Unternehmen sammeln immer mehr Daten über ihre Kundinnen und Kunden, doch häufig bleibt es bei Analyse und Erkenntnissen. Svenja Niemeyer, XM Strategist EMEA bei Qualtrics, erklärt im Interview, wie KI dabei helfen kann, die Lücke zwischen Wissen und Handeln zu schließen. Künftig könnten sogar sogenannte Experience Agents selbst erkennen, wo Handlungsbedarf besteht, und unmittelbar Maßnahmen einleiten
Auf Ihrer Konferenz in München war zuletzt mehrfach vom „Experience Gap" die Rede. Was verstehen Sie darunter?
Wir beschreiben Customer Experience seit Langem in drei Schritten: Listen, Understand, Act. Der erste Schritt gelingt den meisten Unternehmen inzwischen gut, ebenso der zweite – sie sammeln Daten und analysieren sie. Beim dritten Schritt, dem Handeln, hakt es aber häufig noch. Man weiß eigentlich, woran es liegt, schafft es aber nicht, im Unternehmen wirklich etwas zu verändern. Genau das ist der Experience Gap: Das Wissen ist da, die Umsetzung bleibt aus.
Ist das ein neues Problem?
Das Problem besteht schon länger. Viele CX-Verantwortliche waren lange in einem Modus gefangen, in dem vor allem Daten gesammelt und Analysen gefahren wurden, ohne konsequent vom gewünschten Ergebnis her zu denken. Neu ist jetzt, dass wir der Lösung durch die Möglichkeiten der KI jetzt näherkommen.
Inwiefern hilft KI dabei?
Wenn die richtige Datenbasis aufgebaut ist, kann KI darauf aufsetzen und beim dritten Schritt, dem Handeln, helfen, weil sie diesen Schritt skalierbar macht. Bislang fehlten oft schlicht die Kapazitäten, um auf einzelne Kundinnen und Kunden individuell einzugehen.
KI hilft auch dabei, offene Kommentare innerhalb von User-Bewertungen zu analysieren. Wie wichtig ist das?
Offene Antworten sind aus meiner Sicht Gold wert, weil man darin viel mehr lesen kann als in einer reinen Zahl. Ein Net Promoter Score von 6 kann für zwei Personen vollkommen anders ausgelegt werden. Für die eine Person kann er bedenklich sein, weil sie sonst immer eine 10 vergibt. Für eine andere ist er völlig in Ordnung, weil sie grundsätzlich kritischer bewertet. KI hilft hier auf zwei Arten: Sie erschließt den Kontext besser, weil sie mehr Informationen verknüpfen kann, und sie zeigt Zusammenhänge auf, die ein Mensch in der verfügbaren Zeit nicht mehr entdecken würde. Beim Thema offene Kommentare wird zudem immer noch häufig manuell getaggt – also jeder Kommentar einzeln gelesen. KI macht es inzwischen sehr viel einfacher, Themen in diesen qualitativen Daten automatisiert zu identifizieren.
Wie weit sind deutsche Unternehmen dabei, aus diesen Daten tatsächlich Maßnahmen abzuleiten?
Das ist sehr unterschiedlich, gerade in Deutschland sehen wir ganz verschiedene Reifegrade. Bei manchen Unternehmen liegen die Daten noch verstreut zwischen CX-Team, Marktforschung und Digitalteam, ohne dass diese Teams vernetzt sind. Positivbeispiel ist dagegen TUI, die das Thema schon lange verfolgen und heute andere inspirieren können. Ein weiterer Kunde aus unserem Portfolio steht vergleichsweise am Anfang der Reise, denkt aber schon sehr weit – etwa, wie sich Customer Journey, Brand Experience und Employee Experience miteinander verknüpfen lassen. Auffällig dabei ist, wie schnell dort in den einzelnen Filialen Interesse an den Daten entstanden ist, weil das Team es geschafft hat zu vermitteln, was die Erkenntnisse konkret für Umsatz und Kundenzufriedenheit in den Stores bedeuten.
Ein weiteres Beispiel kommt von einer Airline. Der Boarding-Prozess war für Vielreisende und Mitglieder des Vielflieger-Programms lange nicht optimal. Auf Basis der Daten hat man sich dann entschieden, den Boarding-Prozess weltweit umzustellen – ein großer organisatorischer Aufwand, der Vertrauen der Unternehmensleitung in die Datenbasis vorausgesetzt hat. Inzwischen zeigt sich: Die wichtigen, umsatzstarken Kundinnen und Kunden sind zufriedener, buchen mehr Zusatzleistungen und fliegen wieder mit der Airline.
Das klingt nach einem Prozess, der Geduld braucht…
Ja, und das ist häufig die eigentliche Herausforderung. Gerade in Zeiten, in denen Effizienz im Vordergrund steht, wird ein Budget freigegeben und schon vier Monate später fragt der Vorstand, wo die Ergebnisse bleiben. Dabei zeigen sich manche Effekte sofort: Wird ein konkretes Problem behoben, rufen Kundinnen und Kunden etwa seltener im Service an, das spart direkt Kosten. Andere Effekte, etwa Kundenabwanderung oder Markenimage, zeigen sich erst über einen längeren Zeitraum. Unternehmen, die das gut kommunizieren, unterscheiden bewusst zwischen kurzfristig sichtbaren Erfolgen und langfristigen Zielen.
Neben Umfragen gewinnen auch andere Datenquellen an Bedeutung – allen voran das Telefon.
Das gute alte Telefon wird tatsächlich unterschätzt, auch von mir selbst immer wieder. Gerade weil heute mehr mit Chatbots kommuniziert wird, bleibt das persönliche Gespräch wichtig. Viele unserer Kundinnen und Kunden analysieren inzwischen direkt die Telefongespräche, anstatt zusätzliche Umfragen zu verschicken – auch weil die Umfragemüdigkeit hoch ist. In einem Telefonat steckt oft schon der gesamte Kontext: Worum ging es, woran hat es gehakt? Darin liegt ein großer, bislang wenig genutzter Datenschatz.
Wie sieht es mit Bewertungen auf Google und in den sozialen Medien aus?
Auch das wird zunehmend eingebunden. Einer unserer Kunden etwa denkt aktuell darüber nach, Google-Bewertungen der einzelnen Filialen anzubinden, weil Kundinnen und Kunden dort oft schon proaktiv und tendenziell ehrlicher Feedback geben. Auch Social-Media-Monitoring, etwa auf Facebook, Instagram oder LinkedIn, lässt sich technisch anbinden – das Unternehmen meldet sich dafür mit seinem eigenen Konto an, und die Inhalte fließen automatisch zur Analyse ein.
Spielt in diesem Zusammenhang auch Generative Engine Optimization, also GEO, eine Rolle –die Sichtbarkeit von Marken in KI-Suchergebnissen?
Das ist eher die umgekehrte Richtung dessen, was wir heute schwerpunktmäßig machen. Wir werten aus, was über ein Unternehmen gesagt wird, gehen aber noch nicht gezielt darauf ein, wie sich daraus die Auffindbarkeit in KI-gestützten Suchergebnissen verbessern lässt. Es gibt erste Ansätze, etwa dass man nach positivem Umfrage-Feedback direkt fragt, ob jemand das auch öffentlich auf Google teilen möchte. Aber eine gezielte Optimierung für Suchmaschinen im Sinne von GEO ist das noch nicht.
Wohin entwickelt sich Customer Experience aus Ihrer Sicht in den kommenden Monaten?
Ein großes Thema ist Predictive CX: dass man anhand vorhandener Daten vorhersagt, was passieren wird, statt nur zu reagieren. Im digitalen Bereich funktioniert das aber schon gut, etwa wenn erkennbar ist, dass jemand eine Seite verlassen will, und man in diesem Moment eingreifen kann. Der nächste Schritt sind aus unserer Sicht Experience Agents, die autonomer agieren: Der Agent erkennt selbst ein Risiko, sucht die passende Maßnahme und handelt direkt, ohne dass ein Mensch die Entscheidung trifft.
Wo stehen deutsche Unternehmen im internationalen Vergleich beim Thema CX?
B2B-Unternehmen sind hierzulande oft weiter, als man erwarten würde. In den USA stammen die prägenden CX-Beispiele meist aus B2C-Branchen wie Airlines, Hotels oder Handel. In Deutschland dagegen haben viele B2B-Unternehmen sehr genau verstanden, wie teuer der Verlust einer Kundin oder eines Kunden ist, und entsprechend gute Programme aufgebaut. Besonders weit sind Branchen, in denen der Mensch im Kundenkontakt eine zentrale Rolle spielt – im Laden, im Hotel, an Bord –, weil dort schlechte Erfahrungen kaum zu kompensieren sind. Grundsätzlich sehen wir das Thema aber unabhängig von der Unternehmensgröße. Es ist für große und auch kleinere Unternehmen höchst relevant.
Qualtrics will zunehmend auch Marktforschung und Customer Experience zusammenbringen. Können Sie das an einem Beispiel konkretisieren?
Häufig sind Marktforschungsteam und CX-Team organisatorisch getrennt. Das Marktforschungsteam macht zum Beispiel Produkttests. Ist das Produkt dann am Markt, hört wiederum das CX-Team von den Kundinnen und Kunden, wie sie damit zurechtkommen – doch beide Erkenntniswelten fließen bislang kaum zusammen. Dabei könnten CX-Insights dem Produktentwicklungsteam helfen, im nächsten Zyklus bessere Produkte zu entwickeln. Unser Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, beide Welten enger zu verzahnen, damit beide Seiten von den Erkenntnissen der anderen profitieren.
Interview: Helmut van Rinsum
Svenja Niemeyer ist XM Strategist EMEA bei Qualtrics. In dieser Funktion begleitet sie Kund:innen bei der Entwicklung von CX-Programmen entlang der Customer Journey. Zuvor arbeitete sie längere Zeit als Manager CX Strategy bei Hugo Boss. Zudem ist sie Mitgründerin des Vereins YogaDaan.
