Thought Leadership
Die digitale Revolution treibt die Datennutzung in Unternehmen kontinuierlich voran. Experience- und operative Daten bestimmen nicht nur zuverlässig die Zufriedenheit von Kunden, Mitarbeitenden, Zulieferern und Partnern – mit ihnen kann auch zukünftiges Verhalten vorausgesagt werden.
Umso wichtiger ist für Unternehmen zu wissen, wo sich die entscheidenden Daten befinden beziehungsweise wie diese bei Bedarf generiert werden. Die Analyse dieser Daten bietet wertvolle und vertiefte Einsichten in vorhandene Datenmengen und trägt zu strategischen Handlungsempfehlungen und Wettbewerbsvorteilen bei.
Experience Management steckt in Deutschland immer noch in den Kinderschuhen. Die Studie „When Data Drives Experience“ von KPMG in Zusammenarbeit mit Easy Software zeigt, auch wenn die meisten Unternehmen operative Daten (O-Daten) zum Geschäftsgeschehen sammeln, haben lediglich 39 Prozent einen umfassenden Blick auf Experience Daten (X-Daten) zu Meinungen und Erlebnissen. Zu allem Überfluss betreiben einige viel Aufwand für wenig Ertrag: Weniger als 45 Prozent der erhobenen X-Daten werden durch das Management genutzt, um die Erfahrung der Stakeholder zu verbessern. Grund dafür ist – neben regulatorischen Problemen und komplexer Dateninfrastruktur – vor allem die Annahme, dass Kolleginnen und Kollegen diesem 360-Grad-Ansatz skeptisch gegenüberstünden.
Bild 1: Während Kunden häufig befragt werden, sind X-Daten zu Mitarbeitenden, Partnern und Lieferanten nur selten verfügbar.
Damit liegt der erste Schritt zum Sammeln von Experience-Daten bereits auf der Hand: den geplanten Umfang, auch Scope genannt, festzulegen. Nichts ist ärgerlicher, als wenn sich jemand Zeit für eine Umfrage nimmt, deren Ergebnisse als Datenmüll enden. Bereits bei der Konzeption einer Umfrage muss darum definiert werden, welche Daten überhaupt ausgewertet werden können. Ein kleines Team aus der Sales-Abteilung wird nicht die gleichen Erkenntnisse aus komplexen Datenmengen ziehen können wie eine eigene Data-Analytics-Abteilung. Mit der Auswahl der richtigen Werkzeuge wird die Datenauswertung jedoch deutlich beschleunigt.
Befragung ist nicht gleich Befragung
Persönliche Interviews werden immer seltener, können aber einen erheblichen Mehrwert bieten. Während bei Onlinebefragung oft nur enge Antwortrahmen zur Verfügung stehen, werden in persönlichen Gesprächen auch Aspekte angesprochen, die zuvor nicht im Fokus standen. Bei hohem Anspruch an Datenqualität und einer kleinen Zielgruppe kann eine persönliche Befragung also — auch in Zeiten blitzschneller Digitalisierung — die beste Methode darstellen. Ähnlich verhält es sich bei Telefoninterviews, die jedoch etwas weniger verbindlich und für Angerufene schnell nervig sein können. Mit vorherigem Einverständnis und festem Termin steht jedoch auch dieser Art der Befragung nichts im Wege.
Die persönliche Kundenumfrage ist maßgeblich durch die Anzahl an Personen limitiert, die sie durchführt. Mitarbeitende können sich zum Unmut vieler Führungskräfte nicht zweiteilen und darum zu jeder Zeit nur eine Person befragen. Die persönliche Abfrage von Meinungen sollte also Interviews mit Potential für mehr Tiefe vorbehalten sein. Digitale Umfragen, die Befragte zu ihrer gewünschten Zeit und am eigenen Gerät durchführen, ermöglichen hingegen eine potenziell unbegrenzte Breite an Meinungen. Je mehr Menschen ein Unternehmen nach ihrer Meinung fragt, desto mehr werden auch bereit sein, ihre Meinung kundzutun.
Die richtigen Fragen durch Conditional Survey Branching
Nur die richtigen Fragen — und vor allem die richtige Anzahl an Fragen — führen zum gewünschten Ergebnis. Wenn Teilnehmende Fragen beantworten sollen, die ihnen sinnlos erscheinen oder die in ihrer speziellen Situation gar nicht anwendbar sind, brechen viele die Umfrage einfach ab. Minimiert wird dieses Risiko durch Überspringen irrelevanter Fragen aufgrund bereits gegebener Antworten. Diese Technik nennt sich Conditional Survey Branching und ist in vielen Online Survey Tools bereits inbegriffen. Doch auch hier bleibt der Nachteil, dass Teilnehmende die Informationen, auf deren Grundlage das Survey weiter verläuft, selbst angeben müssen. Viele Informationen über individuelle Stakeholder haben Unternehmen aber bereits. Oft fehlt die Möglichkeit, bereits gesammelte Informationen produktiv zu nutzen.
Ein Hersteller nachhaltiger Kleidung möchte einen Kunden nach seinem Einkaufserlebnis befragen, nachdem er auf einem Messestand von einer Vertrieblerin angesprochen wurde. Ein üblicher Vorgang wäre, den Kunden danach zu fragen, auf welche Art der erste Kontakt zur Firma stattgefunden hat. Diese Information — solange sie denn automatisiert erfasst wurde — steht dem System aber bereits zur Verfügung. Mithilfe eines modernen Customer-Relationship-Management-(CRM)-Systems können diese Daten aus verschiedenen Quellen zusammengetragen und einem Survey-Tool strukturiert zur Verfügung gestellt werden.
O- & X-Data 4.0: Die Blütezeit des Experience-Zeitalters
Nur die wenigsten Unternehmen profitieren bereits heute von den Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz für Experience Management bietet. Doch Anbieter wie das SAP-Tochterunternehmen Qualtrics zeigen: das Zeitalter von O- und X-Data 4.0 ist längst angebrochen. Computer sind das perfekte Werkzeug, um in kürzester Zeit Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen — sie müssen dem System lediglich strukturiert zur Verfügung stehen. Auch kleinen Teams ist es so möglich, die erforderlichen Datenmengen erfolgreich zu managen, ohne den Überblick zu verlieren. Mit Qualtrics können Antworten etwa aus einem offenen Feld in einer Umfrage automatisch auf ähnliche Meinungen und Trends untersucht werden. Je mehr Datenquellen, desto umfangreicher die Ergebnisse: Auch Beiträge aus sozialen Medien und Chatbots können in die Analyse einfließen.
In der Königsklasse des Experience Management werden alle gesammelten Informationen automatisiert ausgewertet: X- und O-Daten verschmelzen zu umsetzbaren Handlungsempfehlungen. Die Vernetzung von Geschäftsergebnissen, Verhalten und Meinungen ermöglicht einen umfassenden Blick auf jeden Aspekt der Erfahrung aller Stakeholder. So kann nicht nur die Zufriedenheit zuverlässiger bestimmt, sondern auch zukünftiges Verhalten vorausgesagt werden. Offensichtliche Trends sind dabei genauso zu erkennen wie der Einfluss einzelner Produkteigenschaften auf das Einkaufsverhalten.
Ob persönlich oder komplett automatisiert: Moderne Unternehmen kommen am Experience Management nicht vorbei. Nur mit zufriedenen Kunden, Mitarbeitenden, Zulieferern und Partnern sind Unternehmen bestens aufgestellt, jeglicher Herausforderung gewachsen zu sein. Doch wer Stakeholder wirklich verstehen will, muss sich die neue Technologie zunutze machen. Ergebnisse aus Umfragen entfalten die größte Wirkung, wenn sie durch andere Datenquellen ergänzt werden und das Bild der Gesamtsituation vervollständigen.
