Erstellen Sie das bestmögliche Kundenerlebnis
Die Vorteile der Kombination von Kundenverhalten und -Zufriedenheit durch operative Erkenntnisse.
Einführung
Viele Unternehmen haben Probleme, die auf mangelnde Kundenerkenntnisse zurückzuführen sind. Wie verhalten sich Ihre Kunden? Welche Bedürfnisse haben sie? Was müssen sie alles tun, um bei Ihnen einzukaufen oder eine Dienstleistung von Ihrem Unternehmen zu erwerben?
Das Sammeln von Informationen über das Kundenverhalten ist erst der Anfang. Ebenso wichtig ist es, den nächsten Schritt Ihres Kunden vorherzusagen und darauf zu reagieren. In diesem Artikel werden wir uns eingehend damit befassen, wie wichtig es ist, diese Erkenntnisse zu sammeln und wie man am besten auf sie reagiert.
Diese Kundenerkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, die bestmöglichen Entscheidungen auf der Grundlage realer Daten anstelle von Annahmen zu treffen. Lassen Sie uns zur Veranschaulichung ein Beispiel verwenden.
Stellen Sie sich vor, Sie sind CMO eines B2C-Automobilunternehmens namens QCC Sports Cars. Sie haben die richtigen Messdaten, um die Leistung des Verkaufs eines bestimmten Sportwagenmodells in den Benelux-Ländern zu verfolgen. QCC hat mehrere Händler in mehreren Regionen in verschiedenen Ländern. Bei der Analyse der Ergebnisse des letzten Monats wird bei einem lokalen Händler in einer bestimmten Region ein Rückgang des Umsatzes und der Kundenzufriedenheit deutlich. Sie sehen den Umsatzrückgang, haben aber keine Ahnung, was diesen Rückgang ausgelöst hat. Sie telefonieren ein paar Mal mit dem Händler, den Vertriebsmitarbeitern und einigen Mechanikern, aber ohne Erfolg.
Sie haben die richtigen Metriken, um die Betriebsdaten zu verfolgen und darauf zu reagieren, aber die Erkenntnisse hinter der Veränderung fehlen. Ein kleines Beispiel dafür, wie wenig aufschlussreich Informationen manchmal sein können. Wir sehen dies in vielen Unternehmen und dass dies zu Entscheidungen führt, die lediglich auf Annahmen beruhen.
Die Frage, wie Sie die benötigten Informationen gewinnen können, bleibt offen.
Daten
Die Bedeutung von Erkenntnissen über Ihre Kunden
Unser Beispiel zeigt nur einen Fall, in dem Kundeninformationen nicht verfügbar sind. Wir können uns jedoch viele Unternehmen vorstellen, die sich mit diesem Problem befassen müssen und von den richtigen Kundeninformationen stark profitieren würden.
Mit Erkenntnissen aus Kundeninformationen können Sie vorausplanen und Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus sein. Sie können Ihre Kunden auch mit maßgeschneiderten Nachrichten ansprechen und damit noch direkter auf die Wünsche und Bedürfnisse des Kunden eingehen. Auf diese Weise können Sie engere Beziehungen aufbauen.
Wenn Sie über die richtigen Daten verfügen, treffen Sie Entscheidungen mit sofortiger Wirkung auf der Grundlage von Fakten anstelle von Annahmen. Dies ist besonders sinnvoll, wenn eine neue digitale Plattform basierend auf einer bestimmten Strategie und Roadmap eingeführt wird.
Es lohnt sich mehr zu tun und wirklich alle Informationen zu erhalten, die erforderlich sind, um die wichtigen Kenntnisse über Ihre Kunden zu gewinnen.
O-Daten (Operational Data)
O-Daten beziehen sich auf Betriebsdaten: Alle Informationen zum täglichen Betrieb Ihres Unternehmens. Dies sind harte Zahlen wie Kosten, Buchhaltung und Umsatz.
O-Daten liefern Einblicke in die Geschäftsentwicklung. Sie zeigen Ihnen, was täglich passiert. Sie sagen Ihnen jedoch nicht, warum etwas passiert. Hier kommen X-Daten ins Spiel, aber auf die werden wir gleich näher eingehen.
O-Daten sind für die Führung Ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung, da sie Ihnen alles über das Kundenverhalten erzählen. Wie sie Bestellungen aufgeben, wie viel sie bestellen, wie viel jeder Kunde ausgibt und so weiter.
Beispiele für O-Daten:
- Finanzen: Accountability
- Logistik: Retouren
- Vertrieb: Aufträge, Umsatz, Einnahmen, Profit
X-Daten (Experience Data)
Um zu verstehen, warum Dinge passieren, müssen Sie die Gedanken und Emotionen der beteiligten Personen (Kunden) verstehen. Wir nennen diese Information Experience Data (X-Daten).
Jetzt kommt der schwierige Teil. Wie sammeln wir erfolgreich Daten, die die Emotionen und Gedanken eines Kunden hinsichtlich einer Marke, eines Services oder einer Erfahrung erfassen? Es kommt darauf an, drei Schritte zu befolgen und die richtigen Tools zu haben, um Ihren Kunden zuzuhören und sie zu beeinflussen:
- Zuhören
- Verstehen
- Handeln
Sie müssen in der Lage sein, Ihren Kunden zuzuhören. Dies kann über ein Call Center oder Ihre Vertriebsmitarbeiter erfolgen. Ein häufiges Problem hierbei ist, dass im gesamten Unternehmen viele Kundenfeedbackinformationen verfügbar sind. In der Regel sind diese Daten jedoch verstreut und unvollständig.
Um die Datenerhebung zu strukturieren und zu automatisieren, können Sie auch ein elektronisches Feedback-Programm einrichten, das E-Mail-NPS-Zyklen oder umfangreichere Umfragen enthält. Dies kann mithilfe von Tools wie Qualtrics erfolgen.
So stellen Sie Ihrem Unternehmen die Tools zur Verfügung, mit denen Sie Ihre Kunden und die Herausforderungen, denen diese bei der Interaktion mit Ihrem Unternehmen oder bei der Nutzung Ihrer Produkte und Dienstleistungen gegenüberstehen, vertieft verstehen können.
Der letzte Schritt ist das Komplettieren der Feedback Schleife, indem Sie auf die Informationen reagieren, die Sie in den ersten beiden Schritten gesammelt haben. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass Kunden (Schritt 1 und 2) aufgrund einer schlecht gestalteten Website Schwierigkeiten haben Online-Termine bei einem bestimmten Händler zu vereinbaren, können Sie darauf reagieren, indem Sie die Erfahrung auf der Website, insbesondere das Planungstool, verbessern.
Wenn Sie sich die Daten ansehen und entscheiden, was verbessert werden soll, kann die Antwort von Design und Inhalt bis zur besseren Zugänglichkeit gehen.
So geben Sie Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, Einblicke in die Intention Ihrer Kunden zu erhalten. Wie bewerten sie Ihre Produkte und Ihre Marke? Treten bei der Inanspruchnahme Ihrer Dienste Probleme auf? Die gesammelten Informationen bieten Einblicke in das alles entscheidende „Warum“.
Beispiele für X-Daten:
- Kundenzufriedenheit
- NPS
- Produktfeedback
- Kundenaufwand
- Engagement der Mitarbeiter
- Nutzerverhalten (Tracking) auf den digitalen Touchpoints (Berührungspunkte)
X- & O-Daten kombinieren
Es ist ideal, sowohl O- als auch die X-Daten zu haben. Um jedoch den vollen Nutzen daraus zu ziehen, müssen diese Daten kombiniert werden, da erst diese Kombination zu den wertvollsten Kundenerkenntnissen führt. Die Herausforderung besteht darin, den besten Weg zu finden, um diese Informationen zu kombinieren. Wie genau kombinieren Sie die Daten und kommen zu den umsetzbaren Erkenntnissen, die wir die ganze Zeit verfolgen?
Schauen wir uns noch einmal unser Beispiel für QCC-Sportwagen an, in dem die O-Daten bereits vorhanden sind. Diese werden in Systemen wie der digitalen Plattform (E-Commerce), CRM- und ERP-Lösungen erfasst und gemessen.
Jetzt stellen wir fest, dass auch X-Daten vorhanden sind, nachdem eine Experience Management-Lösung implementiert wurde, die Kundenfeedback über einen Online-Feedbackdialog auf ihrer Website erfasst.
Da sowohl die O- wie auch die X-Daten verfügbar sind, steht QCC Sports Cars nun vor der Aufgabe, sie zu kombinieren. Zu diesem Zweck verwenden sie Predictive Analytics über ein Dashboard-Tool, das beide Datenströme integriert und zu einer statistischen Analyse führt.
Anhand der daraus resultierenden Analyse untersucht QCC Sports Cars nun eingehend, welche Arten von Produkt- und Service-Interaktionen zu Promotoren und welche zu Kritikern führen. Sie können diese Daten auch verwenden, um den NPS für große Segmente ihres Kundenstamms vorherzusagen. Dies schließt Kunden ein, die noch nie auf eine Umfrage geantwortet haben. Dies schafft wiederum die Möglichkeit, mit diesen Kunden im entsprechenden Kontext in Kontakt zu treten.
Durch die Sammlung von Erfahrungsdaten an jedem wichtigen Kundenkontaktpunkt können Sie Lücken in der Kundenerfahrung analysieren, verstehen und festlegen, was dagegen zu tun ist. Dies führt zu echten Kundenerkenntnissen, auf die Sie sofort reagieren können. Die prädiktiven Kundenerkenntnisse werden verwendet, um ihre Bedürfnisse in naher Zukunft weiter zu bedienen.
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