10.07.2023 | Data Thinking, Ganzheitliche Lösungen

Kundenfeedback 2.0: NPS und Freitextantworten für zielgerichtete Unternehmenssteuerung

In einer Welt, in der sich der Markt mit atemberaubender Geschwindigkeit verändert und Kundinnen und Kunden immer komplexere Anforderungen stellen, ist es für Unternehmen wichtiger denn je, den Puls ihrer Zielgruppe zu fühlen. Kundenfeedback ist zu einem unverzichtbaren Instrument geworden, um Produkte und Services exakt auf die Bedürfnisse der Kund:innen zuzuschneiden. In diesem Zusammenhang erweist sich der Net Promoter Score (NPS) in Kombination mit Freitextantworten als äußerst wirksames Werkzeug, um Kund:innen in den Entscheidungsprozess einzubeziehen und wertvolle Einblicke zu gewinnen.

Doch es genügt nicht, den NPS nur zu messen und die Antworten der Kundinnen und Kunden zu erfassen. Vielmehr muss der NPS zur Grundlage werden, um die internen Prozesse eines Unternehmens zu optimieren und auf die Kundenfeedbacks anzupassen. Nur durch diese kontinuierliche Anpassung der eigenen Produkte und Services kann eine Organisation ihre Kundenzufriedenheit steigern und letztendlich den Erfolg auf dem Markt sichern.

In diesem Journal-Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Unternehmen den NPS in Kombination mit Freitextantworten effektiv nutzen können, um Kundenfeedback zu messen und daraus konkrete Maßnahmen abzuleiten. Außerdem erfahren Sie, warum es so wichtig ist, über den reinen Score hinauszublicken und wie Unternehmen die gewonnenen Erkenntnisse nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern.

Schritt 1: Experience- und Operational-Data (X- und O-Data)

Ein entscheidender Schritt bei der Nutzung von Kundenfeedback (Experience-Data bzw. X-Data) besteht darin, die Feedbacks den entsprechenden Kontaktpunkten zwischen Kunde und Unternehmen zuzuordnen. Das kann beispielsweise bedeuten, dass ein Autohersteller die genaue Modell- und Produktionsdaten des vom Kunden erworbenen Fahrzeugs erfasst oder ein Einzelhändler genau nachvollzieht, in welchem Markt der Kunde zu welcher Zeit eingekauft hat (Operational-Data bzw. O-Data).

Indem wir diese Verbindung herstellen, eröffnen sich neue Möglichkeiten, das Feedback der Kund:innen in den Kontext ihrer Erfahrungen mit dem Unternehmen zu stellen. Auf diese Weise können wir genau erkennen, welche Prozesse zu welchen Feedbacks führen. Wir gewinnen Erkenntnisse darüber, wo Kund:innen noch Verbesserungspotenzial sehen oder ob bestimmte Maßnahmen Auswirkungen auf die erhaltenen Feedbacks haben. Diese Verknüpfung von Kundenerfahrung und operativen Daten ermöglicht es uns also, zu bestimmen, welche Prozesse im Unternehmen gut funktionieren und welche möglicherweise angepasst werden müssen.

Indem wir die Feedbackdaten erweitern und das Kundenfeedback in den Zusammenhang der Erfahrungen mit dem Unternehmen setzen, können wir eine gezielte Optimierung der Prozesse vornehmen. Denn erst das ermöglicht eine effiziente Steuerung und Ausrichtung nach den Bedürfnissen und Wünschen der Kund:innen.

Schritt 2: Daten visualisieren

Nachdem die X- und O-Daten erfolgreich verknüpft wurden, gilt es nun, diese wertvollen Informationen und Erkenntnisse den Entscheidungsträgern im Unternehmen zugänglich zu machen. Dafür sind interaktive Online-Dashboards die ideale Lösung, um möglichst vielen Entscheidungsträgern eine einfach zugängliche Möglichkeit zu bieten, mit den Daten zu arbeiten, Hypothesen aufzustellen, sie zu überprüfen und entsprechende Maßnahmen abzuleiten.

Interaktive Online-Dashboards sollten einerseits einfach verfügbar und verständlich sein, um eine breite Nutzung zu ermöglichen. Andererseits sollten sie aber auch die Möglichkeit bieten, eine tiefere Analyse der Daten vorzunehmen, um detaillierte Einblicke zu gewinnen. Im Gegensatz zu einfachen PowerPoint- oder Excel-Berichten, die oft die Sichtweise zu stark einschränken und wenig genutzt werden, bieten Online-Dashboards genau diese interaktive Umgebung. Trends und Muster können erkannt, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren aufgedeckt und fundierte Entscheidungen getroffen werden. Dabei kann jeder Nutzer eigene Schwerpunkte setzen. Die Verbreitung von X- und O-Daten und Insights durch interaktive Online-Dashboards stellt somit sicher, dass die gesammelten Informationen nicht nur als isolierte Datensätze existieren, sondern aktiv genutzt werden, um die Unternehmensprozesse zu optimieren und auf die Kundenbedürfnisse auszurichten.

Schritt 3: Daten integrieren

Sobald die Datenstruktur mit den X- und O-Daten etabliert ist, gibt es keinen Grund, an dieser Stelle stehen zu bleiben. Es besteht die Möglichkeit, auch Daten von externen Quellen in die Analyse einzubeziehen und so ein umfassenderes Verständnis für das Zusammenspiel zwischen internen Prozessen und Kundenfeedbacks zu gewinnen.

Die Integration von zusätzlichen Daten kann auf verschiedene Arten erfolgen. Zum einen können bereits im Unternehmen vorhandene oder gekaufte Daten genutzt werden, wie beispielsweise Marktforschungsdaten oder Mitarbeitendenbefragungen. Darüber hinaus können externe Datenquellen genutzt werden, um das Gesamtbild zu ergänzen. Beispiele für externe Daten sind Konsumklimadaten, Wetterdaten sowie geografische und sozioökonomische Daten.

Die Integration zusätzlicher Daten ermöglicht es uns, die Komplexität des Kundenerlebnisses besser zu erfassen und gezielte Handlungsempfehlungen abzuleiten. Indem wir interne Prozesse mit Kundenfeedbacks und externen Daten verbinden, erhalten wir ein umfassenderes Bild, das bei der Optimierung der Unternehmensaktivitäten unterstützen kann.

Konkrete Beispiele für datengestützte Maßnahmen

Um den praxisbezogenen Nutzen der Datenintegration zu verdeutlichen, stellen wir Ihnen im Folgenden zwei Beispiele vor, die zeigen, wie Unternehmen konkrete Maßnahmen ableiten können, um ihre Kundenorientierung zu verbessern.

Beispiel 1: Kundenzufriedenheit an warmen Tagen

Ausgangslage: Eine Analyse von Kundenfeedbacks eines Speditionsunternehmens in Kombination mit frei verfügbaren Wetterdaten zeigt, dass an weniger warmen Tagen viele Kund:innen mit dem Service zufriedener sind. Das wirft die Frage auf, warum das der Fall ist und ob bestimmte Maßnahmen an sehr warmen Tagen ergriffen werden müssen.

Kernaussage der Feedbacks: Die Fahrer:innen werden als freundlicher wahrgenommen, wenn es weniger warm ist.

Mitarbeitendenbefragung: Die Befragung der Fahrer:innen ergibt, dass sie an heißen Tagen unter den hohen Temperaturen leiden und dadurch weniger motiviert und freundlich sind.

Lösung: Basierend auf diesen Erkenntnissen wird beschlossen, sommertaugliche Uniformen für die Fahrer:innen einzuführen. Sie sollen für ein angenehmeres Arbeitsklima sorgen und Motivation und Freundlichkeit der Fahrer:innen steigern.

Beispiel 2: Unterschiedliche Bewertungen des Kassenbereichs in Filialen

Ausgangslage: Die Kundenbewertungen des Kassenbereichs in den Filialen eines Lebensmitteleinzelhandels variieren stark. Das wirft die Frage auf, warum es so unterschiedliche Wahrnehmungen gibt und wie die Kundenerfahrung in allen Filialen verbessert werden kann.

Kernaussage der Feedbacks: Die Wartezeiten an den Kassen werden von Kund:innen in einigen Filialen als sehr hoch wahrgenommen.

Mitarbeitendenbefragung: Die Befragung der Mitarbeitenden in den betroffenen Filialen zeigt, dass die Verantwortlichkeiten im Kassenbereich nicht hinreichend geklärt sind, was zu Engpässen und längeren Wartezeiten führt.

Lösung: Basierend auf diesen Erkenntnissen wird beschlossen, tägliche Team-Meetings einzuführen, in denen die Verantwortlichkeiten im Kassenbereich klar definiert werden. Durch eine klare Zuordnung der Aufgaben soll die Effizienz gesteigert werden, um Wartezeiten zu reduzieren und ein konsistentes Kundenerlebnis in allen Filialen zu gewährleisten.