Kundeninteraktionen verlaufen heute selten linear, sondern verteilen sich auf zahlreiche Kanäle und Kontaktpunkte. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese fragmentierten Datenströme zu integrieren und eine konsistente Sicht auf die gesamte Customer Journey zu schaffen. Der Talk adressiert die Notwendigkeit, Datensilos aufzubrechen und kanalübergreifende Transparenz herzustellen, um Self-Service-Angebote gezielt zu steuern und die operative Effizienz im Service zu erhöhen. Im Mittelpunkt steht ein datengetriebener Ansatz, der nicht nur einzelne Kontakte, sondern sämtliche Interaktionen und deren Kontext erfasst und analysiert. Die Diskussion richtet sich an Verantwortliche für Customer Experience und Analytics in großen Omnichannel-Organisationen, die konkrete Handlungsoptionen für die Optimierung ihrer Serviceprozesse suchen.
Im Beitrag wird die strategische Bedeutung von Customer Journey Analytics anhand praxisnaher Beispiele und aktueller Marktzahlen verdeutlicht. Die Integration von Tools wie dem Customer Journey Data Hub ermöglicht die logische und zeitliche Verknüpfung von Interaktionsdaten aus unterschiedlichen Quellen. Dadurch lassen sich Bruchstellen, Drop-offs und Optimierungspotenziale entlang der Customer Journey präzise identifizieren. Die Analyse von Bewegungsmustern liefert die Grundlage für datenbasierte Priorisierung, Roadmap-Entwicklung und die gezielte Verbesserung von Self-Service-Angeboten. Ein besonderer Fokus liegt auf der operativen Umsetzung: Unternehmen können bereits mit wenigen Datenquellen starten und sukzessive die Aussagekraft ihrer Analysen steigern. Die Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit, Servicequalität und Mitarbeiterzufriedenheit werden anhand konkreter Szenarien erläutert, wobei die analytische Perspektive und die Integration von Self-Service-Lösungen im Vordergrund stehen.
