Die optimierte Reise Mit Process Mining zur besseren B2B Customer-Journey

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Die Grenzen zwischen B2C und B2B Erwartungen verschwimmen zusehends. Geschäftskunden erwarten heute dasselbe digitale Nutzungserlebnis wie im privaten Online-Kontext: reibungslose Abläufe, Reaktionszeiten, intuitives Design und personalisierte Kommunikation. Die Messlatte für digitale B2B Prozesse liegt hoch, oft höher, als die meisten Unternehmen annehmen.

Wer im B2B Geschäft wettbewerbsfähig bleiben will, muss die Customer Journey in Echtzeit verstehen, analysieren und optimieren. Doch genau hier liegt das Problem: Intransparente Prozesse, manuelle Zwischenschritte und fragmentierte Systeme lassen Unternehmen oft im Dunkeln darüber, wo und warum qualifizierte Leads aus dem Funnel verschwinden. Process Mining bringt Licht in das Dunkel interner Abläufe.

Realität statt Annahme: Die Customer Journey transparent machen

Process Mining setzt dort an, wo Unternehmen oft am meisten verlieren: In ihren eigenen Abläufen. Die Technologie analysiert reale Abläufe auf Basis von Event-Logs, also digitalen Spuren, die in IT-Systemen entstehen. So entsteht ein digitaler Zwilling des tatsächlichen Prozessgeschehens. Unternehmen erkennen auf einen Blick, wo Prozesse ins Stocken geraten und identifizieren Engpässe und Abweichungen. Auf diese Weise sichern sie sich einen echten Wettbewerbsvorteil: datenbasierte Entscheidungsgrundlagen statt vager Vermutungen, um gezielt Optimierungen vornehmen zu können.

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Wie wirksam diese lückenlose Transparenz ist, zeigt die Praxis:

Beim Telekommunikationsunternehmen Telenet blieben lange Zeit Probleme entlang wichtiger Touchpoints der Customer Journey verborgen. Daten aus allen relevanten Quellen wurden nahtlos zusammengeführt, sodass die Customer Journey vollständig abgebildet und analysiert werden konnte. Auf dieser Basis wurden zunächst negative Nutzungserlebnisse und deren Ursachen aufgedeckt und anschließend gezielte, datenbasierte Maßnahmen umgesetzt, die die Kundenerfahrung nachhaltig verbesserten. Ein kontinuierliches Monitoring sorgt beispielsweise dafür, dass bei bestimmten Ereignissen wie Bill Shocks proaktiv Maßnahmen eingeleitet werden, um mit den Kunden ins Gespräch zu treten.

Auffällig häufige Kaufabbrüche entdeckt

Wie die systematische Analyse von Prozessen bislang verborgene Probleme sichtbar machen kann, zeigt auch das Beispiel eines Händlers mit digitalem Vertriebsportal, der Mithilfe von Process Mining feststellte, dass technische Probleme bei bestimmten Zahlungsmethoden zu auffällig häufigen Kaufabbrüchen führten. Das Problem war zuvor nicht identifiziert worden, da manche Transaktionen nach mehreren Versuchen doch noch abgeschlossen wurden. Andere Geschäftskunden hingegen brachen den Prozess ab und bestellten bei Wettbewerbern. Die Erkenntnisse führten zu konkreten Änderungen im Zahlungsprozess, um Kaufabbrüche zu vermeiden und hatten eine direkte geschäftliche Auswirkung.

Ein anderes Unternehmen analysierte seine Rücksendeprozesse. Dabei zeigte sich: Einige Kund:innen meldeten ihre Rücksendung online an, noch bevor die Bestellung überhaupt das Lager verlassen hatte. Die Vermutung liegt nahe, dass es sich dabei um den Versuch handelte, eine Bestellung nachträglich zu stornieren - eine Funktion, die so nicht vorgesehen war und in der Praxis zu Irritationen führte.

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Als Reaktion darauf wurde der Prozess angepasst: Die Möglichkeit zur digitalen Rücksenderegistrierung steht nun erst 24 Stunden nach dem Versand zur Verfügung. Damit wird sichergestellt, dass die Ware mit hoher Wahrscheinlichkeit bereits beim Kunden oder der Kundin eingetroffen ist. So lässt sich nicht nur der Prozess sauberer gestalten, sondern auch Frustration auf Kundenseite vermeiden, etwa, wenn eine vermeintliche Stornierung in Wahrheit gar nicht mehr möglich ist.

Ein Energieversorger nutzt Process Mining, um die komplette Customer Journey zu monitoren, von der ersten Nutzung des Kundenportals über Zahlungsverläufe bis hin zu Kündigung und möglicher Rückgewinnung. Dabei wird untersucht, welche Prozessmaßnahmen erfolgreich zur Rückgewinnung führen und wie hoch die Rückgewinnungsquote je nach Maßnahme ist.

Ein weiterer Use Case stammt von einem Hersteller medizinischer Geräte: Dort werden IoT-Daten aus CT-Scannern ausgewertet, um zu verstehen, wie Geräte und zugehörige Handhelds im Alltag tatsächlich genutzt werden. Diese Erkenntnisse fließen nicht nur in das Hardwaredesign ein; sie können auch gezielt genutzt werden, um Produktbeschreibungen und Vertriebsunterlagen zu optimieren. So lässt sich sicherstellen, dass Interessenten im digitalen Kaufprozess schneller die für sie relevanten Informationen finden, ohne Rückfrage beim Vertrieb.

Mehr sehen, besser entscheiden

Process Mining ist ein Werkzeug für Entscheider, die nicht auf Vermutungen setzen wollen, sondern auf Fakten. Es macht sichtbar, was im Unternehmen tatsächlich passiert, und offenbart dabei Schwachstellen, die sonst oft unbemerkt bleiben: Wo Prozesse Zeit kosten, Geld verschwenden oder Vertrauen verspielen.

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Prozessanalyse, Business Intelligence, Automatisierung und künstliche Intelligenz verschmelzen zunehmend zu einem datengetriebenen Steuerungsinstrument. So wird aus Process Mining Process Intelligence. Im Zentrum steht dabei nicht nur die Transparenz über Abläufe in Echtzeit, sondern auch deren kontinuierliche automatisierte Optimierung.

Wer Prozesse gestalten will, muss sie verstehen. Und wer seine Kunden langfristig binden will, sollte sich nicht auf Annahmen verlassen, sondern auf messbare Erkenntnisse. Die dafür nötigen Daten sind vorhanden. Es wird Zeit, sie konsequent zu nutzen.

*Constantin Wehmschulte ist CPO bei Mehrwerk.

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