Daten im Customer Experience Management - Mit Operational Data und Experience Data die Kundenzufriedenheit steigern

20. Februar 2020

Nach dem Hype um Big Data herrscht in vielen Marketing-Abteilungen Ernüchterung. Analytics-Daten zeigen zwar meist sehr gut, wo es Probleme gibt – aber die Suche nach der Ursache ist oft wieder ein Ratespiel. Mit Experience Data gehen Unternehmen einen Schritt weiter: Sie finden die Ursache hinter Problemen auf Datenbasis, mittels automatisiertem 360-Grad-Kundenfeedback. Ein Plädoyer für systematisches Customer Experience Management.

Das Marketing-Team der Viceroy-Hotels stand vor einem Rätsel: Auf der Webseite waren die Nutzerzahlen für Menschen aus der näheren Umgebung stark angestiegen. Besonders im Vergleich zu den Zugriffen von Auswärts, die nicht gestiegen waren. Doch in den realen Besucherzahlen im Hotel spiegelte sich das nicht wieder – das Verhältnis lokaler Besucher zu auswärtigen Gästen blieb stabil. Das Team hatte das ganze Arsenal üblicher Analytics-Daten beisammen – und konnte trotzdem nicht erkennen, was die lokalen Besucher vom Abschluss abhielt; oder was sie sonst auf der Webseite suchten. Um die Lösung zu finden, mussten sie zunächst mal „Big Data“ in „Useful Data“ verwandeln.

Wieso Big Data noch nicht bringt, was es versprach

„Big Data ist die Währung der Zukunft“ – noch vor wenigen Jahren war das das Mantra der Marketing-Branche. Inzwischen sind viele Experten ernüchtert. Das Credo „je mehr Daten, desto besser“ scheint nicht aufzugehen. Denn die Zahlen zu Klicks, Bounce-Rates, Shares, E-Mail-Öffnungsraten, Auslieferzeiten oder Retour-Quoten haben zwar die Problemfindung vereinfacht – aber nicht die Suche nach den Ursachen. Meist können Marketer daraus nicht ableiten, mit welchen konkreten Maßnahmen sie das Problem beheben und die Customer Experience verbessern. Der Grund dafür? Die Daten, die Unternehmen sammeln, gehören meist zum Typ der operativen Daten. Also quantitative Daten zu Aktionen entlang des Kaufprozesses: Wie viele Leute besuchen unsere Webseite? Wie ist die Abschlussrate? Wie viele Kunden geben das Produkt zurück? Diese Daten erzählen, was passiert – aber nicht, wieso es passiert.

Experten können mit den verfügbaren Daten die Kundenzufriedenheit nicht verbessern

86 Prozent aller Marketing-Experten geben an, dass sie operative Daten sammeln. Aber ebenso 86 Prozent sagen, dass ihnen diese Daten nicht ausreichen, um die Customer Experience zu verbessern.[1] Denn wenn die operativen Daten zeigen, dass etwas nicht stimmt, dann beruht die Suche nach dem „Wieso?“ oft doch wieder auf Intuition: Was die lokalen Besucher auf den Seiten der Hotels wollten? Wahrscheinlich recherchierten sie nur eine passende Unterkunft für ihre Gäste von auswärts. Wieso ihre Nutzerzahlen stiegen? Vielleicht wegen eines Preises, den das Hotel gewonnen hatte?

Der Unterschied zwischen „Was ist das Problem?“ und „Wieso gibt es das Problem?“

Operative Daten beantworten beispielsweise die Frage nach dem „Was?“. Was passiert an unseren digitalen Touchpoints? Was machen Kunden, was machen sie nicht? Wo brechen sie ihre Journey ab? Um daraus Verbesserungen für die Kundezufriedenheit abzuleiten, muss man aber einen Schritt weiter gehen, und auch das „Wieso?“ beantworten: Wieso verhalten sich die Kunden auf eine bestimmte Art? Wieso sind sie zufrieden oder nicht? Dafür muss man tun, was Unternehmen eigentlich schon immer tun: den Kunden fragen. Um ihrem Rätsel auf den Grund zu gehen, machte das Viceroy-Hotel-Team genau das: Auf ihrer Webseite platzierten sie eine Echtzeit-Befragung für Besucher aus der Umgebung. Die Auswertung der Daten zeigte: Die meisten lokalen Besucher suchten nicht nach Hotelzimmern, sondern nach dem Mittagsmenü. Das Team sorgte umgehend dafür, dass Besucher mit einer lokalen IP-Adresse auf der Webseite so leicht wie möglich zum Mittagsmenü gelangen – während für Auswärtige weiterhin die Hotelzimmer im Vordergrund stehen. Das Ergebnis: Ein deutliches Plus an lokalen Hotelbesuchern zur Mittagszeit.

Von Operational Data zu Experience Data

Kundenfeedback zu holen gehört zum kleinen 1x1 des Unternehmertums. Manche machen das gut, andere weniger, aber zumindest fragen die meisten Unternehmen auf irgendeine Weise die Zufriedenheit ihrer Kunden ab. Der Punkt: nur wenige machen aus diesem Feedback quantitative Daten. Kundenfeedback gilt als der qualitative Teil der Analyse, der Entscheidern ein „Gefühl“ für den Kunden gibt. Doch die meisten holen es nur stichprobenartig ein und nur zu ganz bestimmten Anlässen, zum Beispiel wenn Kunden etwas zurückgeben wollen oder sich beschweren. Das ist erstens nicht repräsentativ für alle Kunden: Denn nur vier Prozent aller unzufriedenen Kunden beschweren sich, der Rest bleibt einfach weg.[2] Zweitens zielt es nur auf einen einzelnen Punkt der gesamten Customer Journey. Wenn ein Hotel Feedback von allen seinen Gästen sammelt, dann bringt ihnen das wenig bei der Frage, wieso Website-Besucher nicht zu Gästen werden. Dazu kommt: Wer richtig viel Feedback sammelt, etwa durch Kundenbewertungen auf Amazon, kann meist nicht alle Rückmeldungen aufnehmen und verarbeiten.

Wie aus Kunden-Feedback Daten werden

Es sei denn, man verwandelt auch individuelles Feedback in quantitative Datensätze. Dafür gibt es heute Tools wie die Customer Experience Management Plattform Qualtrics von SAP. Damit können Unternehmen systematisch Feedback entlang der gesamten Customer-Journey holen und dieses Feedback wiederum quantifizieren. Durch automatisierte Textanalyse können Kundefeedbacks interpretiert, in positive und negative Aussagen unterschieden und bestimmten Kategorien zugeordnet werden – zum Beispiel „Produktqualität zu niedrig“, „Lieferzeit zu lang“, „Service unfreundlich“ oder „Retour-Prozess aufwendig“. So werden aus persönlichen Kundenfeedbacks auswertbare Daten: Experience Data. So wie operative Daten eine objektive Antwort auf das „Was?“ gibt, gibt Experience Data eine objektive Antwort auf das „Wieso?“. Sie gibt Unternehmen eine solide Grundlage, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Das Ziel: Verknüpfung von Operational Data und Experience Data

Dabei sollten Unternehmen darauf achten, dass sie an den kritischen Punkten der Customer Journey beide Daten-Typen erheben. Die operativen Daten verraten, wenn es irgendwo im Prozess hakt. Etwa, dass eine bestimmte Gruppe von Webseiten-Besuchern nicht zu Hotel-Besuchern werden. Wer dann auch Experience Data für den entsprechenden Vorgang zur Hand hat, kann die Ursache hinter dem Problem ergründen und Maßnahmen ableiten. So wie die Viceroy-Hotels durch ihr Live-Feedback auf der Webseite. Dieses Zusammenspiel ist der Kern eines erfolgreichen Customer Experience Management – was letztlich nichts anderes heißt, als die Zufriedenheit des Kunden in den Mittelpunkt zu stellen.

 

Advanced Customer Experience beim CXM Breakfast

ARITHNEA_Qualtrics_Roadshow_823x500px_LogoSie wollen mehr zu Customer Experience Management wissen? Besuchen Sie den Autor des Beitrags beim CXM Business Breakfast von ARITHNEA und Kantar, am 03. März 2020 in München. Special Guest: Daniel Landes, Philip Morris International: "Eine rauchfreie Zukunft – Der Konsument im Zentrum und wie man mit Experience Daten kundenzentriert handelt."  Anmeldung und mehr Informationen hier.

 

[1]                          „Experience  Data —the new competitive advantage“, Qualtrics.

[2]                          „Are You Undervaluing Customer Service?“, 1st Financial Training.

 

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