Im Vorfeld der Succeet 2025, einer der wichtigsten globalen Leitmessen der Insightsindustrie, werfen wir einen Blick auf relevante Trends und Technologien, die Unternehmen dabei helfen, Kundenbedürfnisse besser zu erheben und zu verstehen. In diesem Artikel beleuchten wir die Herausforderungen und Chancen im Customer Experience Management (CXM) und zeigen auf, wie innovative Ansätze und Technologien die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, revolutionieren können.
Kundenfeedback ist das Herzstück eines erfolgreichen Customer Experience Managements. Unternehmen müssen die Erwartungen und Bedürfnisse ihrer Kunden verstehen, um diese nicht nur zu erfüllen, sondern auch zu übertreffen. Eine aktuelle Studie von Qualtrics zeigt, dass die Bereitschaft der Kunden, Feedback zu geben, seit 2021 um fast 8 Prozentpunkte gesunken ist. Nur noch jeder Dritte gibt Unternehmen Auskunft über seine Erfahrungen und Erwartungen.
Diese Entwicklung hat erhebliche Auswirkungen auf die Generierung von Insights. Unternehmen können sich nicht mehr darauf verlassen, dass sie ausreichend Antworten erhalten, wenn sie ihre Kunden aktiv um Feedback bitten. Dies gilt insbesondere für kleinere Zielgruppen oder potenzielle Kunden. Daher ist es entscheidend, proaktive Maßnahmen zu ergreifen und neue Wege zu finden, um Kundenfeedback zu generieren.
Eine effektive Methode, um an befragungsbereite Personen zu gelangen, sind Online-Panels. Diese werden von spezialisierten Anbietern bereitgestellt und ermöglichen es Unternehmen, gezielt die richtigen Zielgruppen anzusprechen. Befragungsteilnehmer werden häufig durch Incentives zur Teilnahme motiviert, was die Rücklaufquote erhöht.
Besonders spannend sind Anbieter, die das Online-Verhalten ihrer Teilnehmer kontinuierlich mitverfolgen. Dadurch können Unternehmen Befragungswillige in einer bestimmten Phase der Customer Journey ansprechen, beispielsweise in der frühen Orientierungsphase beim Kauf eines neuen Produkts. Diese Informationen sind für Unternehmen von unschätzbarem Wert, da sie Einblicke in das Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden bieten, bevor diese sich aktiv mit dem Unternehmen auseinandersetzen.
Eine weitere interessante Methode zur Rekrutierung von Befragungsteilnehmern ist das sogenannte River Sampling. Hierbei werden Befragungswillige im Vorüberziehen rekrutiert, indem ihnen beim Surfen ein Einladungsbanner für eine Befragung angezeigt wird – anstelle der üblichen Werbung. Diese Methode ermöglicht es, auch schwer erreichbare Zielgruppen für eine Befragung zu gewinnen.
Die Integration von KI in den Rekrutierungsprozess hat das River Sampling revolutioniert. Große Anbieter nutzen KI, um die Rekrutierung entsprechend den Vorgaben der Auftraggeber zu steuern. Theoretisch können so alle Surfenden erreicht werden, wenn die Einladung an den richtigen Touchpoints ausgespielt wird. Diese Methode eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, differenziertere und kleinere Zielgruppen zu erschließen, was in der Vergangenheit oft eine Herausforderung darstellte.
Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser. Sorgfältige Datenprüfung und Analyse des Antwortverhaltens sind in der Branche Standard. Der Einsatz von KI erleichtert es jedoch, auch große Datenbestände auf Inkonsistenzen, unlogische Antworten oder sogar künstlich generierte Antworten durch KI-Bots zu überprüfen. Diese Qualitätskontrolle erfolgt in der Regel durch seriöse Panelanbieter selbst, aber es gibt auch einen Markt für unabhängige Spezialisten, deren KI-Modelle kontinuierlich besser werden, da sie aus unterschiedlichen Datensätzen und -quellen lernen.
Eine interessante Entwicklung im Bereich der Datenanalyse sind synthetische Daten. Diese Datensätze ahmen die statistischen Eigenschaften und Muster echter Befragtendaten nach. Im Gegensatz zu gefälschten Interviews beruhen gut gemachte synthetische Daten auf bereinigten echten Datensätzen. Die zusätzlich synthetisch generierten Datensätze verstärken lediglich die Merkmale, die in den Realdaten gefunden wurden.
In schwierig zu erreichenden Zielgruppen können synthetische Daten dazu beitragen, Interviewzahlen zu erhöhen, die sonst unmöglich wären. Allerdings gibt es auch Herausforderungen: Die Qualität der ursprünglichen Datensätze muss hoch sein, damit die synthetischen Daten nützliche und verlässliche Informationen liefern. Zudem müssen Unternehmen transparent machen, wenn sie synthetische Daten verwenden, um das Vertrauen der Kunden nicht zu gefährden.
Immer mehr Unternehmen setzen auf den Aufbau und die Pflege von Insights Communities. Diese Communities ermöglichen es Unternehmen, einen stetigen Nachschub an Kundenfeedback zu erhalten, das für interne Prozesse im UX- und Service-Design oder im Innovationsmanagement wichtig ist. Indem Unternehmen ihre Kunden in einen regelmäßigen Austausch einbeziehen, können sie deren Interessen und Bedürfnisse besser verstehen und darauf reagieren.
Die technische Umsetzung von Insights Communities erfordert jedoch Fachwissen und geeignete Technologien. In den letzten Jahren haben sich zahlreiche Anbieter entwickelt, die spezialisierte Plattformen für die Durchführung von Befragungen und die Analyse von Kundenfeedback anbieten. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, sowohl quantitative als auch qualitative Befragungen durchzuführen und die Ergebnisse umfassend auszuwerten.
Die Bedeutung qualitativer Forschung nimmt zu, da Unternehmen zunehmend den Fokus von quantitativen Kennzahlen wie dem Net Promoter Score (NPS) auf offene Fragen verlagern. Diese offenen Fragen ermöglichen es den Befragten, ihre Meinungen und Erfahrungen ausführlicher zu schildern, was wertvolle Einblicke in die Kundenwahrnehmung liefert.
Dank KI können große Datensätze offener Nennungen zuverlässig kategorisiert werden, wodurch Trends sichtbar werden und ausreichende Datenmengen für weiterführende Analysen generiert werden. Die Integration intelligenter Chatbot-Systeme ermöglicht es Unternehmen, empathisches Nachfassen in der Kundenbefragung durchzuführen, was die Qualität der gesammelten Daten weiter verbessert.
Die Art und Weise, wie Unternehmen aus unstrukturierten Daten Kundenbedürfnisse ableiten, verändert sich durch den Einsatz von KI. Der Erkenntnisgewinn kann heute durch den Dialog mit dem System erfolgen, wobei die Datengrundlage zunächst die Transkripte von Interviews sind. Diese können gezielt mit weiteren Daten aus quantitativen Studien angereichert werden, um neue Hypothesen zu entwickeln.
Durch den Einsatz von KI-gestützten Modellen können Unternehmen schneller und effizienter aus den gesammelten Daten lernen. Dies ermöglicht es, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Kundenansprache gezielt zu optimieren. Die Kombination aus qualitativen und quantitativen Daten bietet Unternehmen einen umfassenden Blick auf die Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Kunden.
Ein spannender Trend im Customer Experience Management sind AI Personas. Diese digitalen Abbilder von Zielgruppen ermöglichen es Unternehmen, direkt mit ihren Kunden zu interagieren. Der Dialog findet über Sprache oder Chat statt, wobei die AI Persona die Perspektive der repräsentierten Zielgruppe einnimmt. Dies ist besonders nützlich im UX-Design, bei der Markenkommunikation oder für Brainstormings zur Verbesserung der Kundenerfahrung.
Um sicherzustellen, dass die AI Personas realistische und nützliche Antworten liefern, müssen sie auf der Grundlage von direkt erhobenen Kundenmeinungen gebildet werden. Die Kombination aus qualitativen Interviews und quantitativen Kundenbefragungen liefert die notwendigen Daten, um die AI Personas kontinuierlich zu verbessern und anzupassen.
Für die Nutzer bleiben AI Personas oft eine Black Box. Sie verstehen zwar die Antworten, die sie erhalten, jedoch nicht die zugrunde liegenden Daten. Die Entwickler von AI Personas tragen eine große Verantwortung für die Auswahl und Aufbereitung der Trainingsdaten. Da sich Kundenerwartungen ständig ändern, ist es wichtig, dass die AI Personas regelmäßig aktualisiert werden, um die Qualität und Relevanz der Antworten zu gewährleisten.
Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen kann dazu beitragen, ein umfassenderes Bild der Kundenwahrnehmung zu erhalten. Unternehmen müssen jedoch sicherstellen, dass sie die Qualität der Daten, die sie verwenden, sorgfältig prüfen, um irreführende Ergebnisse zu vermeiden.
Die Entwicklungen im Bereich der Kundeninsights und der Technologien, die zur Erhebung und Analyse dieser Daten eingesetzt werden, sind vielversprechend. Unternehmen, die bereit sind, neue Methoden und Technologien zu integrieren, können ihre Kundenbeziehungen erheblich verbessern und wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Kunden gewinnen.
Die Succeet 2025 wird eine hervorragende Gelegenheit bieten, sich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Customer Experience Management zu informieren. Unternehmen sollten diese Chance nutzen, um sich mit anderen Fachleuten auszutauschen und innovative Ansätze zu entdecken, die ihnen helfen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern.
Wenn Kundenfeedback immer schwieriger zu erhalten ist, ist es entscheidend, proaktive Maßnahmen zu ergreifen und neue Wege zu finden, um die Stimme des Kunden zu hören. Die Zukunft des Customer Experience Managements liegt in der Kombination aus innovativen Technologien, qualitativ hochwertiger Forschung und einem tiefen Verständnis für die Bedürfnisse der Kunden. Nur so können Unternehmen sicherstellen, dass sie ihren Kunden die bestmögliche Erfahrung bieten und langfristige Beziehungen aufbauen.
Die ganze Folge zum Anhören gibt es hier: