Ein Loch zu, das nächste auf

Jedes KPI verliert seine Bedeutung, sobald danach incentiviert wird. Diesen Satz habe ich an anderer Stelle ausführlich begründet, und ich stehe weiter dazu. KPI-Systeme scheitern nicht an zu wenigen oder vielen Kennzahlen, sondern an ihren Wechselwirkungen. Sobald ein KPI zur Vergütungs- oder Zielgröße wird, wird er optimiert – und genau dadurch kann er seine ursprüngliche Aussagekraft verlieren.

Hier interessiert mich die Folgefrage, die im Tagesgeschäft deutlich mehr Ärger macht: Was tun, wenn ein Schlupfloch zur KPI-Optimierung gestopft ist und vier Wochen später das nächste auf ist?

Denn so läuft es. Sie stellen fest, dass eine Kennzahl nicht mehr das misst, was Sie steuern wollten. Sie bessern nach, Sie deckeln, Sie ergänzen eine Regel. Und dann kommt das nächste Loch. Das ist bis heute eine Baustelle, und zwar in jedem Servicebereich, den ich kenne – unabhängig von Größe, Branche und Reifegrad.

Nicht falsch verstehen: Ich halte nichts davon, deshalb auf KPI-Steuerung zu verzichten. Ohne Steuerungsgrößen führt man einen Kundenservice mit Bauchgefühl, und das geht schlechter aus. Aber Sie müssen davon ausgehen, dass Ihre Mitarbeiter das Regelwerk lesen – gründlicher als die, die es geschrieben haben – und sich durchmogeln, wo es sich lohnt. Ich formuliere das jetzt freundlich.

Ich zeige an Beispielen, wie das Durchmogeln aussieht, wie die Gegen-KPI-Logik dagegen hilft, warum das Regelwerk trotzdem schief wird – und was KI dabei tatsächlich beiträgt.“

1. Wie das Durchmogeln in der Praxis aussieht

Fangen wir gleich mit Beispielen aus der Beratungspraxis an, weil sie das Muster besser erklären als jede Definition.

Setzen Sie die Bearbeitungszeit zu knapp an, legen die Agenten auf, bevor das Anliegen wirklich erledigt ist. Ihre AHT sieht hervorragend aus. Der Kunde ruft zwei Tage später wieder an, und die Arbeit ist nicht weg – sie ist nur in gewandert.

Oder der Klassiker beim NPS: Der Kunde bekommt nach dem Gespräch eine SMS mit der Bitte um Bewertung. Und schon im Gespräch wird freundlich darauf hingewiesen, dass es bitte eine Zehn sein möge, sonst sei der Arbeitsplatz in Gefahr. Ich habe das mehrfach gehört, in genau dieser Deutlichkeit. Der NPS-Wert steigt. Was Sie über Ihre Kundenzufriedenheit erfahren, sinkt gegen null.

Beim Verkauf im Service läuft es über die Zeitachse: Wird der Abschluss incentiviert und liegt die Abrechnung vor der Storno- und Widerrufsfrist, zahlen Sie für Umsatz, der Ihr Haus wieder verlässt. Und Vorsicht bei der naheliegenden Gegenmaßnahme – Sie können die Stornoquote sauber im Griff haben und trotzdem verlieren: Die Kunden stornieren nicht, sie kündigen später ihren Vertrag. Dann steigt eben der Churn.

Keine dieser Verhaltensweisen ist zwingend böswillig. Sie sind rational. Wer nach fünf Punkten bezahlt wird, holt sich die fünf Punkte.

2. Zu jedem KPI gehört ein Gegen-KPI

Meine Methode dagegen ist simpel, und ich formuliere sie bewusst zugespitzt: Zu jedem Thema, auf das Sie ein KPI legen, gehört ein Gegen-KPI. Nicht als Kontrollinstrument gegen die Mitarbeiter, sondern als Stabilisator gegen die Einseitigkeit der eigenen Steuerung.

• Bearbeitungszeit gegen Wiederkontaktquote innerhalb von sieben Tagen.
• Erreichbarkeit gegen Erstlösungsquote – sonst gewinnen Sie das Gespräch und verlieren den Fall.
• Internes Qualitätsurteil gegen Kundenurteil. Laufen beide auseinander, bewerten Sie Ihre Gesprächsleitfäden, nicht Ihre Servicequalität.
• Conversion gegen Bestandsfestigkeit nach neunzig Tagen – nicht nur gegen die Stornoquote.
• Automationsquote gegen Wiederkontakt und Übergabequalität: Wie oft muss der Kunde sein Anliegen nach der Übergabe vom Automaten noch einmal erzählen?

Entscheidend ist dabei ein Punkt, der gerne übersehen wird: Das Gegen-KPI muss in derselben Periode gemessen und berechnet werden. Eine Bestandsfestigkeit, die erst greift, wenn die Prämie längst ausgezahlt ist, steuert überhaupt nichts – notfalls wird die Prämie zeitversetzt oder mit Rückbehalt ausgezahlt.

3. Warum das Regelwerk trotzdem schief wird

Auch ein sauber austariertes System hält nicht ewig. Nach meiner Erfahrung reichen zwei bis drei Jahre ohne Nacheichung, und das Ding steht schief. Der Grund ist nie ein großer Fehler, sondern die Summe der kleinen: ein neuer Kanal, eine befristete Vertriebsaktion, ein Sonderschlüssel für die Randschichten, eine Extrawurst für das Team, das den schwierigen Bestand bearbeitet, dazu neue Compliance-Vorgaben. Jede einzelne Erweiterung war begründet. In Summe steht nach zwei Jahren ein Regelwerk, das niemand mehr im Kopf hat.

Und spätestens dann lässt sich die entscheidende Frage nicht mehr beantworten: Welche Regel belohnt eigentlich welches Verhalten – und was kostet dieses Verhalten? Komplexität ist dabei nicht das Problem. Ein differenzierter Kundenservice braucht ein differenziertes Steuerungsmodell. Das Problem beginnt an dem Punkt, an dem die Komplexität nicht mehr transparent steuerbar ist.

Dazu kommt der Effekt, der die meisten Systeme gerade jetzt überrollt: die Automatisierung. Übernimmt der Automat die einfachen Vorgänge, fallen viele Themen weg, und die verbleibenden werden komplizierter. Die Bearbeitungszeiten steigen, die Werte der Mitarbeiter verschlechtern sich, ohne dass irgendjemand schlechter arbeitet. Die Konsequenz ist, dass Sie die Steuerungsgrößen wechseln müssen: nicht mehr auf die Sekunde schauen, sondern auf das Ergebnis, also auf die Erstlösung. Wer das versäumt, bestraft mit einem Modell von vorgestern genau die Leute, die den schwierigen Rest bearbeiten. Und wundert sich dann über die Fluktuation in seinen besten Teams.

Der letzte Punkt gehört ebenfalls auf den Tisch, auch wenn ungern darüber gesprochen wird: Fehl- und Überzahlungen. In gewachsenen Modellen mit manuellen Zwischenschritten sind sie eher die Regel als die Ausnahme. Rückwärts geprüft wird selten, eine Korrektur nach unten ist arbeitsrechtlich heikel und kulturell teuer. Das Geld ist weg, und zwar leise.

4. Was KI hier wirklich ändert – und wo Sie verantwortlich bleiben

Ob eine einzelne Regel für sich genommen sinnvoll ist, beurteilt ein erfahrener Praktiker auch ohne Modell. Was passiert, wenn zwölf Regeln gleichzeitig gelten und sich gegenseitig beeinflussen, war dagegen bisher eine Sache von gesundem Menschenverstand, Kontrolle und Draufschauen – machbar, aber mühsam, und irgendein Schlupfloch hat man am Ende doch übersehen. Genau hier ist KI sinnvoll eingesetzt: Ein komplettes Regelwerk lässt sich heute in vertretbarer Zeit nach widersprüchlichen Kombinationen und Doppelzählungen durchsuchen und gegen die Ist-Daten der letzten zwölf bis vierundzwanzig Monate durchrechnen. Die interessanteste Auswertung beantwortet dabei die unangenehmste Frage: Was wäre unter diesen Regeln die günstigste Strategie eines Mitarbeiters, der sich durchmogeln will?

Der zweite Nutzen liegt vor der Einführung. Statt ein neues Modell in Kraft zu setzen und nach drei Monaten festzustellen, wo es klemmt, lassen sich mehrere Varianten gegen dieselben Daten simulieren: Wirkung auf die Ziele, Kosten, Gewinner und Verlierer. Sie entscheiden dann über gerechnete Ergebnisse statt über Annahmen – und wissen vorher, welches Team nach der Umstellung bei Ihnen vor der Tür steht.

Der dritte Nutzen ist der unspektakulärste und wahrscheinlich der wertvollste: Das Ding muss mitlaufen. Es muss merken, wenn Werte aus der Range laufen, wenn Auszahlungsmuster und Leistungsdaten auseinanderfallen oder wenn sich eine Doppelzählung einschleicht. Technisch ist das eine Anomalie-Erkennung, keine Zauberei, und ersetzt genau die quartalsweise Handarbeit, für die im Betrieb nie jemand Zeit hat. Das Nacheichen selbst bleibt eine bewusste Entscheidung: Das System schlägt Alarm, es schreibt sich aber nicht selbst um.

Und schließlich kann KI das Modell erklären. Eine Auswertung, die einem einzelnen Mitarbeiter seine Bewertung in verständlichen Abschnitten aufschlüsselt, nimmt Druck aus der Führungsarbeit und spart Rückfragen.

Was KI nicht leistet, ist die Entscheidung. Ob Ihnen Neuabschluss oder Bestandssicherung wichtiger ist, ob Erreichbarkeit vor Erstlösung geht, ist eine Führungsfrage und bleibt es. Das Modell rechnet aus, was Ihre Ziele kosten – welche Ziele Sie haben, muss vorher jemand im Haus festgelegt haben.