Warum diskutieren wir nun zum sechsten Mal über die Digitalisierung im Service? Eine Antwort findet sich beim Blick auf die Ausschöpfung der Potentiale. Je besser es uns gelingt, das Verhalten unserer Kunden vorherzusehen, desto erfolgreicher agieren wir. Welche Kundin kommt wann über welchen Servicekanal und wonach wird sie dort wohl fragen? Nicht nur Serviceorganisationen, auch Produktentwicklung, Marketing und Vertrieb und wollen das Verhalten ihrer Kundinnen und Kunden vorhersagen. Wir arbeiten nicht mit Glaskugeln, wir schürfen in der Digitalisierung Gold aus Daten. Im Gegensatz zur klassischen Datenanalyse, die aus Daten der Vergangenheit lernt, wollen wir die Zukunft damit zielsicher vorhersagen. In dynamischen Märkten hat Datenanalyse immer die Nase vorn, denn sie beobachtet nicht nur das Verhalten der Konsumentinnen, sondern auch relevante Einflussfaktoren aus der Umwelt. In einem Onlineshop könnte sie beispielsweise berücksichtigen wie die Wettervorhersage, der bevorstehende Feiertag, der lokale Eventkalender, das TV-Programm, Aktionen der Konkurrenz und die Social-Media-Kommentare der Zielgruppe das erwarteten Serviceaufkommen beeinflussen. Im Idealfall gewinnen Anbieter und Konsument, wenn der Servicefall exakt vorhergesehen und vielleicht sogar proaktiv gelöst wird.
Klingt nach einem einfachen Weg zum Glück, aber die große Hürde steckt in der Überwindung von Datensilos in der eigenen Organisation. Mein Alltag ist es, Unternehmen in dieser Transformation zu begleiten und ich erlebe Silos überall dort, wo ein Unternehmen aus einer funktionalen Organisation gewachsen sind. Wie sieht es bei Ihnen aus: Wie viele Ihrer angrenzenden Abteilungen sind heute schon bereit und in der Lage, ihre Daten mit ihnen zu teilen, um mehr über die Kundinnen zu lernen? Das meistern heute nur Unternehmen, deren Geschäftsmodell auf Big Data fokussiert. Das betrifft nicht nur Service-Verantwortliche, sondern erfordert einen offenen Umgang mit Datenaustausch und crossfunktionale Zusammenarbeit aller Bereiche, die mit Kunden zu tun haben. Wir brauchen Sensibilität, nicht nur für Datenschutz, sondern auch für ethische Aspekte maximaler Transparenz. Wer im Service oder Vertrieb dafür in den Kampf zieht, der arbeitet sich heute noch oft an der Inflexibilität großer Unternehmen ab. Digitalisierung und Datenarbeit funktionieren selten ohne eine Änderung der Organisationskultur und die stößt schon aufgrund ihrer Natur oft auf Widerstand. In Beratungsprojekten arbeite ich nicht nur daran, tolle digitale Lösungen einzuführen. Die würden in Schönheit sterben, wenn es uns nicht gelingt, parallel die Organisationskultur auf Big Data auszurichten, die richtigen Arbeitskräfte zu rekrutieren, Ausbildung und Training zu verbessern. Wir wollen die Menschen im Kundenkontakt auf eine neue Zusammenarbeit an der Schnittstelle Mensch-Maschine vorbereiten und wir wollen ihnen das Rüstzeug geben, um in einer datengetriebenen Umgebung wirksam mitgestalten zu können. Dazu gehört auch, dass wir Technologien implementieren, die das Team stärken und funktionsübergreifende Zusammenarbeit fördern. Wenn wir zum Start fokussierte Ziele entwickeln, die mit Datenanalyse erreicht werden sollen ohne uns dabei vom Hype um Big Data blenden zu lassen, dann kommen wir in klar definierten Meilensteinen messbar voran.
Die gute Nachricht auf der Reise:
- Große Datenmengen können Sie aus Kundenperspektive so auswerten, dass Personalisierung im Service möglich wird.
- Entscheidungen können Sie im Service vor allem dort optimieren, wo in Echtzeit entschieden werden muss.
- Mit Schnittstellen zur Spracherkennung und -verarbeitung können Sie Ihr Datenwissen zur Interaktion einsetzen.
- In dynamischen Märkten können Sie Kundinnen-Verhalten besser vorhersagen.
Speziell die kundennahen Bereiche Marketing, Vertrieb und Service profitieren in der Digitalisierung von der Prognosekraft aus Datenarbeit. Wenn die nachfolgenden Fragen in Ihrem Job-Alltag relevant sind, finden Sie auf der Konferenz praktische Anleitungen:
- Woher wissen wir, welche Nutzerinnen morgen noch bereit sind, sich im Service beratern zu lassen?
- Was braucht dieser Kunde im Dialog von mir, um sich für uns zu entscheiden?
- Was genau werden unsere Nutzerinnen künftig von uns wissen wollen?
- Wie können wir in Echtzeit die richtige Problemlösung über den besten Kanal vermitteln?
- Wie und wann wollen unsere Kunden worüber mit uns sprechen?