Big Data – die verpasste Chance im Kundenservice

Big Data – grenzenloser Hype oder Datenschutz-GAU? So kann man die Diskussion um die Verwendung von Kundendaten im Service zusammenfassen. In meinem Gespräch mit Sebastian Amtage, Gründer und Geschäftsführer von b.telligent zeigt sich aber: Beim Thema Big Data geht es eher um verpasste Chancen.

Big Data bedeutet laut Definition, mit Datenmengen im Tera- oder Petabyte-Bereich zu hantieren. Dies kann in Deutschland fast niemand von sich behaupten. Bei einer Million Kunden müsste man dafür nämlich über jeden einzelnen 1 GB an Daten sammeln.  Big Data ist daher vor allem ein Synonym für die Fähigkeit, Informationen aus Stammdaten, Kundentransaktionen, Kontaktaufnahmen und sozialen Netzwerken zusammenzuführen.

Ist-Stand in den meisten Firmen ist jedoch immer noch, dass Daten in silo-artigen Applikationen gesammelt werden, sodass diese Informationen weder gewinnbringend genutzt noch zusammengeführt werden.  Als Kunde merke ich das, wenn ich mein Anliegen beim Wechsel des Kontaktkanals (oder noch schlimmer des Ansprechpartners) immer wieder vorbringen darf.

Das einfachste Beispiel für die Segnungen der Datenanalyse ist die Produkt-Assoziation bei Amazon: Kunden, die Gartenzwerge kaufen, mögen meinetwegen auch die Heino-CD. Komplexer wird es etwa in der Telekom-Branche: Ein selbstlernender Algorithmus ordnet die etwa 50 verschiedenen Tarife und Kombi-Optionen den aktuellen Kunden zu. Rufe ich meinen Operator an oder kontaktiere ich ihn im Chat, kann mich der Agent kompetent beraten. Der Vorteil für beide Seiten liegt auf der Hand: als Kunde werde ich nicht mit uninteressanten Angeboten belästigt,  die Firma hat zufriedene Kunden und bessere Verkaufszahlen.

Next Best Activity und die Qualität

Das Prinzip hinter diesem Vorgehen nennt sich „Next Best Activity“ (NBA) und stammt aus dem Inbound Marketing: Im Moment der Kontaktaufnahme des Kunden ordnet der Algorithmus ihm verschiedene Produkt- bzw. Service-Angebote, gestaffelt nach Wahrscheinlichkeit der Akzeptanz und Umsatzpotenzial, zu. Der Kontakt kann dynamisch im Routing zu einem für die entsprechenden Angebote spezialisierten Mitarbeiter zugeteilt werden. Dieser wird dann während der Kommunikation mit dem Kunden von einem Leitfaden unterstützt. Aus den Reaktionen des Kunden „lernt“ der NBA-Algorithmus,  wie seine internen Gewichtungen für den nächsten Kontakt anzupassen sind.

Eine andere Anwendung von Big Data ergibt sich im Qualitätsmanagement: Die Daten der Kundenkontakte wie Kundenbefragungen, Sprach- und Bildschirmaufzeichnungen oder Qualitäts-Bewertungen werden ausgewertet, um die Servicequalität zu heben.

Und wo bleibt der Datenschutz ?

Firmen müssen nicht zu einer zweiten NSA werden, um Kundendaten sinnvoll einzusetzen. Daten müssen anonymisiert, der Zugang zu Daten eingeschränkt werden. Der Mitarbeiter im Kundenservice sieht unter Umständen das Ergebnis einer Analyse, er erhält keinen uneingeschränkten Zugriff auf die Ausgangsdaten. In gleicher Weise sind Mitarbeiter-Daten und Bewertungen vor unberechtigtem Zugriff zu schützen.

Datenschutz kostet Geld und Disziplin, doch letztendlich erhöht er die Transparenz und senkt Hemmschwellen bei Kunden und Mitarbeiter, sich an die Firma zu binden.

Big Data im Omnichannel Service

Der Kunde im digitalen Zeitalter erlebt Service auf Online Marktplätzen über mobile Endgeräte. Seine Ungeduld und seine Erwartung, auf allen Kanälen konsistent beraten zu werden, erfordern von den Unternehmen Transparenz und die Überwindung siloartiger Strukturen.  In dieser Vision spielt Big Data eine entscheidende Rolle als Schnittstelle, in der alle Kundeninformationen an einem Punkt zusammenlaufen.

Big Data im Kundenservice ist damit ein wesentlicher Bestandteil der Customer Journey:

  • Kunden erhalten relevante Angebote
  • Kunden erleben konsistenten Service auf allen Kontakt-Kanälen (Touchpoints)
  • Firmen erheben relevante Informationen statt in Silos Daten anzuhäufen, die sie nicht auswerten können
  • Firmen steigern ihre Verkaufschancen durch Inbound Marketing

Für wen ist das besonders relevant?

Auch wenn die Datenmenge von Big Data gigantisch erscheinen mag- Kundendaten erhebt jede Firma. Sebastian Amtage hebt neben Online-Stores und Telkos  speziell die Energiebranche und Automobilindustrie hervor:  Beide sitzen durch Themen wie Smart Home oder Car Sharing auf einem Berg von Datenquellen, die danach rufen, erschlossen zu werden.

Man kann im Prinzip nur wenige Geschäftsmodelle ersinnen, bei denen Big Data keine Rolle spielt. Kunden-zentrierter Service  und Omnichannel sind ohne Auswertung und Präsentation aller relevanten Datenquellen heute nicht mehr denkbar.

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Sebastian Amtage

Sebastian Amtage

...ist einer der Gründer und Geschäftsführer von b.telligent, eines der führenden Beratungsunternehmen für BI, DWH, CRM und Big Data in der DACH-Region. Der Diplomphysiker berät seit über 15 Jahren international tätige Unternehmen unter anderem aus den Branchen Telekommunikation, Finanzdienstleistung und Medien bei der Einführung, Weiterentwicklung sowie Optimierung ihrer Informations- und Datenmanagementlösungen.

Ein Gedanke zu „Big Data – die verpasste Chance im Kundenservice

  1. Marcus Enger sagt:

    Schöner Beitrag, vielen Dank. Leider hat man wieder genau das falsche – aber doch sehr bekannte – Beispiel Amazon gewählt. Genau hier geht es doch nicht darum was für mich, den individuellen Kunden der beste nächste Schritt ist, sondern was generelle alle, die ein gewisses Produkt gekauft haben dann als nächstes gekauft haben.
    Meiner Meinung nach liegt im Potenzial von Big Data eben genau hier besser zu werden:
    * Ist überhaupt ein weiteres Produkt der beste nächste Schrit? Oder doch besser ein Service Hinweis?
    * Falls ein Produkt der beste nächste Schritt ist, welches ist dann eine gute Empfehlung unter Berücksichtigung meiner sonstigen Einkäufe und was das Unternehmen sonst noch alles über mich weiß?
    * Vielleicht ist keine Empfehlung auch mal ein gute Empfehlung?
    Es gibt sicher schon viele Kunden von Amazon, die eine gewisse Blindheit für diese „Werbung“ oder Empfehlungen entwickelt haben, da sie zu oft nicht relevant war.
    Also, wie gesagt, ein schön Beitrag der das Thema gut beleuchtet, es gibt sicher bessere, gängige Beispiele für einen erfolgreichen Einsatz schon heute.

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