Unter dem Motto "Customer Experience (Management) To The Next Level" haben wir bei der Shift/CX Konferenzwoche 2024 vom 11. bis 15. März viele spannende Vorträge und Diskussionen zur Weiterentwicklung der Kundenzentrierung, der Kundenerlebniskonzepte und des Projektmanagements dieser Ansätze erleben dürfen. Die Beiträgen boten eine ganze Bandbreite von Themen, wenngleich dieses Jahr ein Aspekt aufgrund seines "disruptiven Charakters" doch dominierte - nämlich die künstliche Intelligenz.
Die Dominanz dieses Diskussionsthemas darf aber nicht über die Vielzahl der weiteren, zum Teil etwas "leiseren" Fragestellungen hinwegtäuschen, weshalb wir in einer Reihe von Beiträgen versuchen werden, vertieft in die Diskussionen der zurückliegenden Veranstaltung einzutauchen und auch die "Zwischenthemen" aus dem "KI-Gebrause" herauszukitzeln. Wir starten mit der Auswertung des ersten Konferenztages.
Die KI - sowohl mit ihren analytischen als auch generativen Ansätzen - hat für das Customer Experience Management ein großes Veränderungspotential. Damit einhergehend ist aber auch das Thema "Customer Feedback Management" neu zu bewerten, da mit dem Einsatz von KI einfacher und tiefgreifender wird. Dieser Beitrag diskutiert die wesentlichen Erkenntnisse aus den Vorträgen und Diskussionen des ersten Konferenztages zu diesen beiden Themen und im Fazit auch die weiteren wichtigen Aspekte der Weiterentwicklung im CXM.
Die disruptive Kraft der KI im Customer Experience Management
Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich des Customer Experience (CX) Managements bietet viele neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen. Dies war ein zentrales Thema der Konferenzwoche 2024 sowie auch des ersten Konferenztages.
Als "Common Ground" über alle Vorträge haben wir dabei folgende Feststellungen gemacht:
- KI kann bei der Beobachtung, Entschlüsselung und Verarbeitung von Kundensignalen wie auch bei der Personalisierung und Automatisierung von Kundeninteraktion helfen.
- KI ist nicht gleich KI - im Wesentlichen diskutieren wir im CXM über analytische (wie auch prädiktive) und generative KI - sowie intelligente Automatisierungen (Bots, RPA, Interactive AI).
- Insbesondere die Generative KI bietet für das CX-Management neue Ansatzpunkte unstrukturiertes Kundenfeedback effizient und massenhaft zu verarbeiten und zu metrischen Erkenntnissen zu verdichten sowie aber auch in der direkten Kundeninteraktion in automatisierten Prozessen und Dialogen zu unterstützen. Hieraus lassen sich verschiedene neue Vorgehensweisen im Kundenfeedback- und Kundeninteraktionsmanagement denken.
- Mit der Koppelung von analytischen und generativen Ansätzen lassen sich spannende personalisierte Kundeninteraktionsansätze gestalten, die eine massenhaft auf den einzelnen Kunden abgestimmte Kundenansprache und Erlebnissteuerung in Echtzeit ermöglichen.
- Prädiktive Ansätze können darüber hinaus helfen - dort wo zu wenig Kundensignale vorhanden sind (um z.B. eine Kundenzufriedenheitseinordnung vorzunehmen), über andere verwertbare "Signale" eine Verhaltensprognose zu ermitteln (z.B. Predictive NPS).
- Weiter unterstützen die neuen KI-Tools sowohl für die Projektverantwortlichen als auch die im Kundenprozess involvierten Mitarbeitenden im täglichen Tun und Managen ("augmentieren" heißt hier das neue Schlagwort) und helfen mit neuen Impulsen, Ideen und konkreten Datenauswertungen, neue Wege zu gehen.
Der Einsatz der KI im CX-Management kommt aber nicht ohne Herausforderungen, die ebenfalls im Rahmen des Konferenztages diskutiert wurden:
So unterstrich Helge Tennø (Director Customer Experience beim Pharma-Unternehmen MSD) in seinem Vortrag "Remembering The Humans In The Age Of The Algorithms" die kritische Notwendigkeit, den Menschen im Zentrum der technologischen Fortschritte zu behalten. Er wies darauf hin, dass Algorithmen ohne menschlichen Kontext irreführend sein können, ein Aspekt, der die Grenzen der Technologie hervorhebt und die Bedeutung der Einbindung menschlicher Intuition und Verständnis in den Prozess der Datenanalyse betont.
Auch Dr. Carolin Kaiser (KI-Expertin beim Forschungsinstitut NIM) erörterte, wie KI durch Sprachassistenten und humanoide Roboter einerseits Konsumentscheidungen beeinflusst und den Unternehmen neuen Ansatzpunkte bietet. Ihre Forschung zeigte aber auch, dass bei der nun möglichen automatisierten und hoch personalisierten Kundeninteraktion auch Risiken von Überautomatisierung und dem Verlust der menschlichen Touchpoints bestehen.
Im weiteren Verlauf des ersten Konferenztages adressierten folgende Vorträge auch das KI-Thema:
- Frank Pöhlmann erörtert, wie generative KI im Design Thinking Prozess eingesetzt wird, um die Customer Experience zu revolutionieren, dabei aber auch auf die Grenzen und die Notwendigkeit menschlicher Intervention hinweist.
- Stefan Kolle spricht über die Notwendigkeit, KI für die Personalisierung im Kundenservice einzusetzen, und hebt hervor, wie KI genutzt werden kann, um tiefere Kundenprofile zu erstellen und die Kundeninteraktion zu optimieren.
- Holger von Seherr-Thoß diskutiert, wie KI das Kundenfeedback-Management transformieren kann, indem es schnelle Analysen und Einsichten liefert, aber auch auf die Herausforderungen wie Datenverzerrung und -interpretation eingeht.
Die Diskussionen und Vorträge machten deutlich, dass KI im CX-Management sowohl ein enormes Potenzial bietet als auch spezifische Herausforderungen birgt. Die Potenziale umfassen die Fähigkeit zur Personalisierung, zur Effizienzsteigerung und zur tiefgreifenden Analyse von Kundendaten. Gleichzeitig müssen Unternehmen wachsam gegenüber den Herausforderungen sein, wie der Kontextbezug von Modellen, der Umgang mit "dünnen" Daten, die Neigung zu Verzerrungen und Voreingenommenheiten sowie die Risiken von nicht zielgerichteten Automatismen.
| Potenziale der KI im CX Management | Herausforderungen der KI im CX Management |
|---|---|
| Personalisierung in Echtzeit: KI ermöglicht eine Personalisierung der Kundenerfahrung in einem Ausmaß, das mit manuellen oder traditionellen Methoden nicht erreichbar ist. Unternehmen können individuelle Kundenpräferenzen und Verhaltensweisen in Echtzeit analysieren und darauf basierend personalisierte Angebote, Inhalte und Interaktionen anbieten. | Datenprivacy und Sicherheit: KI-Systeme im CXM basieren auf der Sammlung und Analyse großer Mengen an Kundendaten. Dabei entstehen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Verwendung dieser Daten den gesetzlichen Vorschriften entspricht und die Privatsphäre der Kunden respektiert wird. |
| Datenanalyse und -einsichten: KI kann große Mengen an Daten schneller und effizienter analysieren, als es Menschen je könnten. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, Vorhersagemodelle zu erstellen und Entscheidungen basierend auf einer umfassenden Datenbasis zu treffen, was zu einer grundlegenden Verbesserung der CX führt. | Verzerrungen und Diskriminierung: KI-Systeme lernen aus Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. Wenn diese Daten verzerrt sind, kann dies zu diskriminierenden Entscheidungen führen. Beispielsweise könnte ein KI-gestützter Kundenservice bestimmte Kundengruppen bevorzugen oder benachteiligen oder in Antworten überbewertet einfließen lassen, basierend auf den Mustern in den Trainingsdaten. |
| Automatisierung von Interaktionen: Durch den Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten kann KI Kundenanfragen automatisieren und personalisieren, was nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch eine konstante Verfügbarkeit gewährleistet. Dies verändert die Erwartungen der Kunden an die Reaktionsgeschwindigkeit und Verfügbarkeit von Unternehmen. | Fehlender Kontextbezug, dünne Daten und Halluzinationen: Statistische Modelle könnten relevante Kontexte missinterpretieren oder gar nicht kennen, was zu falschen Rückschlüßen, Antworten und unpassenden Kundeninteraktionen führen kann. Überinterpretation sowie der Ansatz der generativen KI "immer eine Antwort geben zu können" birgt die Gefahr der "Halluzination". |
| Proaktives Engagement: KI ermöglicht es Unternehmen, proaktiv auf Kundenbedürfnisse einzugehen, indem sie Muster erkennt und vorhersagt, was Kunden benötigen könnten, bevor diese selbst aktiv werden. Dies führt zu einer völlig neuen Dynamik in der Kundeninteraktion. | Transparenz und Erklärbarkeit: Viele KI-Systeme sind "Black Boxes", deren Entscheidungsprozesse nicht transparent oder nachvollziehbar sind. Dies kann zu Vertrauensverlust führen, insbesondere wenn Kunden oder Regulierungsbehörden Erklärungen für bestimmte Entscheidungen oder Empfehlungen fordern. |
| Skalierung personalisierter Erfahrungen: Während die Personalisierung in der Vergangenheit oft mit hohen Kosten verbunden war, ermöglicht KI die Skalierung personalisierter Erfahrungen zu vergleichsweise niedrigen Kosten. Dies demokratisiert die Personalisierung und macht sie für eine breitere Palette von Unternehmen zugänglich. | Übermäßige Technologie-Gläubigkeit und -Abhängigkeit: Ein unkritisches Vertrauen und der vorrangige Drang nach der Realisierung von Effizienzpotentialen in der Nutzung von KI hat die Gefahr wichtige Nuancen, Veränderungen und emotionale Ebenen im Kundenverhalten zu übersehen. |
| Reichhaltigere Ideen und Impulse für den Management-Prozess: Als begleitendes "Helferlein" kann die KI im gesamten CX-Design- und Management-Prozess helfen, neue und erweiterte Ideen und Impulse für Erklärungs-, Optimierungs- und Handlungsansätze zu finden sowie ergänzte und evt. reichhaltigere Antworten und Reaktionen (z.B. in der Agenten-Unterstützung) zu generieren. | Fehlgeleitete Automatismen: Automatisierte Prozesse könnten ohne menschliches Überwachen in die falsche Richtung laufen (evt. auch vom Kunden/Nutzer manulipativ in falsche Richtung gedrängt werden - siehe "Prompt Injection Attacks") und/oder eine nicht gewünschte Reaktion generieren. |
Insgesamt stellt KI den traditionellen Ansatz im CXM in Frage, weil sie nicht nur inkrementelle Verbesserungen ermöglicht, sondern die Potenziale hat, die Erfahrung komplett neu zu gestalten und zu definieren. Unternehmen, die diese Technologie adaptieren, können sich signifikante Wettbewerbsvorteile sichern, während diejenigen, die es nicht tun, möglicherweise zurückbleiben.
Die transformatorische Rolle von Customer Feedback
Ein weiteres wichtiges Thema der Shift/CX Konferenzwoche (insgesamt) und des ersten Konferenztages war die alte und neue Bedeutung des "Customer Feedback Managements". Alle Optimierungen für den einzelnden Kunden wie auch für die Prozesse beginnen mit der besseren Erkenntnis über den Status-Quo und eventuelle Missstände. Die Erfassung und Auswertung von Kundenfeedbacks nehmen daher die zentrale Rolle in der Optimierung und damit Veränderung des Kundeninteraktionsgeschehens und dem Customer Experience Management ein.
Feedback ist nicht nur ein Instrument zur Messung der Kundenzufriedenheit, sondern ein wesentlicher Treiber für kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen im CXM. In den Vorträgen der Shift/CX 2024 wurde einmal mehr deutlich, dass Unternehmen, die aktiv und systematisch Kundenfeedback einholen und nutzen, einen signifikanten Wettbewerbsvorteil erlangen können.
Silvana Buljan: Sie betonte die Wichtigkeit organisatorischer und kultureller Veränderungen, um KI effektiv für das Customer Experience Management zu nutzen. Silvana sprach darüber, wie essentiell es ist, echte Kundenbeziehungen aufzubauen und Kundenfeedback sowie emotionale Aspekte stärker in die CX-Strategie zu integrieren.
Holger von Seherr-Thoß: In seinem Vortrag über das Kundenfeedback-Management im Kontext von Journey Optimierung und generativer KI erklärte er, wie KI genutzt werden kann, um Kundenfeedback schnell zu analysieren und relevante Einblicke zu gewinnen. Dabei hob er hervor, dass es entscheidend ist, auf Basis dieses Feedbacks zu handeln und das Kundenerlebnis kontinuierlich zu verbessern.
Tony Hoang: Tony illustrierte am Beispiel von StepStone, wie Kundenfeedback, insbesondere der Net Promoter Score (NPS), in messbaren Geschäftswert umgewandelt wird. Er verdeutlichte, wie das systematische Sammeln und Auswerten von Kundenfeedback dazu beiträgt, Kundenzufriedenheit und -bindung zu steigern und wie dies die Geschäftsstrategie maßgeblich beeinflusst.
Nana Rockmann und Tim Voigtländer: Sie sprachen über die Weiterentwicklung des Voice of the Customer Programms bei Deutsche Post & DHL. Sie unterstrichen, wie wichtig es ist, Kundenfeedback nicht nur zu sammeln, sondern es aktiv zur Verbesserung der Kundenerfahrung zu nutzen, was durch die Migration zu einer neuen Plattform und die Automatisierung des Feedback-Erfassungsprozesses unterstützt wird.
Wichtige Aspekte bei der Erfassung und Auswertung von Customer Feedback:
Systematische Erfassung: Unternehmen müssen sicherstellen, dass Feedback systematisch und kontinuierlich erfasst wird. Dies beinhaltet die Nutzung verschiedener Kanäle und Methoden, um ein umfassendes Bild der Kundenmeinung zu erhalten.
Integration in Entscheidungsprozesse: Feedback sollte nicht isoliert betrachtet werden. Stattdessen muss es in die Entscheidungsprozesse des Unternehmens integriert werden, um sicherzustellen, dass Kundenperspektiven bei der Produktentwicklung, Serviceverbesserung und strategischen Ausrichtung berücksichtigt werden.
Analyse und Interpretation: Mit Hilfe von fortschrittlichen Analysemethoden können aus dem Feedback wertvolle Einsichten gewonnen werden. Hierbei ist es wichtig, über reine Zufriedenheitswerte hinaus zu gehen und die zugrunde liegenden Ursachen und Zusammenhänge zu verstehen.
Handlungsfähigkeit: Feedback muss handlungsorientiert sein. Es genügt nicht, Daten zu sammeln – Unternehmen müssen auf Basis des Feedbacks konkrete Maßnahmen ergreifen, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Schließung des Feedbackkreislaufs: Unternehmen müssen den Kunden zeigen, dass ihr Feedback ernst genommen wird, indem sie Rückmeldungen geben, wie das Feedback zu konkreten Veränderungen geführt hat. Dies fördert das Kundenvertrauen und die Kundenbindung.
Kulturelle Verankerung: Feedbackorientierung muss in der Unternehmenskultur verankert sein. Alle Mitarbeiter, von der Führungsebene bis zur Basis, sollten verstehen, wie wichtig Feedback für den Erfolg des Unternehmens ist und wie sie ihren Teil dazu beitragen können.
Als Fazit ist festzuhalten, dass Unternehmen, die ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden entwickeln und dieses Wissen zu erschließen und zu nutzen wissen, klare Vorteile im Kundenerfahrungswettbewerb besitzen.
"Customer Experience Management to the next level" muss gelebt werden
Der erste Tag der Shift/CX 2024 Konferenz lieferte zahlreiche Impulse für die Weiterentwicklung des Customer Experience Managements "to the next level". Neben den vertieft diskutierten Aspekten der KI-Disruption und Feedback-Transformation wurden auch noch die Notwendigkeit der emotionalen Verbindung im digitalen Zeitalter und die strategische Relevanz von CX betont.
Folgende weitere Aussagen lassen sich in den Vorträgen finden:
Menschliches Element im digitalen Zeitalter: Helge Tennø unterstrich die Bedeutung des menschlichen Elements in der Technologie- und Datengetriebenen Welt. Seine Ausführungen betonten, dass trotz des Fortschritts in KI und Technologie, die menschliche Perspektive und der Kontext bei Entscheidungen nicht vernachlässigt werden dürfen.
Bedeutung von Empathie und Emotionen: Prof. Dr. Susanne O'Gorman erörterte die Rolle von Emotionen in der Interaktion mit Chatbots und wie eine ausgewogene Vermenschlichung dieser Technologien die Kundenerfahrung verbessern kann, ohne dabei das "Uncanny Valley"-Phänomen auszulösen.
CX als strategischer Geschäftsfokus: Silvana Buljan betonte die Notwendigkeit einer strategischen Ausrichtung auf Customer Experience, weg von der Betrachtung der Kunden als reine Einnahmequellen hin zu echten, wertschätzenden Kundenbeziehungen.
Stetige Optimierung der Kundenorientierung als strategische Priorität: Die erste Diskussionsrunde mit James Dodkins, Frances Chapireau und Dr. Peter Pirner unterstrich die Bedeutung, den Kunden in den Mittelpunkt aller Unternehmensaktivitäten zu stellen, und betonte die Rolle von spezialisierten Experience Teams, die darauf ausgerichtet sind, die Kundenerfahrung kontinuierlich zu optimieren.
Notwendiges Governance-Modell für CX: Im Praxisvortrag zu Sunrise wurde die Wichtigkeit eines Governance-Modell zur Überwachung und Steuerung der CX-Initiativen herausgestellt (vertiefende Diskussionen bietet dazu auch der 5. Konferenztag). Dieses Modell beinhaltet Arbeitsgruppen und Führungsebenen, um Fortschritte zu erzielen und Herausforderungen systematisch anzugehen.
Transformationskraft des Customer Experience Ansatz: In der Abschlussdiskussion wurde die transformative Bedeutung und Wechselwirkung des Csutomer Experience Managements für das Gesamtunternehmen hervorgehoben. So ist für den Erfolg von CXM zum einen ein kultureller Wandel notwendig, zum Anderen befördert ein kundenzentriertes Agieren die Transformation im Unternehmen.
Der erste Konferenztag bot viele Impulse für die Weiterentwicklung des Customer Experience Management Ansatz und unterstrich dabei in den Diskussionen auch die strategische Relevanz und Notwendigkeit dieser Weiterentwicklungen. "Customer Experience Management to the next level" darf nicht nur bei der Forderung stehenbleiben, sondern muss gelebt werden - damit lässt sich der ersten Tag schließen.
Die Auswertungen der weiteren Tagen folgen in Kürze, die Videos der Inputs sind allerdings schon in der Mediathek.
Ein Dokumentation des ersten Konferenztages ist auch als PDF im Download-Center kostenlos verfügbar.
