Service-Analytics & CSAT-Prediction — Probleme erkennen, bevor Kunde abwandert
Service-Reports kommen monatlich als Excel — keine Echtzeit-Sicht auf Probleme, keine vorausschauende Steuerung.
Was Sie heute verlieren.
Echtzeit-Dashboard mit Themen-Clustering, CSAT-Prediction und Churn-Risk pro Kunde. Probleme werden binnen Stunden statt Wochen sichtbar.
Warum klassisches Service-Reporting blind macht
- 01Excel-Reports einmal im Monat — 4 Wochen lang läuft ein Problem, bevor es sichtbar wird.
- 02Themen-Cluster werden manuell gemacht (Mitarbeiter taggen Tickets) — ungenau, inkonsistent.
- 03Churn-Risiko wird erst sichtbar, wenn Kunde gekündigt hat — keine Chance zur Rettung.
- 04CSAT wird per NPS-Survey gemessen (Antwortquote 5-15 %) — repräsentiert nicht die wirkliche Stimmung.
Analytics-Pipeline in fünf Schritten
- 01
Themen-Clustering automatisch
KI analysiert alle Service-Vorgänge und gruppiert in Themen-Cluster. 'Versand-Probleme' steigen seit 3 Tagen an? Sofort sichtbar im Dashboard.
- 02
Sentiment-basierte CSAT-Prediction
Statt nur expliziter NPS-Surveys: KI analysiert Tonalität jedes Vorgangs und schätzt CSAT pro Vorgang. Repräsentativer als 5 %-Survey-Antworten.
- 03
Churn-Risk-Score pro Kunde
Modell kombiniert: Service-Frequenz, Sentiment-Trend, Reklamations-History, NPS. Pro Kunde Score 0-100. Hoch-Risiko-Kunden werden proaktiv kontaktiert.
- 04
Echtzeit-Alerts
Plötzlicher Anstieg eines Themen-Clusters (z. B. 'Liefer-Verzögerungen' +200 % heute) triggert Slack-Alert an Service-Leitung. Reaktion in Minuten statt Wochen.
- 05
Wöchentliche AI-Reports
Statt Roh-Zahlen: AI-generierte Insights. 'Diese Woche: Reklamationen wegen Lieferverzögerung +45 %, vermutlich neuer Versanddienstleister. Empfehlung: prüfen Sie SLA mit DHL.'
So läuft das Onboarding ab.
Der Standard-Ablauf für jeden neuen SQDesk-Mandanten — vom Demo-Termin bis zum schrittweisen Rollout über alle Objekte und Crews. Kein Big-Bang-IT-Projekt.
01 — Online-Demo (30 Min)
Wir zeigen unsere Software live an einem Beispiel-Objekt aus Ihrem Service-Vertical — Disposition, Mobile-App, Kundenportal und DATEV-Lohn-Export.
02 — Stammdaten-Import
Wir spielen Ihre Objekte, Mitarbeiter-Liste und bestehenden Reinigungspläne ein — typischerweise in 2-3 Werktagen abgeschlossen.
03 — Schulung Disposition
60-Minuten-Web-Schulung für Ihre Disposition zu Auftragsverwaltung, Schichtplanung und Kundenportal — direkt am eigenen Mandanten.
04 — Pilot-Objekt live (1 Woche)
Erstes Objekt geht produktiv, Reinigungskräfte erhalten die Mobile-App mit In-App-Tutorials, Onboarding-Begleitung durch unsere Customer-Success-Crew.
05 — Schrittweiser Rollout
Nach erfolgreichem Pilot weiten wir auf weitere Objekte und Crews aus — kein Big-Bang-IT-Projekt, sondern kontrollierter Roll-out pro Standort.
Was Sie konkret gewinnen.
- Probleme in Stunden statt Wochen sichtbar
- CSAT repräsentativ statt Survey-verzerrt
- Churn-Vorhersage mit Rettungs-Chance
- Themen-Trends als Frühwarnsystem
- AI-generierte Insights statt Excel-Tabellen
Mit diesem Stack ist SQDesk gebaut.
Bewährte Komponenten — Hosting in Deutschland, DATEV-zertifizierte Schnittstellen, mehrsprachige Mobile-App und DSGVO-konforme Datenverarbeitung.
Was Reinigungsfirma-Betreiber vor der Demo fragen.
Klare Antworten auf die Fragen, die wir am häufigsten zu diesem Anwendungsfall hören — von Preis pro Reinigungskraft über Mobile-App-Sprachen und DATEV-Anbindung bis Onboarding-Dauer und DSGVO.
Wie genau ist die Churn-Vorhersage?
Im Mittel 75-85 % Genauigkeit. Hängt stark von Daten-Tiefe ab — bei B2B-Kunden mit langer Service-History deutlich präziser als bei B2C-Einmal-Käufern. Wir optimieren Modell für Ihre Branche.
Welche Daten werden für die Analyse benötigt?
Mindestens 6-12 Monate Service-Vorgänge mit Zeitstempeln und Inhalten. Optional: NPS-Survey-Daten, Churn-Daten der Vergangenheit (für Modell-Training). Mehr Daten = präziser.
Können wir Themen-Cluster manuell anpassen?
Ja. KI generiert Vorschläge, Service-Leitung kann anpassen, splitten, mergen. Iterativer Prozess — über 4-6 Wochen werden Cluster auf Ihre Realität justiert.
Wie wird DSGVO bei Analyse personenbezogener Daten gewahrt?
Aggregierte Analytics (Themen-Trends) sind anonymisiert. Churn-Risk-Score pro Kunde wird intern in Ihrem System gespeichert — kein externer Datenfluss. AVV mit allen LLM-Anbietern.
Weitere Anwendungsfälle.
KI-Chatbot für Erstkontakt
Service-Team ertrinkt in Standard-Fragen ('Wo ist meine Bestellung?', 'Wie reset ich mein Passwort?') — teure Mitarbeiter machen Routinearbeit.
Anwendungsfall ansehenSelf-ServiceSelf-Service-Portal
Kunden rufen für Trivialitäten an (Adresse ändern, Rechnung erneut senden) — Service-Mitarbeiter machen Klick-Aufgaben statt zu beraten.
Anwendungsfall ansehenAgent-AssistanceAgent-Assist
Service-Mitarbeiter wechseln zwischen 4-6 Tools, suchen 2-3 Min in der Wissensdatenbank, formulieren Antworten von Hand — Bearbeitungszeit pro Ticket: 8-15 Min.
Anwendungsfall ansehenDiesen Anwendungsfall in Ihrer Reinigungsfirma umsetzen.
In der kostenlosen 30-Minuten-Online-Demo zeigen wir SQDesk an einem Beispiel-Objekt aus Ihrem Service-Vertical — Disposition, Mobile-Crew-App, Kundenportal und DATEV-Lohn. Pilot-Objekt typischerweise in 1 Woche live.