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Customer Experience und Datenmanagement Intelligente Prozesse – 6 Technologien, die Ihre Kundenerfahrungen verbessern

| Autor / Redakteur: Tyler Suss* / Lena Müller

Ein Unternehmen, das die Gedanken seiner Kunden lesen könnte, hätte seinen Geschäftserfolg für alle Zeit sichergestellt. Dass es nicht so einfach ist, zeigen die beträchtlichen Herausforderungen, denen Unternehmen im digitalen Zeitalter gegenüberstehen.

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Kunden sind der Schlüssel zu Langlebigkeit und Erfolg von Unternehmen. Ihre Bedürfnisse zu antizipieren und zu erfüllen ist der einzige Weg, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, und Organisationen können dieses Ziel durch die Umstellung auf intelligente Betriebsabläufe erreichen.
Kunden sind der Schlüssel zu Langlebigkeit und Erfolg von Unternehmen. Ihre Bedürfnisse zu antizipieren und zu erfüllen ist der einzige Weg, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, und Organisationen können dieses Ziel durch die Umstellung auf intelligente Betriebsabläufe erreichen.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Nicht nur, dass sich die Ansprüche der Kunden permanent verändern und Anbieter ihre bestehenden Prozesse meist gar nicht schnell genug anpassen können, um die wachsenden Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden zu erfüllen. Diejenigen, die es sich zur Aufgabe gemacht haben, intelligente Prozesse aufzubauen, um die Customer Experience zu verbessern, wissen oftmals gar nicht, wo sie anfangen sollen und wie sie die dazu erforderlichen Daten erheben und smart verarbeiten sollen.

Die neuen digitalen Technologien legen die Messlatte für Kundenerfahrungen stetig höher. Nie zuvor waren Kunden schneller informiert, besser digitalisiert und so weitreichend vernetzt wie heute – und genau das erwarten sie auch von den Unternehmen. Ihr Anspruch ist es, dass ein Anbieter da ist, wo sie sind. Sie wollen keine Zeit damit verschwenden, nach den passenden Angeboten und Informationen zu suchen. Die Kundenerfahrung muss intuitiv und nahtlos sein.

Customer Experience als Challenge

Diesen wachsenden Ansprüchen gerecht zu werden, stellt viele Unternehmen vor eine Herausforderung. Nicht nur dahingehend zu verstehen, was ihre Kunden und potenziellen Kunden eigentlich möchten, sondern auch bei der Konzeption und Umsetzung geeigneter Maßnahmen für die optimale Customer Experience. Zudem fordern Kunden zunehmend, dass Unternehmen mit den Innovationen und neuesten Technologietrends Schritt halten. Wenn ein Anbieter einen neuen digitalen Service bietet, erwarten Kunden dieses Niveau auch von anderen Unternehmen – unabhängig von der Branche. Ein reaktiver Ansatz reicht hier nicht aus: Solche Anbieter kommen zu spät ins Spiel und verlieren Einnahmen und Marktanteile an Wettbewerber, die schneller innovieren.

Datenmanagement erhöht Schwierigkeitsgrad

Wettbewerbs- und zukunftsfähig ist nur, wer sein Business durch intelligente Prozesse in Front- und Back-Office auf das Kundenerlebnis ausrichtet. Dafür ist es erforderlich, große Mengen unterschiedlichster Daten zu erheben und zu verarbeiten. Dies stellt Unternehmen erneut vor Herausforderungen: Einer Umfrage von Accenture und HfS Research zufolge sind 50 bis 90 Prozent der Daten eines Unternehmens unstrukturiert und für fast 80 Prozent der Unternehmen unzugänglich. Doch nur durch die Nutzung von Kundendaten sowie den Einsatz von KI zusammen mit anderen ergänzenden Technologien erreichen Unternehmen einen Reifegrad, der es ihnen ermöglicht, eine entsprechende digitale Customer Experience zu kreieren – vom Onboarding bis zum Kundenservice.

Intelligente Prozesse etablieren

Ein Customer Experience Management sieht von Abteilung zu Abteilung häufig unterschiedlich aus. Doch für touchpoint-übergreifende und nahtlos positive Kundenerfahrungen sollten alle Unternehmensbereiche einen „Digital First"-Ansatz verfolgen und proaktive Strategien entwickeln, um den Kundenerwartungen immer einen Schritt voraus zu sein. Dazu bedarf es reibungsloser interner Prozesse, die sich beispielsweise über eine intelligente Automatisierungsplattform innerhalb des Unternehmens realisieren lassen. Auch bekannt als „Intelligent Operations“ nutzt eine solche Plattform komplementäre, teils KI-basierte Technologien, um Daten analysier- und nutzbar zu machen sowie die daraus gewonnenen Erkenntnisse in Geschäftsprozesse einfließen zu lassen.

Technologien, die unterstützen

Eine intelligente Automatisierungsplattform kann verschiedenste Technologien kombinieren, um Prozesse effektiver und effizienter zu gestalten und die Customer Experience positiv zu gestalten. Die nachfolgenden sechs Technologien zeigen auf, welche Möglichkeiten Unternehmen haben, die Kundenerfahrung durch technologische Unterstützung zu verbessern.

  • 1. Eine sogenannte Entitätsextraktion identifiziert automatisch Informationsobjekte, auf die im Text Bezug genommen wird – und zwar mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) und der Analyse von Kontextdaten. NLP umfasst verschiedene Methoden der Sprachwissenschaften und moderne Techniken und Algorithmen wie Künstliche Intelligenz (KI), um natürliche Sprache zu erfassen und zu verarbeiten. Die Entitätsextraktion kann dabei helfen, die Absicht der eingehenden Kundenanfrage zu bestimmen, sie in das System einzugeben und – innerhalb von Minuten statt Stunden – an die betreffende Abteilung weiterzuleiten. Das entlastet den Kundendienst, reduziert Bearbeitungszeiten und bietet dem Kunden eine insgesamt bessere Service-Erfahrung.
  • 2. Die Stimmungsanalyse arbeitet ebenfalls mit NLP-Algorithmen und KI, um auch große Mengen an unstrukturierte Daten zu verarbeiten. So können Unternehmen herausfinden, wie Kunden über Produkte und Leistungen denken oder wie sie den Service einschätzen. Marketingexperten ermöglicht diese Technologie, die emotionale Reaktion der Kunden in Echtzeit über soziale Medien und andere digitale Kanäle zu ermitteln. Das hilft dabei, Kampagnen effektiver, Botschaften personalisierter und somit die Kundenerfahrung insgesamt besser zu machen. Jedoch erfordert die Stimmungsanalyse eine ständige Überwachung, wie die durchgeführten Maßnahmen bei der Zielgruppe ankommen, und anschließend entsprechende Anpassungen.
  • 3. Die Datenextraktion nutzt NLP und Machine Learning, um valide Informationen aus unterschiedlichsten Datenquellen zu identifizieren, sie zu extrahieren und in einen Datensatz oder zur Verwendung in einer Anwendung zu übersetzen. Valide Informationen sind jene, die für einen bestimmten Zweck nützlich, relevant oder aussagekräftig sind. Durch den Selbstlerneffekt wird die Technologie zunehmend intelligenter und damit auch die dadurch unterstützten Geschäftsprozesse. Das Prinzip der Personalisierung funktioniert auf diese Weise: Wenn ein Kunde mit einer Website oder App interagiert, entstehen Daten, die – durch KI-basierte Datenextraktion verarbeitet – als Grundlage für personalisierte Inhalte und Empfehlungen dienen. Wenn derselbe Kunde erneut die Website oder App öffnet, erhält er für ihn relevante Inhalte und Vorschläge, weil diese auf seinen vorherigen Aktionen basieren. Dieses automatisierte Kennenlernen ist die Basis für eine erfolgreiche Customer Experience.
  • 4. Cognitive Capture geht über die einfache optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) hinaus und ermöglicht die Aufnahme und das Verstehen von Dokumenten, egal über welchen Kanal und in welchem Format diese eintreffen: Formulare, Verträge, Texte und Bilder aus den verschiedensten Quellen lassen sich auf die Extraktion von Entitäten und Stimmungen hin analysieren. Diese Art von unstrukturierten Daten ist eine Fundgrube für diejenigen, die den Kern der Herausforderungen erfassen sowie Emotionen schnell erkennen und darauf reagieren wollen, um die Kundenerfahrung insgesamt zu verbessern.
  • 5. Robotic Process Automation (RPA) setzt Roboter ein, um wiederkehrende, datengesteuerte Aktivitäten zu automatisieren. Die damit gewonnene Fähigkeit, vielfältige Daten von Websites, Online-Portalen und Anwendungen zu integrieren, erhöht die Produktivität und bietet eine solide Informationsbasis für die Entscheidungsfindung. Die Automatisierung befreit Mitarbeiter von repetitiven Aufgaben, sodass sie mehr Zeit für qualitativere Arbeiten, wie die Kundenbetreuung und individuelle Problemlösungen, aufwenden können, die das Kundenerlebnis verbessern. Eine kürzlich von Forbes Insight durchgeführte Umfrage ergab, dass RPA allein zu einer besseren Customer Experience beiträgt, wobei sich die Kundenbindung im Einzelfall um 25 Prozent oder mehr verbessert hat.
  • 6. Advanced Analytics bietet eine durchgängige Transparenz der Systeme und Prozesse. Da alle Daten in eine einzige Plattform integriert sind, erhalten Entscheidungsträger eine ganzheitliche und stets aktuelle Sicht auf das gesamte Unternehmen. Die Fähigkeit, Daten im Kontext von Geschäftsprozessen zu analysieren, gibt ihnen ein tieferes Verständnis dafür, wie Kunden mit dem Unternehmen interagieren. Daten und Analysen in Echtzeit liefern die Erkenntnisse, die für eine schnelle Anpassung an die sich wandelnden Kundenansprüche erforderlich sind. Unternehmen können sich mit ihren Kunden bewegen, anstatt sich zu fragen, wohin sie gegangen sind.

Von den Daten über die Prozesse zur Customer Experience

Kunden sind der Schlüssel zu Langlebigkeit und Erfolg von Unternehmen. Ihre Bedürfnisse zu antizipieren und zu erfüllen ist der einzige Weg, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, und Organisationen können dieses Ziel durch die Umstellung auf intelligente Betriebsabläufe erreichen. Unternehmen müssen die Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Volumen, der Vielfalt und der Komplexität von Daten bewältigen, bevor sie deren Wert erschließen können. Wenn es ihnen gelingt, ein datengesteuertes Unternehmen zu werden und die Kundenerfahrung zu transformieren, sind sie bestens für die Zukunft gerüstet.

*Tyler Suss ist Product Marketing Director Intelligent Automation bei Kofax.

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