Omnichannel Experience: Let’s swing! Wie Sie Ihre Customer Journeys mit Omnichannel Analytics und Orchestrierung endlich in Schwung bringen

Omnichannel Experience: Let’s swing! Wie Sie Ihre Customer Journeys mit Omnichannel Analytics und Orchestrierung endlich in Schwung bringen
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
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Datengetriebene Orchestrierung und Analytics ermöglichen die gezielte Optimierung von Omnichannel-Serviceprozessen und Kundenerlebnissen.

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.

Wir müssen die Datensilos aufbrechen und alle Touchpoints verknüpfen, um die Customer Journey wirklich zu verstehen und gezielt zu steuern. – Alexander Klarus

Customer Journey Analytics zeigt uns, wo Kunden aus vordefinierten Pfaden ausbrechen – nur so erkennen wir, an welchen Stellen wir Self-Service und Servicequalität gezielt verbessern können. – Alexander Klarus

97 Prozent der Kunden nutzen heute mehrere Kanäle – wer diese Multikanal-Realität nicht abbildet und orchestriert, riskiert Frust, Kostensteigerungen und Kundenverluste. – Alexander Klarus

  • Customer Journey Analytics ermöglicht die Identifikation von Trampelfaden und Dropouts entlang der Omnichannel Customer Journey.

  • Die Integration und Aggregation von Daten aus unterschiedlichen Datensilos ist essenziell, um eine ganzheitliche Sicht auf Kundeninteraktionen zu erhalten.
  • Optimierte Self-Service-Angebote reduzieren operative Kosten und steigern die Kundenzufriedenheit, indem sie einfache Anfragen aus dem Contact Center fernhalten.
  • Customer Journey Analytics liefert die Grundlage für datengetriebene Priorisierung und Roadmap-Entwicklung zur kontinuierlichen Verbesserung der Customer Experience.
  • Die Nutzung von Customer Journey Data Hub ermöglicht die logische Verknüpfung und zeitliche Abbildung von Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg.

Customer Journey Analytics verschiebt den Fokus von punktuellen Kontaktoptimierungen hin zu einer systemischen Betrachtung der gesamten Kundenreise. Für Verantwortliche in großen Omnichannel-Organisationen liegt die strategische Relevanz darin, Datensilos und kanalbezogene Zuständigkeiten als zentrale Barrieren für eine konsistente Customer Experience zu erkennen. Der Beitrag legt offen, dass klassische Serviceoptimierung – etwa durch Training oder Prozessverbesserung im Contact Center – an Wirkung verliert, solange Interaktionsdaten fragmentiert bleiben und die Ursachen für Kundenunzufriedenheit nicht präzise identifiziert werden. Das Spannungsfeld zwischen operativer Effizienz und echter Kundenzentrierung wird sichtbar: Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Self-Service-Angebote so zu gestalten, dass sie nicht nur Kosten senken, sondern auch die Komplexität der verbleibenden Servicefälle erhöhen und damit die Arbeitsqualität im Contact Center verbessern. Gleichzeitig adressiert der Beitrag einen blinden Fleck vieler Organisationen: Die fehlende Integration von Daten aus Chatbots, Messaging, Telefonie und Web führt zu einer verzerrten Wahrnehmung der Customer Journey und verhindert eine datenbasierte Priorisierung von Optimierungsmaßnahmen.

Für die Praxis bedeutet das: Verantwortliche müssen die Steuerung der Customer Journey als kontinuierlichen, datengetriebenen Prozess begreifen, der über die reine Kanalintegration hinausgeht. Der Beitrag fordert dazu auf, mit pragmatischen Schritten zu starten, erste Datenquellen zu verknüpfen und daraus konkrete Quick Wins für Self-Service und Agent Enablement abzuleiten. Die Perspektive verschiebt sich von reaktiver Fehlerbehebung hin zu einer proaktiven, analytisch fundierten Orchestrierung der Kundeninteraktionen. Damit entsteht ein neuer Handlungsrahmen, der operative Verbesserungen mit strategischer Zielsetzung und kulturellem Wandel verbindet: Kundenzufriedenheit und Effizienz werden nicht mehr als Gegensätze, sondern als Ergebnis einer intelligenten, kanalübergreifenden Datenorchestrierung verstanden. Die zentrale Reflexion für Führungskräfte: Wer Customer Journey Analytics konsequent einsetzt, schafft die Grundlage für nachhaltige Differenzierung im Wettbewerb und eine zukunftsfähige Serviceorganisation.

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