Wertstiftende Kundendialoge in Zeiten der digitalen Automation
von Sophie Hundertmark und Nils Hafner
Ein Buch von Springer Fachmedien
Mein neues Fachbuch Kundendialog-Management – Wertstiftende Kundendialoge in Zeiten der digitalen Automation ist online. Das Buch habe ich zusammen mit Nils Hafner von der Hochschule Luzern verfasst. Es handelt sich um einen Herausgeber-Bank mit vielen spannenden Beiträgen von weiteren Gast-Autoren.
Abstract
Dieses Buch liefert einen Überblick über den aktuellen Stand des Kundendialog-Managements in Zeiten der digitalen Transformation. Die rasante Entwicklung im Kundenmanagement durch die Digitalisierung erfordert innovative Ansätze, um den steigenden Ansprüchen der Kunden gerecht zu werden sowie eine schnellere und relevantere Kundenkommunikation zu ermöglichen. Renommierte Beitragsautoren aus Wissenschaft und Praxis stellen Ansätze zur Optimierung von Kundendialogstrategien vor. Sie liefern einen Überblick über die Möglichkeiten moderner Marketing-Automation, widmen sich dem Nutzungsgrad von Künstlicher Intelligenz und ihren Potentialen im Marketing sowie der Rolle der Datenerhebung und -nutzung. Ergänzend werden Beispiele für automatisierte Dialoge, die verkaufen, präsentiert. Ebenfalls gehen die Beitragsautoren auf die oft vernachlässigten Kundendialoge im Service ein. Dabei ist die Organisationsform des Customer Contact Centers aktueller denn je. Es werden die wichtigsten Kennzahlen und Benchmarks im Kundenservice aufgezeigt und hervorgehoben, dass auch automatisierte Kontakte wesentlich auf der Grundvoraussetzung des Vertrauens basieren. Zudem wird das Experiment von der Hochschule Luzern zum Design optimaler Chatbots «Be the bot» vorgestellt. Praxis-Beispiele von HUK24, Swisscard AECS und CSS Krankenversicherung runden dieses Werk ab.
Dieses Fachbuch ist ein wertvolles Werkzeug für alle, die sich mit den Herausforderungen des modernen Kundendialog-Managements auseinandersetzen und nach nachhaltigen Strategien suchen.
Strategisches Kundenmanagement
Strategisches Kundendialogmanagement – die Automatisierungsentscheidung datenbasiert fällen
Nils Hafner
Ziel dieses Beitrags ist es, eine Vorgehensweise vorzustellen, um Kundendialoge nach ihrer Relevanz für Kunden und Unternehmen zu bewerten und aus dieser Bewertung Massnahmen abzuleiten. Grundlage dafür muss jedoch ein kundenorientiert verfasster Anliegenkatalog sein, der darstellt, warum Kunden das Unternehmen und das Unternehmen den Kunden kontaktiert. Das Resultat der Bewertung von Dialogarten in der Value-Irritant-Matrix ist dabei ein Clustering nach den Grundstrategien «Vermeiden», «Vereinfachen», «Ausschöpfen» und «Automatisieren». Die Automatisierungsentscheidung, die viele Unternehmen heute opportunistisch treffen, wird so systematisiert. Jedoch haben diese Strategien eine Fülle von Auswirkungen auf die Organisation, und die Veränderung muss mithilfe spezifischer KPIs gemessen und gesteuert werden. Schlussendlich sorgt die vorgestellte Vorgehensweise für eine verbesserte Customer Experience.
Die vier Bausteine einer menschenzentrierten Kultur: Die Zutaten für ein gesundes Frühstück
Gregorio Uglioni
Eine positive, gesunde und inspirierende menschenzentrierte Kultur ist entscheidend für den Unternehmenserfolg. Sie besteht aus Mitarbeitendenzentrierung, Kundenzentrierung, Leadership und der Beobachtung des Umfelds. Es ist wichtig, Mitarbeitende aufgrund ihres kulturellen Fit anzustellen und als wertvolle Assets zu behandeln. Kundenfeedback und -daten sollten genutzt und verwertet werden, um Kunden zu binden. Führungskräfte sollten als Vorbilder dienen und Mitarbeitendenentwicklung fördern. Relevant ist auch die Umgebung. Der Return on Investment einer solchen Kultur ist vielfältig.
Effektives Kundendialogmanagement durch eine kundenzentrierte Organisation
Dominik Georgi, Jan-Erik Baars
Ein zentraler Erfolgsfaktor für ein effektives Kundendialogmanagement ist eine kundenzentrierte Organisation. Je kundenzentrierter die Unternehmensorganisation aufgestellt ist, d. h., je kundenzentrierter die Führung/Kultur, Prozesse und Umsetzung im Unternehmen sind, desto eher kann der Kunde auch beim Dialogmanagement ins Zentrum gerückt werden. Ohne Kundenzentrierung kann Kundendialog nicht effektiv sein. Nur wenn er auf die Kundenbedürfnisse ausgerichtet ist (und allzu häufig ist dies in der Realität nicht der Fall), werden die Kunden begeistert und loyal sein und damit zu einem hohen Kundenwert beitragen. In diesem Artikel werden zwei Messinstrumente vorgestellt, die dazu dienen, Unternehmen auf ihrem Weg zu mehr Kundenzentrierung zu unterstützen. Der Customer Centricity Score erhebt, wie die Unternehmensmitglieder die Kundenzentrierung wahrnehmen, der Customer Impact Score misst diese aus Kundensicht. Die resultierenden Werte sowie ihre Gegenüberstellung geben wichtige Hinweise, wo Unternehmen ansetzen können, um ihre Kundenzentrierung zu steigern.
Digitaler Kunde im Mittelpunkt – Die Persönliche Versicherungsmaschine der HUK24
Sebastian Pyka, Uwe Stuhldreier
Die fortschreitende Digitalisierung und Nutzung von internetbasierten Technologien verändern nachhaltig das Konsumverhalten von Verbrauchern. Konsumenten sammeln zunehmend digitale Erfahrungen und machen diese zu ihrer digitalen Erwartungshaltung. Dadurch stehen traditionelle Branchen und Anbieter, so auch Versicherer, vor der Herausforderung, Strategien zu entwickeln, um diese Kundenerwartungen – z. B. an Interaktionen und Dialoge – zu erfüllen. Nur so kann die Wettbewerbsfähigkeit langfristig gesichert werden. Die HUK24 als reiner Digitalversicherer meistert erfolgreich diese Herausforderung und wächst seit Jahren dynamisch und profitabel zum mittlerweile fünftgrössten deutschen Kfz-Versicherer. Wesentlich für diesen Erfolg ist die Zentrierung auf Kunden und deren digitale Erwartungen, die unmittelbar in der Vision der „Persönlichen Versicherungsmaschine“, im Marketing-Leitmodell des „HUK24-Wachstumsdiamanten“ und dadurch im digitalen Dialogmanagement manifestiert sind.
Kundendialoge im Marketing
KI und Kundendialoge – Darum ist der Faktor Mensch weiter wichtig
Claudia Bünte
Kundendialog ist wichtig und steckt in einem Dilemma: Er ist teuer, wenn er gut gemacht ist, und verprellt KundInnen, wenn er an der falschen Stelle spart. Künstliche Intelligenz ist eines der Werkzeuge, diese Kosten zu senken und das Kundenerlebnis zu optimieren. Und Künstliche Intelligenz ist inzwischen ein ernst zu nehmendes Tool geworden. Es kann bereits an vielen Stellen erfolgreich für den Kundendialog eingesetzt werden. Aber auch der Aufbau von Dialogsystemen mit KI ist kostspielig – gerade für kleine und mittelständische Unternehmen. Die Lösung liegt in der Zukunft daher technisch in zwei Bereichen, in Plattform-Ökosystemen und bei SaaS-Vollanbietern. Die Halbwertszeit der einzelnen Anwendungen ist dabei aber nur kurz. Der Faktor Mensch wird daher entscheidend. Es gilt, die MacherInnen im Kundendialog zu ManagerInnen der verschiedenen Tools und Kanäle zu entwickeln. Dieser Artikel geht auf die wesentlichen Entwicklungen in den nächsten Jahren ein und gibt Praxistipps, wie Sie den Faktor Mensch erfolgreich einsetzen, um Ihren Kundendialog auf die nächste (KI)-Stufe zu heben.
Kundendialog-Management in Zeiten der Marketing-Automation
Ralf T. Kreutzer
Die Komplexität eines One-to-one-Kundendialogs kann ohne Marketing-Automation nicht mehr gelingen. Deshalb sind alle Unternehmen aufgerufen, an Möglichkeiten zur Automatisierung ihrer Dialogmassnahmen zu arbeiten. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, wie die Automatisierung erfolgreich umgesetzt werden kann.
Mit Datenkompetenz zur Datenstrategie
Sarah Seyr
Wirtschaft wird zur Wissenschaft. Insbesondere im Marketing hat sich eine datengetriebene Herangehensweise durchgesetzt, und Datenkompetenz wird als zentrale Fähigkeit erachtet. Datenkompetenz beinhaltet konzeptionelle und kritische Fähigkeiten, um eine erfolgreiche Datenstrategie zu erarbeiten. Ebenso ist ein grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz (KI) unerlässlich. Je nach Reifegrad der KI lassen sich Analysemethoden im Marketing entlang der Skala von Analytics, Automation und Augmentation bis hin zu Adaptation für Echtzeitentscheidungen einordnen. Die Grundlage bilden transaktionale, non-transaktionale und Online-Daten. Mithilfe von Data Mining werden Ergebnisse in Modellen berechnet und Erkenntnisse abgeleitet. Die Datenlage und die Datenqualität stellen in der Praxis grosse Herausforderungen dar. Jedoch können Näherungswerte, nach dem Mindset Good Enough Data, für Entscheidungen ebenso ausreichen.
Dialoge, die verkaufen: Mit Conversational Automation zur Kundenbindung
Der automatisierte Kundendialog spielt in der aktuellen Marketinglandschaft eine bedeutende Rolle und verbindet Unternehmen und Kunden über digitale Kanäle. In diesem Kapitel wird gezeigt, wie diese Dialoge erfolgreich automatisiert durchgeführt werden können, insbesondere im Kontext von Direct-to-Consumer-Strategien. Dabei wird die neue Welt des Marketings 5.0 vorgestellt, und die Erfolgsfaktoren für das Kundendialogmanagement werden erläutert. Zwei Praxisbeispiele von Rivella/Focuswater und Birkenstock veranschaulichen erfolgreiche Umsetzungen von Conversational Marketing und virtuellen Produktberatern. Die Beispiele zeigen, wie Marken durch automatisierte Kundendialoge wertvolle Informationen sammeln und Kundenbindung und Engagement sowie Conversion-Raten erhöhen können. Unternehmen sollten sicherstellen, dass alle relevanten Kontaktpunkte bespielt werden und Transparenz und Datenschutz gewährleistet sind. Der Einsatz von Dialogsystemen bietet die Möglichkeit, ein personalisiertes Kundenerlebnis zu schaffen, Verkäufe anzukurbeln, die Kosten zu senken und die Markenbotschaft effektiv zu kommunizieren. Unternehmen sollten sich deshalb mit dieser Technologie vertraut machen und sie auch in ihre E-Commerce-Strategien integrieren.
Kundendialoge im Service
Contact Center als zentraler Kommunikationshub
Harald Henn
Contact Center sind als Antwort der Unternehmen auf die schlechte telefonische Erreichbarkeit in den 1990er-Jahren entstanden. Aus den grossen «Telefonzentralen» sind mittlerweile unverzichtbare, zentrale Schalt- und Schnittstellen der Kommunikation mit Kunden entstanden: Kommunikationshubs. Gestiegene Kundenanforderungen wie auch die strategische Neuausrichtung der Contact Center erfordern neue Organisationsmodelle, angepasste Steuerungsverfahren und eine IT-Landschaft, die Digitalisierungskonzepte umfasst und sich an den strategischen Zielen der Customer-Experience-Strategie orientiert.
Kennzahlen und Controlling im Kundendialog
Rémon Elsten
Der Kundenservice wird vom Top-Management nach wie vor in den meisten Organisation als reines Cost Center wahrgenommen. Gleichzeitig stellen viele Unternehmen hohe Beträge zur Verfügung, um neue Customer-Experience-Abteilungen zu gründen und WOW-Momente zu gestalten, und bezahlen teure Strategieberater, um eine CX-Strategie zu entwickeln – und das ohne nennenswerte Effekte, da gleichzeitig im Kundenservice gespart wird. Dieser Widerspruch kann durch ein geschickt angelegtes Management-Cockpit mit den richtigen Kennzahlen behoben werden. Dieses soll dazu dienen, die Kosten- und Nutzeneffekte einer kombinierten CX- und Service-Excellence-Strategie transparent zu machen und dem Unternehmen eine Richtung zu weisen. Dieser Exkurs kann daher als Diskussionsgrundlage für gemeinsam vereinbarte Ziele zwischen den Bereichen Operations und Finanzen sowie Marketing und Vertrieb angesehen werden.
Vertrauen in automatisierte Kundendialoge
Anna V. Rozumowski, Marc K. Peter
Vertrauen ist ein wichtiger Aspekt in Kundenbeziehungen. Haben Kundinnen und Kunden kein Vertrauen in eine Unternehmung, eine Marke oder ein Produkt, werden sie sich für eine andere/ein anderes – vertrauenswürdigere/s – entscheiden. Die digitale Transformation schreitet zunehmend voran, und Unternehmen müssen Prozesse effizienter gestalten, wobei der Einsatz von automatisierten Kundendialogen ein wichtiger Aspekt ist. In diesem Kapitel wird erläutert, wie Vertrauen in automatisierten Kundendialogen entstehen kann. Zu Beginn des Kapitels wird beschrieben, wie Vertrauen definiert werden kann und welche Aspekte beim Thema Vertrauen relevant sind. In Verkaufsgesprächen spielt die Wahrnehmung der Verkaufsperson eine wichtige Rolle, und dies beeinflusst auch die Entscheidung für oder gegen einen Kauf. Das Konzept kann auf digitale Kundendialoge übertragen werden. Denn auch bei Konversationen mit einem Chatbot (automatisierte Kundendialoge) spielt das Vertrauen eine wichtige Rolle. Das Kapitel erläutert verschiedene Erfolgsfaktoren und endet mit Tipps für die Umsetzung in der Praxis.
Be the Bot – Versicherungskunden in der Rolle eines Chatbots
Sophie Hundertmark
Chatbots sind Computersysteme, die eine menschliche Konversation simulieren. Zahlreiche Forschungen haben bereits gezeigt, dass das Design der Dialoge und die Art und Weise, wie ein Bot kommuniziert, grosse Auswirkungen auf die Zufriedenheit der Nutzer hat und schlussendlich auch auf den Erfolg der Chat-Technologie. Mithilfe einer neuartigen Methode, bei der Chatbot-Nutzer gebeten werden, sich selbst in die Rolle eines Chatbots zu versetzen und eigene Chatbot-Texte zu schreiben, wurden wichtige Erkenntnisse zum Design von Chatbots gewonnen. Die Ergebnisse empfehlen Unternehmen unbedingt ein differenziertes Vorgehen bei der Konzeption von Chat-Dialogen. Nicht alle Kundengruppen haben die gleichen Erwartungen an einen Chatbot, und die Erwartungen an die Gestaltung der Chatbot-Antwort (Länge, Empathie, Bezugnahme) variieren auch im Hinblick auf das Anwendungsgebiet, also den Use Case.
So werden zwar im Allgemeinen eher lange Chat-Antworten erwartet, bei den Use Cases «Adresse ändern» und «Schaden melden» bevorzugen die jüngeren Gruppen aber am ehesten kurze Antworten. Ähnliches gilt für extrovertierte User: Sie erwarten in der Regel auch verkürzte Antworten und legen auch am wenigsten Wert auf Bezugnahme vom Bot. Beim Ändern der Adresse sind es hauptsächlich die Männer, die lange Chatbot-Antworten verfasst haben; die Frauen halten sich hier eher kurz.
Schlussendlich sind unterschiedliche Erwartungen bei Usern, die bereits öfter mit Chatbots gechattet haben, und solchen, die noch nie mit Bots gechattet haben, zu beobachten.
Kundenanliegen verstehen, lösen und daraus lernen
Kai Duttle
Bereits im Jahr 2018 führte das erste schweizerische Finanzunternehmen eine automatisierte Spracherkennung im Kundenservice ein. Gemeinsam mit der Weiterentwicklung des sogenannten Skill-based Routing konnten dadurch seither sowohl die Effizienz des Kundenservices als auch die Kundenzufriedenheit massgeblich gesteigert werden.
Digital Product-Experience @ CSS
Garry Bachmann
Einführung eines Conversational User Interface (CUI) bei der CSS: Im Jahr 2018 plante die CSS die Überarbeitung ihrer Website mit dem Fokus auf nutzerorientierten Erlebnissen. Eine Idee dabei war die Entwicklung eines Chatbots namens «Smart Insurance Assistant» (SIA), der als möglicher universeller Einstiegspunkt für Nutzer und Nutzerinnen fungieren sollte. Der etwas andere und neutralere Ansatz des Conversational User Interface (CUI) bestand aus verschiedenen Interaktionstriggern und Intent-Klassen für alle definierten Abläufe. Diese wurden zudem durch Mikroanwendungen für bestimmte Aufgaben ergänzt.
Die Erfahrungen haben gezeigt, dass die Gestaltung von Dialogen neue Fähigkeiten erfordert und das Training der natürlichen Sprachverarbeitung (NLU) anspruchsvoll ist. SIA entwickelte sich zu einer Art dauerhaftem Prototypen, der kontinuierlich angepasst wird. Die Aktivierung von Nutzern und die Steigerung der Relevanz sind zentrale Herausforderungen. Die Integration mit dem Kundenservice und Datenschutz bleiben künftige Schwerpunkte.
Ausblick: das Kundendialogmanagement der Zukunft
Interaktionen in der Konversationstheorie und auf Basis eines Rechnens mit Worten
Edy Portmann
Dieses Essay verbindet die Konversationstheorie mit dem Rechnen mit Worten, um ein menschzentrierteres Internet zu bewirken resp. ein ganzheitliches Weiterdenken unserer Chatbot-Entwicklung zu evozieren. In einem ersten Teil des Kapitels wird dazu die kybernetische Theorie der Konversation à la Gordon Pask anhand des Onlinetextes von Pangaro (2002) beleuchtet. Im zweiten Teil wird die Konversationstheorie im Rahmen einer soften Verfahrungsweise (d. h. einem Soft Computing à la Lotfi Zadeh) mit dem Rechnen mit Worten verbunden. Hier sollen diese noch nicht umgesetzten Visionen der Kybernetik und Systemtheorie als durchaus mögliche Alternative zur Künstlichen Intelligenz und deren Chatbot-Technologie hervorgehoben werden. Als Abschluss fasst der Essay die genannten Visionen nochmals zusammen und bekräftigt deren ausstehende Umsetzung als nachhaltigere, weil menschzentriertere Zukunftstechnologie.
Large Language Models im Kundendialog – Chancen, Risiken, Ausblicke
Nils Hafner, Sophie Hundertmark
Ziel dieses Beitrags ist es, eine Vorgehensweise vorzustellen, um grosse Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) in die Automatisierung von individuellen Kundendialogen einzubinden. Dabei ist festzustellen, dass der Markt für LLMs seit der Vorstellung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 sehr dynamisch ist. Wichtig ist dabei zu verstehen, wie LLMs aufgebaut sind und dass es unterschiedliche LLMs gibt, die für unterschiedliche Use Cases in Marketing, Vertrieb und Kundenservice geeignet sind. Die Autoren stellen eine Checkliste für die Auswahl, mögliche Anwendungsfälle, eine Anbieterliste und einen Implementierungsplan vor. Sie geben Einblick in eines der ersten Anwendungsprojekte bei Helvetia Versicherungen Schweiz und geben Ratschläge für die Implementierung.
