Service-Konzeption als ganzheitliche und datengetriebene Aufgabe

Kundenfokus und „der Mensch im Mittelpunkt“ sind häufig verwendete Differenzierungsmerkmale in umkämpften Märkten und haben seit dem Aufkommen des Design Thinking und agiler Konzepte noch mehr an Bedeutung gewonnen. Ein auf den Kunden ausgerichteter Service ist dabei nicht nur für Einzelhändler und Online-Shops von besonderer Bedeutung, sondern für alle, deren Geschäftserfolg auf einer kunden-fokussierten Denkweise beruht. Dabei ist es besonders wichtig, den Service nicht nur im Sinne einer „Nachsorge“ und After-Sales-Aktivität zu betrachten, sondern den Servicegedanken in allen Aspekten des geschäftlichen Daseins zu leben. Dazu kann der in der Grafik skizzierte Servicezyklus hilfreich sein.

Der Service-Zyklus

Am Anfang steht der Bedarf eines Neukunden („Need“). Dieser recherchiert beispielsweise im Internet, auf Messen oder durch Erkundigungen, wo und zu welchem Preis er seinen Bedarf am besten deckt („Research“). Wenn es gut läuft, entscheidet er sich für unser Angebot („Select“), um dann den Kauf zu tätigen („Purchase“). Dann erhält er sein Produkt z.B. auf dem Postweg („Receive“), er verwendet das Produkt („Use“), er benötigt Wartung und Support („Maintain“) und bestenfalls empfiehlt er unsere Leistung weiter („Recommend“). Der linke Teil der Acht beschreibt also den Verkaufsprozess, während der rechte Teil die Phase skizziert, in der der Kunde unser Produkt besitzt und verwendet. Idealerweise kommt er am Ende des Produktlebenszyklus wieder zu uns mit einer Neubestellung zurück.

Ein guter Service hat stets alle Stufen der Kundeninteraktion im Blick (und nicht nur einzelne Teile). Erst das Zusammenspiel aller einzelnen Elemente und die Erarbeitung eines ganzheitlichen Servicekonzeptes an allen Touchpoints mit dem Kunden ergeben ein durchgängiges und kundenzentriertes Erlebnis unseres Angebotes.

Datengetriebene Service-Optimierung und Churn-Management

Bei der Optimierung des Servicekonzeptes konzentriert man sich häufig nur auf die Soft-Skill-Qualitäten der Kundenberater, der Telefon-Hotline oder des Verkaufspersonals statt sich auf die mittlerweile meist umfassend vorhandenen Daten zu stützen (bzw. diese überhaupt erst mal systematisch zu erheben oder zu ergänzen). Beispielsweise lassen sich schon im Verkaufsprozess eine Vielzahl von Daten erheben, die etwas über die Qualität des Service im Verkauf aussagen:

  • Anzahl der Kunden, die eine Filiale oder einen Point of Sales betreten
  • Anzahl der Verkaufsberater in einer Filiale
  • Konversionsraten (Verhältnis Kunde zu Käufer)
  • Anzahl von Anfragen nach bestimmten Produkten
  • Wirksamkeit von Marketing-Aktivitäten
  • Vertriebs- und Marketingkosten im Verhältnis zur Produktmarge
  • Menge der Kaufabbrüche, wenn ein Kunde z.B. von einer Website abspringt, ohne etwas zu kaufen
  • Anzahl der Zugriffe auf einer Website im Verhältnis zu den Marketingausgaben
  • Verweildauern auf einer Website
  • Usability einer Website (Bedienbarkeit, Auffindbarkeit, Strukturiertheit, Design, etc.)
  • Lieferzeiten
  • Anzahl der Produkte und Produktvarianten

Im nachfolgenden Verlauf des oben skizzierten Servicezyklus lassen sich weitere Daten erheben wie z.B. die Art und Menge von Supportanfragen, die Art und Häufigkeit von Reparaturen, Bewertungen auf Internetportalen, Vergleiche mit Wettbewerbern, u.v.m.

Durch die strukturierte Erhebung, Aufbereitung und Auswertung lassen sich Optimierungspotenziale im Service meist viel präziser, zielgenauer und losgelöst von persönlichen Befindlichkeiten eruieren. Weiterhin ist eine ausreichende Datenlage auch ein guter Ansatzpunkt für Up-Selling, also den Verkauf von Zusatzprodukten und Zubehör. Und wenn man weiß, dass der Kunde demnächst ein neues Produkt benötigt, steht einer proaktiv versandten Werbe-Information nichts mehr im Wege.

Solche Daten lassen sich auch im sogenannten Churn-Management verwenden, also in einer Vorhersage, ob ein Kunde auch Kunde bleiben wird oder ob es schon Anzeichen dafür gibt, dass er zum Wettbewerber überwechselt oder gar ganz auf unsere Produkte verzichten will. Durch gezieltes Management von gleichgültigen oder gar negativ eingestellten Kunden kann einem kompletten Verlust der Kunden vorgebeugt werden. Zumindest aber ergibt sich die Möglichkeit, gezielt die Ursachen zu erkennen und daran zu arbeiten.

Den Datenschatz heben

Während viele Unternehmen sich stark auf die Produktion und die Vermarktung ihrer Produkte konzentrieren, findet eine gezielte Auswertung der Daten im Sinne eines ganzheitlichen Servicekonzeptes selbst bei Großkonzernen oft nur punktuell statt. Statt den Kunden ganzheitlich im Sinne eines durchgängigen, datengestützten Servicemodells zu bewirtschaften wird vor allem in Produktionsanlagen und Marketing investiert.

Dabei wäre es oft ausreichend und wesentlich günstiger, in ein Team von gut ausgebildeten Data Scientists zu investieren und daraus ein ganzheitliches Kundenverständnis abzuleiten. Oft genug sind die Daten im Unternehmen bereits vorhanden, schlummern aber in den Tiefen eines CRM-Systems oder einer Business Intelligence Anwendung und werden nicht weiter genutzt. Das systematische „Heben des Datenschatzes“, das Erarbeiten eines tiefen Kundenverständnisses ist der sicherste ein Weg zu einem ganzheitlichen Servicekonzept und zu einer umfassenden Kundenzufriedenheit.

 

Eine verkürzte Version dieses Beitrages findet sich unter https://www.derservicekompass.com/datengetriebene-service-optimierung/