Satisfaction Prediction
Datenalchimisten – wie Kundenservice-Daten zu Gold werden
Mit der Predictive Analytics können Firmen einen Blick in die Glaskugel werfen. Aber keinen vernebelten, sondern einen wahrscheinlichkeitsbasierten auf Basis tausender, realer Servicefälle. Welchen Wert die "vorhersagende Analyse" im Kundenservice haben kann, erklärt Zendesk-Manager Björn Bauer.
Kundenservice lebt von Daten. Kenne ich den Kunden bereits? Welche Produkte nutzt er? Hatte er schon mal zu einem ähnlichen Thema ein Serviceanliegen? Ist vielleicht noch ein Ticket offen?
Die Antworten auf diese Fragen liegen in den Daten versteckt, die Unternehmen in Zeiten von Big Data ohnehin sammeln und die die meisten von ihnen mittlerweile hoffentlich auch nutzen und anschlussfähig machen. Data Analytics ist das Zauberwort. Und wirklicher Zauber entsteht dann, wenn die Datenanalyse auch noch den Sprung in die Zukunft erlaubt.
Herr Bauer, Sie versprechen sich von der Analyse der gesammelten Kundendaten einen verbesserten Kundenservice und damit zufriedenere Kunden. Wie genau sieht das in der Praxis aus?
Björn Bauer: Leider nutzen Unternehmen die riesigen Datenmengen, die sie täglich ansammeln, noch immer nicht in vollem Umfang. Würden sie diese zum Beispiel im Hinblick auf Kundenservice und -erlebnis auswerten, um hier entsprechend reagieren zu können, so würde das schnell zu einer verbesserten Reputation des Unternehmens führen. Muss ein Kunde wiederholt das gleiche Problem erläutern, erzeugt dies bei ihm unweigerlich Unmut. Werden Kundendaten und -historien aber intelligent aggregiert, so können Kundenservice-Agenten ihre Beratungsleistung optimal zuschneiden. Die Rechnung ist ganz einfach: Je mehr ich über den Kunden weiß, desto besser kann ich ihn betreuen. Der Kunde fühlt sich ernst genommen und gut versorgt. Im Ergebnis steht eine positivere Reputation und eine vertrauenswürdige Marke.
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