#10 Peak Season Forecasting: Wie du deinen Kundenservice auf den Ansturm vorbereitest

Max: Also bei den ganzen Rabatten, die viele anbieten, jetzt über Black Friday oder Weihnachten, natürlich bestellen da mehr Leute auch. Und das gilt auch für saisonale Peak Seasons. Da wird einfach deutlich mehr bestellt als zu anderen Zeiten. Und dadurch kommt es natürlich auch einfach zu mehr Anfragen für den Service. Und, Riesenproblem natürlich auch, zu mehr Retouren, vor allem im Weihnachtsgeschäft kennt man das. Man spricht hier wirklich davon, dass man fast sechs bis acht Mal mehr Anfragen als in normalen Wochen hat. Und deswegen ist es auch so wichtig, die RPO niedrig zu halten, also die Request Per Order. Stichwort ist ja einfach wirklich einen guten Self-Service anzubieten.

Jakob: Und das ist die Herausforderung der Peak Season in meinen Augen. Weil jeder kennt ja diese Phasen. Dann hast du eben diese Aktionszeiträume. Dann hast du vielleicht sogar noch einen Produktlaunch. dieser Phase deiner Peakseason, dann hat der Zahlungsanbieter ein Problem, Versanddienstleister versagt, dann gibt es auf einmal vielleicht noch spontane Kündigungen, Mitarbeiter geht kurz vor der Season in Rente und alles das bringt das Ticketvolumen komplett durch die Decke ist. Die Wahrheit, in vielen Unternehmen sind die Prozesse so gebaut, dass es bei normalen Bedingungen gut funktioniert, aber eben nicht, wenn es drauf ankommt. Und genau das ist strukturelles Risiko. was sind denn die geplanten Marketingmaßnahmen, weil die muss ich mit einbeziehen und das unterschätzen die allermeisten. Denn ich kann aus Marketing und aus meinem Ad-Spend beispielsweise, kann ich ja davon ableiten mit dem Marketingteam, wie viel Das kombinieren mit der conversion rate um am ende des tages zu sagen je viele bestellungen kriege ich denn am ende des tages raus und jetzt kommt der interessante zirkelschluss wenn ich weiß dass ich x bestellungen habe kann ich ja meine rpo sozusagen davon ableiten und sagen hey pro wie viel bestellungen wie viele kundenkontakte habe ich denn da also entweder machst du es über die rpo und sagst hey pro bestellung habe ich durchschnittlich eine eine week Also eine Anfrage, dann kann ich sagen, wenn ich 100 Bestellungen mehr habe, habe ich 100 Serviceanfragen zufällig. Oder man macht es mit der Kundenkontaktquote. Bei wie viel Bestellungen habe ich x Kundenkontakte sozusagen. Wenn die jetzt bei 10 % liegt, deine Kundenkontaktquote, kann ich das eben auch runterrechnen.

Max: Hi und herzlich willkommen zu Service Sales, dem Podcast, zeigt, wie dein Kundenservice nicht nur begeistert, sondern auch verkauft. Ich bin Maxi und in diesem Podcast sprechen wir darüber, wie du aus deinem Kundenservice eine echte Umsatzmaschine machst. Und heute tauchen wir in ein Thema ein, das jedes E-Commerce Unternehmen betrifft, vor allem im letzten Quartal des Jahres. Peak Season Management und Forecasting. Also wir sprechen wirklich darüber, wie kann man in der Peak Season wirklich im Kundenservice gut agieren und sich gut darauf vorbereiten. Und schließlich Folge 10 schon, Jakob, wir sind schon ganz schön weit vorgeschritten. Genau, dafür haben wir uns natürlich ein richtig interessantes Thema aus dem Hut gezaubert. Ich glaube vor allem, wenn es dann später Forecasting geht, wird es so richtig spannend. Aber wir fangen mal so mit den Basics an. Kannst du vielleicht einfach mal erklären, was versteht man überhaupt darunter, wenn man jetzt über Peak Season spricht?

Jakob: Yes, yes, Jubiläum! Ja ich glaube, also erstmal für Folge 10 haben wir uns wirklich einen Kracher rausgesucht, einer meiner absoluten Lieblingsthemen. Vielleicht ganz generell, was ist Peak Season? Es sind halt eben Zeiträume im Jahr, wo außergewöhnlich hohes Anfrage- und Bestellvolumen vorhanden ist. das ist eigentlich so die meiste Zeit im Jahr oder die wenigen Wochen, Monate, wo so das richtig große Geld verdient wird. Gerade im E-Commerce ist eine Zeit, wo auch meistens über das Geschäftsjahr entschieden wird. 6- bis 8-facher Umsatz ist da so ein Stichwort. Klassiker in der Pieks-Season sind sowas wie Black Friday. Cyber Monday, aber das gesamte Weihnachtsgeschäft teilweise auch. Es kann aber auch saisonal abhängig sein, beispielsweise auch Richtung Valentinstag. Kommt immer drauf an, was man für ein Produkt oder Dienstleistung hat. Oder Summer Sales, Spring Sales, also da gibt's eine ganze Menge. Alle eint es sozusagen, dass es eine wahnsinnig intensive Zeit für den Customer Care ist. Mit eben, ja, roundabout sechs- bis achtfachen Servicevolumen auch. je nach Abhängigkeit vom Unternehmen. Und was da so klassisch ist, kennt, glaube ich, jeder E-Commerce- ist halt eben das Weihnachtsgeschäft und dann hat man eben typischerweise vier Monate mit einer extrem drähen Belastung auf dem Customer Care. November bis Dezember ist so der Klassiker. Ich kriege super viele Produktfragen, Verfügbarkeiten, Beratungsfragen, Gutscheine, Payments. Die Leute kaufen einfach ein, weil es einfach rapportiert ist oder weil sie halt eben für Weihnachten einkaufen wollen. Und im Januar und Februar haben die Teams dann meistens tatsächlich mit Reklamationen zu kämpfen, umtauschen. Klar, das Geschenk hat vielleicht jemand nicht gefallen, will es umtauschen. Und die Herausforderung ist sozusagen mit diesem erhöhten Volumen klarzukommen, obwohl ich ja dasselbe Service-Themen sozusagen habe und immer diese Peaks und Spitzen sozusagen abzufangen und da steht der Kundenservice einfach wahnsinnig unter Strom. So ein Peak-Season-Klassiker ist eigentlich, vor der Peak-Season Ace läuft doch alles gut und wenn man in die Peak-Season reinschlittert, sehen die Companies eigentlich, was geht hier eigentlich ab. Ich meine wir werden gleich drüber reden, da gibt es einfach einige Probleme die sich sozusagen daraus ergeben, weil es einfach eine natürliche Challenge ist und im eCom einfach natürlich eingebaut ist, weil du einfach immer wieder diese Spikes hast. Peak Season ist also ein Stresstest für den gesamten Servicebereich. Was sonst funktioniert, kann hier ganz schön an seine Grenzen kommen, auch für gerade neue E-Commerce Unternehmen, absoluter Klassiker. Und das ist eigentlich die Peak Season, wenn man es mal ganz runter bricht.

Max: Ja und gleichzeitig, also wir sprechen jetzt gleich über die Herausforderungen, man muss auch betonen, gleichzeitig ist es auch einfach eine riesige Chance, weil wer in der Peak Season halt überzeugt und da einen super Service und eine super Erfahrung anbietet, der gewinnt halt langfristig dann auch Kundinnen.

Jakob: Ja, meine, vielleicht fangen wir uns mal von hinten an aufzubauen. Was denkst du denn Maxi, was sind denn aus deiner Sicht die größten Herausforderungen und Kundenservice in dieser Phase? Ich du strukturierst doch unsere Website entlang der Peak Season, du kennst die Klassiker, du kennst die Calls. Was siehst du immer wieder für Challenges eigentlich?

Max: Genau, den ersten Punkt hast du eigentlich auch schon angesprochen. sind einfach deutlich mehr Anfragen in der Peak Season, dadurch, dass eben auch einfach mehr Bestellungen reinkommen. Also bei den ganzen Rabatten, die viele anbieten, jetzt über Black Friday oder Weihnachten, natürlich bestellen da mehr Leute auch. Und das gilt auch für saisonale Peak Seasons. Da wird einfach deutlich mehr bestellt als zu anderen Zeiten. Und dadurch kommt es natürlich auch einfach zu mehr Anfragen für den Service. Und, Riesenproblem natürlich auch, zu mehr Retouren, vor allem im Weihnachtsgeschäft kennt man das. Vor allem nach Weihnachten wird super viel zurückgegeben und das belastet dann natürlich auch enorm den Kundenservice. Man spricht hier wirklich davon, dass man fast sechs bis acht Mal mehr Anfragen als in normalen Wochen hat. Und deswegen ist es auch so wichtig, die RPO niedrig zu halten, also die Request Per Order. Darüber haben wir auch schon in anderen Folgen gesprochen, wie man das machen kann. Stichwort ist ja einfach wirklich einen guten Self-Service anzubieten. Zweiter Punkt ist dann die höhere Erwartungshaltung von Kundinnen generell, was die Antwortzeit, Kulanz und Rückgabeprozesse betrifft. Sonst kaufen sie beim nächsten Shop oder Marktplatz wie Amazon ein. Da gibt es genug Konkurrenz auf dem Markt. Die ist einfach sehr groß und würde sagen einfach auch zu groß, ⁓ keinen guten Kundenservice anzubieten. Das fällt besonders in der Peak Season auf, wenn man so viele Anfragen bekommt. Und was auch noch ein großes Problem sein kann, vor allem in Saisons wie dem Weihnachtsgeschäft, ist einfach, dass die Kundinnen auch noch zusätzlich gestresst sind. Also sie sind sowieso schon emotional aufgeladen, kommen dann in das Gespräch mit dem Service sowieso schon nicht mit so einer positiven Einstellung, weil sie eben dann häufig auch noch Last-Minute-Geschenke besorgen wollen. Ich glaube, wir kennen das auch beide. ist so diese Vorausbeladung an Weihnachten. Das ist nicht immer ganz so einfach.

Jakob: Hm? Also ich kaufe immer... Ich kaufe immer am 23. an. Also 23.12. ist doch nicht zu spät zum Einkaufen, oder? Hm? Hm?

Max: Genau, same day delivery. Da sind wir wieder bei der Erwartungshaltung von den Kundinnen. Und da ist es natürlich dann einfach noch viel wichtiger, auch den Kundinnen mit Empathie entgegenzutreten und wirklich auch einen super Self-Service anzubieten und damit eben alle auch pünktlich zu Weihnachten ihre Produkte bekommen. Natürlich ist es auch einfach eine riesen Herausforderung für die ganze Logistik, aber es ist einfach wichtig, dass der Service da eben auch genauso gut performt. Und da sind wir eigentlich auch schon beim nächsten Thema. Es ist nämlich einfach eine interne Komplexität, die da steigt. Also Logistic, Payment, Lager, die Produktverfügbarkeit. Aber der Kundenservice muss hier über all diese Veränderungen einfach auch immer im Bilde sein. Also man muss wirklich wissen, wenn es jetzt ein bestimmtes Produkt gerade eben nicht mehr gibt, wenn die Logistik gerade einfach Probleme hat und dafür muss einfach die Kommunikation einfach sehr gut sein zwischen den Abteilungen. der Kundenservice sollte hier immer eingeweiht sein. Und da sind wir auch beim Thema, was wir auch häufig betonen. Der Kundenservice sollte eigentlich immer mit am Tisch sitzen, wenn es ⁓ irgendwelche Prozesse oder Veränderungen im Unternehmen geht. Und was dann sonst halt natürlich auch häufig auftritt, jetzt als Herausforderung natürlich, dass die Teams einfach total überlastet sind und gestresst sind. Das hat es ja auch schon erwähnt. Dadurch steigt dann eben auch zwangsweise die First Response Time. und der CSAT-Score sinkt eben auch als Resultat von dem Ganzen. Also es zusammenzufassen, wir haben also mehr Anfragen, höhere Erwartungen und gleichzeitig weniger Spielraum für Fehler. Also es ist einfach Stress pur in der Peak-Season, wenn der Kundenservice nicht gut vorbereitet ist.

Jakob: Ja und ich glaube, ganz wichtig ist, Maxi, ja, dass das größte Risiko ist ja nicht das offensichtliche. Es sind ja eigentlich unsichtbare strukturelle Schwächen, die einen einholen, wenn es ernst wird. vor der Peak Season, ehrlich sind, läuft der Kundenservice ja irgendwie. Es ist ja nicht so, dass ich vor der Peak Season reingehe und der Laden in Flammen steht. Und das ist eben das Tückische, dass die meisten Prozesse oder meisten Unternehmen in die Peak Season reinlaufen, obwohl die Prozesse noch auf sehr, sehr hohen manuellen Aufwand oder Wissen einzelner Personen sozusagen basieren. Was nicht dokumentiert oder systematisiert ist. heißt, wenn es auf einmal acht Mal rein knallt zu einem Thema, was gar nicht systematisiert ist, bricht natürlich die Panik aus. Anfragen werden nicht beantwortet, der Backlog staut sich. Wachstum bedeutet in der Peak-Season halt dann eben auch automatisch, du hast gesagt, sechs bis acht Mal mehr Tickets, mehr Personal, mehr Kosten. Also es ist auch einfach ein Kostenfaktor. Und die Qualität und die Geschwindigkeit, die schwanken dann echt nach Tagesform und Personal. Beispielsweise, ob mein Team halt eben krank ist oder nicht krank ist. Ob die Person heute eben 150 Tickets macht oder nur 80. Das ist einfach super abhängig davon. Und am Ende des Tages hat man oft auch gar kein Ausfallrisiko. Weil ganz ehrlich, was auch passieren kann, ist Urlaub, ist Krankheit oder sind irgendwelche Probleme bei DHL oder ähnliches. Und das ist strukturelles Risiko. Das tritt nicht bei Problemen auf, sondern genau dann, wenn es scheinbar noch gut läuft. Und das ist die Herausforderung der Peak Season in meinen Augen. Weil jeder kennt ja diese Phasen. Dann hast du eben diese Aktionszeiträume. Dann hast du vielleicht sogar noch einen Produktlaunch. dieser Phase deiner Peakseason, dann hat der Zahlungsanbieter ein Problem, Versanddienstleister versagt, dann gibt es auf einmal vielleicht noch spontane Kündigungen, Mitarbeiter geht kurz vor der Season in Rente und alles das bringt das Ticketvolumen komplett durch die Decke und dann zeigt sich eigentlich, wie robust das System eigentlich ist. Die Wahrheit, in vielen Unternehmen sind die Prozesse so gebaut, dass es bei normalen Bedingungen gut funktioniert, aber eben nicht, wenn es drauf ankommt. Und genau das ist strukturelles Risiko. Man kann es eigentlich vorstellen wie ein Gebäude ohne Fundament. Von außen sieht es solide aus, aber beim ersten Sturm kommt eigentlich alles ins Wackeln. jetzt für dich Maxi, es noch mal konkreter zu machen, was passiert denn konkret, wenn man diese Herausforderung nicht in den Griff bekommt und das Haus, in der Metapher zu bleiben, massiv wackelt oder einbricht?

Max: Also einen Punkt, den habe ich vorhin schon erwähnt, einfach wenn man eben einen Service hat, der schlecht erreichbar ist, wo man keinen guten Self-Service auch anbietet und dadurch einfach die erhöhten Kundenerwartungen nicht erfüllt, dann führt das eben zwangsweise dazu, dass Kundinnen abwandern, weil eben, wie gesagt, die Konkurrenz einfach so groß ist. Sie gehen dann eben zum nächsten Marktplatz oder eben zum nächsten Onlineshop und vor allem bei Marktplätzen, wenn wir darüber sprechen, da gibt es ja mit Amazon oder mittlerweile auch Temu einfach eine Riesenkonkurrenz, die einfach Produkte total billig anbieten und sie trotzdem super schnell raus liefern. Und da ist es den Kundinnen dann eben häufig auch egal, wo sie dann bestellen. Und wenn ich dann eben als Online Shop einfach diese Erwartungen nicht erfüllen kann, dann ist das einfach ein Riesenproblem. Und das tritt eben besonders in der Peak Season auf. Und wenn Kunden sowieso schon gestresst sind und dann noch gereizt vom schlechten Service, so wie jetzt zum Beispiel vielleicht in der Weihnachtszeit vor allem, dann gibt es eben auch negative Bewertungen auf Google, Trustpilot oder anderen Portalen und dadurch einfach generell eine schlechte öffentliche Wahrnehmung. Also es ist wirklich ganz wichtig, dass man darauf achtet, dass man eben auf diesen Portalen auch gute Bewertungen hat und Da sehen wir auch, dass vor allem in der Peak Season das auftreten kann, dass dann die schlechten Bewertungen einfach so reinflottern. Und das führt dann eben langfristig auch zum Schaden für die ganze Marke. Und da kann das Marketing oder das Branding dann noch so gut sein, wenn der Kundenservice an der Stelle einfach nicht performt, dann ist das schlecht für die Marke. Und da ist dann wirklich einfach der Kundenservice in der Verantwortung, da in der Peak Season eben richtige Prozesse aufzubauen und sich richtig vorzubereiten. Und dieser ganze Stress, eben auch die ganzen Mitarbeiter im Service haben, führt dann auch einfach zur Überlastung. Und dann eben natürlich auch, wir kennen es alle, wenn wir gestresst sind und überlastet, sind wir auch anfälliger. Unser Immunsystem ist anfälliger für Krankheiten. wenn krank, das ist sowieso ein Riesenthema im Kundenservice, sprechen wir auch immer wieder an. Die Quote ist da einfach sehr hoch und Die Fluktuation im Kundenservice ist auch einfach sehr hoch generell. Also das ist auch einfach so Problem, mit dem jeder Service zu kämpfen hat. Aber ich glaube vor allem in der Peak Season, wenn alle gestresst sind, ist das wirklich nochmal ein viel größeres Problem. Und dadurch greifen dann auch viele einfach zu teuren Ad-hoc-Lösungen. Also sie stellen dann irgendwie in Callcenter ein oder an anderen Dienstleister. Also sourcen dieses ganze Problem aus. Und das machen sie dann häufig auch Last Minute, nicht so dass es gut vorausgeplant ist. Und dann sind das einfach generell viel höhere Kosten. Also das auch noch mal zusammenzufassen, also Peak Season ohne eine gute Vorbereitung kann also richtig teuer werden, richtig stressig, also wirklich nicht nur finanziell und kann auch wirklich in Sachen Reputation einfach sehr negative Auswirkungen haben. Und da sind wir dann eigentlich auch direkt beim Thema. Jakob, das ist jetzt dein großer Einsatz. Hier geht es jetzt ⁓ Forecasting. erklär vielleicht einfach mal, was kann ein gutes Forecasting denn überhaupt leisten?

Jakob: Genau, also vielleicht erstmal, was ist Forecasting in dem Zusammenhang? Forecasting bedeutet, nicht jetzt hier wie im Sales beispielsweise, wie viel Umsatz kommt jetzt rein, so klar ist auch, aber Forecasting in Bezug auf Kundenservice meint, ich antizipiere, die viele Kundenkontakte in der nächsten Highseason entstehen werden. Jetzt haben wir es gesagt, Highseason kann für dich Black Friday sein, die ganze Weihnachtszeit, die vier Monate. Es kann für dich aber auch genauso gut, wenn du in Bike Shops sein, der Frühling. Sobald die Sonne rauskommt, geht es sozusagen richtig los. Und Forecasting ist eigentlich die Vorhersage. Das Anfragevolumes basierend auf historischen Daten. Ich gebe gleich ein Framework an die Hand, wie man das genau analysieren kann, also was die Faustformel ist. Was du aber eigentlich machen willst, ist basierend auf historischen Daten wiederkehrende Peaks zu erkennen. Also erstmal zu verstehen, wann habe ich High Season? Also was ist sozusagen bei mir die eingebaute High Season? Beispielsweise, wenn ich eben ein saisonales Produkt habe, beispielsweise ich bin Garten- und Freitagshop, klar habe ich dann meine High Season eben in dem Bezug jetzt darauf, wenn halt eben die Sonne scheint, die Leute im Garten halt eben sind und dem Hobby nachkommen. Auf der anderen Seite ist Forecasting aber extrem relevant, weil es die Kapazitätplanung sozusagen beeinflusst. wie viele Leute, wann und wo stelle ich eigentlich ein. Außerdem ist eine tiefe Analyse in einem Forecasting wahnsinnig wichtig, weil ich ja auch von da an plane, wie ich Schulungen beispielsweise vornehme. Also gewisse Problemfelder noch mal mehr in Fokus rücke. Zum Beispiel, wenn ich weiß, ich hatte in der letzten Season super viel zu Retouren, ich hatte super viel zu Versandproblemen, dann schule ich meine Leute. natürlich eben genau darauf. Heißt auch, man braucht natürlich eine gute Knowledge Base. Das, wir in letzten Folge hatten, das ist auch super wichtig in dem Zusammenhang. Aber im Prinzip ist das so die strategische Planung. Und jetzt kann man sich ja fragen, wie ziehe ich denn jetzt ganz konkret den Forecast? Also wie weiß ich, wie viele Serviceanfragen werden mich zwischen Dezember bis Februar erreichen, beispielsweise? Also in diesen drei Monaten, sagen wir mal November bis Februar. Also kriege ich jetzt zum Beispiel 10.000 Tickets pro Monat, sind es 15.000, sind es 8.000. Das ist eigentlich, das ist die Krux. Also das ist die Krux, was ich rausfinden will, weil dann kann ich runterrechnen, wie viel Tickets kann den einen Agent eigentlich wirklich überhaupt bearbeiten und das ist die Personalplanung. euch mann... Gefühl dafür zu geben auch an die Zuhörer, Zuhörerinnen. Man sagt so ein Agent macht in Deutschland 1054 Tickets pro Monat, wenn er eine Average Handle Time hat von fünf Minuten und eine effektive Arbeitszeit von sechs Stunden. Das ist das, was wir im Markt super häufig sehen. Und wenn ich jetzt zum Beispiel weiß, ich habe 2800 Tickets, brauche ich zwei Agenten aka. Also das ist sozusagen die Grundformel und jetzt müssen wir nur noch herausfinden, nachdem ich weiß, wie viel ein Agent bearbeiten kann, wie viele Tickets kommen jetzt wirklich auf mich zu. Und das ist ein drei Klang, wie man das herausfindet. Das erste ist mal das wichtigste, dass ich die Anfragen der letzten Peak Season auswerte. Wie viele Serviceanfragen hatte ich konkret in der letzten Peak Season? Wenn ich ein Ticketsystem habe, geht das relativ einfach, dann kann ich in den Insights Bereich reingehen und mir eben genau für diese Monate filtern, wie viele Serviceanfragen hatte ich genau gehabt. Wenn ich das nicht habe und ich nutze Outlook oder Gmail, muss ich tatsächlich hingehen und mir einen repräsentativen Tag aussuchen, also aus dem Dezember, aus dem November, aus dem Januar, Februar und dann Hochrechnungen machen von den Tagen. Das ist die erste Komponente. Die zweite Komponente, häufig unterschätzt, ist, dass ich die Anfang der letzten 30 Tage analysieren muss auch nochmal, weil daraus lassen sich auch Trends erkennen. Also ich muss nicht nur gucken, was habe ich historisch für Daten gehabt, sondern ich muss auch gucken, was wenn die letzten 30 Tagen passiert, weil da kann ich auch schon Mikrotrends ableiten, wenn zum Beispiel ein Produktfehler oder so ist und oft kombinieren sich dann diese Effekte miteinander. Und das letzte, und das sehe ich eigentlich fast nie, das sehe ich wirklich nur bei ganz, ganz großen Brands, das machen, ist zu gucken, was sind denn die geplanten Marketingmaßnahmen, weil die muss ich mit einbeziehen und das unterschätzen die allermeisten. Denn ich kann aus Marketing und aus meinem Ad-Spend beispielsweise, also wenn ich jetzt weiß, ich habe ein Ad-Spend von X Euro, kann ich ja davon ableiten mit dem Marketingteam, wie viel Das kombinieren mit der conversion rate um am ende des tages zu sagen je viele bestellungen kriege ich denn am ende des tages raus und jetzt kommt der interessante zirkelschluss wenn ich weiß dass ich x bestellungen habe kann ich ja meine rpo sozusagen davon ableiten also meine request per order was du auch hattest maxi und sagen hey pro wie viel bestellungen wie viele kundenkontakte habe ich denn da also entweder machst du es über die rpo und sagst hey pro bestellung habe ich durchschnittlich eine eine week Also eine Anfrage, dann kann ich sagen, wenn ich 100 Bestellungen mehr habe, habe ich 100 Serviceanfragen zufällig. Das ist natürlich auch für 100.000 Serviceanfragen, habe ich 100.000 mehr. Oder man macht es mit der Kundenkontaktquote. Bei wie viel Bestellungen habe ich x Kundenkontakte sozusagen. Wenn die jetzt bei 10 % liegt, deine Kundenkontaktquote, kann ich das eben auch runterrechnen. Und das ist eigentlich die Crux. Also Anfragen der letzten Peak-Season auswerten, Anfragen der letzten 30 Tage und die geplanten Marketing-Maßnahmen anschauten, den Traffic sozusagen abzuleiten. Und wir sehen zum Beispiel immer super häufig, dass gerade auch dann so Rückfragen zum Versandstatus im Black Friday 250 % steigen. Und jetzt kann ich natürlich auch hingehen und gucken, ob ich das eben genau automatisieren. Also ob ich genaue Themen einfach mir raussuche, genaue Spikes raussuche und die eben systematisch wegnehme, damit in meiner Queue sozusagen nur noch die wichtigen Anfragen. landen, aber das macht eigentlich gutes Forecasting aus in meinen Augen und das ist der Hintergrund von dem.

Max: Ja, also ich glaube, wir sehen hier einfach, es lohnt sich, die Vergangenheit zu blicken und daraus zu lernen oder da auch aus den Fehlern zu lernen. Und wie du schon gesagt hast, also wer hier wirklich gut vorhersagen kann und dadurch auch gezielt vorbereitet, senkt einfach generell den Stress und die Kosten, die man eben in der Peak Season hat. Jetzt ist es aber natürlich auch wichtig, so dieses ganze Forecasting Thema auch richtig anzugehen mit der richtigen Strategie und hier auch wirklich die richtigen Dinge abzuleiten oder auch die richtigen Learnings zu haben. Und da muss man ja denke ich auch aufpassen, dass man da nicht irgendwie zu einem fehlerhaften Forecast kommt. Was sind denn da so die Risiken, wenn man eben irgendwas falsch vorhersagt?

Jakob: Genau, das hat tatsächlich, also erst mal, wenn du keinen Forecasting machst, natürlich das Schlimmste des Marken, aber ein falsches Forecasting hat auch massive Implikationen für dein Business und für deine Operations. Nehmen wir jetzt mal an, ich adizidiere den Forecast zu hoch. Ich forecaste 200.000 Serviceanfragen in der Peak Season, es sind aber eigentlich nur 100.000. Was passiert dann? Meine Personalplanung hängt ja davon ab. Das heißt, ich stelle zu viele Mitarbeitende ein, aka habe ich mehr Kosten. Und oftmals ist dann das Phänomen, dass man zu viele Leute hiert. Und dann hast du natürlich diesen ganzen Overhead von Kosten. Du musst die Leute hiren, du musst die onboarden, du musst die nach der Speakseason auch wieder offboarden. Und was ich häufig sehe, und das ist jetzt ganz hart gesprochen, man hat im Winter oft zu wenige und im Sommer zu viele. bezogen auf den Personaleinsatz. Das heißt, du musst diese Ressourcen teilweise auch nur für diese vier Monate bereitstellen und wenn du da einfach zu hohen Forecasts siehst, dann stellst du viel zu viele Leute sozusagen ein und das ist ein totalen Overhead, was ja auch den Customer Service Leiter maximaler Spannung zieht. da mal eine Anekdote zu bringen aus der wirklichen Praxis. Jetzt auch Kunde von uns, hängen wir sie hinten irgendwo an der Wand auch hängen. Der hat immer Hochsaison, wenn die Skisaison anfängt. Und die haben einen Kundenservice-Team von 30 plus Leuten. Und die Hälfte davon sind tatsächlich Studenten sozusagen, immer eingestellt werden, bzw. Abiturierenden. Und die hatten zum Beispiel das Problem, dass die einmal komplett overhired haben in einer Season. Und einen totalen Overhead hatten Die müssen mit dem Hiring nämlich fast bis zu ein halbes Jahr vorher beginnen und es so eine maximale Overload sozusagen geführt und zu viel Personaleinsatz. Das ist so dir eine große Gefahr. Auf deiner Seite kann ich natürlich auch genau anders rumspiegeln. Ich kann natürlich auch zu wenige Mitarbeiter einstellen. Ich forecaste beispielsweise 200.000 Serviceanfragen auf einmal sind es 300.000 und da hast du das eine angesprochen und da geht die Reputation in Gefahr. Und was mir hier wichtig ist, ist nicht was, was auf Marketing Slides steht. Das ist Praxis. Ich hab Brands gesehen, die sind von 4,2 Stern auf unter 2,9 Sterne runtergerauscht und die haben sich nie wieder von dieser Season erholt. Das sind Brands, die kaputt gegangen sind, weil sie eine schlechte Season hatten. Die konnten sich davon nicht mehr recovern, weil alles schief gelaufen ist und die First Response Time hatten von über sechs Wochen. davon haben die sich nicht mehr erholt. Und... Das ist wichtig, dass das wirklich ein Thema ist, was man auf dem Schirm haben muss und was schon durch eines diesen massiven Einfluss hat. Auf der anderen Seite ist es mir auch wichtig zu sagen, hey... Wenn ich hier Stress im Team habe und eine schlechte Stimmung, habe ich auch eine hohe Fehlanfälligkeit. Mitarbeiter werden krank. Was auch passiert, Mitarbeiter verlassen die Company. Die sagen, was ich ja letzten Dezember mitgenommen habe, das mache ich nicht noch mal mit. Und das ist die andere riesige Gefahr. Wenn man zu wenige Leute einstellt, ist das, dass die einzelnen Mitarbeiter maximal overloaded sind, überhaupt keinen Spaß mehr daran haben und im schlimmsten Fall die Company verlassen. Und auf der anderen Seite, was natürlich auch passiert ist, wenn ich den Vorkast fehlerhaft mache, ist natürlich die Kundenkommunikation. massiv, wird inkonsistent, ich fahre antwortet zu spät und das wird zu Umsatzverlusten. Ganz klassisch was du hattest, Maxi das Beispiel, wenn ich hier keine schnelle Antwort gehe, dann kaufe ich halt eben woanders ein. Also Fehlplanung in der Peak Season ist eigentlich wie eine falsche Wettervorhersage im Flugverkehr. Du merkst es sofort und es ist flächendeckend.

Max: Ich glaube, ein sehr treffender Vergleich. Dann lassen wir uns mal dazu übergehen, jetzt ein bisschen konkreter zu werden. Wie kann man denn Forecasting richtig einsetzen? Welche Tools oder welche Methoden helfen dabei?

Jakob: Genau, also ich glaube das Allerwichtigste, was du eigentlich brauchst, sind die CRM-Daten. Also ich bin schon der Meinung, dass du deinen Kundenservice schon zentralisieren solltest, also alle Anfragen in eine Queue reinlaufen sollte, auch über alle Channels. Du musst ja den Forecast, kannst du ja global ziehen und pro Kanal sozusagen, also zum Beispiel WhatsApp, E-Mail, Telefon. Da bin ich schon der Meinung, dass du das einfach ganz genau in einem CRM messen musst, weil dann hast du die Anzahl der Tickets. Und was schaust du dir konkret an? Du schaust dir einfach die geschlossenen Tickets an. Das hat jedes Tickets-System eigentlich. mittlerweile ist das tracken kann mittlerweile kannst du es auch von marktplätzen das heißt du kannst auch deine marktplätze via api rein laufen lassen das heißt cm daten sind für mich das allerwichtigste und dann hast du natürlich in den cm system aber nicht nur dort auch analytic tools also zum beispiel bietet sendes sendes explorer das ist der insights bereich oder freshdesk bietet freshdesk reporting es gibt auch sowas wie gorges oder ähnliches die haben ganz konkrete dashboards die zeigen dir genau das sozusagen an Auf der anderen Seite kannst du das dann tatsächlich auch verbinden mit beispielsweise deinen Marketingkampagnen. Also du kannst dir ganz genau anschauen, was hat mein Marketingteam für Kampagnen geplant, was leiten die daraus für den Traffic sozusagen, wie bestimmt die die Conversion Rate am Ende des Tages. Gibt es auch verschiedene Tools, das sozusagen erfassen und am Ende kann man mittlerweile auch ein KI-gestütztes Forecasting machen. Das ist super interessant. Das heißt, du gibst dem KI-System die letzten 365 Tage deiner Tickets, die letzten 30 Tage und gibst ihm noch deine geplanten Maßnahmen sozusagen mit plus wie viel ein Service Agent sozusagen in der Lage ist zu bearbeiten pro Monat und da gibt es GPT basierte Lösungen die dann genau das für dich machen können und an dessen antizipieren können wie dein Service Loom sich wahrscheinlich entwickeln wird plus auch noch historische Daten aus anderen E-Com Brands mitnehmen, heißt Referenzwerte sozusagen ziehen damit du weißt was ist denn so der Branchen Durchschnitt und auf der anderen Seite finde ich es immer auch ganz gut wenn man Worst Case Szenarien plant also Man sollte schon immer mal so mit 10 bis 15 Prozent Puffer rechnen. nach oben wie nach unten. Also das ist sozusagen schon eine Faustformel, die man berücksichtigen kann. Also arbeitet man eben mit so einem Rolling-Forecast, nicht nur im Plan für die ganze Saison, sondern auch wöchentliche Anpassungen. Heißt ganz konkret, ich schau mir auch einzelne KWs an. Also man sollte schon auch ein Monitoring während der Season sozusagen haben, vielleicht noch mal kurzfristig Sachen aufzubauen. Das hilft ihr aber immens weiter und was ihr auch immens weiter hilft, ist tatsächlich auch über Automation nachzudenken in gewissen Segmenten, wo es einfach Sinn macht.

Max: Ja, und hast es jetzt schon angesprochen mit GPT, dass man zum Beispiel das auch nutzen kann. Ich glaube, dass man hier generell auch viele KI-Tools nutzen kann, die helfen und das wird in der Zukunft, glaube ich, auch immer noch stärker sein. Also ich glaube auch, dass da die CRMs hinten dran sein werden, dass man eben eine Ticket-Analyse auch wirklich gut machen kann, weil da kann die KI wirklich helfen, vor allem wenn es jetzt das Thema Rolling-Forecast geht, dass man von der KI hier auch einfach wirklich wöchentlich Updates bekommt und sich immer wieder auf die historischen Daten berufen kann, zu schauen, wie viele Anfragen kann ich hier erwarten. Und ich glaube, dass man da mit einem richtig guten Modell das auch sehr genau vorhersagen kann. Und dann lass uns zum Schluss nochmal alles so zusammenfassen, die wichtigsten Punkte. Ich glaube, was schon hervorgegangen ist, ist, dass Peak Season ja viele Risiken birgt und große Herausforderungen, aber zugleich einfach auch eine Chance ist, sich von der Konkurrenz abzusetzen. Also wenn man hier wirklich eine super Erfahrung anbietet und einen richtig guten Customer Service, dann ist man einfach würde ich sagen, gehört man dann auch irgendwie zu den Top 10 Prozent im E-Commerce. Und das ist einfach ein riesen Wettbewerbsvorteil. Und wie du ja auch schon gesagt hast, also ohne Forecasting ist man wirklich blind. Also wie so ein Blindflug. Aber mit Forecasting bist du am Ende aber handlungsfähig. Also vor allem mit einem sehr guten Forecasting, wo du wirklich weißt, okay, mit wie vielen Anfragen kann ich rechnen. Und dann kannst du eben die nötigen Maßnahmen einfach auch schon früh genug einplanen und wir sehen ja auch, dass die größten Probleme einfach planbar sind, wenn man einfach weiß, was kommt. Also A und O ist einfach eine gute Vorbereitung und dadurch werden Kundinnen hoffentlich glücklich, das Team entspannt sich ein bisschen und sein Umsatz kann natürlich auch steigen, weil wenn dein Kundenservice besser ist, dann werden auch mehr Leute bei dir bestellen. Ganz simpel. Die ganzen erwähnten Tools von Jakob packen wir euch natürlich wie immer in die Show Notes. Ebenso wie unser White Paper zur Peak Season im E-Commerce. Da findet ihr auch coole Strategien, wie ihr die Peak Season angehen könnt. Und ansonsten hinterlasst uns gerne eine Bewertung da, schreibt uns auf LinkedIn oder per Mail. Wir freuen uns immer über euer Feedback und auch über eure Erfahrungen aus der Peak Season. Das interessiert uns natürlich auch immer brennend und dann bleibt eigentlich nur noch wie immer. Bis zum nächsten Mal bei Service Sales.