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Das Contact Center – Die Goldmine für Customer Experience Insights

Die Auswertung von quantitativem strukturiertem Feedback anhand von Key Performance Indikatoren lassen keine Rückschlüsse auf die Kundenbedürfnisse zu
Fabrice Martin | 04.10.2019
© Clarabridge
 
Umfrageergebnisse, Social Media-Posts, Gesprächsaufzeichnungen und vieles mehr laufen im Contact Center zusammen und machen es zu einer unversiegbaren Quelle von Kundenfeedback und zum Daten-Zentrum der Customer Experience. Die Informationen, die aus einer Vielzahl von Touchpoints stammen und sich hier anhäufen, sind nicht nur für die Contact Center Agenten eine wichtige Ressource.

Viele Datenquellen & dürftige Auswertung
Viele Contact Center konzentrieren sich bei den Key Performance Indikatoren auf die Auswertung von quantitativem, strukturiertem Feedback anhand gängiger Methoden: Der Customer-Satisfaction-Wert (CSAT) gibt als Leistungskennzahl die Kundenzufriedenheit in Prozent wieder. Beim Net Promoter Score (NPS) wird ebenfalls die Kundenzufriedenheit auf Basis der Weiterempfehlungsrate auf einer Skala von 0 bis 10 gemessen. Darüber hinaus werden meist die Cost per Calls für die Gespräche im Contact Center für jedes einzelne Gespräch erfasst. Manche Unternehmen reichern diese Kenngrößen auch mit Metriken zur Effektivität, zum Beispiel der First Contact Resolution, an. Hierbei wird gemessen, ob die Anfrage eines Kunden nach dem ersten Kontakt zufriedenstellend gelöst werden konnte.

All diese Kennzahlen geben zwar Aufschluss über die Performance des Unternehmens bzw. der Unternehmensmitarbeiter, Rückschlüsse zu den Erwartungen und Bedürfnissen der Kunden und inwieweit diese erfüllt werden, sind jedoch nur begrenzt möglich. Dabei äußern sich Kunden zu ihrer Zufriedenheit und ihren Erfahrungen an unzähligen Touchpoints auf verschiedenste Art und Weise. Durch die Zusammenführung der verfügbaren Daten aus unterschiedlichen Touchpoints entsteht ein umfassendes Kundenbild. Mit einer geeigneten Technologie können die gesammelten Eindrücke, Erfahrungen und Interaktionen der Kunden gründlicher analysiert und aufbereitet werden.

Umfängliches Analysepotenzial
Erkenntnisse aus quantitativen und strukturierten Daten - zum Beispiel Alter und Wohnort oder für den Kauf wie Zeitfenster und Käuferpräferenzen sind wichtig, sind allerdings nur von eingeschränktem Nutzen. Die Auswertung liefert keine Aussagen über Wahrnehmung und Erwartungshaltung der Kunden. Dafür muss das verfügbare qualitative und unstrukturierte Feedback der Kunden genutzt werden. Der Anteil dieser Daten liegt bei ca. 95 % und sollte nicht ungenutzt brachliegen.
Damit sich Unternehmen dieses Potenzials erschließen, müssen die Techniken der linguistischen und semantischen Analyse eingesetzt werden. Die oftmals verwendeten traditionellen Methoden, wie die manuelle Kodierung - die simple Kategorisierung der Wörter als positiv oder negativ, sind wenig effizient und oft zu ungenau. Innovative Technologien sind in der Lage, Sätze nicht nur rein inhaltlich zu erfassen, sondern wirklich zu interpretieren. Ein einfaches Beispiel verdeutlicht den Unterschied: Lautet die Rezension eines Kunden „Ein gutes Buch“ oder „Das war der spannendste Kriminalroman, den ich jemals gelesen habe“ sind beide Bewertungen positiv aber in der Aussage signifikant unterschiedlich. So liefert eine tiefgreifende Analyse der Kundenkommunikation kontextbezogene Informationen aus der Perspektive des Kunden.

KI-gestützte Sprach- und Textanalyse
Eine komplexe und detaillierte Sprach- und Textanalyse bringt deshalb wertvolle zusätzliche Erkenntnisse. Laut „Forrester WaveTM: Customer Feedback Management Platforms, Q4 2018“ bewerten die meisten Customer Feedback Management-Lösungen nur Customer Sentiment. Laut dem Marktforschungsunternehmen gehört zu einer hochqualitativen und umfassenden Sprach- und Textanalyse auch die Ermittlung von Customer Effort, Customer Intent sowie Customer Emotion.

• Der Customer Effort – der Aufwand eines Kunden um mit einem Unternehmen in Kontakt zu treten - ist ein außergewöhnlich starker Indikator für die Kundenbindung. Das Marktforschungsunternehmen Gartner hat tausende Kundentransaktionen ausgewertet und festgestellt, dass Unternehmen unglaublich an Loyalität gewinnen, wenn sie es Kunden leicht machen, mit ihnen zu interagieren. Unternehmen hingegen, die es ihren Kunden sehr schwer machen, verlieren diese sehr schnell. Wenn Sie beispielsweise bei einer Reklamation ewig in der Warteschleife hängen oder zehnmal weitergeleitet werden, ehe sie den richtigen Ansprechpartner haben, wollen auf keinen Fall diese Erfahrung nochmal machen. Wird stattdessen die Rückgabe oder der Umtausch extrem einfach gemacht wird, bleiben sie dem Unternehmen dagegen treu.

Customer Intent geht über das Erkennen von Themen und Tonalität hinaus. Es geht um das Verständnis, hinter einzelne Wörter zu schauen und anhand von Sätzen und ganzen Dokumenten die Absicht und das Ziel des Kunden zu begreifen. Die Nuancen in einem Text müssen auf ihre explizite und implizite Bedeutung untersucht werden. Dieser Ansatz reicht weiter als die üblichen Umfragen. KI-basierte semantische Analysestrategien können bis zu 21 verschiedene Arten von identifizieren, die speziell für die Analyse von Kundenerfahrungen relevant sind: Isoliert werden zum Beispiel Anfragen, Lob, Hilferufe, Abwanderungsbestrebungen oder sogar rechtliche Hinweise im Kundenfeedback. So zeigte die Analyse bei einem Anbieter von Zahnpflegeprodukten, dass die Kunden einige Artikel lieber einzeln statt in Sets kaufen oder größere Verpackungseinheiten bevorzugen würden. Weitere Produkte wiederum waren bei den Kunden aufgrund bestimmter Eigenschaften besonders beliebt und wurden gerne weiterempfohlen. Das Beispiel zeigt, dass die genaue Analyse von Aussagen und Bewertungen der Kunden nicht nur zu einem größeren Verständnis der Kunden führt, sondern auch interne Entscheidungen und damit der gesamte Unternehmenserfolg beeinflusst werden.

• Ein unverzichtbarer Indikator für Kundenerlebnisse sind Customer Emotions. Die unterschiedlichen Emotionen können einzeln oder in einem Kontext betrachtet und analysiert werden. Damit kann sichtbar gemacht werden, welchen Einfluss Maßnahmen oder die Unternehmensphilosophie auf die Wahrnehmung der Kunden haben. Eine Studie der Unternehmensberatung Capgemini aus dem Jahr 2017 mit 9.000 Teilnehmenden weltweit belegt, dass Preisgestaltung oder Nachhaltigkeit zum Markenimage beitragen und Einfluss auf die Kundenbeziehung haben - Emotionen jedoch eine viel größere Rolle spielen. Denn Kunden mit einer engen emotionalen Bindung sind die treuesten Kunden, kaufen mehr und sind bereit, einen höheren Preis zu zahlen. Zudem sind sie auch die besten Fürsprecher – laut der Studie empfehlen über 80 Prozent die Marke ihrer Familie und ihren Freunden weiter.

Das Contact Center – Die Goldmine für Customer Experience Insights
Eine tiefgehende Auswertung vorhandener und neuer Daten kann überraschende und wichtige Informationen preisgeben sowie eine akkurate und häufig unerwartete Kundenperspektive zum Vorschein bringen. Wer Erfolg haben will muss also beide Datenquellen auswerten: Quantitative, strukturierte Daten geben Auskunft über die Note des Kundenservice, während qualitative, unstrukturierte Daten die Gründe dafür liefern.

Die Kunden hinterlassen ihr Feedback auf unterschiedlichste Art und auf diversen Plattformen. Mehr über die Kunden zu erfahren heißt ihnen an allen Touchpoints intensiv zuzuhören und Technologien zu nutzen, die deren Intentionen und Stimmungen in einem Kontext präzise und aussagekräftig interpretieren können. Denn diese Informationen legen den Grundstein für dauerhafte Kundenzufriedenheit, effizientere Geschäftsprozesse und mehr Umsatz. Ein besonderer Fokus des Unternehmens sollte auf den Gesprächsaufzeichnungen des Contact Center liegen und mit einer hochentwickelten Speech Analytics Technology differenziert ausgewertet werden. Denn das Contact Center selbst beherbergt umfangreiche, in den meisten Fällen noch ungenutzte Daten und damit einen wahren Fundus an Informationen – eine richtige Goldmine für Customer Experience Insights!