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    im digitalen Zeitalter

Digitalisierung, Automatisierung

Sinnvoll automatisieren

Prof. Dr. Nils Hafner - 21. August 2020

Die Digitalisierung gehört im Kundenmanagement zu den grössten Herausforderungen der Gegenwart. Dabei ist es interessant, dass nur wenige Unternehmen aus den neuen Möglichkeiten einen konkreten Marktvorteil für sich generieren. Hier lesen Sie, wie das geht.

Oft ist bei allen diesen Anstrengungen nicht klar, welche digitalen Initiativen einem strategischen Plan folgen und wie diese den Nutzen für den Kunden oder die Profitabilität für das Unternehmen steigern. Mit diesem Artikel soll ein solches koordiniertes Vorgehen skizziert werden. Die Grundidee ist es dabei festzustellen, bei welchen Dialogen Kunde und Unternehmen gleichzeitig Interesse am persönlichen Kontakt haben. Nur hier kommen wertstiftende Gespräche zustande. Ein bewährtes Analysewerkzeug ist in diesem Zusammenhang die von Bill Price entwickelte Value-Irritant Matrix.

Danach wird einerseits aus der Sicht der Unternehmung überlegt, ob diese an einem persönlichen Dialog mit dem Kunden unter Service-Gesichtspunkten interessiert ist, weil sie etwas über ihre Produkte und Dienstleistungen lernen kann, sich dadurch Ideen für Einsparungen ergeben sowie, ob sich durch den Kontakt eine Chance ergibt, weitere Produkte oder Leistungen zu verkaufen oder eben nicht. Andererseits wird systematisch die Perspektive des Kunden auf den Servicekontakt eingenommen. Ist der Kunde wirklich an einem persönlichen Kontakt interessiert, weil er Antworten auf seine Fragen oder einen Rat bekommt und im Idealfall Geld sparen kann, oder sieht er gar keine Notwendigkeit, mit einem Unternehmen in Kontakt zu treten und empfindet den Kontakt als ärgerlich?

Besteht eine Interessendivergenz (hat also der Kunde ein hohes Interesse, eine Problemlösung zu erhalten, das Unternehmen schätzt diesen Kontakt vor allem als zusätzliche Kosten ein), sollte der Kontakt automatisiert werden. Das ist vor allem da spannend, wo Kunden immer wieder die gleichen Fragen stellen. In diesem Zusammenhang geht es häufig um das Verständnis der Funktionsweise von Produkten und Dienstleistungen, auch Self Service genannt. Die Royal Bank of Scotland (RBS) hat so beispielsweise zu den häufigsten Service-Vorfällen im Bereich des E-Banking unterhaltsame Erklär- videos produziert, die für den Kunden einen hohen Mehrwert darstellen. Ein anderer, in den letzten Monaten viel diskutierter Ansatz, ist der Einsatz von Voice- oder Chatbots, wie ihn beispielsweise Swisscard AECS einsetzt, um einzelne Business Prozesse vollständig zu automatisieren.

Die Value-Irritant Matrix unterstützt jedoch auch im umgekehrten Fall, wenn das Unternehmen darauf angewiesen ist, dass der Kunde einen Kontakt mit dem Unternehmen hat und beispielsweise im Hinblick auf Compliance-Vorgaben bestimmte Informationen preisgibt oder bestätigt. Derartige Kontakte empfinden Kunden häufig als lästig. Hier gilt es, die Kontakte, wie beispielsweise einen Check-In oder Teilkontakte eines Prozesses, wie eine notwendige Identifikation des Kunden, möglichst zu vereinfachen. Die vielfältigen Ansätze in mehreren Branchen zum Online Self-Onboarding zeigen den Erfolg solcher Ansätze. Gerade das internationale Wachstum von Finanzunternehmen wie Revolut oder N26 zeigt auf, wie erfolgreich Unternehmen sein können, die gleichzeitig auf «Einfachheit» und «Automatisierung» setzen.

Doch wie kann ein Unternehmen nun konkret dieses Analyseinstrument einsetzen? Die meisten Kontaktanlässe kann man aus den operativen Contact Center Systemen herauslesen. Damit ist häufig auch klar, welches Kundenanliegen welches Volumen verursacht. Doch gerade die Zuordnung zu den Quadranten ist firmenspezifisch. Beispiel gefällig? Während etwa eine Telekommunikationsfirma eine Adressänderung durch den Kunden als einen primär kostengenerierenden Vorgang einschätzt, wird ein Versicherer darin seine Verkaufschancen sehen, da er ja dem Kunden eine Haushalts- oder Wertsachenversicherung verkaufen kann. Wichtig ist daher, die Kosten- und Umsatztreiber des Unternehmens gut zu verstehen. Gleichzeitig gilt es jedoch auch, die Sicht des Kunden und seine Einschätzung zur „Werthaltigkeit“ der einzelnen Dialoge des Unternehmens realistisch einschätzen zu können.

 

Entwicklung bis 2022 aus dem CEX Trendradar_Prof. Dr. Nils Hafner

Entwicklung bis 2022 aus dem CEX Trendradar

 

Wenn die Matrix einmal steht, kann ein Unternehmen für jeden Case der Eliminierung, Vereinfachung und Automatisierung einen kostenbasierten Business Case berechnen. In Bezug auf die Ausschöpfung der werthaltigen Gespräche kann man abschätzen, welcher Mehrumsatz aus der zusätzlichen Gesprächszeit resultiert. Doch nun ergeben sich viele Fragen:

  • Wie können Dialoge genau nutzenstiftender gestaltet werden? Wie sieht die verbesserte Customer Experience aus?
  • Was passiert, wenn viele Anliegen deutlich weniger Manpower erfordern? Wo erfordern die verbleibenden Dialoge genau ein verändertes Skillprofil und damit eine Ausbildung?
  • Welche prozessualen Veränderungen sind notwendig, um Dialoge, die sich aus Beschwerden ergeben, zu eliminieren? Wie können Closed Loop Prozesse tatsächlich geschaffen werden?

Der Wandel berührt also nicht nur Prozesse und Technik, sondern auch die Menschen, die in diesem Change begleitet werden müssen.

Spannenderweise haben das inzwischen auch die Lieferanten von Kundendialog-Infrastrukturen verstanden. Sie erweitern dementsprechend den Einsatz von Machine Learning auch in die Richtung der Value Irritant Matrix. Denn mit gezieltem Training kann man den Contact-Center-Anwendungen beibringen, welche Dialoge mit welcher Wahrscheinlichkeit vom Kunden und vom Unternehmen als erfolgreich angesehen werden. Aus der Kombination dieser Faktoren zusammen mit dem Skillprofil der gerade verfügbaren Agenten kann so gemäss der Value Irritant Matrix zwischen einem automatisierten und einem persönlichen Kontakt entschieden werden. Aus dem Erfolg dieser Entscheidung wiederum kann für die Kapazitätsplanung gelernt werden. Die Firma Genesys zeigte bei ihrer Online- Konferenz anlässlich der CCW in Zeiten von Corona bereits funktionsfähige Anwendungen.

Das lässt zwar auf eine erfolgreiche Digitalisierung hoffen, zeigt aber auch, dass derartige Anwendungen sich zunächst nur für Unternehmen mit einem grossen Anrufvolumen lohnen, da hier aufwendig eine KI trainiert werden muss. Einen solchen Zusammenhang zeigt auch der von Harald Henn und mir entwickelte CEX Trendradar. Die Range zwischen Grossunternehmen, die einen Prototyp entwickeln und die Value Irritant Matrix bis 2022 komplett bespielen können, und den übrigen Firmen, für die ein solches Verfahren Vision bleibt, dürfte sukzessive grösser werden.

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