Was Customer-Experience-Research Ihnen wirklich verrät

Fragen Sie die meisten Teams, was ihnen ihre Customer-Experience-Research im letzten Quartal gebracht hat, und Sie bekommen eine Zahl zu hören. Der NPS ist um zwei Punkte gestiegen, oder der CSAT ist stabil geblieben. Fragen Sie, was sie daraufhin unternommen haben, und im Raum wird es still. Die Forschung hat das Wetter beschrieben, aber niemandem gesagt, was er anziehen soll.

Genau hier scheitert CX-Research, wie sie üblicherweise betrieben wird: Sie liefert Messwerte, aber keine Entscheidung. Die Lösung sind nicht noch mehr Umfragen, sondern Forschung, die von Anfang an darauf ausgelegt ist, eine einzige Frage zu beantworten: Welche Erlebnisse bewegen wirklich Loyalität und Umsatz, und in welchem Ausmaß?

Das Problem ist nicht die Messung, sondern die fehlende Verbindung zum Handeln

Unternehmen ertrinken in Erlebnisdaten und hungern zugleich nach Entscheidungen. Am deutlichsten zeigt sich das bei den Menschen, die diese Programme verantworten. Als McKinsey CX-Verantwortliche befragte, waren nur 15 Prozent rundum zufrieden damit, wie ihr Unternehmen CX maß. Lediglich 6 Prozent waren überzeugt, dass ihr System sowohl strategische als auch taktische Entscheidungen stützt, und nur 4 Prozent konnten den Ertrag einer CX-Entscheidung überhaupt beziffern.

Ein Dashboard, das eine Zahl verfolgt, sie aber nicht an einen Euro koppeln kann, ist keine Forschung, sondern Reporting. Gute CX-Research setzt beim Ergebnis an und arbeitet sich von dort zurück zu den Momenten und den Kunden, die es antreiben.

CX-Research, die weder die Maßnahme noch ihren Wert benennen kann, ist keine Forschung. Sie ist Reporting mit einer Grafik obendrauf.

Wozu die einzelnen Methoden taugen

CX-Research ist kein einzelnes Instrument. Es sind drei, und jedes beantwortet eine andere Frage.

1. Treiberanalyse ordnet die Erlebnisfaktoren danach, welche davon Zufriedenheit, Bindung oder Ausgaben tatsächlich vorhersagen. So finanzieren Sie die wenigen Hebel, die das Ergebnis bewegen, statt jener, die am schlechtesten abgeschnitten haben. Siehe Root-Cause-Analyse.
2. Journey-Research bildet den tatsächlichen Weg eines Kunden ab und zeigt, wo er bricht, indem sie Umfragesignale mit Verhaltensdaten verknüpft. So greifen Sie dort ein, wo Menschen abspringen, und nicht dort, wo sie sich beschweren.
3. Segmentierung trennt die Kunden, die es zu halten lohnt, vom Rauschen. Denn die Erlebnisse, die einen hochwertigen Account binden, sind selten dieselben wie die, die einen Gelegenheitskunden binden. Siehe Kundensegmentierung.

Zusammen verwandeln diese Methoden rohes Feedback in eine priorisierte, bezifferte Auswahlliste: dieser Moment, für diese Kunden, so viel wert. Das ist das Ergebnis, das ein Score nie liefert.

Ihre Kunden forschen längst. Sie nennen es nur “entscheiden”

Warum das wichtig ist: Das Erlebnis steht heute im Zentrum der Kaufentscheidung, nicht am Rand. Kunden belohnen die Unternehmen, die es richtig machen, und bestrafen die anderen, leise und schnell. PwC fand heraus, dass sich 32 Prozent der Verbraucher schon nach einem einzigen schlechten Erlebnis von einer Marke abwenden, die sie eigentlich lieben, und dass ein gutes Erlebnis einen Preisaufschlag von bis zu 16 Prozent rechtfertigt.

Die Konsequenz für die Forschung ist eindeutig. Wenn ein einziger Moment Sie einen treuen Kunden kosten kann, besteht Ihre Aufgabe nicht darin, einen Durchschnitt zu verfolgen. Sie besteht darin, diesen Moment zu finden, bevor er eskaliert.

Wenn Forschung den wahren Treiber findet, ordnet sie die Roadmap neu

Diese Neuordnung ist oft kontraintuitiv. Teams nehmen an, der Preis sei der Hebel. Als Qualtrics 28.000 Verbraucher in 26 Ländern fragte, was ihre Kaufentscheidungen antreibt, schlugen Kundenservice und Support den niedrigen Preis. Das Erlebnis gewann.

Ein Team, das von einem Dashboard aus arbeitet, hätte weiter rabattiert. Ein Team, das von der Treiberanalyse aus arbeitet, finanziert stattdessen das Service-Erlebnis, denn die Forschung hat ihm gezeigt, wo die Loyalität tatsächlich wohnt.

Den Kreis zu schließen, ist der eigentliche Punkt

Der Unterschied zwischen CX-Research, die sich verzinst, und CX-Research, die verstaubt, liegt darin, ob sie in einer verantworteten Maßnahme mit einer angehängten Zahl endet. Die 4 Prozent der Programme, die ROI nachweisen können, messen nicht härter als alle anderen. Sie haben Forschung an Entscheidungen gekoppelt und Entscheidungen an Ergebnisse, sodass jede Erkenntnis mit einem Verantwortlichen und einem Eurobetrag auf einem Schreibtisch landet.

Das ist die Arbeit. Kein schönerer Score, sondern eine kürzere Liste der richtigen Dinge, die es zu verbessern gilt, geordnet nach dem, was sie wert sind.

Um zu sehen, wie wir das mit Kunden konzipieren und durchführen, entdecken Sie unsere Arbeit zu Customer Experience und Experience to Impact oder stöbern Sie in den Fallstudien.