21.04.2017 | Kundenservice

Data Driven Customer Care – Fluch oder Segen?

Sprechen wir morgen mit Robotern? Welche Rolle spielt KI im Kundenservice? Der Data Driven Customer Care kommt.
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Data Driven ist das Wort der Stunde: Menschen datengestützt so individuell und personalisiert wie möglich anzusprechen, ist das Ziel des Marketing heute. Doch wie sieht es im Kundenservice aus? Gibt es Data Driven Customer Service? Steht uns eine Revolution in deutschen Call Centern bevor?

Data Driven Marketing und/oder Data Driven Customer Service beschreibt die Sammlung, Zusammenführung und gezielte Nutzung verschiedener Informationen aus unterschiedlichen Quellen, rund um bestehende und potentielle Neukunden. Hierzu gehören beispielsweise die Stammdaten des Kunden, Informationen zu den bisherigen Kundentransaktionen, dem Zahlungsverhalten, den zurückliegenden Kundenkontakten, Informationen aus den sozialen Netzwerken und relevante Informationen zu der Umwelt und/oder dem Umfeld des Kunden.

Data Driven Customer Care: Eine Bestandsaufnahme in der Theorie

Viele Unternehmen sammeln bereits heute eine Menge Informationen über ihre potentiellen und bestehenden Kunden. Die Marketingabteilung wertet das Nutzerverhalten auf den Webseiten aus. Das E-Commerce-Team entwickelt Prognosen für Artikelempfehlungen, getreu dem Motto „Kunden die eine Zahnbürste kauften, kauften auch Zahnpasta“. Die Buchhaltung scort Neu- und Bestandskunden um Kreditlimits und Zahlungsmittel festzulegen. Der Kundenservice dokumentiert Art, Umfang und Anlass zurückliegender Kundenkontakte.

Das bedeutet, dass in vielen (Geschäfts-)Bereichen bereits eine Menge Informationen gesammelt werden, in den wenigsten Fällen werden diese Daten jedoch zentral zusammengeführt, konsolidiert und eine bereichsübergreifende Steuerung der Kundeninteraktionen genutzt.

Data Driven Customer Care: Eine Bestandsaufnahme in der Praxis

Das Versandhaus Barnack hat mit Gudrun Stüve eine langjährige und zufriedene Kundin. Frau Stüve bestellt seit 2006 rund zwölf Mal im Jahr Kleidung und Schuhe beim Versandhaus Barnack. In der Regel nutzt Frau Stüve ihre Privatanschrift für ihre Bestellungen, seltener ihren Arbeitsplatz als Versandanschrift. Frau Stüve bestellt immer noch ganz klassisch über das Telefon - Onlineshops und mobile Apps sind ihr fremd.

Seit 2006 hat sie insgesamt 105 Bestellungen an ihre private Anschrift liefern lassen, rund 25 Bestellungen gingen an ihren Arbeitsplatz. Sie hat von den 130 Bestellungen in 13 Fällen anschließend reklamiert, dass das Paket verspätet angekommen ist. Die 13 Reklamationen bezogen sich ausschließlich auf eine Zustellung an ihrem Arbeitsplatz, dass entspricht einer Reklamationsquote von über 50 Prozent (13 Reklamationen auf 25 Bestellungen).

Nun bestellt Frau Stüve erneut – Pullover, Hosen, Blusen, und wieder gibt sie die Adresse von ihrem Arbeitsplatz an. Die Mitarbeiterin von der Bestell-Hotline gleicht gemäß der Prozesse die Stammdaten ab, ruft das Kundenprofil von Frau Stüve auf, die Bestellung wird erfasst, der Versand erfolgt an die bereits hinterlegte Arbeitsplatzanschrift. Die beiden Damen verabschieden sich freundlich. Eine Woche später kommt Frau Stüve ins Büro und findet erneut eine beschädigte Sendung auf ihrem Schreibtisch. Die Folge? Ein erneuter Anruf beim Versandhaus Barnack, ein neuer (vermeidbarer) Kundenkontakt, ein Ticket für die Reklamationsbearbeitung, eine Menge zusätzlicher Arbeit für das Reklamationsteam und zusätzlicher Stress für unsere gute Kundin.

Data Driven Customer Care: Eine Zieldefinition in der Theorie

Data Driven Customer Service sollte Unternehmen in die Lage versetzen, dass jeder Kunde individuell den Service bekommt, den er gerade in seiner aktuellen Lebenslage benötigt. Unternehmen nutzen die gesammelten Informationen um proaktiv und (für den Kunden nutzenstiftend) zu kommunizieren, beispielsweise um Reklamationen oder Kündigungen frühzeitig abzuwehren, die Kundenzufriedenheit zu sichern und den Kunden langfristig an das Unternehmen zu binden. Im fortlaufenden Dialog erhalten Kunden nur noch die Angebote, die zur aktuellen Lebenssituation bzw. zum aktuellen Bedarf passen.

Datengestützter Kundenservice: Eine Zieldefinition in der Praxis

Es klingelt im Customer Service Center vom Versandhaus Barnack, am Telefon ist Frau Stüve aus Reutlingen. Heute hat Frau Stüve eine besonders wichtige Bestellung – in einer Woche geht es in den Sommerurlaub, nun müssen vorher noch ein paar schöne Sommerkleider her. Die motivierte Mitarbeiterin im Kundenservice nimmt die Bestellung auf und gleicht im weiteren Verlauf die aktuellen Stammdaten von Frau Stüve ab. Bei der Versandanschrift (Frau Stüve wünscht erneut eine Lieferung an den Arbeitsplatz) meldet sich das ERP-/CRM-System zu Wort – der Mitarbeiterin im Service wird die Reklamationsquote im Kontext zur Lieferanschrift angezeigt. 

Das System liefert der Mitarbeiterin basierend auf dem Ereignis vollautomatisch drei alternative Lösungswege: die erste Variante würde eine Lieferung an den Arbeitsplatz mit einem anderen Versanddienstleister beinhalten, die zweite Variante umfasst eine Lieferung an die Privatanschrift mit dem etablierten Versanddienstleister. Als dritter Weg wird eine Lieferung an eine nahegelegene Packstation angeboten. Frau Stüve entscheidet sich für Variante Nr. 1, die Lieferung erfolgt an den Arbeitsplatz mit einem anderen Logistikpartner. Die beiden Damen verabschieden sich, zwei Tage später kommt Frau Stüve ins Büro und wie erwartet findet sie zum vereinbarten Zustelltermin die Lieferung vom Versandhaus Barnack auf ihrem Schreibtisch, vollständig und absolut unbeschädigt.

Chancen für Date Driven Customer Care

Die Konsolidierung und Nutzung verschiedener Datenquellen birgt ein enormes Potential um den Kundendialog für beide Seiten effizienter und nutzenbringender zu gestalten. Die intelligente Nutzung gesammelter Daten ermöglicht die proaktive Kommunikation, um Reklamationen oder Kündigungen zu verhindern oder dem Kunden im richtigen Moment die für ihn optimalen Leistungen und/oder Produkte anzubieten.

Schlagworte zum Thema:  Customer Care, Kundenservice, Daten

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