Dr. Heike Langner und Mirko Kasparek von DATEV stellen das Touchpoint Measurement and Analytics (TMA) Programm vor: ein umfassendes System zur Erfassung und Analyse des Kundenfeedbacks an verschiedenen Berührungspunkten mit dem Ziel, die Kundenerfahrung kontinuierlich zu verbessern. DATEV, eine Genossenschaft, die hauptsächlich Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte betreut, hat über 250 Messpunkte etabliert, an denen Kundenfeedback eingeholt wird. Dieses Feedbacksystem hat bereits über 250.000 Rückmeldungen generiert, von denen zwei Drittel detaillierte Freitextkommentare umfassen. Die Transparenz und Zugänglichkeit der gesammelten Daten für alle Mitarbeiter über ein zentrales Dashboard sind wesentliche Aspekte dieses Programms, die eine unternehmensweite Sensibilisierung für Kundenfeedback fördern.
Das TMA-System wird nicht nur für die punktuelle Messung von Kundenerfahrungen an einzelnen Touchpoints genutzt, sondern auch in die umfassendere Betrachtung der Customer Journeys integriert. Dies ermöglicht es DATEV, Verbesserungsbedarfe entlang der gesamten Kundenreise zu identifizieren und gezielt Maßnahmen zur Optimierung der Kundenerfahrung umzusetzen. Ein Beispiel für eine erfolgreiche Verbesserung zeigt, wie das Feedback zu einer Dienstleistung zur Dateneingabe für Lohnabrechnungen genutzt wurde, um das Kundenerlebnis zu verbessern, was zu einer deutlichen Steigerung der Kundenzufriedenheit führte. Zudem wird die Rolle der Künstlichen Intelligenz bei der Analyse des umfangreichen Freitextfeedbacks und die zukünftige Perspektive der Personalisierung von Feedbackerhebungen diskutiert.
Kernthemen:
- Einführung und Umsetzung des Touchpoint Measurement and Analytics (TMA) Systems,
- Über 250 Messpunkte für Kundenfeedback und über 250.000 gesammelte Feedbacks,
- Zentrales Dashboard für Transparenz und Zugänglichkeit der Feedback-Daten,
- Integration des Kundenfeedbacks in die Betrachtung der Customer Journeys,
- Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Analyse von Freitextfeedback,
- Zukünftige Perspektiven zur Personalisierung von Feedbackerhebungen,
- Beispiel für Verbesserungen basierend auf Kundenfeedback und dessen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit.
