Häufig werden Cuistomer Journeys zwar ausführlich gemappt, aber dann bleibt es oft stecken und nur wenige Unternehmen schaffen esüber sogenannte Proto-Journeys hinaus und erfassen anhand sinnvoller Metriken die tatsächliche aktuelle Kundenzufriedenheit und die Zielkonsistenz der Journey mit den geschäftlichen Zielen auf einem eigenen Customer Journey Dashboard.
Doch bevor ein Dashboard erstellt werden sol., müssen zunächst Metriken identifiziert werden, die aussagekräftig den Erfolg des Service wiedergeben können.
Balance zwischen kundenzentrierten und geschäftsorientierten Metriken
Oft ist man sich bei der Messung nicht einig, ob man den Erfolg auf der Journey nun am eigenen Geschäft oder an der Zifriedenheit des Kunden messen soll. Eine Customer Journey ist kein Sales-Funnel, somit sind die eigenen Geschäftsziele nicht ausreichend. Andererseits ist reine Kundenzufriedenheit ohne geschäftlichen Erfolg auch nicht zielführend, denn Unternehmen sind in der Regel nicht altruistisch.
Eine ausgewogene Messlandschaft im Journey-Management sollte daher eine gute Balance zwischen den Zielen des Kunden und den Zielen des Unternehmens bieten.
Somit gehören in einen ausgewogener Set an CX-Kennzahlen sowohl kundenzentrierte als auch geschäftsorientierte Metriken:
Kundenzentrierte Metriken sind:
- Customer Satisfaction Score (CSAT) pro Journey-Phase
- Net Promoter Score (NPS) für die Gesamtjourney
- Customer Effort Score (CES) an kritischen Touchpoints
- Time-to-Resolution für Serviceanfragen
- Dropout-Raten an wichtigen Übergangspunkten
Zu den geschäftsorientierte Metriken zählen:
- Conversion-Raten innerhalb der Journey
- Cost-per-Acquisition entlang optimierter Journeys
- Customer Lifetime Value (CLV) nach Journey-Typen
- Upsell- und Cross-Sell-Erfolge nach Journey-Optimierung
- Return on CX Investment (ROCXI)
Die datengestützte Entscheidungsfindung ist mittlerweile enorm wichtig für die Optimierung des Kundenservice. Workforce Analytics kann so zu verbesserten Geschäftsergebnissen führen (Alabi et al.).
Der Wert prädiktiver Analytik im Journey-Management
Moderne Journey-Management-Ansätze gehen über rein reaktive Messungen hinaus. Prädiktive Analytik ermöglicht es, potenzielle Probleme zu antizipieren und proaktiv einzugreifen:
- Frühwarnsysteme für sich abzeichnende Customer Pain Points
- Vorhersage von Kundenabwanderungsrisiken basierend auf Journey-Daten
- Personalisierungsempfehlungen auf Basis ähnlicher Kundenprofile und Journeys
- Ressourcenplanungsoptimierung für Spitzenzeiten im Kundenservice
Prädiktive Analytik kann sowohl die Arbeitsplanung als auch die Kundenerfahrung verbessern. Die Integration von KI in die Kundenfeedback-Auswertung bietet zudem die Möglichkeit, aus unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Geschäftsstrategie entsprechend anzupassen.
Eine effektive Customer Journey-Messung erfordert eine ausgewogene Kombination aus kundenzentrierten und geschäftsorientierten Metriken. Nur so lassen sich Kundenzufriedenheit und Geschäftserfolg gleichzeitig optimieren. Prädiktive Analytik hebt das Journey-Management auf ein neues Niveau, indem sie proaktive Maßnahmen ermöglicht und den Wert der Customer Experience gezielt steigert.