Die Erfahrungsverwaltung

Die Omnichannel-Strategie umsetzen und das richtige Management der Kundenerfahrung

Im Hinblick auf die digitale Transformation haben alle Organisationen auf die eine oder andere Weise ihren Aktionsplan festgelegt, der ein wesentlicher Bestandteil davon ist, einen personalisierten, individualisierten Service anzubieten, der die Kundenerfahrung zufriedenstellt, um so deren Bindung zu verbessern. Gleichzeitig könnte die gleiche Ambition auch hinsichtlich der Mitarbeiter der Organisation entwickelt werden: Je besser ihre Erfahrung ist, desto besser wird ihre Produktivität sein.

Erfahrung ist ein subjektives Konzept, das von der Wahrnehmung jedes Einzelnen abhängt. Jeder von uns hat seine eigene Erfahrung, wenn wir mit einem Werkzeug interagieren, einen Ort besuchen, einen Service genießen oder ein Produkt erwerben. Aus der Summe dieser Erfahrungen formen wir unsere eigene Sicht auf eine Lösung oder ein Unternehmen. Obwohl es sich um ein subjektives Konzept handelt, ist es dennoch messbar und wurde schon seit langem durch Agenturen gemessen, die Studien vor Ort durchgeführt haben. Heutzutage kann diese individuelle Erfahrung von jedem Ort aus, an dem sich eine Person befindet, gesammelt werden und somit verfolgt, gemessen, verglichen und folglich vorhergesagt werden.

Wenn der Wille zum Kundenservice nicht immer der beste Verbündete ist

Nicht wenige Organisationen haben den Kundenservice bis zum Äußersten getrieben, manchmal zum Nachteil der allgemeinen Interessen der Institution selbst. Eine schlechte Meinung eines Kunden in einem sozialen Netzwerk kann den Schmetterlingseffekt in der Organisation auslösen, wenn das Hauptziel die Zufriedenheit eines jeden Kunden um jeden Preis ist. Wir haben Situationen erlebt, in denen eine schlechte Erfahrung bei der Lieferung eines Produkts eines von Tausenden Kunden zu Besprechungen von Teams aus den Bereichen Digital, Logistik, Marketing, Kundenservice, Finanzen usw. geführt hat. Es könnte provokanter sein zu sagen, dass der Kunde nicht immer recht hat, aber besorgniserregender ist der Effekt auf das Organisationsmanagement.

Wir möchten, dass der Kunde eine gute Erfahrung (Customer eXperience) hat und das Ansehen der Marke (Brand eXperience) schützen. Dies ist ein seit den letzten vierzig Jahren in der akademischen Literatur intensiv erforschtes Ziel, aber angesichts einer so etablierten organisatorischen Herausforderung, womit können wir nun rechnen, um den traditionellen Ansatz zu verbessern? Einerseits ermöglichen uns neue Technologien, Informationen (Big Data) über jede Handlung, so gering sie auch sein mag, die ein Kunde direkt oder über unsere Mitarbeiter (Vertriebsmitarbeiter, Verkäufer, Kundendienst) und über jeden Kanal ausführt, zu sammeln. George Orwell hätte heutzutage nicht mehr so viel Einfluss wie mit 1984.

Wir kennen einen Kunden so genau, dass wir mithilfe künstlicher Intelligenz ein Kundenprofil erstellen können, indem wir Anreize vorschlagen und seine Reaktion analysieren. Wir sind in der Lage, das Verhalten jedes Kunden vorherzusagen, wenn wir genügend Informationen haben: "Andere Kunden mit einem ähnlichen Kaufverlauf haben auf diesen Anreiz so reagiert, dass es eine hohe Wahrscheinlichkeit gibt, dass der betreffende Kunde mit dem gleichen Anreiz (Promotion, Gutschein, Anruf, Rabatt) ähnlich reagiert".

Wenn das Vorherige bereits eine Herausforderung darstellt, was passiert dann, wenn wir auch noch den Kunden befragen? Das heißt, wenn wir künstliche Intelligenz basierend auf den objektiven Daten (was getan wurde) mit den Informationen, die der Kunde aus seiner eigenen Erfahrung gibt, über seine Motivation, warum er es getan hat, verknüpfen.

Was passiert, wenn der Kunde neben der Vorhersage seines Verhaltens durch das von uns erstellte Profiling auch seine Bereitschaft zum erneuten Kauf angibt? Hier liegt der eigentliche Sprung in Bezug auf die Erfahrung. Bisher wussten wir, dass ein Kunde aufgrund des Bestellbetrags, seiner Kaufhäufigkeit oder Treueprogramme unter anderem mehr oder weniger treu sein könnte.

Andererseits könnten wir erfahren, wie ein Produkt, ein Service oder eine Marke im Allgemeinen wahrgenommen wird. Jetzt sind wir in der Lage, die Erfahrung einer bestimmten Transaktion sowohl in digitalen Kanälen als auch in physischen Kanälen zu vereinen. Wir können uns jetzt als treu zu Ortega y Gasset bekennen, weil wir den Kunden und seine Umstände haben. Zurück zum Schmetterlingseffekt. Wenn wir wissen, was der Kunde getan hat (eine Beschwerde) und seinen objektiven Kontext (was er zuvor gekauft hat, welche anderen Beschwerden er oder andere eingereicht haben) und subjektiven (was er erwartet hat); die Entscheidungsfindung darüber, wie der Kunde behandelt werden soll und was die Erfahrung beinhaltet, kann mit vollständigem Wissen getroffen werden (und endet möglicherweise in dem von uns erwähnten Massentreffen), aber mit Kenntnis der Ursache, denn in diesem Fall werden wir wissen, dass es sich um ein strukturelles Problem handelt und nicht um ein anekdotisches.

Aber wie sammeln wir die Informationen über die Erfahrung und wie verwalten wir sie? Was machen wir damit?

Mit großer Macht kommt große Verantwortung. Für jeden Kunden, der uns seine Erfahrung oder Absicht mitteilt, können wir nicht eine Armee von Operatoren einsetzen, die in der Lage sind, die Kommentare zu interpretieren und das Profil in unserem System zu pflegen oder zu interpretieren. Erneut sind Tools erforderlich, die die Meinungen der Kunden an jedem bedeutenden Kontaktpunkt sammeln und ihre Kommentare sofort analysieren, so dass automatisch die entsprechenden Maßnahmen ausgelöst werden "Close-the-loop". Sammlung, Analyse und Aktion.

Die Erfahrung der Kunden wird weiterhin über Umfragen und traditionelle Formulare gesammelt, die an verschiedene Geräte angepasst sind, aber Lösungen in Betracht ziehen müssen, die fortschrittliche Text- und Sprachanalyse integrieren, um durch Sentimentanalyse Handlungsbereiche und die Bereitschaft des Kunden zu identifizieren. Mit fortschrittlich meinen wir natürliche Sprache. Nehmen wir zum Beispiel an, dass jemand in einem freien Textfeld eine Meinung abgibt, wird er wahrscheinlich positive und negative Aspekte in derselben Antwort enthalten: "obwohl das Paket spät angekommen ist (logistischer Bereich und negative Erfahrung), hat das Produkt meine Erwartungen übertroffen (Produktbereich und positive Erfahrung)".

Solche Lösungen sollten, wenn sie fortschrittlich sind, auch die eigene predictive Analyse integrieren, um zu bestimmen, ob die entsprechenden Maßnahmen sofort ergriffen werden sollten (wer ist es und was fordert er) und zusätzlich das Profil des spezifischen Kunden zu erweitern.

Ebenso sollten diese Tools darauf achten, dass die Erfahrung, die sie messen möchten, eingehalten wird, d.h. wenn der Kunde zu einer Zielgruppe gehört, sollten wir ihn nicht mit kontinuierlichen Informationsanfragen überfordern, oder wenn er bereit ist, eine Antwort zu geben, sollten wir seinen Bericht in derselben Umfrage maximieren, um mehrere Dimensionen zu erfassen.

Schließlich sind die fortschrittlichsten Plattformen diejenigen, die aggregierte Dashboards bereitstellen, die das Verhalten der Organisation historisch und in verschiedenen Bereichen analysieren. Diese Rückverfolgbarkeit ist es, die es ermöglicht, die durchgeführten Maßnahmen zu korrelieren (Kampagnen, Aktionen, Veranstaltungen, Einführung neuer Produkte oder Dienstleistungen) mit der allgemeinen Leistung des Unternehmens und insbesondere der verschiedenen gemessenen Bereiche. Auch hier findet die Vorhersage in dieser aggregierten Sicht statt und diese Lösungen werden zum Hauptinstrument zur Unterstützung strategischer Entscheidungen, da sie aufgrund der gesammelten Informationen und des gespeicherten Verlaufs Handlungsempfehlungen oder Verbesserungsbereiche in der Organisation vorschlagen.

Zusammenfassung und Schlussfolgerungen

Alle genannten Anwendungsfälle werden durch die Partnerschaft zwischen SAP und SEIDOR behandelt, die eine End-to-End-Lösung auf Basis der führenden Marktlösungen wie Qualtrics, SAP Marketing, SAP CDP und der Suite von SAP Analytics Cloud garantiert. Das SEIDOR-Team vereint die Fähigkeiten für die verschiedenen Szenarien, die in diesem Artikel behandelt werden, und verfügt über Erfahrung in verschiedenen Branchen auf nationaler und internationaler Ebene.