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Data Driven Experience Daten: Die Schatzkarte zum exzellenten Kundenerlebnis

Von Ronald Schulz * |

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Wer weder mit einem strukturierten Datenmanagement arbeitet noch das nötige Know-how aufbaut oder gar den Blick auf die Unternehmensziele verliert, kann aus seinen Daten keine Grundlage für eine optimale Customer Experience schaffen.

Die „Schatzkarte“ zu einer optimalen Kundenausrichtung führt über eine strategische Datennutzung.
Die „Schatzkarte“ zu einer optimalen Kundenausrichtung führt über eine strategische Datennutzung.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Data Driven Experience ist das auf Datenbasis geschaffene Kundenerlebnis. Die optimale Gestaltung aller Kontaktpunkte eines Kunden oder einer Kundin mit dem Unternehmen und die Berücksichtigung individueller Bedürfnisse entstehen dabei auf einer validen Datengrundlage. Eine exzellente Customer Experience besteht zum einen darin, jeden Kontaktpunkt so zu gestalten, dass ein hochwertiges und konsistentes Erlebnis entsteht. Zum anderen müssen Unternehmen zu jeder Zeit verstehen, was genau diejenigen, die überzeugt werden sollen, wünschen und benötigen, und so ein individuelles Erlebnis erzeugen.

Daten zu sammeln stellt keine Schwierigkeit mehr dar, die Einrichtung von Messpunkten und eine automatisierte Erhebung von Daten ist einfach. Doch nicht selten liegen die Daten brach. Es gilt zunächst zu erkennen, welche Daten wirklich erhoben werden müssen. Die entscheidende Frage: Welche Daten bringen einen Nutzen, dem Unternehmen wie auch den Kunden und Kundinnen? Sie hilft, schon im Vorfeld aus den Datenströmen zu selektieren. Die Festlegung strategischer Ziele hilft, aussagekräftige und messbare Kennzahlen zu identifizieren. Aus diesen lassen sich konkrete Maßnahmen zur kontinuierlichen Optimierung und Anpassung der Customer Experience an sich verändernde Bedingungen ableiten. Damit ist die Schatzkarte schon grob umrissen. Doch wie finden Unternehmen den richtigen Weg?

Das Ziel immer vor Augen

Weder Bauchgefühl noch blinder Aktionismus sind bei der Datenerhebung hilfreich. Die strategischen Unternehmensziele geben hier die Marschrichtung vor. Was möchte ich erreichen, für welchen Zweck werden Daten erhoben? Typische Ziele können sein: Leadgenerierung, Stärkung des Markenimages, Prozessoptimierung, und natürlich die Verbesserung der Kundenzufriedenheit und -erfahrung, sowie die Optimierung des Nutzererlebnisses. Um die individuellen Bedürfnisse zu erkennen und zu bedienen, ist es unerlässlich, die eigenen Kundinnen und Kunden genau zu kennen. Eine datenbasierte Entscheidung ist hier wesentlich verlässlicher als das Bauchgefühl oder das Prinzip Trial and Error. Ohne eine entsprechende Expertise ist es allerdings schwierig, die richtigen Analysen zu generieren. Es entstehen nicht umsonst neue Berufsbilder wie Data Scientist, Data Analyst, Data Officer oder Datenmanagerin. Oftmals müssen die Daten im Unternehmen auch erst einmal aus den verschiedenen Abteilungen zusammengeführt und aufbereitet werden, bevor sich überhaupt Muster und Zusammenhänge erkennen lassen und als Entscheidungsgrundlage herhalten können. Nicht erst seit der DSGVO ist dabei der rechtskonforme Umgang mit Daten erforderlich. Datenpflege und Datenmanagement dürfen keine Nebenrolle im Unternehmen spielen.

Doch woran lassen sich Zufriedenheit, Erlebnis und Erfahrung messen? Engagement und Konversion, sowie Leistungsfähigkeit und Nutzbarkeit, etwa die Gestaltung und Funktionalität der Website, geben Aufschluss über die Qualität der Nutzererfahrung. Subjektive Faktoren wie Ästhetik oder Einzigartigkeit im Vergleich zum Wettbewerb spielen ebenfalls eine Rolle. Die gewonnenen Daten können Hinweise für die Gestaltung der jeweiligen Kontaktpunkte geben.

Datenquellen und Messmethoden

Aus der Vielzahl an unterschiedlichen Erhebungsmethoden müssen diejenigen identifiziert werden, mit denen die Erreichung der eingangs festgelegten Ziele pragmatisch und zuverlässig nachgehalten werden können, sowie diejenigen, die die besten Rückschlüsse auf die Zielgruppe erlauben.

Eine große Hürde stellt dabei der Zugriff auf die Daten dar: Nicht jedes Team hat von Anfang an Zugriff auf alle vorhandenen Daten. Ein zentrales Datenmanagementtool sorgt für die notwendige Verfügbarkeit der Daten. Einen Königsweg gibt es bei der Wahl der Methoden nicht. Der eigene Weg hängt von den jeweiligen Rahmenbedingungen im Unternehmen ab, wie der verfügbaren Zeit und weiteren Ressourcen, sowie dem eingeplanten Budget und den technischen Voraussetzungen. Welche Vorgehensweise am Ende gewählt wird, kommt auch auf das Ziel an: Geht es um Leistungsfähigkeit der Website, kann eine quantitative Messung von Geschwindigkeit, Ladezeit oder Zugänglichkeit sinnvoll sein. Qualitative Befragungen hingegen helfen dabei herauszufinden, wie Test-User mit der Nutzbarkeit, also etwa Menüführung oder die Funktionalität auf verschiedenen Geräten, zurechtkommen. Eye-Tracking liefert hierzu auch quantitative Ergebnisse. Engagement und Konversion lassen sich aus Nutzer- und Interaktionsdaten ablesen, sowie aus dem Net Promoter Score, Visitor Intent und Task Kompletion erheben. Geht es um eine subjektive Einschätzung, wie etwa bei der Abgrenzung zum Wettbewerb, so kann diese mittels einer Nutzerbefragung erfasst werden.

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Zeitpunkt und Frequenz der Datenerhebung

Im laufenden Betrieb empfiehlt sich eine Bestandsaufnahme der bereits vorhandenen Datenquellen und Analysetools. Sind Technologien und Tools eines Anbieters erfolgreich im Einsatz, kann es sich lohnen, hierauf aufzubauen, statt mit einem neuen System neu einzusteigen. Kommen umfassende Überarbeitungen oder ein ganzer Relaunch der Website in Betracht, dann lohnt es sich, über ein neues, besser geeignetes Content Management System nachzudenken oder ein neues Analysetool einzuführen.

Exemplarische Darstellung eines Customer Intelligence Lifecycles.
Exemplarische Darstellung eines Customer Intelligence Lifecycles.
(Bild: T-Systems Multimedia Solutions)

Die Stadtwerke Rostock AG ist diesen Weg im Zuge des Relaunchs ihrer Onlinepräsenz gegangen: Für die verschiedenen Zielgruppen wurden jeweils eigene Customer Journeys gestaltet, die Trackingsysteme und Funktionsmodule enthalten, mit denen die Wirksamkeit der Kundenansprache gemessen werden kann. Bei einem so umfassenden Projekt kann das Motto „wenn schon, dann richtig“ mehr Sinn ergeben, als an weniger wertschöpfenden, aber eingespielten Tools festzuhalten. Daten und Erkenntnisse daraus können jedoch fortlaufend erhoben werden, auf eine Bestandsaufnahme im letzten Augenblick zu warten, ist nicht zielführend. Entsprechend können auch fortlaufende Optimierungsprozesse stattfinden – Kundinnen beziehungsweise Kunden und deren Ansprüche und Bedürfnisse entwickeln sich ja auch kontinuierlich weiter.

Datenerhebung, Datenauswertung und Optimierung bilden im besten Fall einen ständigen Kreislauf:

  • Die Erfassung von Daten für eine Rundumsicht auf Nutzerinnen und Nutzer an allen Touchpoints
  • Die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen in einen „Goldenen Datensatz“, dem zentralen Kundenprofil
  • Das Identifizieren von Mustern und Verhaltensweisen verschiedener Zielgruppen
  • Die Gestaltung einer personalisierten Customer Journey
  • Die Umsetzung personalisierter Inhalte und Angebote für verschiedene Zielgruppen im jeweils relevanten Medienmix

Der Kreislauf ist so zu verstehen, dass sowohl das Hinterfragen des Status Quo und das Anpassen, genau wie das Optimieren, kontinuierlich stattfinden.

Tauschgeschäft

Die Erfassung von Kundendaten ist ein sensibles Thema. Daten sammeln um jeden Preis und der schieren Menge wegen macht für Unternehmen keinen Sinn und kann Kunden und Kundinnen verprellen, denn diese fühlen sich bei Übertreibung unter Umständen und verständlicherweise ausgespäht. Wenn jedoch klar ersichtlich ist, welchen Nutzen die genaue, datenbasierte Kenntnis für beide Seiten hat, dann tauschen Nutzer und Nutzerinnen das Einverständnis für die Datenerhebung zugunsten eines persönlichen, individuellen und intelligenten Nutzungserlebnisses auch gerne. Eine zugeschnittene Customer Experience sorgt also für eine starke Kundenbindung. Zur Customer Excellence wird die Kundenerfahrung, wenn sie an jedem Interaktionspunkt die Erwartung erfüllt. Da sich diese Erwartungen heute immer schneller ändern, gilt es diese als kontinuierlichen Prozess zu verstehen und in der Optimierung fortlaufend umzusetzen.

* Ronald Schulz arbeitet bei T-Systems Multimedia Solutions und baut dort den Bereich und das Thema Data & Content Driven Services aus.

(ID:47113606)

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