Immer mehr Unternehmen verfolgen kundenzentrierte Ansätze im Rahmen von Digital Change Projekten. Doch wo ist der Kunde im Unternehmen zu verorten? Wie messe ich sein Verhalten? Welche Feedbackquellen haben wir? Wie können wir eine systemübergreifende Journey analysieren und visualisieren? Und: Was schließen wir daraus?
Eine neue Funktion entsteht: Die/der Customer Experience Manager/-in („CX-Manager“). Menschen mit dieser Stellenbeschreibung sind mit einer Vielzahl von Fragen konfrontiert. Tatsächlich sollte sich ein CX-Manager zunächst einmal klar werden, welche internen und externen Analysen notwendig sind, um valide, zuverlässige und qualitative Entscheidungen zu treffen. Und welche Outside-in und Insight-Out-Daten bereits im Unternehmen vorhanden sind.
Big Data sind schon seit einiger Zeit ein Schlagwort in der Kundenservicebranche. Wie jedes Unternehmen weiß, können alle Daten – Big & Small – in irgendeiner Weise zur Steigerung des Umsatzes und zur Verbesserung des Kundendienstes eingesetzt werden. Schließlich ist das Verständnis über die Gewohnheiten Ihrer Kunden der Schlüssel dazu, wie man sie zufriedenstellen kann. Aber wo genau sollte Ihr Unternehmen diese Informationen suchen? Und wie genau sollten Sie diese Informationen nutzen? Hier sind fünf wichtige große Datenquellen, die Sie sich ansehen sollten – und wie Sie sie nutzen können, um außergewöhnliche Customer-Experiences zu schaffen.
Wir bei Futurelab neigen dazu, starke Überzeugungen zu haben und wir scheuen uns nicht, sie zu äußern. Eine dieser Überzeugungen ist, dass der Mensch trotz der Fortschritte der letzten Jahrzehnte das A und O jeder technologischen Innovation bleiben muss.
Um ein Customer Experience Programm zum Erfolg zu führen, gibt es eine goldene Regel: Holen Sie sich die Unterstützung Ihres Vorstands. Mit Rückenwind aus dem obersten Management wird es sehr viel einfacher, Budgets für das Programm zu erhalten und den Rest des Unternehmens dafür zu begeistern. Doch in vielen Unternehmen ist die Bedeutung von Customer Experience zwar irgendwie bekannt, es fehlt jedoch ein klares Bekenntnis des Vorstands.
Die Customer Journey beschreibt eine Abfolge von Interaktionen, die ein Kunde mit einem Unternehmen hat, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Diese Abfolge von Interaktionen baut die Kundenerfahrung mit der Marke auf. Dabei wird idealerweise einem Plan gefolgt, den jemand im Unternehmen entworfen hat. Kunden sollten sich an die Interaktionen mit Freude erinnern und das Verlangen haben, diese Erfahrungen erneut zu machen. Um dies zu erreichen, müssen sie positive emotionale Erfahrungen zum richtigen Zeitpunkt machen. Deshalb gibt es eine Reihe von Autoren, die das Design von Kundenerlebnissen mit dem Storytelling verbinden.
Die Employee Experience (EX) gewinnt neben der Customer Experience (CX) in deutschen Unternehmen zunehmend an Bedeutung und wird zu einem Faktor, der über den Fortbestand eines Unternehmens mitentscheiden kann. Wie gelingt es aber, eine gute Balance zwischen Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit herzustellen?
Die digitale Transformation ist in den Unternehmen voll angekommen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es ein kleines, mittelständisches Unternehmen oder ein Großkonzern ist. Das Management steht hier wie da vor denselben Herausforderungen. Auf den ersten Blick wirkt der Change-Prozess logisch und vergleichsweise unproblematisch. Die Tücken stecken aber bekanntlich im Detail.
Die Betrachtung der Customer Journey erstreckt sich häufig auf die Phasen vor dem Kauf (Marketing-Kampagnen, Web Analytics, Conversions, etc.) und den Nach-Kauf-Service im Servicecenter. Tatsächlich ergeben sich jedoch eine Vielzahl von Painpoints für Kunden aus den operativen Prozessen des Onboardings neuer Kunden und den logistischen Prozessen wie Lieferung, Reklamation, Nachlieferung, etc.
Immer mehr Unternehmen verfolgen kundenzentrierte Ansätze im Rahmen von Digital Change-Projekten. Doch wo ist der Kunde im Unternehmen zu verorten? Wie messe ich sein Verhalten? Welche Feedbackquellen haben wir? Welche externen Feedbackdaten (X-Daten) können wir in den Zusammenhang von Prozess- und Transaktionsdaten (O-Daten) stellen?