Data Mining: Die Identifikation der Zufriedenheitstreiber Ihrer Kunden

Data Mining im Kundenservice

Äpfel mit Birnen vergleichen hat noch niemanden vorangebracht …

An dieser alten Weisheit steckt noch oder gerade heute sehr viel Wahrheit, auch in Sachen Kundenservice. Neben dem Tagesgeschäft mit ständig wechselnden Kundenerwartungen, Sonderaktionen, Schulungen, Coachings und mehr, darf natürlich die Bearbeitungsqualität nicht leiden. Schließlich drohen sonst die Kunden abzuwandern – und spätestens bei der nächsten Kundenbefragung sind die Zufriedenheitswerte der Kunden nicht dort, wo sie sein sollten…

Die Effektivität der Service-Ressourcen an den Touchpoints bestimmen und nach Art der Kundenanfrage kategorisieren

Doch welche Aspekte sind Ihren Kunden überhaupt wichtig? Was fordert, erwartet und würdigt der Kunde und wie verhalten sich diese Themen bei unterschiedlichen Kontaktkanälen? Dieser entscheidenden Frage geht die Bolzhauser AG mit Ihrem Instrument, dem Data-Mining auf den Grund. Nicht nur, dass ganz konkret identifiziert werden kann, welche Aspekte Ihren Kunden in welchem Maße wichtig sind. Darüber kann aufgezeigt werden, an welchen Stellen aktuell „zu viel“ Service geleistet wird, der von Ihren Kunden nicht wahrgenommen oder als unwichtig eingestuft wird.

Um genau diese Aspekte herauszuarbeiten, ist es notwendig, gleiches mit gleichem zu vergleichen, also Äpfel mit Äpfeln und Birnen mit Birnen! Um zu identifizieren, wie die Meinung Ihrer Kunden mit der Bearbeitungsqualität zusammenhängt und was die Meinung Ihrer Kunden treibt, ist ein mehrdimensionaler Blick notwendig.

Derzeit werden bei klassischen Kundenbefragungen die Kunden durch Zufall ausgewählt, die zu Ihrem letzten Kontakt befragt werden. Auch bei der Bearbeitungsqualität wird eine zufällige Stichprobe der Vorgänge nach Einhaltung der Qualitätskriterien geprüft. Hierzu ein kleines Beispiel:

  • Kunde X tätigt via Telefon eine Bestellung und wird im Nachgang zu diesem letzten Kontakt befragt. Sie erhalten die subjektive Meinung des Kunden X im Bezug auf seinen konkreten Vorgang (in diesem Fall die Bestellung).
  • Kunde Y meldet sich ebenfalls via Telefon, hat allerdings eine Frage zu den Lieferbedingungen. Sein Gespräch wird aufgezeichnet und von einem Dienstleister bewertet. Sie erhalten die objektive Bearbeitungsqualität in Bezug auf diesen konkreten Vorgang (in diesem Fall Frage zur Lieferung).

Korrektes Data-Mining als Grundlage für wertvolle Erkenntnisse

Ein Rückschluss von einem Ergebnis auf das andere zu schließen ist fahrlässig, falsch und führt nicht zu den Aussagen, die Sie benötigen, um Ihre Bearbeitungsqualität UND Ihre Kundenzufriedenheit nachhaltig zu steuern.

Der Aufwand und die Projektzeiten, die hinter einem Data-Mining stehen, sind sehr gering. Analysiert man zwischen 300 und 600 Vorgängen, werden konkrete Aussagen zur Steigerung Ihrer Kundenzufriedenheit getroffen – kanalübergreifend! Die Ergebnisse aus bereits durchgeführten Projekten, genauer gesagt Data-Minings sind verblüffend! Wenn Sie Interesse an Beispielen haben, wie solche Ergebnisse aussehen können und welche Ableitungen möglich sind, sprechen Sie uns gerne an. Gerne stellen wir Ihnen dann anonymisierte Auswertungen zur Verfügung.

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