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Unternehmen sind immer auf der Suche nach Wegen zur Verbesserung des angebotenen Kundenerlebnisses und nach Möglichkeiten, den Kunden in den Mittelpunkt aller Aktivitäten zu stellen. Eine beliebte Strategie ist dabei die besondere Beachtung der Kundenmeinung, indem um Rückmeldungen zum Internet-Auftritt gebeten wird.

Um die Meinung von Kunden korrekt zu erfassen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtige Frage zur richtigen Zeit stellen – und zwar so, dass sie für den Kontext der Anwenderinteraktion relevant ist. Außerdem muss dafür gesorgt werden, dass die Rückmeldungen von Kunden auch zu Verbesserungen beim Kundenerlebnis führen. Das Feedback der Kunden muss verwertbar sein.

In den letzten 12 Monaten habe ich eines der führenden Telekommunikationsunternehmen bei der Aufstellung einer Strategie zur Kundenmeinung („Voice of the Customer“) unterstützt. Im folgenden Artikel sind die damit verbundenen Herausforderungen und deren Bewältigung beschrieben.

1. Herausforderung: die richtige Frage: Wir alle haben schon einmal ermüdend lange Web-Umfragen erlebt, bei denen immer noch eine weitere Frage zu beantworten ist. Wenn Umfragen jedoch nicht punktgenau sind und nur sehr allgemeine Fragen gestellt werden, sind die Antworten häufig nicht aussagekräftig genug.

Es sollte sichergestellt werden, dass nur kurze Umfragen durchgeführt werden, die für Kunden nicht mit zu hohem Aufwand verbunden sind und nicht abschreckend wirken. Aus diesem Grund haben wir Net Promoter Score (NPS) verwendet. Dabei handelt es sich um eine Methodik, bei der alle Fragen, die Sie stellen möchten, auf zwei einfache Fragen reduziert werden – eine Punktzahlvergabe und eine Freitextantwort.

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Indem die Antwort auf diese Fragen mit anderen Informationen zum Kunden kombiniert wird – was dieser vor und nach der Umfrage getan hat, warum er die Aufforderung zur Teilnahme an der Umfrage erhalten hat und andere Daten, z. B. CRM- oder Vertriebsinformationen –, können wir die Antwort dem jeweiligen Punkt des Anwenderzyklus zuordnen, an dem dieser sich derzeit befindet. So kann die Antwort im Kontext der zuletzt erfolgten Interaktion des Kunden mit dem Unternehmen gesehen werden. Dies wird als Kontaktpunkt bezeichnet.

2. Herausforderung: Durchgängiges Erfassen von Rückmeldungen während des gesamten Kundenzyklus: Damit unterschiedliche Antworten verglichen werden können, musste die Art und Weise standardisiert werden, wie die Rückmeldungen der Kunden erfasst, verarbeitet und analysiert werden. Indem für Umfragen über alle Kanäle und Phasen des Anwenderzyklus hinweg die gleichen Fragen (NPS-Fragen) verwendet werden, kann sichergestellt werden, dass die Ergebnisse aus unterschiedlichen Phasen des Kundenzyklus oder aus unterschiedlichen Kanälen verglichen werden können.

So können beispielsweise folgende Fragen beantwortet werden: Mit welchem Servicekanal wird bei Kunden die höchste Zufriedenheit erzielt (Web-Self-Service, Callcenter, soziales Netzwerk, direkter Kontakt usw.)? Warum wird dieser Kanal bevorzugt? Wie werden die unterschiedlichen Kanäle genutzt und angenommen?

Das Verfahren, mit dem die Antworten von Kunden erfasst werden, muss ebenfalls standardisiert sein, damit ein Vergleich möglich ist. Im vorliegenden Fall wurde eine Kombination aus Web- und SMS-Umfragen verwendet, bei denen jeweils die gleichen NPS-Fragen mit demselben Wortlaut gestellt wurden. Die Resonanz konnte zudem deutlich erhöht werden, indem für die Bereitstellung der Umfrage ein Auslösungsmechanismus eingesetzt wurde, bei dem nahezu Echtzeit erreicht wurde (maximal 30 Minuten). Dank der Nutzung automatisierter Auslöser für die Umfragen konnte eine erheblich höhere Gesamtmenge als bei herkömmlichen persönlichen oder telefonischen Kundenumfragen erzielt werden.

3. Herausforderung: Sortieren, Kategorisieren und Zuordnen der Ursachen für positive und negative Erlebnisse: Nachdem die Grundlage geschaffen worden war – also was gefragt und wie der Vorgang durchgeführt werden sollte –, musste untersucht werden, wie die Antworten verarbeitet werden sollten. In diesem Punkt haben wir eng mit einem Partnerunternehmen von Adobe zusammengearbeitet, und zwar mit Clarabridge.

Dank der Natural Language Processing-Funktion (NLP) von Clarabridge konnte jede Antwort der Umfragen wie folgt verarbeitet werden:

4. Herausforderung: Zeichnen eines vollständigen Bilds: Aufgrund der folgenden Maßnahmen erhalten wir ein vollständiges Bild des Anwendersegments sowie seiner Aktivitäten und Stimmung im Verlauf des Kundenzyklus: Kombination aus robuster, skalierbarer Umfragenerfassung, automatisierter Verarbeitung und Kategorisierung der Antworten per Tool von Clarabridge und Abgleich der Antworten mit anderen Quellen von Kundendaten (z. B. verhaltensbezogene Web- und Mobildaten aus Adobe Analytics, Daten aus sozialen Netzwerken über Tools wie Adobe Social sowie andere Datenquellen, z. B. CRM-System, Point-of-Sale-Daten und Sprachdialogsystem-/Callcenter-Datensätze).

Diese Daten, bei denen die qualitative Kundenmeinung mit quantitativen Daten zu den durchgeführten Aktivitäten kombiniert wird, ermöglicht die Visualisierung von Trends in Bezug auf das Kundenerlebnis. So können Probleme in Echtzeit erkannt und Geschäftsregeln auf das Ergebnis angewendet werden, um bestimmte Kundenrückmeldungen herauszufiltern, die beantwortet werden müssen oder weitere Schritte erfordern.

Da die Verarbeitung der Antworten auf die Freitextfrage nach dem „Warum“ mit dem Tool von Clarabridge quantitative Daten ergibt (Stimmung, NPS-Gründe, geschäftliche Kategorie), können diese Daten leicht mit anderen Datenquellen (NPS-Punktzahl, Phase des Kundenzyklus, Kundenaktionen, demografischen/geografischen Daten und Vertragsdaten usw.) kombiniert werden, um einen vollständigen Datensatz für eine eingehendere Analyse zu erhalten.

Zusammen liefern diese Datenquellen sowohl eine „Makroübersicht“ über die wichtigen Probleme bzw. die allgemeinen Trends als auch eine „Mikroübersicht“ über individuelle Probleme oder Schwierigkeiten von Kunden.

5. Herausforderung: Umsetzung des Feedbacks: Das letzte Puzzle-Teil war die Beantwortung der Frage, wie diese Rückmeldungen zur Kundenmeinung genutzt werden können, um das Kundenerlebnis auch tatsächlich zu verbessern und geschäftliche Fortschritte zu erzielen.

Durch den Einsatz von Geschäftsregeln, mit denen nach Kombinationen aus bestimmten Kundentypen, Kommentaren, Kategorien für Gründe bzw. NPS-Punktzahlen gesucht wird, können einzelne Antworten der Umfrage zur weiteren Bearbeitung gekennzeichnet werden. Die weitere Bearbeitung kann dann über eine schlanke Dashboard-Benutzeroberfläche verwaltet werden, die für NPS-Personal bereitgestellt wird, oder die Daten zur Rückmeldung und der erforderlichen Nachbearbeitung können an ein CRM- oder Workflow-Tool weitergeleitet werden.

[caption id="attachment_1008" align="aligncenter" width="550"]Closed Loop Net Promoter Score Management Geschlossene Net Promoter Score-Verwaltung[/caption] Die Lösung, mit der Kunden diese Herausforderungen meistern können, ist die TouchPoint-Lösung. Sie umfasst drei Funktionsbereiche:

The TouchPoint Solution

Unten sehen Sie ein Beispiel für das „Closed-Loop-Dashboard“:

Closed Loop NPS Dashboard

Die TouchPoint-Lösung ermöglicht Folgendes:

Wenn Sie an der Entwicklung einer ähnlichen Strategie für Ihr Unternehmen interessiert sind, können Sie sich gern an mich wenden.

 
Author: Date Created:4 September 2013 Date Published: Headline:Mit dem Net Promoter Score wird das Kundenerlebnis besser Social Counts: Keywords: Publisher:Adobe Image:https://blogs.adobe.com/digitaleurope/wp-content/themes/pagelines-template-theme/images/no-image.jpg

Unternehmen sind immer auf der Suche nach Wegen zur Verbesserung des angebotenen Kundenerlebnisses und nach Möglichkeiten, den Kunden in den Mittelpunkt aller Aktivitäten zu stellen. Eine beliebte Strategie ist dabei die besondere Beachtung der Kundenmeinung, indem um Rückmeldungen zum Internet-Auftritt gebeten wird.

Um die Meinung von Kunden korrekt zu erfassen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtige Frage zur richtigen Zeit stellen – und zwar so, dass sie für den Kontext der Anwenderinteraktion relevant ist. Außerdem muss dafür gesorgt werden, dass die Rückmeldungen von Kunden auch zu Verbesserungen beim Kundenerlebnis führen. Das Feedback der Kunden muss verwertbar sein.

In den letzten 12 Monaten habe ich eines der führenden Telekommunikationsunternehmen bei der Aufstellung einer Strategie zur Kundenmeinung („Voice of the Customer“) unterstützt. Im folgenden Artikel sind die damit verbundenen Herausforderungen und deren Bewältigung beschrieben.

1. Herausforderung: die richtige Frage: Wir alle haben schon einmal ermüdend lange Web-Umfragen erlebt, bei denen immer noch eine weitere Frage zu beantworten ist. Wenn Umfragen jedoch nicht punktgenau sind und nur sehr allgemeine Fragen gestellt werden, sind die Antworten häufig nicht aussagekräftig genug.

Es sollte sichergestellt werden, dass nur kurze Umfragen durchgeführt werden, die für Kunden nicht mit zu hohem Aufwand verbunden sind und nicht abschreckend wirken. Aus diesem Grund haben wir Net Promoter Score (NPS) verwendet. Dabei handelt es sich um eine Methodik, bei der alle Fragen, die Sie stellen möchten, auf zwei einfache Fragen reduziert werden – eine Punktzahlvergabe und eine Freitextantwort.

Screen Shot 2013-07-24 at 14.06.43

Indem die Antwort auf diese Fragen mit anderen Informationen zum Kunden kombiniert wird – was dieser vor und nach der Umfrage getan hat, warum er die Aufforderung zur Teilnahme an der Umfrage erhalten hat und andere Daten, z. B. CRM- oder Vertriebsinformationen –, können wir die Antwort dem jeweiligen Punkt des Anwenderzyklus zuordnen, an dem dieser sich derzeit befindet. So kann die Antwort im Kontext der zuletzt erfolgten Interaktion des Kunden mit dem Unternehmen gesehen werden. Dies wird als Kontaktpunkt bezeichnet.

2. Herausforderung: Durchgängiges Erfassen von Rückmeldungen während des gesamten Kundenzyklus: Damit unterschiedliche Antworten verglichen werden können, musste die Art und Weise standardisiert werden, wie die Rückmeldungen der Kunden erfasst, verarbeitet und analysiert werden. Indem für Umfragen über alle Kanäle und Phasen des Anwenderzyklus hinweg die gleichen Fragen (NPS-Fragen) verwendet werden, kann sichergestellt werden, dass die Ergebnisse aus unterschiedlichen Phasen des Kundenzyklus oder aus unterschiedlichen Kanälen verglichen werden können.

So können beispielsweise folgende Fragen beantwortet werden: Mit welchem Servicekanal wird bei Kunden die höchste Zufriedenheit erzielt (Web-Self-Service, Callcenter, soziales Netzwerk, direkter Kontakt usw.)? Warum wird dieser Kanal bevorzugt? Wie werden die unterschiedlichen Kanäle genutzt und angenommen?

Das Verfahren, mit dem die Antworten von Kunden erfasst werden, muss ebenfalls standardisiert sein, damit ein Vergleich möglich ist. Im vorliegenden Fall wurde eine Kombination aus Web- und SMS-Umfragen verwendet, bei denen jeweils die gleichen NPS-Fragen mit demselben Wortlaut gestellt wurden. Die Resonanz konnte zudem deutlich erhöht werden, indem für die Bereitstellung der Umfrage ein Auslösungsmechanismus eingesetzt wurde, bei dem nahezu Echtzeit erreicht wurde (maximal 30 Minuten). Dank der Nutzung automatisierter Auslöser für die Umfragen konnte eine erheblich höhere Gesamtmenge als bei herkömmlichen persönlichen oder telefonischen Kundenumfragen erzielt werden.

3. Herausforderung: Sortieren, Kategorisieren und Zuordnen der Ursachen für positive und negative Erlebnisse: Nachdem die Grundlage geschaffen worden war – also was gefragt und wie der Vorgang durchgeführt werden sollte –, musste untersucht werden, wie die Antworten verarbeitet werden sollten. In diesem Punkt haben wir eng mit einem Partnerunternehmen von Adobe zusammengearbeitet, und zwar mit Clarabridge.

Dank der Natural Language Processing-Funktion (NLP) von Clarabridge konnte jede Antwort der Umfragen wie folgt verarbeitet werden:

  • Quantifizieren der positiven oder negativen Stimmung
  • Identifizieren, welche Aspekte bei der Rückmeldung zur positiven bzw. negativen Stimmung beigetragen haben (also Freitextantwort oder wörtliche Antwort auf die NPS-Fragen nach dem „Warum“) – die NPS-Gründe
  • Kategorisieren der Antwort gemäß Geschäftseinheit oder nächster erforderlicher Aktion zur Beseitigung der Ursache des (negativen) Erlebnisses

4. Herausforderung: Zeichnen eines vollständigen Bilds: Aufgrund der folgenden Maßnahmen erhalten wir ein vollständiges Bild des Anwendersegments sowie seiner Aktivitäten und Stimmung im Verlauf des Kundenzyklus: Kombination aus robuster, skalierbarer Umfragenerfassung, automatisierter Verarbeitung und Kategorisierung der Antworten per Tool von Clarabridge und Abgleich der Antworten mit anderen Quellen von Kundendaten (z. B. verhaltensbezogene Web- und Mobildaten aus Adobe Analytics, Daten aus sozialen Netzwerken über Tools wie Adobe Social sowie andere Datenquellen, z. B. CRM-System, Point-of-Sale-Daten und Sprachdialogsystem-/Callcenter-Datensätze).

Diese Daten, bei denen die qualitative Kundenmeinung mit quantitativen Daten zu den durchgeführten Aktivitäten kombiniert wird, ermöglicht die Visualisierung von Trends in Bezug auf das Kundenerlebnis. So können Probleme in Echtzeit erkannt und Geschäftsregeln auf das Ergebnis angewendet werden, um bestimmte Kundenrückmeldungen herauszufiltern, die beantwortet werden müssen oder weitere Schritte erfordern.

Da die Verarbeitung der Antworten auf die Freitextfrage nach dem „Warum“ mit dem Tool von Clarabridge quantitative Daten ergibt (Stimmung, NPS-Gründe, geschäftliche Kategorie), können diese Daten leicht mit anderen Datenquellen (NPS-Punktzahl, Phase des Kundenzyklus, Kundenaktionen, demografischen/geografischen Daten und Vertragsdaten usw.) kombiniert werden, um einen vollständigen Datensatz für eine eingehendere Analyse zu erhalten.

Zusammen liefern diese Datenquellen sowohl eine „Makroübersicht“ über die wichtigen Probleme bzw. die allgemeinen Trends als auch eine „Mikroübersicht“ über individuelle Probleme oder Schwierigkeiten von Kunden.

5. Herausforderung: Umsetzung des Feedbacks: Das letzte Puzzle-Teil war die Beantwortung der Frage, wie diese Rückmeldungen zur Kundenmeinung genutzt werden können, um das Kundenerlebnis auch tatsächlich zu verbessern und geschäftliche Fortschritte zu erzielen.

Durch den Einsatz von Geschäftsregeln, mit denen nach Kombinationen aus bestimmten Kundentypen, Kommentaren, Kategorien für Gründe bzw. NPS-Punktzahlen gesucht wird, können einzelne Antworten der Umfrage zur weiteren Bearbeitung gekennzeichnet werden. Die weitere Bearbeitung kann dann über eine schlanke Dashboard-Benutzeroberfläche verwaltet werden, die für NPS-Personal bereitgestellt wird, oder die Daten zur Rückmeldung und der erforderlichen Nachbearbeitung können an ein CRM- oder Workflow-Tool weitergeleitet werden.

Closed Loop Net Promoter Score Management

Geschlossene Net Promoter Score-Verwaltung

Die Lösung, mit der Kunden diese Herausforderungen meistern können, ist die TouchPoint-Lösung. Sie umfasst drei Funktionsbereiche:

  • Umfragen für unterschiedliche Kanäle (basierend auf Adobe Survey)
  • Verknüpfung von verhaltensbezogenen Daten und Daten zur Kundenmeinung (mit Adobe Analytics, Adobe Social und Clarabridge)
  • Mehrere Dashboards zum Identifizieren und Nachbearbeiten der Gründe für Unzufriedenheit von Kunden (mit Adobe Experience Manager entwickelt)

The TouchPoint Solution

Unten sehen Sie ein Beispiel für das „Closed-Loop-Dashboard“:

Closed Loop NPS Dashboard

Die TouchPoint-Lösung ermöglicht Folgendes:

  • Ausführen von Umfragen auf mehreren Kanälen und durchgängiges Messen von NPS-Daten
    • Reduzieren der Kosten für die Erfassung von Umfragedaten zur Kundenmeinung
    • Unterstützen von Initiativen zur Optimierung des Kundenzyklus, z. B. Callcenter-Umlenkung und richtige „Kanalisierung“
    • Messen und Vergleichen des Kundenerlebnisses für mehrere Kanäle
    • Skalieren von Programmen zur Kundenmeinung, sodass nicht nur ein Teil der Kunden Umfragen erhält, sondern alle Kunden
    • Nutzen von NPS zur Erstellung von Kennzahlen im Rahmen eines Bonusplans, um für Teams Anreize zu schaffen, für eine hohe Kundenzufriedenheit zu sorgen
  • Verknüpfen von verhaltensbezogenen Daten und Daten zur Kundenmeinung
    • Zeichnen eines vollständigen Bilds zum Kundenverhalten und zur Stimmung von Kunden (für die Analyse in Analytics Premium)
    • Analysieren von NPS-Rückmeldungen im Kontext von Daten aus mehreren Kanälen (CRM, ePoS, Sprachdialogsystem, Online-Daten, demografische Daten usw.)
    • Durchführen einer Natural Language Processing-Analyse des NPS-Wortlauts zur Bewertung der Stimmung und Zuordnen von Rückmeldungen zu Nachbearbeitungskategorien oder Grundursachen
    • Kategorisierung und Scoring von Freitextrückmeldungen zur Umwandlung qualitativer Rückmeldungen in statistische Daten für entsprechende Analysen
  • Ermitteln und Reagieren auf die Ursachen für Unzufriedenheit von Kunden
    • Workflow zum „Schließen des Kreises“ mit Kunden: direkter Kontakt zu einzelnen Kunden, die eine niedrige NPS-Punktzahl vergeben
    • Verwenden von Dashboards zum Überwachen von NPS-Trends nach Kanal und Geschäftshierarchie (Dashboards werden nach Organisationsstruktur zugeordnet, sodass Führungskräfte eine Makroübersicht aller Kanäle erhalten, Channel Manager die Daten für ihren Kanal sehen und Teamleiter auf ausführliche Daten zu den einzelnen Mitarbeitern zugreifen können)
    • Identifizieren unzufriedener Kunden, bei denen das Risiko der Abwanderung besteht, und Steuern der weiteren Aktionen
    • Identifizieren der Gründe für positive und negative Kundenerlebnisse
    • Höhere und gezieltere Investitionen in die Verbesserung des Kundenerlebnisses

Wenn Sie an der Entwicklung einer ähnlichen Strategie für Ihr Unternehmen interessiert sind, können Sie sich gern an mich wenden.