Gute Daten heißt zufriedene Kunden

Am 18. Oktober 2017 sprach Dirk Radetzki in der “LEAD digital” in einem Gastbeitrag über das Thema “Customer Experience Management”. Anbei können Sie den vollständigen Artikel lesen.

Die Customer-Experience ist viel mehr als Produkt und Preis. Es kann auf jeden Schritt der Wertschöpfungskette ankommen. Aber woher erfährt man, was dem Kunden wirklich wichtig ist? Gastautor Dirk Radetzki macht sich auf Spurensuche. Eine Erkenntnis: Aus Big Data wird Actionable Data

Sehr witzige Hütte hier, wenngleich nicht alles so funktioniert wie es soll.“ Dieser winzige Post in einer nicht allzu populären Facebook-Timeline eines Hoteltesters, der im Auftrag eines Fachmagazins anonym im Haus gastierte, war mit dem Hotelnamen als Hashtag versehen. Es dauerte nur zehn Minuten, bis sich der Geschäftsführer persönlich beim Tester meldete und nach dem Grund für die angedeutete Kritik fragte. Sein Social-Media-Monitoring-Team hatte ihn blitzschnell informiert, er reagierte, und schnitt im Test deutlich besser ab als das Vergleichshotel, das überhaupt nicht auf die Facebook-Erwähnung reagierte.

Social Media ist 2017 zum Spiegel der Kundenzufriedenheit geworden. Es gehört inzwischen zu den strategischen Aufgaben, Kundenfeedback aus den verschiedensten Quellen in Echtzeit zu analysieren und aus den gewonnen Erkenntnissen direkte Handlungen anzustoßen. Dazu bedarf es auch der Integration anderer Datentöpfe, etwa der CRM- oder ERP-Daten, die zeigen können, wo die Ursachen von Problemen sind, über die sich Kunden beschweren.

Aus Big Data wird Actionable Data

Man stelle sich etwa vor, ein Kunde beschwert sich darüber, dass ein bestimmtes Produkt in einem Ladengeschäft nicht verfügbar gewesen wäre. Neben der direkten Betreuung des enttäuschten Kunden wäre eine sinnvolle Ableitung, die Out-of-stock-Situation zu vermeiden. Gute Analysetools sind in der Lage, Prognosen über die Entwicklung der Produktverfügbarkeit zu erstellen, über entsprechende Warnsysteme zu kommunizieren oder direkt Bestellungen und Lieferungen auszulösen. Im Kern geht es eben darum, die Kundenzufriedenheit nachhaltig zu steigern und nicht nur Probleme akut zu bearbeiten. Aus Big Data wird Actionable Data, also Daten, die unmittelbar zu erfolgreichen Handlungen führen. Erfahrene Datenwissenschaftler können hierbei auch Zusammenhänge entdecken, die dem einzelnen Marketer in seiner Tagesarbeit verborgen bleiben: etwa die Frage, ob die exakte Uhrzeit einer Lieferung direkte Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit hat. Durch solche Erkenntnisse werden rechtzeitig Optimierungs-Projekte angestoßen, die sich nachhaltig auf den Geschäftserfolg auswirken.

Automatisieren, was geht

Für den einzelnen Marketer ist die Komplexität eines solchen Systems nur durch weitgehende Automatisierung überhaupt noch uu steuern. Das beginnt bei vollautomatischer semantischer Analyse von Nutzermeinungen, Bewertungen und Social-Media-Posts und führt im Idealfall zu einer differenzierten, segmentierten Betrachtungsweise, die nicht alle Kunden, Filialen und Regionen über einen Kamm schert, sondern die unterschiedlichen Anforderungen erkennt, segmentiert und Handlungsprioritäten ableitet. Die Automatisierung ist hier also ein willkommenes Hilfsmittel zur Entlastung der Marketer und zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Die dann zu ergreifenden Maßnahmen betreffen entweder das Produkt selbst oder kommunikative Elemente im Umgang mit den Kunden. So steuern intelligente Systeme beispielsweise Kundenbefragungen in Service-Prozesse ein und sind dadurch in der Lage festzustellen, ob es etwa einer Nachschulung im Callcenter bedarf. Der oben zitierte Hotelier entschied sich übrigens, direkt Kontakt mit dem Tester aufzunehmen. Daraus ergab sich, dass ein durchaus gravierender Fehler in der Buchungs-App gefunden wurde. Er forderte Nachbesserung von seiner Agentur und der reklamierende Tester fühlte sich gehört. Gut zuhören ist der wichtigste Schritt zu mehr Kundenzufriedenheit.

 

Dirk Radetzki
Regional Director DACH

 

Fünf häufige Fehler im CX-Management

1. Suggestive und geschlossene Fragen

Entscheidend für die Qualität der Erhebung sind die Fragen. Geschlossene Fragen mit Multiple-Choice erlauben nur Antworten aus dem vorgegebenen Spektrum. Wer aus der vollen Erfahrung der Kunden schöpfen möchte, muss entweder von Marktforschern ausgearbeitete, professionelle Fragebögen nutzen oder sich die Insights aus Drittquellen besorgen, wo sich der Kunde äußert, ohne befragt zu werden.

2. Rein quantitative Bewertung

Was sagt eigentlich ein NPS von 8.1 aus? lm Zeitreihenvergleich kann ein Sinken des Net Promoter Score (kurz: NPS) als wertvoller Anhaltspunkt gesehen werden, ebenso in der Wettbewerbsanalyse. Ansonsten bleibt diese Kennzahl wertlos, wenn nicht nach dem „Warum“ gefragt wird. Und um das Warum in der Auswertung plastisch darzustellen, benutzt man idealerweise Verbatims, wichtige, repräsentative Zitate, die die Gemütslage der Kunden eindringlich illustrieren.

3. Falsche Priorisierung

Natürlich reagiert das Unternehmen instinktiv zuerst auf die lautesten Beschwerden. Das ist richtig, denn diese haben eventuell eine große öffentliche Wirkung. Es ist aber unverzichtbar, genau das zu analysieren und herauszufinden, welcher Absender wichtiger ist als ein anderer. Oder ob eventuell die stillschweigenden Kunden die größte oder geringste Kundenzufriedenheit haben.

4. Fehlende Prozesse hinter der Reklamation

Erstaunlich vielen Unternehmen fehlt es an einer Eskalationsstrategie. Was ist zu tun bei einer Beschwerde, wer soll informiert werden? Ohne eine aktive Strategie „rudert” das Unternehmen den Kunden hinterher und verliert auf dem Weg wichtige Erkenntnisse.

5. Fragen um des Fragens willen

Es passiert immer häufiger, dass vor allem Onlineshops Fragebögen direkt in den Weg des Kunden stellen und zwar mitten im Kaufprozess. Sie überlagern sogar wichtige lnteraktionselemente und machen die Customer-Experience dadurch kaputt. Timing und Platzierung von Umfragen sind Schlüsselfaktoren für den Erfolg der Erhebung und verdienen sorgfältige Planung und permanentes Testing.