4 Erfolgsfaktoren für die digitale CX
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Starker Wettbewerb, transparente Märkte und hohe Kundenerwartungen - Unternehmen bewegen sich heute in einem schwierigen Umfeld. Laut einer Gartner-Studie erwarten 81 Prozent der Unternehmen, dass sie im Jahr 2020 größtenteils oder vollständig über die Customer Experience konkurrieren. Die Nutzung digitaler Kommunikations- und Interaktionsplattformen erfordert ein großes Maß an standardisiertem und zugleich individualisiertem Kundenmanagement über sämtliche Kundenschnittstellen und Kanäle hinweg. Dabei ist die Customer Experience nicht nur eine Frage ansprechender Benutzeroberflächen. Intelligente Technologien im Hintergrund bestimmen über den Erfolg. Volker Großmann, Chief Technology Officer von ACTICO, nennt vier Erfolgsfaktoren, die Unternehmen zum Vorsprung im Wettbewerb verhelfen.
Wer denkt beim Thema Digital Customer Experience (DXC) nicht an Produktempfehlungen beim Online Shopping und an passgenaue Vorschläge der TV-Streaming-Dienste? Der Konsument nimmt die „Customer Experience“ an seiner digitalen Schnittstelle wahr - typischerweise am Website-Frontend. Dabei bleibt ihm völlig verborgen, welche Denkleistung von der Technologie im Hintergrund vollbracht wurde, die anschließend zur Empfehlung bzw. Personalisierung der Website geführt hat. Intelligente Technologien sorgen dafür, dass immer die für den Konsumenten nächstbeste Aktion ausgewählt und ausgespielt wird - bedarfsgerecht, kanalübergreifend und in Echtzeit. Dafür trifft die Technologie automatisiert eine Vielzahl von Entscheidungen auf Basis aller verfügbaren Daten.
Ein Beispiel: Ein Kunde bucht einen Flug ins Ausland, der von seinem Konto abgebucht wird. Die Finanztransaktion löst eine Reihe von Validierungen aus - unter anderem: Handelt es sich um einen profitablen Kunden? Welche Produkte nutzt der Kunde bereits? Und welche Services können in seiner Situation hilfreich sein? Diese und weitere Entscheidungen führen zu folgender Aktion: Der Abgleich mit den Produkten des Kunden löst eine Push-Nachricht auf sein Smartphone aus: „Informieren Sie sich jetzt über unsere neue Kreditkarte mit kostenfreien Bargeldabhebungen im Ausland.“ Außerdem wird dem Kunden beim nächsten Besuch in der Mobile-Banking-App ein Werbebanner ausgespielt. Dieses Banner informiert ihn darüber, dass er für 4,90 Euro im Monat direkt eine Auslandskrankenversicherung abschließen kann.
Auf die gleiche Weise können bestimmte Transaktionen im Online-Banking-Portal auch auf ein typisches Abwanderungs-Muster hinweisen. Die Bank könnte direkt mit einem personalisierten Angebot gegensteuern. Diese Beispiele zeigen: Digitale Customer Experiences erfordern mehr als moderne User Interfaces. Sie zielen darauf ab, Kunden langfristig zu binden, indem sie ihnen in jeder Situation bedarfsgerecht Hilfe anbieten: Dies kann in der einen Situation ein Produkt sein, in der anderen eine hilfreiche Information.
Der moderne Verbraucher ist zumeist online und digital vielfältig vernetzt. Er sieht in hochwertigen und individuell auf seine Bedürfnisse zugeschnittenen Kundenerlebnissen die Regel – egal ob online, am Telefon oder in der Filiale. Jede Erfahrung, die dem nicht gerecht wird, schafft potenziell Unzufriedenheit und treibt den Kunden in die Arme der Konkurrenz.
Nichtsdestotrotz hat laut der aktuellen Gartner Experience Survey nur ein Prozent der Konsumenten den Eindruck, dass Händler ihren Erwartungen konsequent gerecht werden. Für Unternehmen liegt hier demnach großes Potenzial, sich einen entschiedenen Vorteil im Wettbewerb zu erarbeiten. Voraussetzung dafür ist die richtige Technologie, die sämtliche Informationen zusammenführt, bewertet und in der Lage ist, darauf basierend die richtigen Entscheidungen zu treffen: Wann nutzt der Verbraucher bevorzugt welchen Kanal? Welche Kaufentscheidung steht aktuell an? Welche Angebote nimmt er wahr, welche nicht? Nur mit diesem Wissen können Händler Kaufentscheidungen verstehen und die Customer Journey so gestalten, dass der Kunde an jedem Touchpoint mit relevanten Informationen angesprochen wird.
Unpersonalisierte Marketingkommunikation ist nach wie vor die Regel. Bei der individuellen Kundenansprache spielt vor allem der Faktor Zeit eine besondere Rolle, um das Kundenerlebnis überzeugend zu gestalten. Selbst auf Social-Media-Kanälen dauert die Interaktion mit dem Kunden bei vielen Unternehmen noch immer länger als nötig, da die Prozesse im Hintergrund viel Abstimmung oder menschliches Eingreifen erfordern. Das frustriert Interessenten und führt nicht selten zum Abbruch des geplanten Kaufs. Mit der richtigen Technologie hingegen lässt sich digitalisiertes Wissen in Echtzeit anwenden, um zu verstehen: Wonach sucht der Kunde gerade? Was könnte er genau in dieser Situation benötigen? Auf welche Angebote hat er bisher reagiert?
Intelligente Automatisierung schafft die Grundlage für durchgängige digitale Customer Journeys auf Basis eines hochgradig automatisierten Entscheidungsprozesses. Unternehmen sollten hierfür auf eine Plattform zugreifen, mit der sie alle kundenbezogenen Entscheidungen und Aktionen einfach konfigurieren, zentral verwalten und konsistent in allen Kanälen bereitstellen können.
Gleichzeitig sind Ansätze für Künstliche Intelligenz (KI) wie Maschinelles Lernen integraler Bestandteil einer solchen Intelligent-Automation-Plattform. Das System lernt mit jedem Kundenkontakt dazu und jede Kundenentscheidung fließt damit in künftige Angebote ein. Außerdem trägt jede Servicereaktion dazu bei, dass der Kundenservice noch schneller und effizienter wird. Der Kunde wird genau dort abgeholt, wo er sich gerade befindet. Personalisierte Service-Hinweise, Produktvorschläge, Kundensegmentierungen und Risikoanalysen sind nur einige der typischen Einsatzbereiche von KI. Auch sollten Unternehmen - und vor allem die KI-nutzenden Fachbereiche - keine Angst vor diesen intelligenten Technologien haben. Zum einen werden Machine-Learning-Modelle immer besser erklärbar und damit transparent. Zum anderen werden solche Modelle nur dort eingesetzt, wo sie Nutzen stiften und die Customer Experience verbessern. Für viele Aspekte sind regelbasierte Technologien immer noch die optimale Lösung. Beispiele hierfür sind Kommunikationspräferenzen, Altersprüfungen, Preisstrategien oder Kreditvergaberichtlinien.
Durch die Kombination von Maschinellem Lernen und regelbasierter Automatisierung wird ein intelligentes System geschaffen, das zwei zentrale Ansätze vereint: Datenbasiertes Wissen und menschliches Wissen der Fachexperten.
1. DCX ist eine Frage der digitalen Intelligenz
Wer denkt beim Thema Digital Customer Experience (DXC) nicht an Produktempfehlungen beim Online Shopping und an passgenaue Vorschläge der TV-Streaming-Dienste? Der Konsument nimmt die „Customer Experience“ an seiner digitalen Schnittstelle wahr - typischerweise am Website-Frontend. Dabei bleibt ihm völlig verborgen, welche Denkleistung von der Technologie im Hintergrund vollbracht wurde, die anschließend zur Empfehlung bzw. Personalisierung der Website geführt hat. Intelligente Technologien sorgen dafür, dass immer die für den Konsumenten nächstbeste Aktion ausgewählt und ausgespielt wird - bedarfsgerecht, kanalübergreifend und in Echtzeit. Dafür trifft die Technologie automatisiert eine Vielzahl von Entscheidungen auf Basis aller verfügbaren Daten.
Ein Beispiel: Ein Kunde bucht einen Flug ins Ausland, der von seinem Konto abgebucht wird. Die Finanztransaktion löst eine Reihe von Validierungen aus - unter anderem: Handelt es sich um einen profitablen Kunden? Welche Produkte nutzt der Kunde bereits? Und welche Services können in seiner Situation hilfreich sein? Diese und weitere Entscheidungen führen zu folgender Aktion: Der Abgleich mit den Produkten des Kunden löst eine Push-Nachricht auf sein Smartphone aus: „Informieren Sie sich jetzt über unsere neue Kreditkarte mit kostenfreien Bargeldabhebungen im Ausland.“ Außerdem wird dem Kunden beim nächsten Besuch in der Mobile-Banking-App ein Werbebanner ausgespielt. Dieses Banner informiert ihn darüber, dass er für 4,90 Euro im Monat direkt eine Auslandskrankenversicherung abschließen kann.
Auf die gleiche Weise können bestimmte Transaktionen im Online-Banking-Portal auch auf ein typisches Abwanderungs-Muster hinweisen. Die Bank könnte direkt mit einem personalisierten Angebot gegensteuern. Diese Beispiele zeigen: Digitale Customer Experiences erfordern mehr als moderne User Interfaces. Sie zielen darauf ab, Kunden langfristig zu binden, indem sie ihnen in jeder Situation bedarfsgerecht Hilfe anbieten: Dies kann in der einen Situation ein Produkt sein, in der anderen eine hilfreiche Information.
2. Den Kunden wirklich kennen
Der moderne Verbraucher ist zumeist online und digital vielfältig vernetzt. Er sieht in hochwertigen und individuell auf seine Bedürfnisse zugeschnittenen Kundenerlebnissen die Regel – egal ob online, am Telefon oder in der Filiale. Jede Erfahrung, die dem nicht gerecht wird, schafft potenziell Unzufriedenheit und treibt den Kunden in die Arme der Konkurrenz.
Nichtsdestotrotz hat laut der aktuellen Gartner Experience Survey nur ein Prozent der Konsumenten den Eindruck, dass Händler ihren Erwartungen konsequent gerecht werden. Für Unternehmen liegt hier demnach großes Potenzial, sich einen entschiedenen Vorteil im Wettbewerb zu erarbeiten. Voraussetzung dafür ist die richtige Technologie, die sämtliche Informationen zusammenführt, bewertet und in der Lage ist, darauf basierend die richtigen Entscheidungen zu treffen: Wann nutzt der Verbraucher bevorzugt welchen Kanal? Welche Kaufentscheidung steht aktuell an? Welche Angebote nimmt er wahr, welche nicht? Nur mit diesem Wissen können Händler Kaufentscheidungen verstehen und die Customer Journey so gestalten, dass der Kunde an jedem Touchpoint mit relevanten Informationen angesprochen wird.
3. Personalisierung und Echtzeit-Interaktionen
Unpersonalisierte Marketingkommunikation ist nach wie vor die Regel. Bei der individuellen Kundenansprache spielt vor allem der Faktor Zeit eine besondere Rolle, um das Kundenerlebnis überzeugend zu gestalten. Selbst auf Social-Media-Kanälen dauert die Interaktion mit dem Kunden bei vielen Unternehmen noch immer länger als nötig, da die Prozesse im Hintergrund viel Abstimmung oder menschliches Eingreifen erfordern. Das frustriert Interessenten und führt nicht selten zum Abbruch des geplanten Kaufs. Mit der richtigen Technologie hingegen lässt sich digitalisiertes Wissen in Echtzeit anwenden, um zu verstehen: Wonach sucht der Kunde gerade? Was könnte er genau in dieser Situation benötigen? Auf welche Angebote hat er bisher reagiert?
Intelligente Automatisierung schafft die Grundlage für durchgängige digitale Customer Journeys auf Basis eines hochgradig automatisierten Entscheidungsprozesses. Unternehmen sollten hierfür auf eine Plattform zugreifen, mit der sie alle kundenbezogenen Entscheidungen und Aktionen einfach konfigurieren, zentral verwalten und konsistent in allen Kanälen bereitstellen können.
4. Integrierte KI: Die Customer Experience kontinuierlich verbessern
Gleichzeitig sind Ansätze für Künstliche Intelligenz (KI) wie Maschinelles Lernen integraler Bestandteil einer solchen Intelligent-Automation-Plattform. Das System lernt mit jedem Kundenkontakt dazu und jede Kundenentscheidung fließt damit in künftige Angebote ein. Außerdem trägt jede Servicereaktion dazu bei, dass der Kundenservice noch schneller und effizienter wird. Der Kunde wird genau dort abgeholt, wo er sich gerade befindet. Personalisierte Service-Hinweise, Produktvorschläge, Kundensegmentierungen und Risikoanalysen sind nur einige der typischen Einsatzbereiche von KI. Auch sollten Unternehmen - und vor allem die KI-nutzenden Fachbereiche - keine Angst vor diesen intelligenten Technologien haben. Zum einen werden Machine-Learning-Modelle immer besser erklärbar und damit transparent. Zum anderen werden solche Modelle nur dort eingesetzt, wo sie Nutzen stiften und die Customer Experience verbessern. Für viele Aspekte sind regelbasierte Technologien immer noch die optimale Lösung. Beispiele hierfür sind Kommunikationspräferenzen, Altersprüfungen, Preisstrategien oder Kreditvergaberichtlinien.
Durch die Kombination von Maschinellem Lernen und regelbasierter Automatisierung wird ein intelligentes System geschaffen, das zwei zentrale Ansätze vereint: Datenbasiertes Wissen und menschliches Wissen der Fachexperten.