Support Communities – was bringen die neuen Mitarbeiter?

Die Integration von Kunden in die Service-Prozesse ist kein Trend mehr. Sowohl in der Versicherungsbranche, bei Telekommunikationsdienstleistern oder auch in Industrie und Handwerk,  immer mehr Unternehmen entdecken Support Communities als neues Instrument im Kundenservice.

Und die Vorteile sind ja auch nicht von der Hand zu weisen. Schnelle Reaktionszeiten bei gleichzeitiger Qualitätssteigerung im Service sind keine leeren Versprechen, sondern in aktiven Communities erlebbar. Diejenigen Unternehmen, die aufgrund der Strahlkraft ihrer Marke überhaupt in der Lage waren, ihre Kunden und Markenbotschafter zu aktivieren, und noch dazu den Mut hatten, sich auf die neuen Herausforderung „Community“ einzulassen, fahren jetzt schon den Lohn für ihren Einsatz ein. Hohe Kunden-zufriedenheitswerte und eine starke Präsenz in den Dialogkanälen des Social Web zeigen auf, welche Hebelwirkung sich für Unternehmen mit „Kunden helfen Kunden“ – Ansätzen ergeben.

Nur eine Kennzahl, die für viele Entscheider jedoch die gewichtigste Entscheidungsorientierung darstellt, ist nach wie vor gefragt, jedoch meistens nicht vorhanden: was bringt es mir eigentlich finanziell, meine Kunden in einer Community für mich aktiv werden zu lassen? Und sind die Anfangsinvestitionen wie auch das folgende Community-Management damit gedeckt?

Zugegeben, die Erfassung des Return on Investment von Communities ist kein triviales Unterfangen. Um trotzdem dem berechtigten Wunsch nach monetärer Vergleichbarkeit von Support Communities mit anderen Service-Kanälen wie Telefon oder Mail nachzukommen, wird hier eine relativ einfache Methodik vorgestellt, um den ROI von Social Support und Support Communities zumindest näherungsweise zu bestimmen.

Welchen Mehrwert bringt Social Support?

Zunächst muss man bestimmen, welche Effekte eine Support Community auf die Einsparung von Servicekosten hat.

Hier sind vor allem zwei Faktoren zu benennen: Zum einen der Nutzen von Crowdsourcing. Die Masse wird aktiv und liefert einen Mehrwert. Im Falle von Social Support, helfen Kunden anderen Kunden. Servicemitarbeiter greifen nur noch ein, wenn die Community mit der Lösung eines Problems nicht weiterkommt oder aber das Problem vor Ausschluss der Öffentlichkeit geschehen muss.

Zum anderen bleibt dieser Mehrwert bestehen und wird auffindbar, es entsteht also eine Wissensdatenbank. Kunden lernen, dass schon andere vor ihnen das gleiche Problem hatten und eine Lösung online verfügbar ist.

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Online und Offline Servicefälle vergleichbar machen.

Die zentrale Frage ist nun, reduziert Social Support wirklich die Servicefälle in anderen Service-Kanälen oder öffnet man damit nur einen zusätzlichen Kanal, der keine Einsparungen bringt? Die Herausforderung besteht nun darin Service-Fälle vergleichbar zu machen. Man unterscheidet hierbei Direct Deflection und Indirect Deflection.

Die Direct Deflection ist einfach mit einem klassischen Service Case zu vergleichen: Kunde stellt eine Frage. Kunde bekommt eine Antwort. Kunde hat sein Problem gelöst.

Schwieriger stellt sich die Vergleichbarkeit der Indirect Deflection heraus. Das sind all die Kunden, die nicht an der Serviceline anrufen, weil sie die Lösung bereits gelesen haben.

Um das Modell zu vereinfachen, unterscheiden wir nicht mehr zwischen der Direct und Indirect Deflection. Wir gehen als Grundgesamtmenge von Unique Visits in der Support Community aus. Damit hat man alle Besucher der Community im Blick, egal ob sie etwas geschrieben oder nur gelesen haben.

Natürlich kann man jetzt nicht alle Unique Visits mit Calls direkt vergleichen. Wir empfehlen daher zwei Gewichtungs-Faktoren einzubauen.

Die Crowd Ratio – Wie viel Potential hat Social Support?

Die erste ist die Crowd Ratio. Wie schon erwähnt, sollen Kunden anderen Kunden helfen. Das ist aber nur möglich, wenn die Produkte oder Services eines Unternehmens auch das Potential dazu haben, von der Community gelöst zu werden. Die folgende Grafik zeigt eine vereinfachte Darstellung zur Abschätzung der Crowd Ratio. Je komplexer ein Produkt und je eher eine Problem in der Öffentlichkeit gelöst werden kann, desto höher der Anteil der Lösungen durch die Support Community. Anders herum, je mehr Fragen privat gelöst werden müssen und je einfacher ein Produkt ist, desto weniger Potential hat Crowdsourcing beim Kundenservice.

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Diese idealtypische Brancheneinteilung soll nur einen ersten Anhaltspunkt für das Potential einer hohen Crowd Ratio aufzeigen. Um die Crowd Ratio genau einschätzen zu können, muss eine Einzelfallbetrachtung stattfinden.

Real Subsitution – Problem wirklich gelöst?

Die zweite Gewichtung ist eine qualitative Erhebung unter allen Besuchern der Support Community. Wir nennen diese Gewichtung die Real Substitution. Damit soll herausgefunden werden, wie viele Besucher in der Support Community eine Lösung für ihr Problem gefunden haben und deswegen nicht mehr einen anderen Servicekanal benutzen müssen. Mit der Real Substitution kennen wir also wirklich die Anzahl der Besucher, die ihr Problem final in der Support Community lösen konnten.

ROI von Support Communities

Mit den Unique Visits in der Support Community und den zwei Gewichtung Crowd Ratio und Real Substitution wird die absolute Anzahl an Fällen errechnet, die in der Support Community gelöst werden. Der Rest der Berechnung ist dann einfach, vorausgesetzt man kennt die durchschnittlichen Kosten eines Servicefalles und auch die absolute Anzahl aller Servicefälle des Unternehmens. Damit lässt sich dann der Social Support Share und die Kostenersparnis ermitteln. Die Kostenseite für Support Communities ist die Summe von Software-Lizenz-Kosten, Mitarbeiterkosten und Marketing-Budget. Damit sollte die Vollkostenrechnung für Support-Communities nahezu vollständig sein.

Die hier aufgezeigte Methodik wird sicherlich nicht der Anforderung gerecht, präzise aufzuzeigen, was die „neuen Mitarbeiter“ in den Support Communities zum Unternehmensergebnis beitragen. Es erlaubt aber eine Einschätzung, ob man zu denjenigen Unternehmen zählt, bei denen unterm Strich allein die Kunden vom gestiegenen Serviceangebot etwas haben oder ob sich die nicht unerheblichen Investitionen rechnen und beide Seiten vom Einsatz der treuesten Markenbotschafter profitieren.

Autoren:

Gerhard Wehe : Principal Consultant Social Business Technology – T-System Multimedia Solutions

Ulf-Jost Kossol : Head of Social Business Technology – T-System Multimedia Solutions

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Ulf Kossol

Ulf Kossol

…ist seit 2006 ein bekennender Social Media Enthusiast und glaubt seither unaufhörlich an das vernetze Unternehmen. Schon während seiner 14-jährigen Offizierslaufbahn bei der Bundeswehr machte er sich in Zeiten der new economy und dem frühen Web2.0 Zeitalter nebenberuflich selbstständig und wechselte im Jahre 2009 schließlich zur T-Systems Multimedia Solutions. Dort war er zunächst als Senior Consultant für Social Business tätig und ab 2012 dann als Managing Consultant (Head of) Social Business Technology. Seit Februar 2016 ist er nun auch als stellvertretender Vorsitzender für den Arbeitskreis „Social Media“ des BVDW tätig.

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