Was ist die Average Wait Time?
Die Average Wait Time (AWT) misst die durchschnittliche Wartezeit, die Kunden in der Warteschlange verbringen, bevor ein Agent ihre Anfrage entgegennimmt. Im Gegensatz zur Average Speed of Answer (ASA) berücksichtigt die AWT auch abgebrochene Interaktionen und gilt kanalübergreifend für Telefon, Live-Chat und E-Mail.
Die AWT ist ein direkter Treiber der Kundenzufriedenheit. Studien zeigen, dass 80 % der Kunden kurze Wartezeiten erwarten, diese Erwartung aber nur in 60 % der Fälle erfüllt wird (Plivo). Jede zusätzliche Sekunde Wartezeit erhöht das Risiko eines Kontaktabbruchs und senkt die Wahrscheinlichkeit einer positiven Servicebewertung.
AWT vs. ASA
Die Begriffe werden häufig synonym verwendet, unterscheiden sich aber in einem entscheidenden Punkt:
| Merkmal | AWT | ASA |
|---|---|---|
| Berücksichtigt abgebrochene Kontakte | Ja | Nein |
| Kanalübergreifend | Ja (Telefon, Chat, E-Mail) | Primär Telefon |
| Perspektive | Alle Kunden, die gewartet haben | Nur Kunden, die bedient wurden |
Die AWT gibt daher ein realistischeres Bild der tatsächlichen Wartebelastung. Ein Contact Center mit vielen Abbrüchen kann eine niedrige ASA, aber eine hohe AWT aufweisen, weil die langen Wartezeiten der Abbrecher in der ASA nicht auftauchen.
Wie die AWT berechnen?
Die Wartezeit beginnt, sobald eine Interaktion in die Warteschlange gelangt, und endet, wenn ein Agent antwortet oder der Kunde abbricht. Im Gegensatz zur ASA fließen beide Szenarien in die Berechnung ein.
Rechenbeispiel
Ein Contact Center verzeichnet in einer Stunde 300 Interaktionen (260 beantwortete, 40 abgebrochene). Die Summe aller individuellen Wartezeiten beträgt 7.200 Sekunden.
Mit 24 Sekunden liegt das Contact Center im akzeptablen Bereich, aber deutlich über dem Bestwert. Zum Vergleich: Die ASA desselben Zeitraums wäre niedriger, da die 40 Abbrecher (mit tendenziell längeren Wartezeiten) nicht eingerechnet würden.
Was ist eine gute AWT?
| Bewertung | AWT | Einordnung |
|---|---|---|
| Sehr gut | unter 20 Sek. | Kunden warten kaum, minimale Abbrüche |
| Akzeptabel | 20–40 Sek. | Branchendurchschnitt, leichtes Abbruchrisiko |
| Kritisch | über 60 Sek. | 38 % der Anrufer brechen vor 60 Sek. ab |
AWT nach Kanal
| Kanal | Gute AWT | Kundenerwartung |
|---|---|---|
| Telefon | unter 20 Sek. | Sofortige oder sehr schnelle Antwort |
| Live-Chat | unter 30 Sek. | Nahezu sofortige Antwort |
| unter 4 Std. | Antwort am selben Geschäftstag | |
| Social Media | unter 1 Std. | Schnelle Reaktion, vor allem bei öffentlichen Beschwerden |
Am Telefon und im Chat sind Kunden am ungeduldigsten. Im E-Mail-Kanal akzeptieren sie längere Wartezeiten, solange die Antwort inhaltlich vollständig ist.
Quelle: LiveChatAI, Gorgias
AWT senken
Personalplanung an Peaks anpassen. Die AWT steigt, wenn das Anrufvolumen die verfügbare Kapazität übersteigt. Workforce Management mit Echtzeit-Dashboards hilft, Engpässe frühzeitig zu erkennen und Agenten umzuschichten.
Callback-Funktion einführen. Kunden die Option geben, einen Rückruf zu erhalten statt in der Leitung zu warten. Das senkt die AWT für alle verbleibenden Anrufer und verbessert gleichzeitig die Abandonment Rate.
Self-Service-Optionen ausbauen. FAQ-Seiten, Wissensdatenbanken und Chatbots fangen einfache Anfragen ab, bevor sie die Warteschlange erreichen. Weniger Kontakte in der Queue bedeuten kürzere Wartezeiten.
Skill-Based Routing optimieren. Wenn Anrufe direkt zum richtigen Agenten gelangen, entfallen Weiterleitungen und die Wartezeit sinkt. Kombiniert mit intelligenter Priorisierung (z. B. VIP-Kunden bevorzugt) lässt sich die AWT gezielt steuern.
Shrinkage kontrollieren. Ungeplante Abwesenheiten (Krankheit, Pausen, Meetings) reduzieren die verfügbare Kapazität und treiben die AWT nach oben. Eine Shrinkage unter 30 % sichert stabile Wartezeiten.
Pro und Kontra der AWT
Pro
- +Berücksichtigt alle Interaktionen, auch Abbrecher
- +Kanalübergreifend einsetzbar (Telefon, Chat, E-Mail)
- +Realistischeres Bild der Wartebelastung als die ASA
Kontra
- –Durchschnittswert kann Ausreißer verbergen (Median wäre ergänzend sinnvoll)
- –Variiert stark nach Tageszeit und Wochentag, was Vergleiche erschwert
- –Allein wenig aussagekräftig ohne Kontext zu Abbruchrate und Service Level
Einfluss von KI auf die AWT
KI-Technologien wirken sich direkt auf die Wartezeit aus.
Volumenreduktion. KI-Chatbots und Voice-Bots beantworten einfache Anfragen sofort und reduzieren das Volumen in der Warteschlange. Contact Center berichten von einer Reduktion des Anrufvolumens um bis zu 40 %, was die Wartezeiten für die verbleibenden Kontakte deutlich senkt.
Intelligentes Routing. KI analysiert das Anliegen bereits während der Wartezeit (z. B. per Sprach- oder Texterkennung) und leitet den Kontakt an den passenden Agenten. Das eliminiert Weiterleitungen und verkürzt die effektive Wartezeit.
Echtzeit-Prognosen. KI-gestütztes Workforce Management prognostiziert Volumenschwankungen und empfiehlt Schichtanpassungen, bevor die AWT steigt. So werden Kapazitätsengpässe proaktiv vermieden statt reaktiv behandelt.