Wie jedes Business kämpfen auch Onlineshops jeden Tag aufs Neue darum Kunden glücklich zu machen. Doch die Gestaltung einer reibungslosen Customer Experience war bisher eine schwierige Angelegenheit, weil entscheidende Informationen fehlten. Künstliche Intelligenz bringt Licht ins Dunkel und hilft Onlineshops Kundenbedürfnisse besser zu verstehen.
McKinsey hat es in einem aktuellen Kompendium bestätigt und eigentlich wussten wir es ohnehin: Das allgegenwärtige Thema „Customer Experience“ ist und bleibt das bestimmende Kriterium für den langfristigen Business-Erfolg. Wer die Bedürfnisse seiner Kunden im Blick hat und darauf aufbauend ein reibungsloses und universelles Kundenerlebnis schafft, zählt zu den Gewinnern seiner Branche. Doch wie definiert sich reibungslos? Und was heißt universell?
Nicht der Druck aufs Knöpfchen, das Gesamterlebnis zählt
Als Betreiber eines Onlineshops haben Sie Ihre Hausaufgaben gemacht. Ihre Webseite sieht um Längen besser aus als die Ihres nächsten Mitbewerbers. Der Shopping-Ablauf funktioniert technisch einwandfrei. Sie bieten alle Payment-Optionen an, die es gibt, und Ihr Logistikpartner genießt den besten Ruf im Markt. Selbst alle Kennzahlen in Google Analytics stehen auf Grün. Und dennoch stimmt etwas nicht: Viele Kunden schließen ihren Kaufvorgang nicht ab, kaufen beim nächsten Bedarf beim Wettbewerb und Ihr Kundendienst klagt über zunehmende Anfragen. Was ist da los?
Zunächst einmal umfasst das Kundenerlebnis mehr als einen Shopping-Ablauf, bei dem Kunden auf Knopfdruck zum nächsten Schritt gelangen. Die Customer Experience umfasst die Summe aller Interaktionspunkte, an denen Kunden mit Ihrer Marke in Berührung kommen – und dies schließt neben dem eigentlichen Kaufvorgang unter anderem Werbung, Bezahlung, Verpackung, Zustellung und die obligatorische „Vielen Dank für Ihren Einkauf“-Nachricht ein. In jeder Interaktion durchläuft Ihr Kunde emotionale Reaktionen und nur wenn diese positiv und das Gesamterlebnis schlüssig sind, kaufen Kunden immer wieder bei Ihnen ein.
Web-Analytics weiß viel, aber nicht immer genug
Was trivial klingen mag, lässt sich in der E-Commerce-Praxis häufig nicht ganz so leicht umsetzen. Schlüssig soll das Gesamterlebnis sein, doch für die Qualität der Customer Experience sind verschiedene Abteilungen im Unternehmen sowie externe Partner verantwortlich. Das ProduktManagement kümmert sich um Produktauswahl und Pricing, Agenturen um Ihre Webseite und Fachabteilungen wie Versand, IT und Buchhaltung tragen ebenfalls zum gesamten Ablauf bei. Hinzu kommen oft mehrere Paketzusteller und Zahlungsdienstleister.
Doch woher wissen wir, welche Prozessveränderungen nötig sind, um das Kundenerlebnis zu verbessern? Wer sammelt darüber Zahlen, Daten, Fakten, aggregiert diese und reicht sie an jene Bereiche weiter, die entscheidende Prozessveränderung zur Optimierung der Customer Experience umsetzen können? In der Onlinebranche neigen wir schnell zum Ruf nach Google Analytics. Der Goldstandard der Website-Wächter gibt zwar Aufschluss über fast alles, was online passiert. Was aber abseits Ihrer Webseite vor sich geht, verrät Ihnen ihr Analytics nicht oder lässt es zumindest nur erahnen. Umfragen zur Kundenzufriedenheit können zwar helfen. Da sich die Antwortraten häufig im niedrigen einstelligen Prozentbereich bewegen, ist das Feedback nur bedingt aussagekräftig. Zudem geben Ergebnisse wie 96 Prozent Kundenzufriedenheit wenig Aufschluss darüber, wo genau Sie als Onlineshop ansetzen sollten, um die 4-Prozent-Lücke zu 100 Prozent „Customer Happiness“ zu schließen.
Weg vom Bauchgefühl, hin zu Zahlen, Daten, Fakten
Wir wollen also nicht länger im Nebel stochern und herausfinden, welcher Moment im Kundenerlebnis Hopp oder Top ist und wo wir mit nachhaltigen Verbesserungsmaßnahmen ansetzen können. Eine Datenquelle wird dabei oft übersehen: Das Kundenservice-Postfach. Kunden, die sich an den Service wenden geben dort sehr genaues, unverfälschtes Feedback. Zudem sind sie dabei auch lösungsorientiert und sagen deutlich was ihnen zu einem perfekten Einkaufserlebnis fehlt. Der Hauptgrund, warum diese Datenquelle so unbeliebt ist, ist der große Aufwand der Auswertung. E-Mails sind unstrukturierte Daten und diese in handlungsorientierte Daten zu übersetzen erforderte bisher lange und mühselige Arbeit per Hand. Neue Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz nutzen, machen es nun deutlich einfacher, wie zwei aktuelle Beispiele deutlich zeigen.
Der Berliner Onlineshop Yourchair bedient eine anspruchsvolle Zielgruppe und bietet die edlen Bürostühle des amerikanischen Möbelherstellers Herman Miller online an. Mehr als tausend Euro kostet ein Stuhl und die Agenturen und Startups, die sich über Yourchair ihr Office einrichten, erwarten Spitzenqualität und besten Service.
Rund 1.500 E-Mail-Anfragen treffen bei Yourchair pro Monat ein und irgendwie war Yourchair-Gründer und Geschäftsführer Christopher Wrociszewski klar, dass die Antwort für Verbesserungen im Kundenservice liegen müsse. Schließlich steckt hinter jeder Kundenanfrage – ob per Telefon oder E-Mail – nichts anderes als eine Lücke im Prozess und eine nicht erfüllte Erwartung im Kundenerlebnis. „Bisher wurde mir von Mitarbeitern schon gesagt, wenn bestimmte Probleme oder Kundenwünsche sich häuften. Oft war das aber ein Gefühl und es stellte sich heraus, dass es eher zufällig war“, so Wrociszewski.
Dann beschäftigte sich das Yourchair-Team mit den Analyse-Möglichkeiten künstlicher Intelligenz. Die systematische Auswertung der Kundenanfragen über einen längeren Zeitraum brachte schließlich die Wende. Beispiel Rechnungsversand: Bei zwei Prozent aller Anfragen forderten Kunden eine Rechnung per rechnungen nur noch per E-Mail. Das spart jeden Monat einen halben Tag Arbeit im Kundenservice, einen Prozessschritt im Versand und natürlich Papier.“ Für ein kleines Unternehmen ein durchaus beachtliches Ergebnis und Wrociszewski sieht sogar noch weiteres Potenzial. Er plant ab jetzt in ruhigeren Phasen des Geschäfts gezielt nach weiteren Optimierungsthemen zu fahnden.
Künstliche Intelligenz erleichtert Auswertung und Verteilung
Noch weiter geht Curated-Shopping-Pionier Modomoto, das mit individuellen Outfits vor allem dem männlichen Modepublikum den Shopping-Stress nehmen will. Modomoto analysierte ebenfalls die Kontaktgründe: Warum rufen viele der inzwischen mehr als 200.000 Kunden überhaupt an oder schreiben E-Mails? Nach der ersten Auswertung mittels künstlicher Intelligenz hat Modomoto die Versandsteuerung optimiert. Mehr als zehn Prozent der Kosten im Kundenservice will Modomoto durch verbesserte Informationen auf seiner Website und E-Mail-Benachrichtigungen einsparen. Ein kleines Team durchforstet tagtäglich alle Serviceanfragen und sucht nach Optimierungsmöglichkeiten für die Customer Experience im Shop und der nachgelagerten Prozesskette.
Eine solche Analyse der Kontaktgründe hilft nicht nur, Lücken im Gesamterlebnis der Kunden aufzudecken. Der gesamte Vorgang, wie Rückschlüsse aus Serviceanfragen gezogen und die Erkenntnisse anschließend im Unternehmen verwendet werden, ist nicht mehr eine Frage des Bauchgefühls, sondern – ähnlich wie bei Google Analytics – faktenbasiert. „Wir können die Inhalte sehr leicht im Team teilen. Das vereinfacht die Kommunikation und hilft, Optimierungen schnell umzusetzen“, bestätigt Daniel Wordell, Head of Sales & Customer Relationship management bei dem Männermode-Spezialisten.
Onlineshops, die künstliche Intelligenz nutzen wollen, um aus den abertausenden E-Mails im Kundenservice-Postfach zu erfahren, was ihre Kunden wirklich wollen, können sich an spezialisierte Dienstleister wenden oder ein für kleinere Händler kostenfreies Angebot ausprobieren: parlamind wertet mittels künstlicher Intelligenz Kontaktgründe in Echtzeit aus und visualisiert Anliegen übersichtlich und intuitiv.
