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Customer-Experience-Trends 2024: Jedes Unternehmen braucht seine eigene CX-Lösung

cmm360 - 24. Juni 2024

Im digitalisierten Umfeld benötigt eine exzellente Customer Experience gezielte Massnahmen: Mit branchen- und firmenspezifischen Strategien und Prozessen sowie mit Einsatz von künstlicher Intelligenz gelingt es, das Kundenerlebnis effektiv zu optimieren und es an heutige Ansprüche anzupassen.

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Ob im Gesundheitswesen, Finanzsektor, in der öffentlichen Verwaltung oder bei Dienstleistung und Produktion: Der Customer Service eines Unternehmens ist geprägt von den Anforderungen der jeweiligen Branche und den Erwartungen der Kunden. Dazu kommen unternehmensspezifische Kriterien, die zu erfüllen sind, um Kundenbeziehungen so modern wie möglich zu pflegen und zu gestalten. Einfach nur die neusten CX-Trends und -Lösungen im eigenen Unternehmen zu implementieren, reicht längst nicht mehr aus. Die zeitgemässe Customer Experience im digitalisierten Umfeld erfordert ein individuelles CX-Management, damit neue, smarte Services und Produkte bessere Kundenerlebnisse schaffen können.

Operative Daten und Erfahrungsdaten

Unternehmen, die es versäumen, eine flexible Infrastruktur für ihre Kundenbindungen und -erfahrungen zu implementieren, könnten von ihren Mitbewerbern abgehängt werden. Zu diesem Schluss kommt Gartner in einer aktuellen Studie. Als Grundlage für ein modernes CX-Management dienen Datenanalysen mit Einbezug unterschiedlicher Informationsquellen. Dazu werden alle relevanten operativen Daten (O-Data) verwendet – wie etwa Kontaktdaten aus dem CRM, die Kauf- und Kommunikationshistorie, frühere Service-Interaktionen und weitere verfügbare Daten, die an verschiedenen Touchpoints entstehen. Indem man diese O-Daten mit Experience-Daten (X-Daten) kombiniert, entsteht ein umfassenderes Bild des jeweiligen Kunden. Zu den X-Daten zählen etwa Informationen über persönliche Erfahrungen, Überzeugungen, Emotionen oder Absichten der Kunden. Diese Informationen werden aus Quellen wie Social Media, Zufriedenheitsumfragen, Feedback-Formularen, Produktrezensionen, Diskussionsforen etc. gewonnen.

Erst durch die Kombination von O- und X-Daten wird es möglich, eine 360-Grad-Ansicht von Kundinnen und Kunden zu erstellen – vom Kaufverhalten über individuelle Bedürfnisse im Nutzerverhalten bis hin zu persönlichen Meinungen und Wünschen. Um diese Daten sammeln, analysieren und interpretieren zu können, sind technische und organisatorische Mittel notwendig sowie entsprechendes Know-how. Weil die meisten Unternehmen diese Voraussetzungen nicht ausreichend erfüllen, kommt ein IT-Partner zum Zug, der sowohl über das notwendige technologische Spezialwissen verfügt als auch über fundierte CX-Expertise. Ebenso sollte der IT-Partner ein Domänenwissen der jeweiligen Branche mitbringen.

Kein Patentrezept für «Hyperpersonalisierung»

Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse dienen im Besonderen dazu, alle Touchpoints effizient zu gestalten sowie bestehende Produkte und Services zu optimieren oder neue zu entwickeln; ein Patentrezept gibt es aber nicht. Die Massnahmen müssen auf die jeweilige Branche, den Kundenkreis oder das Geschäftsmodell abgestimmt werden. Nur so lassen sich Interaktionen im Verkauf, im Service sowie im Marketing optimal formulieren und planen.

Eine weltweite PAC-Studie zu Customer Experience besagt, dass die Hyperpersonalisierung derzeit die beste Möglichkeit ist, das Kundenerlebnis zu verbessern. Durch die Echtzeitanalyse von Kundendaten werde es einfacher, jedem Kunden relevantere Inhalte, Produkte, Dienstleistungen und Informationen anzubieten. Dies steigert unter anderem das Kundenengagement und die Konversionsraten, was wiederum den Umsatz erhöhe. Eine andere, Schweiz-spezifische PAC-Studie besagt allerdings, dass rund 80 Prozent der Unternehmen unter einem Mangel an internen Ressourcen und qualifizierten Mitarbeitenden, um entsprechende Massnahmen umsetzen zu können.

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Branchenspezifische Kriterien

Handelt es sich um ein B2C-oder B2B-Geschäft? Sind sich die Kund*innen hochautomatisierte Customer Journeys gewohnt wie etwa in Onlineshops? Erwarten sie personalisierte Empfehlungen, schnelle Reaktionszeiten oder Interaktionen per App? Solche und ähnliche Fragen gilt es zu beantworten. Technologie ist dafür zwar eine wichtige Grundlage, doch braucht es mehr als eine entsprechende IT-Lösung für die End-to-End-Customer-Journey.

So muss eine Bank auf die gestiegenen Bedürfnisse von Online-Kunden reagieren können, um diese nicht zu verlieren – etwa bei der Gestaltung der Kundenschnittstellen auf mobilen Endgeräten. Für ein Produktions- oder Handelsunternehmen wiederum können die Reaktionen auf Kundenprobleme, Verfügbarkeit von Servicemitarbeitenden oder Produkteinformationen entscheidend sein. Um möglichst viele Informationen miteinbeziehen zu können, werden dazu Daten aus IoT-Netzwerken, Lieferketten, Bestellstatus etc. verwendet. Das Ziel sollte sein, ein tiefes Verständnis für die Ansprüche und Bedürfnisse der Kunden zu erhalten, um mit den passenden Produkten und Services darauf reagieren zu können – was nur mit entsprechenden Tools, Prozessen und Know-how zu realisieren ist.

Künstliche Intelligenz unterstützt Customer Services

Mit Machine Learning und generativer künstlicher Intelligenz wachsen auch die Möglichkeiten für Customer Experience enorm. Angefangen bei Analysen zum Kundenverhalten über personalisierte Empfehlungen bis zu massgeschneiderten, automatisierten Werbeaktionen, die mittels KI-Algorithmen anhand individueller Bedürfnisse erstellt werden. In der Kundeninteraktion wird künstliche Intelligenz heute meist für Routinearbeiten eingesetzt, etwa um Bestellprozesse, Rechnungsstellungen oder die Zahlungsabwicklung zu automatisieren – oder auch, um die Präsenz und die Reaktionsfähigkeit von Unternehmen durch Chatbots zu erhöhen, indem Kundenanfragen rund um die Uhr bearbeitet werden.

Doch KI ist zu mehr fähig. Je nach Branche, Kundensegment oder Marktsituation können tiefgreifendere Analysen und entsprechende Massnahmen mithilfe von KI durchgeführt werden: etwa, um die Stimmungen von Kunden zu erfassen, Feedbacks detailliert auszuwerten oder mittels Predictive Analytics zukünftiges Verhalten von Kunden vorauszusagen.

Prompt Engineering als wichtiger Skill

So wie die Integration von KI-Algorithmen in bestehende Systeme erfordert auch die gezielte Anwendung von generativer künstlicher Intelligenz Spezialwissen. Je genauer die Anweisungen – die Pompts – erstellt werden, desto bessere Ergebnisse liefern die Anwendungen und umso effizienter lassen sie sich in den Produktivbetrieb der Unternehmen einbinden. Eingehende Kenntnisse im Prompt Engineering sind deshalb unabdingbar, um mit KI die Customer Experience zu erhöhen. Auch hier hilft der IT-Dienstleister dabei, branchenspezifisch massgeschneiderte Prompts für die spezifischen Customer Experience Services zu erzeugen.

Swisscom-Trendpaper: Die aktuellen IT-Trends für Unternehmen

Lernen Sie in unserem Trendpaper «Die neue Innovationsdynamik in der Digitalisierung» die Themen kennen, die Unternehmen bei der digitalen Transformation am meisten beschäftigen. Neben datenbasierten Services, Cloud Computing oder 5G zeigt das Trendpaper auf, welche Anforderungen an eine effektive Customer Experience im digitalisierten Unternehmen gestellt werden und wie man mit Prompt Engineering mehr aus künstlicher Intelligenz herausholt.

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