Durch Scoring zu Predictive Kundenservice

Die Auswahl an Produkten und Dienstleistungen ist heute vielfältiger und der Zugang einfacher denn je. Sowohl für Privat- als auch für Geschäftskunden. Verbraucher/Kunden sind zudem meist unabhängig vom Anbieter/Hersteller und entscheiden nach persönlichen Präferenzen, welches Produkt oder welche Dienstleistung ihren Anforderungen am besten entspricht. Umso wichtiger ist es für Unternehmen, Wettbewerbsvorteile zu besitzen, beispielsweise eine starke Kundenbindung oder einen hohen Alleinstellungsfaktor. Solche Faktoren/Merkmale lassen sich auf verschiedenen Wegen schaffen, einer davon ist der Kundenservice.

Der Kundenservice mit allen Kontaktkanälen ist ein wichtiger Touchpoint zwischen Unternehmen und Kunden. Er wird in der Regel kontaktiert, wenn Informationen oder Hilfe gebraucht werden, oder wenn man unzufrieden ist und dies gegenüber dem Unternehmen kundtun möchte. Diese Situationen bezeichnen wir als wichtige „Moments of Truth“!
Je positiver hier die Customer Experience ist, desto wertgeschätzter fühlt sich der Kunde und desto treuer und loyaler verhält er sich gegenüber dem Unternehmen. Das Kundenerlebnis wird somit für das Unternehmen zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Bleibt der Service in positiver Erinnerung, wirkt sich das auf die Wahrnehmung des ganzen Unternehmens aus.

Damit der Kundenservice kompetent handeln und sogar proaktiv agieren kann, muss er stets Zugang zu historischen und aktuellen Kunden- und Produktdaten haben, denn nichts lässt den Service unprofessioneller wirken, als fehlende Vorbereitung, langsame Abwicklung oder Unfähigkeit in der Problemlösung.

Im Zeitalter der Digitalisierung und mit agilen Management-Methoden hat der Kundenservice ein riesiges schlummerndes Potenzial, um das Aushängeschild eines jeden Unternehmens zu werden.
Die Interpretation von Daten – den Customer Insights- wie beispielsweise die Nutzung von Scoring Modellen kann dabei helfen, Predictive Services zu ermöglichen. Als Predictive Services bezeichnet man vorrausschauende, intelligente Dienstleistungen, die anhand der gesammelten und Daten dem Kunden automatisiert zugänglich gemacht werden können. Die erhobenen Daten werden mit KI-/Maschine Learning Ansätzen und Wahrscheinlichkeiten und Konstellationen aus ähnlichen Fällen geclustert und kombiniert. Im Grunde geht es darum, mit den Daten der Gegenwart und Vergangenheit die Zukunft zu planen und Vorhersagen zu treffen.

Ein mehrdimensionales Verfahren mit quantitativen Größen ist beispielsweise das RFM Scoring. Die Abkürzungen stehen für „Recency of last purchase“, „Frequency of purchase“ und „Monetary Value“. Das RFM Scoring Model nutzt Kaufdaten, um die Kunden anhand ihres Bestellverhaltens zu segmentieren. Dieses Modell bietet Vorteile für das Unternehmen und den Kunden. Dem Unternehmen hilft die Segmentierung, geeignete und unterschiedliche Marketing- und Service-Maßnahmen für die Kunden zu entwickeln. Somit können Kunden mit einem niedrigen Wert und Inaktivität durch geeignete Maßnahmen zu aktiven Kunden mit höherem Wert entwickelt werden. Dem Kunden bringt das Scoring, wie oben beschrieben, den Zugang zu zusätzlichen, höherwertigen Services, sofern er ein Anliegen im Kundenservice hat. Sein Anliegen kann dadurch zum kompetentesten Mitarbeiter und auf den präferiertesten Kontaktkanal weitergeleitet werden. Die FCR steigt und die AHT sinkt. Die Ziele höhere Response Raten und ein besseres Service Level zu schaffen und den durchschnittlichen Kundenwert zu optimieren, werden somit erreicht.

Mit Hilfe von bestehenden und angereicherten Kunden- und Produktdaten ist es möglich, Muster und Trends zu erkennen, daraus Algorithmen zu entwickeln und letztlich den Kunden in einer gewissen Weise berechenbar zu machen. Solche Prognosen erlauben es einen Kundenservice anzubieten, der auf die individuellen Bedürfnisse des Kunden abgestimmt ist. Und das mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit. So wird eine positive und einzigartige Customer Experience geschaffen.

Verena Ehbrecht – converneo

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Verena Ehbrecht

Verena Ehbrecht

… ist seit 2003 in der Kundenservicebranche tätig. Nach ihrer Tätigkeit als Teamleitung der damaligen buw und auf Technologieseite als Vertriebsexpertin der 4com Lösungen oder ELSBETH Produktpalette ist sie heute Vertriebsleiterin und Gesellschafterin der Leipziger converneo GmbH. Sie vereint die fachliche Expertise und technische Lösungskompetenz mit exzellentem Prozess-Know-how und dem Gespür für nachhaltige Customer Journeys.

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