Mit dem Tool Textanalyse Kundenbedürfnisse verstehen

Je mehr ein Unternehmen über seine Kunden weiß, desto enger lässt sich die Kundenbeziehung knüpfen. Welches Bild haben Ihre Kunden von Ihrem Unternehmen? Wie erleben sie es im Alltag? Welche Kritikpunkte hatte Ihr Kunde bei seinem letzten Besuch? Hat er Ihr Unternehmen bei seinen Freuden oder im Social Web empfohlen? Dieses Wissen gehört zum wertvollsten Kapital jedes Unternehmens. Unternehmen erkennen immer mehr den strategischen Wert von Daten und nutzen diesen zielorientiert für ihre Zwecke. Kundenzufriedenheit kann für den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheidend sein. Doch woher bekommen Sie diese Hinweise? Beispielsweise durch Befragungen zur Kundenzufriedenheit.

Herausforderung
Die LDB Gruppe wollte Befragungen zur Kundenzufriedenheit noch effizienter durchführen, um auch große Firmen für diesen Geschäftszweig zu begeistern. Die Optimierung sollte vor allem in der Hinsicht auf den großen Zeitaufwand der Analyse von Befragungsergebnissen erfolgen.

Umsetzung
Die LDB Gruppe implementierte eine hochmoderne Analyselösung, die Feedback aus Kundenbefragungen automatisch verarbeitet, die Zufriedenheit ermittelt und die Ursachen identifiziert.

Vorteile
Beschleunigt die Analyse von Befragungen zur Zufriedenheit von Tagen auf wenige Minuten
Gewährt neue Einblicke in die Kundenzufriedenheit und reduziert die Abwanderungsrate
Ermöglicht den Gewinn von neuen Kunden, erhöht Umsatz und Marktanteile

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»Wenn ein Kunde eine schlechte Erfahrung mit Ihrem Unternehmen macht und Sie das Problem nicht schnell genug lösen, können Sie den Kunden für immer verlieren«, berichtet Anna Sapronova, Business Intelligence Consultant bei der LDB Gruppe. »Wir haben ein innovatives Produkt entwickelt, mit dem wir sicherstellen, dass Ihnen so etwas nicht passiert.«

Eines der zentralen Angebote der LDB Gruppe umfasst die Analyse der Kundenzufriedenheit und die daraus resultierende Ermittlung von konkreten Verbesserungspotenzialen. Dazu nutzen wir eine breite Palette an Werkzeugen, um den höchstmöglichen Ertrag aus Daten der Kundenzufriedenheit zu gewinnen.

Anna Sapronova kennt das Bedürfnis vieler Unternehmen nach solch einem Produkt aus dem Geschäftsalltag: »Einer unserer großen Klienten aus der Automobilindustrie wollte herausfinden, was Kunden in seinen Werkstätten gefallen hat und was nicht. Schließlich kann schon eine einzige schlechte Erfahrung dazu führen, dass man einen Kunden verliert. Als wir damit begannen, diese Kunden zu befragen, konnten wir schnell umfassende Informationen über ihre Erfahrungen mit den Werkstätten sammeln.«

Das Potenzial von Befragungen der Kundenzufriedenheit ist nicht nur für die Automobilindustrie relevant. Auch Unternehmen aus anderen Branchen können von dem Wissen darüber profitieren, wie Kunden eine Marke und deren Service empfinden und warum.

Der innovative Aspekt der Dienstleistung bezieht sich in hohem Maße auf die Analyse der Befragungsergebnisse, weiß Anna Sapronova: »Bisher erzielten wir ausschließlich durch manuelle Abläufe einen Erkenntnisgewinn. Wir wussten aber, dass wir mit der manuellen Herangehensweise nicht den Arbeitsaufwand bewältigen könnten, um uns auch an größere Unternehmen zu richten. Darum suchten wir nach einer Möglichkeit, die Analyse der Befragungsergebnisse zu automatisieren.«

Eine leistungsstarke Analyseplattform mit hochmodernen Text Mining-Funktionen musste gefunden werden. Die Suche der LDB Gruppe führte geradewegs zu IBM® SPSS® Modeler Premium. Anna Sapronova: »Die Analyseplattform war deutlich besser als die anderen Produkte, die wir uns angesehen haben. IBM SPSS hatte genau das, wonach wir suchten – eine breite Palette an Möglichkeiten für ausgeklügelte Analysen, die Unterstützung verschiedener Sprachen und die Bestimmung, ob ein Kommentar positiv oder negativ konnotiert ist.«

Mit der Implementierung von IBM® SPSS® Modeler Premium konnte die LDB Gruppe eine neue Ebene der Analyse der Kundenzufriedenheit öffnen. Die Entwicklung dieses Geschäftssegments und die damit verbundenen Vorteile sind bahnbrechend und ein echter Wettbewerbsvorteil für unsere Kunden. Wenn Werkstattkunden heute an einer Befragung zur Kundenzufriedenheit teilnehmen, werden die Ergebnisse automatisch an die IBM-Lösung gesendet. Die Software übernimmt die Analyse des Feedbacks und ermittelt, ob ein Kunde mit dem gebotenen Service zufrieden oder unzufrieden war.

Mithilfe von weiteren Werkzeugen der Software kann die LDB Gruppe sogar ein konkretes Verbesserungspotenzial identifizieren, das wir ohne Umwege an den Klienten weitergibt.

Die Analyse des Verbesserungspotenzials ergibt sich automatisch aus der Befragung, erklärt Anna Sapronova: »Die Befragungsergebnisse liefern viel nützliches Feedback, das wir an die Klienten weitergeben, um ihnen bei der Optimierung von Prozessen zu helfen. Wenn sich Kunden zum Beispiel beschweren, dass sie zu lange warten mussten, kann sich die Werkstatt überlegen, für Spitzenzeiten zusätzliche Mitarbeiter einzustellen.«

Richtungsweisend ist auch die statistische Analyse der Befragung. Die LDB Gruppe nutzt dafür die Analysesoftware IBM SPSS Statistics, mit deren Hilfe sie Feedback noch genauer untersuchen kann.

Im Rahmen der Durchführung von Cluster-Analysen können verschiedene Aspekte der Kundenzufriedenheit miteinander in Beziehung gesetzt werden. Zum Beispiel denken Kunden, die sich über lange Wartezeiten beschweren, eher, dass die Werkstatt nicht genügend Personal hat.
Anna Sapronova gewichtet diesen Aspekt der Analyse besonders stark: »Es ist extrem wichtig, sowohl das qualitative als auch das quantitative Feedback aus Befragungen zu untersuchen. So können wir völlig neue Einblicke gewinnen. Viele Kunden waren zum Beispiel mit ihrem Werkstattbesuch zufrieden, hatten aber dennoch Verbesserungsvorschläge.«

Besonders lukrativ ist die Zeiteinsparung, die sich durch die Einführung der automatischen Analyse der Befragungen ergibt. Bislang brauchte das Team der LDB Gruppe einen ganzen Tag, um Antworten aus 500 Einzelbefragungen zu analysieren. Die Dauer der Analysen bestimmt aber, wie schnell der Klient auf seine Kunden eingehen kann. Je schneller die Verarbeitung der Informationen erfolgt, desto eher können Abwanderungen verhindert und die Kundenbindung gestärkt werden. Anna Sapronova: »Jetzt erledigt die Software diese Aufgabe in wenigen Minuten. Dank IBM SPSS gibt es eine Effizienzsteigerung von über 95%.«

Für die Zukunft plant die LDB Gruppe eine Analyse in Kombination mit zusätzlichen Unternehmensdaten, die detailreiche Muster aufzeigen sollen. Zum Beispiel werden wir herausfinden, ob die Kunden, die nicht zufrieden waren, alle die gleiche Reparatur in Auftrag gegeben hatten. Mit diesen neuen Erkenntnissen kann der Klient mögliche Ursachen gezielt untersuchen und so die Kundenzufriedenheit steigern.

»Wir können mit IBM Analytics ganz neue Dienstleistungen entwickeln und Mehrwert schaffen. Das hilft uns dabei, unser Geschäft weiter auszubauen.« Anna Sapronova Business Intelligence Consultant LDB Gruppe.

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Lesen Sie hier den ganzen Praxisbericht. Erfahren Sie, wie die LDB Gruppe die Analyse von Zufriedenheitsbefragungen von Tagen auf Minuten beschleunigte, detaillierte Erkenntnisse für Kunden der LDB erreichte und somit Kundenabwanderung reduzierte, neue Geschäftsfelder erschloss und Marktanteile erhöhte.

Text Analyse – Praxisbericht

Im Zeitalter von Big Data ist die Fähigkeit von Unternehmen ihre gesammelten Daten in relevante Informationen zu überführen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Eine Flut an Daten überrollt seit Jahren Unternehmen… wertvolles Wissen, das unerschlossen vor sich hinschlummert. Datensätze oder Texte, die in Form von Artikeln, Berichten, Dokumenten, E-Mails, Bewertungen, Befragungen, Telefonnotizen oder aus Social Media Kanälen vorliegen, enthalten wesentlichen Informationen. Informationen die bares Geld für Unternehmen bedeuten. Es ist an der Zeit diese Datenschätze zu heben. »Wer nicht in Daten und Analyse investiert, wird im Wettbewerb weit zurückfallen«, sagt der Datenanalyse-Spezialist Dean Abbott.

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Erfahren Sie in diesem Praxisbericht für IBM , wie die LDB Gruppe die Analyse von Zufriedenheitsbefragungen von Tagen auf Minuten beschleunigte, detaillierte Erkenntnisse für Kunden der LDB erreichte und somit Kundenabwanderung reduzierte, neue Geschäftsfelder erschloss und Marktanteile erhöhte.

„IBM Analytics ermöglicht uns wertvolle neue Dienstleistungen unseren Kunden anzubieten, die neue Geschäftsfelder eröffnen“ – Anna Sapronova, Consultant Business Intelligence LDB Gruppe

Hier steht Ihnen der Praxisbericht (Englisch) kostenlos zum Download zur Verfügung.

Kunden fühlen sich unverstanden

Eine von IBM veröffentlichte Studie zeigt eine große Lücke zwischen der unternehmensinternen Wahrnehmung des Marketings und der tatsächlichen Erfahrung von Verbrauchern. Die von Econsultancy entwickelte und in den USA durchgeführte Umfrage hat ergeben, dass nahezu 90 Prozent der Marketingexperten die individuell zugeschnittene Customer Experience als entscheidend für den Erfolg betrachten. Diesem breiten Konsens stehen allerdings 80 % der Verbraucher gegenüber, die angeben, dass Markenunternehmen sie nicht als Individuum wahrnehmen.

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Die Umfragen hatten ergeben, dass 80 Prozent der Marketingfachleute der festen Überzeugung sind, bei allen Interaktionen und an allen Touchpoints stets die einzelnen Kunden und Marktsegmente umfassend im Blick zu haben. Außerdem sind sie überzeugt von ihrer Fähigkeit, herausragende Einkauferlebnisse zu bieten, und zwar sowohl offline (75 Prozent), online am PC (69 Prozent) als auch über Mobilgeräte (57 Prozent). Gleichzeitig geben aber nur 47 Prozent der Marketingfachleute an, für relevante Kommunikation und Content sorgen zu können. Tatsächlich ist diese Zahl möglicherweise sogar noch zu hoch: Als die Verbraucher gefragt wurden, ob Unternehmen das Einkaufserlebnis ihrer Meinung nach individuell gestalten (Produkte, Social Media, Newsletter, Sonderangebote und andere Informationen), kam als Antwort ein klares Nein, selbst bei den Marken ihres Vertrauens. Hier einige der Ergebnisse:

  • Nur 37 Prozent der Befragten finden, dass ihr bevorzugter Händler sie als Individuum wahrnimmt
  • Nur 22 Prozent der Befragten glauben, dass der durchschnittliche Händler sie als Individuum wahrnimmt
  • Nur 21 Prozent der Verbraucher meinen, dass erhaltene Mitteilungen im Durchschnitt „meistens relevant” sind
  • Nur 35 Prozent der Verbraucher sind der Meinung, dass Mitteilungen von ihren bevorzugten Händlern „meistens relevant“ sind

Eine Erklärung für diesen Unterschied in der Wahrnehmung zwischen Unternehmen und Kunden könnte sein, dass Unternehmen sich noch nicht auf den aktuellen, von zahlreichen neuen und stetig wachsenden Kommunikationskanälen geprägten Lebensstil eingestellt haben.

So gaben in der Studie nur 34 Prozent der Marketingexperten an, das Einkaufserlebnis online und offline erfolgreich zu verknüpfen. Zwar besteht für die Kunden bereits eine gewisse Verknüpfung, denn sie recherchieren zu Produkten überwiegend online, aber sie geben das meiste Geld dann lieber offline aus.

Wer solche Einkaufserlebnisse nicht bietet, muss mit Einbußen rechnen. Um dies zu belegen, wurden Kunden gefragt, ob sie in den vergangenen 12 Monaten ihren Dienstleistungsanbieter (Bankwesen, Internetprovider und Satelliten-/Kabelnetzanbieter …) gewechselt hatten.

  • 49 Prozent der Kunden gaben an, in den vergangenen 12 Monaten den Anbieter gewechselt zu haben, wobei das Kundenerlebnis eine bedeutende Rolle spielte.
  • 30 Prozent wechselten wegen Versagen des Anbieters, wobei 51 Prozent das Kundenerlebnis als entscheidenden Faktor nannten.
  • 59 Prozent wechselten, weil der neue Anbieter ein besseres Angebot hatte, wobei 42 Prozent Produkte als wichtigsten Faktor nannten, gefolgt vom Erlebnis mit 29 Prozent.

Dauerhafte und profitable Beziehungen zum Kunden sind der Schlüssel zum Markterfolg. Obwohl Kundenzufriedenheit heute eifrig proklamiert wird, machen viele Kunden immer wieder schlechte Erfahrungen. Ein negatives Schlüsselerlebnis gerät so schnell zum folgenschweren Moment, der die Loyalität entscheidend beeinflusst. Unternehmen, die positive Kundenerlebnis ermöglichen, bereiten den Weg für eine Welle von Markentreue, Kundenempfehlungen und Vertrauen. Nur wenn es Marken gelingt, beim Kunden positive Emotionen auszulösen, bleiben sie ihm im Gedächtnis. Eine emotionale Bindung wird am besten durch positive Erfahrungen und Erlebnisse ausgelöst, die der Kunde mit dem Unternehmen hat. Diese Kundenerlebnisse an jedem Touchpoint zu schaffen und zu verbessern, ist das Ziel der Customer Experience. Die meisten Kunden sind jedoch äußerst unzufrieden mit ihrer Customer Experience. Laut einer Forrester-Studie zur Kundenzufriedenheit (2010) sind in den USA nur 16% der Konsumenten mit ihrer Erfahrung im B2B-Bereich zufrieden (9% im B2C), in Europa sind es 25% im B2B und 10% im B2C.

Aus diesem Grund muss es die primäre Aufgabe von Unternehmen sein, die verschiedenen Customer Journeys über alle Touchpoints in Abhängigkeit des für den Kunden momentan relevanten Anwendungsfalls so zu gestalten, dass dadurch Begeisterung und letztlich Kundenloyalität entstehen. Die LDB Gruppe unterstützt sie dabei gerne. Rufen Sie uns an.

Fazit: Customer Experience wird für Unternehmen zunehmend zum Erfolgsfaktor. In Zeiten, in denen die Unternehmenskommunikation an Glaubwürdigkeit verliert und sich negative Erfahrungen wie ein Lauffeuer verbreiten, wird jede Interaktion zwischen Unternehmen und Kunde zum Prüfstein. Nur wem es gelingt, hier zu begeistern, kann mit Wiederkäufen und Weiterempfehlungen rechnen.

Weitere Informationen zur IBM-Studie hier:

LDB bei der IBM SPSS Roadshow

In Kunden- und Produktionsdaten steckt unglaubliches Potenzial, das mittels Data und Text Mining geborgen werden kann. Auf der IBM SPSS Roadshow werden die Vorzüge von Data und Text Mining für mittelständische Unternehmen aufgezeigt.

Noch vor einigen Jahren hat man sich beim Online-Shopping mit großem Staunen gefragt „Wie machen die das?“, wenn der Anbieter wusste, wofür man sich interessiert, noch bevor man danach gesucht hat. Heute kennen wir die Antwort: »Predictive Analytics«. Egal ob im B2C- oder im B2B-Umfeld – alle sind sich einig, in Kunden- und Produktionsdaten steckt unglaubliches Potenzial für das eigene Unternehmen.

Durch die Anwendung und Kombination von Methoden aus der Statistik, dem Data Mining und Text Mining können Daten systematisch ausgewertet und mit Hilfe von Prognosemodellen so in Beziehung gesetzt werden, dass Vorhersagen der wahrscheinlichen Zukunft sowie Trends möglich werden.

Data MiningIBM SPSS zeigt bei der Roadshow »Predictive Analytics im Mittelstand« die Vorzüge von Data und Text Mining für den Mittelstand. Auf dieser Veranstaltung wird in professioneller Weise gezeigt, wie zum Beispiel Kundenpräferenzen und -meinungen aus allen existierenden Kommunikationskanälen – Klassisch, Online, Soziale Netzwerke, Call Center – identifiziert, aufbereitet und proaktiv Kunden mit den richtigen Angeboten gebunden oder Garantiefälle aktiv vermieden werden.

Am 25. Februar spricht Anna Sapronova, Junior BI Consultant bei der LDB Gruppe, über das Thema »Text Mining – Erfolgreich managen mit Kundenmeinung«. Wie man mit computergestützten Analyseverfahren offen formulierte Kundenmeinungen strukturieren kann, um die Kundenerwartungen aufzubereiten und zu entschlüsseln und daraus konkrete Handlungsfelder abzuleiten.

Weitere Informationen, die aktuelle Agenda mit Vortragstiteln auf der Seite: tinyurl.com/njj88sd

Anna Sapronova, geboren in Moskau, studierte Linguistik an der HU Berlin und entwickelt für die LDB Gruppe computergestützte Analyseverfahren, die mithilfe linguistischer und mathematischer Ansätze amorphe Textdaten aufbereitet und strukturiert um daraus Handlungsempfehlungen zu schaffen.