beschäftigt rund 150 Support-Mitarbeitende, die gemeinsam etwa 120.000 Tickets pro Jahr bearbeiten.
Auf den ersten Blick wirkt der Betrieb gut organisiert. Doch eine Analyse der Ticketdaten zeigt: Rund 40 Prozent der Anfragen werden nicht beim ersten Kontakt gelöst. Stattdessen kommt es zu mehrfachen Rückfragen, Eskalationen oder internen Weiterleitungen. Die Folge: unnötige Zusatzkosten, sinkende Effizienz und ein gestörtes Kundenerlebnis.
Die Zahlen im Überblick:
Berechnungsgrundlage:
Einsparung = (Reduzierung mehrfacher Bearbeitungen) × (Kosten pro Ticket) × (Anzahl Tickets)
Senkt das Unternehmen den Anteil der mehrfach bearbeiteten Tickets von 40 auf 25 Prozent, entfallen 18.000 überflüssige Vorgänge – was einer jährlichen Einsparung von 144.000 Euro entspricht.
Die finanziellen Auswirkungen sind nur ein Aspekt. Eine unzureichende First Contact Resolution hat spürbare Effekte auf mehreren Ebenen:
FCR ist daher weit mehr als eine Service-Kennzahl. Sie ist ein zentraler Hebel zur Verbesserung von Wirtschaftlichkeit und Kundenloyalität.
Unternehmen setzen traditionell auf klassische Maßnahmen zur Verbesserung der FCR:
Diese Maßnahmen bleiben zentral – doch technologische Entwicklungen schaffen neue Möglichkeiten. Generative AI (GenAI) ergänzt klassische Ansätze und kann die FCR signifikant verbessern.
Drei praxisnahe Anwendungsbereiche:
So wird FCR von einem rückblickenden Performance-Indikator zu einem aktiven Steuerungsinstrument.
Ineffizienzen im Kundenservice sind oft nicht spektakulär – ihre Wirkung jedoch umso nachhaltiger. In unserem Fallbeispiel belaufen sich die vermeidbaren Kosten auf über 140.000 Euro pro Jahr. Weit gravierender ist jedoch der Vertrauensverlust, der bei Kundinnen und Kunden entsteht.
Eine nachhaltige Lösung erfordert mehrere Schritte: Process Mining, um Ursachen zu identifizieren; operative Maßnahmen wie Schulungen und Prozessanpassungen; sowie der gezielte Einsatz von KI-gestützten Tools zur Unterstützung der Support-Teams und zur Befähigung der Kunden.
First Contact Resolution ist eine der wenigen Kennzahlen, bei der sich Wirtschaftlichkeit und Kundenzufriedenheit nicht gegenseitig ausschließen, sondern verstärken. Die unmittelbaren Einsparungen sind messbar – die langfristigen Effekte auf Kundenbindung, Markenvertrauen und Mitarbeitermotivation sind oft noch bedeutender.
Unternehmen, die diese Potenziale erkennen, sollten sich eine zentrale Frage stellen:
Wo in unseren Prozessen zahlen wir bereits heute den Preis für Ineffizienz – und welche Technologien können helfen, diese Lücke zu schließen?
First Contact Resolution misst den Anteil an Kundenanfragen, die bereits beim ersten Kontakt mit dem Support vollständig gelöst werden – also ohne weitere Rückfragen, Eskalationen oder Nachbearbeitungen. FCR ist ein zentraler Indikator für Effizienz und Kundenzufriedenheit.
Hohe FCR-Raten senken die Betriebskosten, steigern die Produktivität der Agents und verbessern das Kundenerlebnis. Niedrige FCR-Werte hingegen führen zu höheren Kosten und können das Vertrauen der Kund:innen nachhaltig schädigen.
Process Mining zeigt auf, wo Tickets wiederholt eskaliert, verzögert oder nachbearbeitet werden. Durch die Visualisierung realer Workflows werden Ineffizienzen sichtbar – und konkrete Optimierungspunkte identifiziert.
GenAI unterstützt Agents mit Echtzeit-Vorschlägen für Antworten, automatisiert Root-Cause-Analysen bei Eskalationen und erstellt selbstlernende Knowledge Bases. Damit lassen sich mehr Anfragen direkt beim ersten Kontakt lösen und Rework reduzieren.
Neben direkten Support-Kosten führen niedrige FCR-Raten zu längeren Bearbeitungszeiten, frustrierten Kund:innen und potenziellem Churn. Diese indirekten Kosten übersteigen die operativen Ausgaben oft deutlich.
Auch kleine und mittelständische Unternehmen profitieren – wenn auch auf anderer Skala. Schon kleinere Verbesserungen bei der FCR können Ressourcen freisetzen und die Kundenbindung stärken.
Zuerst sollten aktuelle FCR-Werte erfasst und mit Process Mining Problemzonen identifiziert werden. Darauf folgen Prozessverbesserungen und der gezielte Einsatz von Tools wie KI-gestützten Antworthilfen. Besonders effektiv sind Pilotprojekte mit klaren KPIs.
Wer Probleme klar beschreibt und Self-Service-Angebote wie FAQs oder Chatbots nutzt, trägt aktiv zur schnelleren Lösung bei. Eine gut strukturierte, KI-gestützte Knowledge Base kann viele Anfragen lösen, bevor überhaupt ein Ticket entsteht.