Customer Satisfaction Score (CSAT): was er misst, wann er passt

Wie Sie den CSAT berechnen, wie genau Ihr Wert ist und welche Fragen zu welchem Kontaktpunkt passen. Mit kostenlosem CSAT-Rechner, Beispiel und Vorlage.

Nach dem Anruf bei der Hotline, nach abgeschlossenem Bestellprozess, nach einem Werkstattbesuch — eine einzige Frage: „Wie zufrieden waren Sie?" Das ist der Customer Satisfaction Score (CSAT). Er erfasst die punktuelle Bewertung einer konkreten Berührung mit dem Unternehmen, schnell, niedrigschwellig und vergleichbar über Wellen hinweg.

Kurz gesagt: Der CSAT ist der Anteil der Befragten, die auf einer Skala von 1 bis 5 eine 4 oder eine 5 gewählt haben, also „eher zufrieden“ oder „sehr zufrieden“. Als Formel: CSAT = Antworten mit 4 oder 5 / alle Antworten × 100 %. Haben 160 von 200 Kunden mit 4 oder 5 geantwortet, liegt der CSAT bei 80 %. Diese Zählweise heißt Top-2-Box. Wie genau der Wert ist, hängt von der Zahl der Antworten ab.

CSAT-Rechner

Tragen Sie unter „Häufigkeiten eingeben“ ein, wie viele Antworten auf jede Stufe von 1 bis 5 entfallen sind, oder nutzen Sie „Antworten einfügen“ oder „Datei laden“. Unter „Zählweise“ wechseln Sie zwischen Top-2-Box und Top-Box. Der Rechner zeigt dazu das „95-%-Konfidenzintervall“ und unter „Zwei Werte vergleichen“ den Vergleich mit einer zweiten Messung. Wie er rechnet, erkläre ich weiter unten.

Wie Sie Ihre Daten anordnen, zeigt die Beispieldatei: Excel, CSV. Sie enthält die 200 Antworten des Onlineshops aus dem Beispiel unten und rechnet den CSAT als Top-2-Box und als Top-Box, jeweils mit 95-%-Konfidenzintervall nach Wilson, auch direkt in Excel aus.

Der Rechner läuft in Ihrem Browser und sendet keine Daten.

Wie CSAT gemessen wird

Befragte beantworten typischerweise eine fünfstufige Skala:

Der CSAT-Wert ergibt sich als prozentualer Anteil von Befragten, die 4 oder 5 angegeben haben — die sogenannte Top-2-Box. Einzelne Studien argumentieren stattdessen für die Top-Box (nur 5er-Werte), das ist eine Designentscheidung. Wir empfehlen Top-2-Box als Default — etabliert, stabil, gut vergleichbar.

Mit Antworten sind hier gültige Angaben auf der Skala von 1 bis 5 gemeint. Fehlende Antworten, „weiß nicht“ und Werte außerhalb dieser Skala zählen nicht zum Nenner und werden separat ausgewiesen. Ohne gültige Antworten lässt sich kein CSAT berechnen.

Der Wert bewegt sich zwischen 0 % (niemand mit 4 oder 5) und 100 % (alle mit 4 oder 5).

CSAT berechnen: Formel und Beispiel

Ein ganz kleines Beispiel

Betrachten wir eine Autowerkstatt, die zehn Kunden bei der Abholung ihres Wagens fragt: „Wie zufrieden waren Sie mit Ihrem Werkstattbesuch?“ Die Skala hat fünf Stufen mit einer neutralen Mitte:

Zufrieden im Sinne des CSAT sind alle mit 4 oder 5, das sind 4 + 3 = 7 von 10 Kunden. Der CSAT liegt also bei 7 / 10 = 70 %. Zählen Sie nur die 5, die sogenannte Top-Box, sind es 3 von 10 = 30 %. Top-Box heißt die höchste Wertung, Top-2-Box die höchste und die zweithöchste zusammen (Linke 2018, S. 105).

Dieselben zehn Antworten ergeben also 70 % oder 30 %, je nachdem, was Sie zählen. Deshalb gehört zu jedem CSAT die Angabe, ob die Top-Box oder die Top-2-Box gemeint ist.

Warum zählt man überhaupt Anteile und nimmt nicht einfach den Mittelwert? Weil der Mittelwert allein zu einer falschen Aussage führen kann. Linke (2018, S. 105) beschreibt das für Mitarbeiterbefragungen, bei Kunden ist es nicht anders. Stellen Sie sich zwei Werkstätten mit je zehn Antworten vor. In der ersten wählen alle die 3. In der zweiten wählt die Hälfte die 1 und die andere Hälfte die 5. Beide haben einen Mittelwert von 3,0. In der ersten ist aber niemand zufrieden, in der zweiten ist die Hälfte sehr zufrieden und die andere Hälfte sehr unzufrieden. Der CSAT zeigt den Unterschied: 0 % gegenüber 50 %.

Durchgerechnet: 200 Antworten

Jetzt ein realistischeres Beispiel. Ein Onlineshop fragt nach der Lieferung 200 Kundinnen und Kunden. So verteilen sich die Antworten (erfundene Zahlen):

Schritt 1, die Zufriedenen zählen: 70 + 90 = 160. Zur Kontrolle: 6 + 9 + 25 + 70 + 90 = 200.

Schritt 2, durch alle Antworten teilen: 160 / 200 = 0,80.

Schritt 3, mal 100 %: Der CSAT liegt bei 80 % (Top-2-Box).

Die Top-Box sind die 90 Kunden mit einer 5, also 90 / 200 = 45 %.

In den Nenner gehören alle 200 Antworten, auch die 25 mit der neutralen 3. Ein häufiger Fehler ist, sie wegzulassen. Dann kämen 160 / 175 ≈ 91,4 % heraus, gut elf Prozentpunkte zu viel, nur weil der Nenner falsch ist.

Übrigens, in QUESTIONSTAR berechnen Sie den CSAT mit der NPS-Frage und eigenen Schwellen. Sie stellen die Skala auf 1 bis 5 und legen fest, dass die Stufen 4 und 5 als Promotoren zählen. Der Anteil der Promotoren im Bericht ist dann Ihr CSAT als Top-2-Box. Lesen Sie dort den Anteil der Promotoren und nicht den Net Score, denn die Differenz zweier Anteile hat beim CSAT keine Bedeutung. Wie die Stufen 1 bis 3 eingeteilt sind, spielt für den CSAT keine Rolle. Das Intervall und den Vergleich zweier Messungen liefert der Rechner oben zusätzlich.

Wie genau ist Ihr CSAT?

Der Onlineshop hat 80 % gemessen. Mit anderen 200 Kunden wären vielleicht 77 % oder 83 % herausgekommen. Wie weit ein Ergebnis allein durch den Zufall der Auswahl schwanken kann, zeigt das Konfidenzintervall, ähnlich wie beim Net Promoter Score.

Warum der Rechner das Wilson-Intervall nimmt

Für Anteile gibt es eine einfache Formel: Anteil ± 1,96 · √(Anteil · (1 − Anteil) / n), wobei n die Zahl der Antworten ist. Sie heißt Wald-Intervall. Bei vielen Antworten und Anteilen in der Mitte funktioniert sie gut. Am Rand versagt sie.

Betrachten wir ein Beispiel. Zehn von zehn Kunden sind zufrieden. Der Anteil ist dann 1, und unter der Wurzel steht 1 · 0 / 10 = 0. Das Intervall reicht von 100 % bis 100 %, als wären Sie sich nach zehn Antworten ganz sicher. Das sind Sie natürlich nicht.

Der Rechner nimmt deshalb das Wilson-Intervall, ein Standardverfahren für Anteile (NIST/SEMATECH, o. J.). Seine Mitte liegt etwas näher an 50 % als der gemessene Anteil, und es bleibt immer zwischen 0 und 100 %. Für die zehn zufriedenen Kunden ergibt es ≈ 72,2 % bis 100 %. Das passt besser zu dem, was zehn Antworten hergeben: Der Wert ist eher hoch, aber wie hoch genau, wissen Sie noch nicht.

Wilson-Intervall (95 %)

p ist der Anteil als Dezimalzahl, n die Zahl der Antworten, z = 1,96 für 95 %.

Sehen Sie sich die Formel nicht als Ganzes an, sondern Stück für Stück. Für den Onlineshop gilt p = 0,80 und n = 200:

• z² = 1,96² = 3,8416, also z² / n ≈ 0,0192 und z² / (2n) ≈ 0,0096.
• Mitte = (0,80 + 0,0096) / 1,0192 ≈ 0,794.
• Unter der Wurzel: 0,80 · 0,20 / 200 = 0,0008, dazu 3,8416 / 160.000 ≈ 0,000024. Die Wurzel aus 0,000824 ist ≈ 0,0287.
• halbe Breite = 1,96 / 1,0192 · 0,0287 ≈ 0,0552.

Das Intervall reicht damit von ≈ 73,9 % bis ≈ 85,0 %. Die einfache Formel hätte hier fast dasselbe ergeben, ≈ 74,5 % bis ≈ 85,5 %. Bei 200 Antworten und einem Anteil von 80 % ist der Unterschied klein. Groß wird er bei wenigen Antworten und bei Anteilen nahe 0 oder 100 %. Für die Top-Box von 45 % ergibt das Wilson-Intervall ≈ 38,3 % bis ≈ 51,9 %.

Für den gemessenen CSAT von 80 % reicht das 95-%-Konfidenzintervall nach Wilson von etwa 74 % bis 85 %. Die 95 % beschreiben dabei das Verfahren. Würde der Shop sehr oft neu und zufällig 200 Kunden befragen, enthielten etwa 95 von 100 so berechneten Intervallen den wahren Wert. Und das Intervall erfasst nur diesen Zufall. Antworten vor allem die besonders Zufriedenen, hilft es nicht weiter. Bei weniger als 30 Antworten weist der Rechner auf die kleine Fallzahl hin. Das Wilson-Intervall beruht auf einer Näherung, die dann weniger zuverlässig sein kann. Wie breit das Intervall ist, hängt auch vom Anteil der Zufriedenen ab.

Zwei Messungen vergleichen

Ist der CSAT gestiegen, oder sieht es nur so aus? Nehmen wir an, eine Hotline fragt im ersten und im zweiten Quartal je 150 Anrufer (erfundene Zahlen). Für diesen Vergleich nehmen wir zwei unabhängig voneinander gezogene Zufallsstichproben mit jeweils einer Antwort pro Person an. Werden dieselben Personen erneut befragt, braucht der Vergleich eine Auswertung verbundener Antworten.

Der CSAT ist um 8 Prozentpunkte gestiegen. Rechnen wir nach, ob das mehr als Zufall sein kann.

Schritt 1, der Standardfehler jeder Messung: √(0,76 · 0,24 / 150) ≈ 0,035 und √(0,84 · 0,16 / 150) ≈ 0,030.

Schritt 2, der Standardfehler der Differenz: √(0,035² + 0,030²) ≈ 0,046, also ≈ 4,6 Prozentpunkte.

Schritt 3, die Differenz geteilt durch ihren Standardfehler: 8 / 4,6 ≈ 1,7. Dieser Wert heißt z. Beim hier verwendeten zweiseitigen Test gilt ein Betrag von z ab etwa 1,96 als statistisch auffällig auf dem 5-%-Niveau. Der zugehörige p-Wert liegt bei ≈ 0,08.

Mit 150 Antworten pro Quartal kann ein Anstieg um 8 Prozentpunkte also noch Zufall sein, die Intervalle überlappen sich deutlich. Hätte die Hotline je 400 Anrufer gefragt, mit denselben Anteilen, läge z bei ≈ 2,8 und der p-Wert bei ≈ 0,005. Derselbe Anstieg wäre dann statistisch auffällig. Es kommt also nicht nur auf die Größe des Unterschieds an, sondern auch auf die Zahl der Antworten. Der Rechner oben macht diesen Vergleich mit einem z-Test für zwei Anteile, wenn Sie unter „Zwei Werte vergleichen“ eine zweite Messung eingeben.

Wie viele Antworten brauchen Sie?

Die Frage lässt sich umdrehen. Für eine näherungsweise Fehlerspanne von ±5 Prozentpunkten bei 95 % Konfidenzniveau planen Sie bei unabhängigen Zufallsbeobachtungen mit:

Diese Formel liefert eine Näherung für die Planung. Erwarten Sie einen CSAT von etwa 80 %, sind das 3,8416 · 0,16 / 0,0025 ≈ 245,9, aufgerundet 246 Antworten. Wissen Sie noch nichts über den Wert, rechnen Sie mit 50 %, dem ungünstigsten Fall: ≈ 384,2, aufgerundet 385 Antworten. Für ±10 Prozentpunkte ergibt dieselbe Planung 62 beziehungsweise 97 Antworten. Es ist dieselbe Formel wie im Artikel Berechnung der Stichprobengröße, dort mit allen Einzelheiten.

Was ist ein guter CSAT-Wert?

Eine allgemeingültige Grenze gibt es nicht. Wie hoch der CSAT ausfällt, hängt von der Branche ab, vom genauen Wortlaut der Frage, vom Kontaktpunkt und vom Weg, auf dem Sie fragen. QUESTIONSTAR liefert deshalb keine Branchenvergleichswerte. Und schon die Wahl zwischen Top-2-Box und Top-Box macht aus denselben Antworten 80 % oder 45 %.

Bei Befragungen in mehreren Ländern kommt eine weitere Frage hinzu: Ob die oberste Stufe überall dasselbe bedeutet, ist eine eigene methodische Frage, die Fachleute Skalenäquivalenz nennen (Malhotra und Birks 2007, S. 759).

Mein Rat: Vergleichen Sie sich mit sich selbst. Fragen Sie über die Zeit immer gleich, mit demselben Wortlaut, derselben Skala, an derselben Stelle und auf demselben Weg. Schauen Sie bei jeder Veränderung auf das Intervall, wie im Abschnitt Zwei Messungen vergleichen gezeigt.

Wofür CSAT stark ist

CSAT ist flexibel. Die Frage lässt sich auf jeden Aspekt der Interaktion zwischen Kunde und Unternehmen anpassen — und genau das ist die häufigste Anwendung.

• Touchpoint-Diagnostik — „Wie zufrieden waren Sie mit Ihrem letzten Anruf bei der Hotline?" Liefert sofort einen Vergleichswert für Service-Qualität über Schichten und Standorte.
• Produkt- und Prozess-Feedback — „Wie zufrieden waren Sie mit der Lieferung Ihrer Bestellung?" oder „Wie zufrieden waren Sie mit der Hilfsbereitschaft des Verkäufers?" Mehrere CSAT-Fragen in einer Befragung kombiniert ergeben eine differenzierte Diagnostik.
• Trendmessung — gleicher Wortlaut, gleiche Skala, definierte Wellen. Veränderungen über die Zeit sind unmittelbar lesbar.

CSAT-Fragen nach Kontaktpunkt

Die CSAT-Frage folgt immer demselben Muster: „Wie zufrieden waren Sie mit …?“ Entscheidend ist, was nach dem „mit“ kommt. Je genauer Sie den Kontakt benennen, desto klarer wissen die Befragten, welchen Moment Sie meinen. Einige Formulierungen über die Beispiele oben hinaus:

Beim Formulieren achte ich auf vier Dinge:

• Eine Sache pro Frage. „Wie zufrieden waren Sie mit der Freundlichkeit und der Schnelligkeit unserer Mitarbeiter?“ lässt offen, worauf sich die Antwort bezieht. Wer freundlich, aber langsam bedient wurde, weiß nicht, was er ankreuzen soll.
• Alle fünf Stufen beschriften, symmetrisch und mit neutraler Mitte, wie in der Tabelle im Werkstatt-Beispiel. Bewährte Beschriftungen finden Sie in der Liste verbreiteter Likert-Skalen.
• Den Wortlaut nicht ändern, solange Sie Werte über die Zeit vergleichen wollen. Sonst wissen Sie nicht, ob sich die Kunden geändert haben oder die Frage.
• Nach dem Warum fragen. Eine offene Folgefrage wie „Was hätten wir besser machen können?“ sagt Ihnen, woran ein niedriger Wert liegt. Wie Sie solche Antworten auswerten, beschreibe ich im Artikel zum Net Promoter Score.

Wo CSAT an seine Grenzen kommt

CSAT erfasst eine Momentaufnahme — den Eindruck nach genau einer Berührung mit dem Unternehmen. Über die langfristige Kundenbeziehung sagt der Wert direkt nichts aus.

Ein Kunde, der mit dem letzten Anruf bei der Hotline „sehr zufrieden" war, kann beim nächsten Vertragsende dennoch wechseln — weil die Gesamtbilanz aus Preis, Produktqualität und konkurrierenden Angeboten anders aussieht. Wer die Bereitschaft zur Weiterempfehlung erfassen möchte, kann den Net Promoter Score (NPS) ergänzen. Ob Kunden tatsächlich treu bleiben, zeigt diese Absicht allein nicht. Wer den wahrgenommenen Aufwand bei einer Problemlösung erfasst, braucht den Customer Effort Score (CES).

Zufriedenheit entsteht, wenn die Erfahrung die Erwartung bestätigt, und sie erhöht die Bereitschaft zu Wiederkauf und Weiterempfehlung (Reichheld 2004, zitiert nach Braun und Müssigmann 2009, S. 9). Ein Automatismus ist das aber nicht. Viele Kunden kaufen trotz Zufriedenheit nicht erneut (Reichheld 1997, zitiert nach Braun und Müssigmann 2009, S. 140). Ein Bericht von Harvard Business Review Analytic Services (2019, S. 15) zitiert außerdem die Beobachtung, dass viele Verantwortliche für das Kundenerlebnis auf Kennzahlen wie NPS oder CSAT fixiert sind, statt auf den Wert für das Geschäft zu achten. Mein Rat: Nehmen Sie den CSAT als Hinweis darauf, wo ein Kontaktpunkt hakt, und nicht als Ziel an sich.

CSAT, NPS, CES — welche Frage misst was?

• CSAT — Zufriedenheit nach einem Touchpoint. „Wie zufrieden waren Sie mit [Interaktion]?" Punktuelle Diagnostik.
• NPS — Loyalität und Weiterempfehlungsabsicht. „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie uns weiterempfehlen?" Strategischer Indikator.
• CES — Aufwandserlebnis bei Problemlösung. „Das Unternehmen hat es mir einfach gemacht, mein Anliegen zu lösen." Friction-Diagnostik.

Auf einen Blick, wie die drei Kennzahlen gerechnet werden:

Die Angaben zum NPS folgen Marx (2026, Folie 77), die zum CES der Variante von Gartner (2018). Wie Sie den NPS berechnen und deuten, lesen Sie im Artikel Net Promoter Score (NPS). Den CES erkläre ich im Artikel Customer Effort Score (CES). Mit dem Rechner oben können Sie zwischen allen drei umschalten.

Eine Übersicht zur kombinierten Anwendung von NPS, CSAT und CES finden Sie auf der Seite NPS, CSAT und CES in QUESTIONSTAR.

Vorlage für Ihre CSAT-Umfrage

Wenn Sie nicht bei null beginnen möchten, nehmen Sie die Vorlage Customer Satisfaction: Wiederholungsbefragung. Wie der Name sagt, ist sie für Befragungen gedacht, die Sie in Abständen wiederholen, um sich mit Ihren früheren Werten zu vergleichen.

Über eine Schaltfläche in der geöffneten Vorlage übernehmen Sie sie in Ihr Konto. Haben Sie noch keins, registrieren Sie sich vorher kostenlos. Passen Sie danach die Frage an Ihren Kontaktpunkt an. Weitere Vorlagen zum Thema finden Sie unter Vorlagen.

Häufige Fragen zum CSAT

Wie berechnet man den CSAT?

Sie zählen, wie viele Befragte auf der Skala von 1 bis 5 eine 4 oder eine 5 gewählt haben, und teilen diese Zahl durch alle Antworten, auch die neutralen und die unzufriedenen. Mal 100 ergibt das den CSAT in Prozent. Bei 160 Zufriedenen von 200 Befragten sind das 80 %.

Top-Box oder Top-2-Box?

Auf dieser Seite und im Rechner ist die Top-2-Box der Standard, also 4 und 5 zusammen. Die Top-Box zählt nur die 5 und ist strenger. Sie lohnt sich, wenn fast alle Antworten bei 4 oder 5 liegen und Sie sehen wollen, ob aus „eher zufrieden“ ein „sehr zufrieden“ wird. Entscheiden Sie sich einmal, schreiben Sie die Zählweise in den Bericht und wechseln Sie sie nicht zwischen zwei Messungen.

Was ist ein guter CSAT-Wert?

Eine allgemeingültige Grenze gibt es nicht, und QUESTIONSTAR liefert keine Branchenvergleichswerte. Vergleichen Sie Ihren CSAT mit Ihren eigenen früheren Messungen, mit gleicher Frage auf gleichem Weg, und achten Sie dabei auf das Intervall. Mehr dazu oben.

Was ist der Unterschied zwischen CSAT und NPS?

Der CSAT fragt nach der Zufriedenheit, meist mit einem bestimmten Kontakt, und zählt den Anteil der beiden obersten Stufen. Der NPS fragt nach der Bereitschaft zur Weiterempfehlung und zieht den Anteil der Detraktoren vom Anteil der Promotoren ab. Der CSAT reicht deshalb von 0 bis 100 %, der NPS von −100 bis +100. Mehr im Artikel Net Promoter Score (NPS).

Wie viele Antworten braucht man für den CSAT?

Für eine näherungsweise Fehlerspanne von ±5 Prozentpunkten bei 95 % Konfidenzniveau ergibt die Planung für unabhängige Zufallsbeobachtungen im ungünstigsten Fall 385 gültige Antworten, bei einem erwarteten CSAT von etwa 80 % sind es 246. Für ±10 Prozentpunkte ergibt dieselbe Planung 97 beziehungsweise 62. Bei weniger als 30 Antworten sollten Sie besonders auf die Unsicherheit und die Auswahl der Befragten achten. Die Rechnung finden Sie oben.

Quellen

Braun, O. L. und Müssigmann, M. J. (Hrsg.) (2009). Kundenbefragungen. Eine Sammlung von Fallstudien. Pabst. S. 9, 140.

Gartner (2018). What’s Your Customer Effort Score? Beitrag von Jordan Bryan, 12. Juli 2018. Archivierte Originalfassung.

Harvard Business Review Analytic Services (2019). Beyond Big Data. Why Small Data Integration Is the Key to CXM Success. S. 15.

Linke, R. (2018). Mitarbeiterbefragungen optimieren. Von der Befragung zum wirksamen Management-Instrument. Wiesbaden: Springer Gabler. S. 105.

Malhotra, N. K. und Birks, D. F. (2007). Marketing Research. An Applied Approach (3. europäische Aufl.). Harlow: Pearson. S. 759.

Marx, P. (2026). Grundlagen der Umfrageforschung (Foliensatz). Folie 77 (Net Promoter Score).

NIST/SEMATECH (o. J.). e-Handbook of Statistical Methods. Abschnitt 7.2.4.1: Confidence intervals.

Reichheld, F. F. (1997). Der Loyalitäts-Effekt. Frankfurt/Main: Campus. Zitiert nach Braun und Müssigmann (2009), S. 140.

Reichheld, F. F. (2004). Mundpropaganda als Maßstab für den Erfolg. Harvard Businessmanager, 26(3), 22-35. Zitiert nach Braun und Müssigmann (2009), S. 9.

Ich hoffe, hinter Ihrem CSAT steckt jetzt mehr als eine Prozentzahl. Sollten Sie beim Lesen auf inhaltliche Fehler oder Ungenauigkeiten aufmerksam geworden sein, so wäre der Autor für einen Hinweis dankbar. Schreiben Sie an redaktion@questionstar.de.

Ich wünsche Ihnen viele zufriedene Kunden und Antworten, aus denen Sie etwas lernen!

Dr. Paul Marx

Autor: Dr. Paul Marx
Dr. Paul Marx ist Gründer und Geschäftsführer von QUESTIONSTAR und war Professor für Marketing an der Universität Siegen.