Die Entstehung von Onepilot 🐣

Vor ein paar Monaten, an einem sonnigen Lockdown-Tag, wir — noch zu werdende Mitbegründer — diskutierten über Geschäftsideen: Wir hatten alle einige Schwierigkeiten im Umgang mit dem Kundenservice in unseren früheren Erfahrungen und hatten keine richtige Lösung gefunden, um unsere Tickets zu lösen. Natürlich gab es viele großartige Ticketing-Tools und Bots, aber wir fragten uns, warum niemand eine nahtlose Outsourcing-Lösung entwickelt hat, die jederzeit Tickets lösen könnte.

Im Laufe der Diskussion wuchs unser Glaube, dass technologiegetrieben den Stand der Technik der Branche verbessern könnte und neue Standards setzen könnte, bei denen Outsourcing Qualität bedeutet, wettbewerbsfähige Kosten aufrechterhalten und lokal operieren. So kamen wir auf die erste Idee, Onepilot, die Customer-Care-Outsourcing-Lösung der nächsten Generation, zu entwickeln. Von Anfang an hatten wir immer die Vorstellung, dass wir nicht wie traditionelle Outsourcer sein wollten, die den Erfolg an der Größe ihres Arbeitskräfte messen und nicht an der Effizienz oder Ticket-Tools und Bots, die zwar großen Mehrwert bieten, aber immer noch begrenzt sind, da sie keine Tickets lösen.

Wir mussten aber irgendwo anfangen, um die Idee zu testen; und wir entschieden uns, eine Skizze unseres nicht existierenden Dashboards in einer Facebook-Gruppe namens „Französische Startups“ zu veröffentlichen und um Beta-Tester zu bitten. Wir hatten sofort guten Anklang, erhielten Dutzende von Kommentaren und DMs und einige Wochen später rief uns unser erster Kunde an und sagte „Könnt ihr nächste Woche starten?“. Unnötig zu erwähnen, dass wir weder Agenten noch Technologie hatten, aber wir entschieden uns trotzdem, die Gelegenheit zu ergreifen. Schnell merkten wir, wie groß das Problem des Kundenservice für Unternehmen sein konnte, tatsächlich ist es ein wachsender Schmerz von 50 Millionen Tickets täglich in Europa.

Unser anfänglicher „Tech-Stack“ war ziemlich einfach: Es bestand aus einem Google Doc für unser Wissensmanagement und einem Google Sheets für die Rechnungsverfolgung. Wir riefen unsere jüngeren Brüder und Schwestern an und baten sie, anfängliche Agenten zu finden, die Schichten übernehmen konnten: Ohne es zu wissen, formten wir bereits ein wichtiges Fundament unseres Modells, indem wir Agenten als Freiberufler formten, die von zu Hause aus und nach ihrem eigenen Zeitplan arbeiteten. Ein paar Tage später lösten wir unsere ersten Tickets. Nicht sehr technologiegetrieben, würde man sagen…. Wie man sich vorstellen kann, war die Produktivität unserer Agenten wirklich gering (im Durchschnitt circa 4 Tickets pro Stunde) und die Kostenstruktur war ziemlich ineffektiv.

Erste Erfolge 🧨

Die Zeit verging und ohne es zu realisieren, hatten wir unsere ersten 10 Kunden onboarded und feierten das Erreichen von 5K€ MRR nur wenige Wochen nach unserem Softlaunch, was für uns ein wirklich beeindruckender Meilenstein war. Das ist auch der Zeitpunkt, an dem wir beschlossen, unsere früheren Jobs aufzugeben und Onepilot Vollzeit zu betreiben.

Mit unserem Wachstum wurde alles unübersichtlich, mit neuen Agenten, die viel Zeit in Anspruch nahmen, Kundenonboarding und -management, das viel Engagement erforderte. Wir hatten bereits unsere Google Docs & Sheets durch eine Beta der Onepilot-App mit sehr grundlegenden Funktionen ersetzt. Aber das reichte nicht aus, um mit dem Tempo, in dem wir wuchsen, Schritt zu halten, und das ist der Zeitpunkt, an dem wir erkannten, dass wir einen klaren Fahrplan entwickeln und uns auf dessen Umsetzung konzentrieren mussten. Im April 2021 sammelten wir unser Seed-Investment ein, das von GFC angeführt wurde, um unser Wachstum anzukurbeln und unser Team zu erweitern. Ab diesem Zeitpunkt war ein Drittel unserer Neueinstellungen dem Tech-Team gewidmet.

Mitbegründer Pierre führt die ersten TV-Interviews nach unserem Seed-Investment

Als wir weiter wuchsen und mehr Kunden onboardeten, standen wir vor einem Dilemma: (A) das Wachstum zu verlangsamen und uns für einige Wochen auf unsere Technologie zu konzentrieren, um sicherzustellen, dass alles stabil ist, oder (B) mit unserem Wachstum Schritt zu halten und Technologieaktualisierungen schrittweise einzuführen, während operative Maßnahmen in der Zwischenzeit Lücken schließen. Natürlich entschieden wir uns für Option B und genau das ermöglichte es uns, uns auf die richtigen Dinge zu konzentrieren.

Wir haben unsere zweite Iteration unserer Plattform mit zwei grundlegenden Funktionen auf den Markt gebracht: einen hausinternen Wissensmanagement-Editor (jetzt verfügbar auf unserer CSO zur Testphase) der Agenten schnellen Zugang zu Wissen ermöglicht sowie Benutzer- und Ticketverwaltungstools. Dies war der Beginn unserer Reise, um die Arbeitsbelastung unseres Teams zu verringern und den Agenten die richtigen Werkzeuge zur Verfügung zu stellen. Die Produktivität der Agenten stieg sofort um +1,5 Tickets pro Stunde.

Menschliche Abhängigkeiten zur schnelleren Skalierung reduzieren 🚀

Als wir im Juli 2021 100.000 Tickets gelöst hatten, waren wir an einem guten Punkt, um zu verstehen, was nötig war, um die Produktivität unserer Agenten zu steigern, menschliche Abhängigkeiten zu reduzieren und gleichzeitig die Qualität zu verbessern. Wir teilten die Produktivität der Agenten in vier Schlüsselfaktoren auf:

Produktivitätsfaktor #1: Agentenauslastung

Da einige unserer Kunden zu klein sind, um einen Agenten zuzuweisen, gruppieren wir Kunden in derselben Schicht. Diese anfängliche manuelle Arbeit wurde schnell durch ein selbststeuerndes Modul ersetzt, das wir intern entwickelt haben. Technisch gesehen war es etwas herausfordernd, da es erforderlich war, Schichten zwischen den Agenten und den Kunden mit unterschiedlichen Anforderungen abzustimmen. Hier wollten wir drei Dinge erreichen:

• Modularität, um alle Bedürfnisse unserer Kunden und Agenten zu erfüllen

• Keine Administrationsinteraktionen und keine manuelle Arbeit

• Maximierung der Agentenauslastung, um Zeitplaninkonsistenzen zu beseitigen

Praktisch gesehen haben wir ein Client-Gruppierungssystem aufgebaut, das auf Ticketprognosen basiert und geschulten Agenten ermöglicht, Schichten in diesen Gruppen selbst zu übernehmen. Der Zeitplan wurde für das Ops-Team einfach, wodurch wöchentlich pro Mitarbeiter etwa 6 Stunden Arbeitszeit eingespart und die Produktivität unserer Agenten durch Maximierung ihrer Auslastung um +0,9 Tickets pro Stunde gesteigert wurde.

Produktivitätsfaktor #2: Effizienter Zugang zum Wissen

Kurz nachdem wir unsere erste Iteration unseres Wissensmanagements veröffentlicht hatten, begannen wir an einer V2 zu arbeiten, die erhebliche Verbesserungen brachte. Durch kritische Pfadanalysen haben wir untersucht, wie unsere Agenten auf Wissen zugreifen und alle Reibungspunkte beseitigt. Wir stellten beispielsweise fest, dass viele Agenten Zeit damit verbrachten, Makros von „Guten Morgen“ auf „Guten Abend“ zu aktualisieren. Diese aktualisieren sich jetzt automatisch basierend auf der lokalen Zeitzone, wodurch Agenten im Durchschnitt 6 Sekunden pro Ticket einsparen.

Unser neuer Wissensmanagement-Editor ermöglicht Agenten den Zugriff auf relevantes Wissen in Sekundenschnelle, mit effizienten Tastenkombinationen à la Superhuman. Aus technischer Sicht haben wir auch unseren Editor auf einen anderen Technologie-Stack, React, aufgerüstet und signifikante Benutzeroberflächenverbesserungen vorgenommen.

Produktivitätsfaktor #3: Zentralisierung und Vereinheitlichung von Tools

Agenten verbringen viel Zeit damit, zwischen Tools zu navigieren. Ein durchschnittlicher Onepilot-Kunde verwendet 4 Tools: ein Ticketing-Tool, ein Back-Office-Tool, ein Zahlungstool und typischerweise ein WMS oder ein branchenspezifisches Tool. Da Onepilot-Agenten oft auf 3-4 Kunden gleichzeitig arbeiten, kann man sich vorstellen, wie leicht es ist, sich in so vielen geöffneten Tabs zu verirren. Deshalb zentralisieren und vereinheitlichen wir all diese Tools auf einer einzigen Seite.

Wir begannen mit der Integration von Ticketing-Tools in dem, was wir unser Ticket-Center nennen. Dadurch können wir Tickets zum richtigen Zeitpunkt an den Agenten mit der entsprechenden Schulung weiterleiten und die Auslastung der Agenten kontrollieren. Darüber hinaus starten wir einen breiteren Sprint, um Back-Office-Tools wie E-Commerce-Plattformen, Zahlungsplattformen oder Lagerverwaltungssysteme zu integrieren. Stück für Stück integrieren und vereinheitlichen wir verschiedene Tools, wobei wir mit den am häufigsten verwendeten beginnen und uns dann graduell auf weniger gebräuchliche Tools konzentrieren.

Wir stehen erst am Anfang unserer Reise mit diesen Integrationen, aber stellen Sie sich vor, wir verleihen Agenten Superkräfte, indem wir es ihnen ermöglichen, eine Bestellung zu verfolgen, ein Problem mit dem Transportunternehmen zu melden, eine Bestellung erneut zu versenden und einen Promo-Code anzubieten, all das mit wenigen Klicks direkt von Onepilot aus. Magisch, nicht wahr? Dank offener APIs und einer hohen Konzentration beliebter Tools können wir diese Superkräfte unseren Agenten verleihen, was es uns ermöglicht, die Produktivität in Zukunft erheblich zu steigern.

Produktivitätsfaktor #4: Vorschlagsmaschine

Das Vorlösen von Tickets, um die Arbeit der Agenten zu vereinfachen, ist die Grundlage unserer Strategie. Unser Vorschlagmaschinen-Team konzentriert sich darauf, eine Antwort für unseren Agenten vorzubereiten, damit sie die Antwort nur validieren, zusätzliche Anpassungen vornehmen oder den Prozess ausführen müssen, der eine menschliche Interaktion erfordert.

Der Vorteil von Onepilot liegt darin, dass wir täglich Tausende von Tickets bearbeiten und eine beträchtliche Menge an Daten sammeln, um tatsächliche Tickets auf Inhalte in unserem Wissensmanagement abzugleichen und uns zu ermöglichen, unser Modell Tag für Tag zu perfektionieren.

Schnelle Identifizierung von Problemen ermöglichte es uns, Lücken zu schließen, bevor sie zu Engpässen wurden 👩‍🚒

Wir sind schnell gewachsen und das bedeutete, dass wir mehr Agenten onboarden mussten. Obwohl jetzt weniger Agenten für 100 Tickets benötigt werden als vor einigen Monaten, erforderte unser rasches Wachstum, dass wir die Art und Weise, wie die Angebotsseite unseres Geschäfts skalierte, organisiert sein musste. Eine transparente Zusammenarbeit zwischen Produkt, Technologie, Operations und Vertrieb ermöglichte es uns, aufkommende Engpässe schnell zu identifizieren und Lücken zu schließen, bevor es zu spät war.

Eine sich entwickelnde Vergütungsstruktur für unsere Agenten

Nachdem sich die Agentenauslastung mit unserem selbststeuernden Modul und der intelligenten Kunden-Gruppierung verbessert hatte, haben wir unser Modell von einer stündlichen Vergütung auf eine pro-Ticket-Basis umgestellt. Dadurch konnten wir direkt unsere Anreize ausrichten und die Effizienz unserer Agenten steigern. Aber Sie werden uns sagen, fördert das nicht, dass Agenten minderwertige Qualität liefern, um schneller zu sein und mehr Geld zu verdienen? Sie haben recht und deshalb haben wir eine Qualitätsdimension in die Vergütung integriert: Tatsächlich ist mehr als ein Drittel der Agentenvergütung direkt an die Qualität geknüpft, was uns eine höhere Qualitätsstufe garantiert.

Größere Kunden bedeuten neue Herausforderungen

Als wir größere Kunden wie traditionelle Einzelhändler oder bekannte Unicorns onboardeten, war es an der Zeit, unser Augenmerk auf Cybersicherheit zu richten. Deshalb haben wir ein Cybersicherheits-Team mit Fokus auf DevOps aufgebaut und wichtige Funktionen wie virtuelle Maschinen, erweiterte Agentenüberwachungssysteme und ein dediziertes Agenten-VPN ausgerollt, um ein hohes Maß an Privatsphäre und Sicherheit für unsere Kunden zu gewährleisten.

Skalierung Agenten-Onboarding

Die Produktivität unserer Agenten ist inzwischen um mehr als das 2-fache auf etwa 9 Tickets pro Stunde gestiegen, was bedeutet, dass wir jetzt weniger Agenten pro 100 Tickets benötigen als vor einigen Monaten — wir haben jetzt 120+ aktive Agenten.

Als wir anfingen, dauerte es für das Operations-Team etwa 15 Stunden manuelle Arbeit, um einen neuen Agenten onboarden: Einrichten des Agentenprofils, anfängliche Schulung, Erklärung, wie Onepilot funktioniert usw. Offensichtlich stellte sich dies schnell als nicht skalierbar heraus, und wir haben hier alles überdacht: Jetzt bewerben sich Agenten und werden automatisch basierend auf den von uns identifizierten Erfolgskriterien vorselektiert. Der Großteil des Trainings ist jetzt automatisiert, mit interaktivem E-Learning, das in die Plattform eingebettet ist, gefolgt von strikten Testverfahren. Neue Agenten-Onboardings erfordern jetzt weniger als 30 Minuten menschlicher Interaktion, was 30-mal weniger Zeit bedeutet als zuvor!

Skalierung Kunden-Onboarding und -Management

Auf der Kundenseite dauerte es, als wir die ersten Kunden onboardeten, etwa 7 bis 10 Tage, um das gesamte Onboarding durchzuführen. Mit fast 100 Kunden wäre das völlig unverwaltbar gewesen; deshalb haben wir denselben Ansatz verfolgt, um die Arbeit unseres Teams zu analysieren, zu vereinfachen und so weit wie möglich zu automatisieren.

Wir haben gerade unseren Kunden-Self-Onboarding-Flow ausgerollt, in dem Kunden ihre Tools in wenigen Klicks verbinden können, ihr Wissensmanagement aus den in die Onepilot-Plattform eingebetteten Template-Bibliotheken importieren und ihr Onboarding beschleunigen können. Dies resultiert zum Beispiel in einem massiven Effizienzgewinn, wobei einige Onboardings jetzt nur noch etwa 2 Stunden dauern — ein großer Fortschritt von 7 bis 10 Tagen!

Hinsichtlich des Kundenmanagements haben wir schnell erkannt, dass wir, um zu skalieren, die Selbstbedienung maximieren mussten. Und dafür mussten wir ein großartiges Produkt aufbauen, das es den Kunden ermöglicht, alles von ihrem Dashboard aus zu verwalten. Wir haben auch schnell festgestellt, dass unsere Kunden es tatsächlich bevorziehen, ihr Wissensmanagement, ihren Zeitplan, Qualitätschecks und vieles mehr selbst zu verwalten, ohne den Aufwand eines Termins mit ihrem Account-Manager oder das Schreiben einer E-Mail. Selbstbedienung