CX-Datenkompetenz: Mit fundierten Erkenntnissen Kundenerlebnisse verbessern

• Kundendaten im Geschäftskontext zu lesen, zu verstehen, zu analysieren und effektiv zu kommunizieren
• Datenaffin und datenkompetent zu sein
• Daten zu verstehen, zu nutzen und sie einzusetzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen
• Wertvolle Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen und diese in umsetzbare Informationen zu verwandeln
• Geschäftsentscheidungen zu informieren und Kundenerlebnisse zu verbessern

Ein datenkompetentes Unternehmen verfügt über diese Fähigkeiten.

Aber warum ist CX-Datenkompetenz wichtig? Die Antwort ist ziemlich einfach. In der heutigen datengetriebenen Welt sind Unternehmen, die Datenkompetenz fördern, besser aufgestellt, um:

• Einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen
• Kosten zu senken
• Die Genauigkeit von Entscheidungen zu verbessern
• In einem sich schnell entwickelnden, datenorientierten Markt wettbewerbsfähig zu bleiben

Es ist wie eine Geheimwaffe, die neue Möglichkeiten erschließt, Innovationen vorantreibt und das Unternehmenswachstum steigert.

Arten von CX-Daten, die Sie kennen (und lehren) sollten

Kundendaten beziehen sich auf die von Kunden gesammelten Informationen, die sowohl quantitativ (zahlenbasiert) als auch qualitativ (nicht-zahlenbasiert) sein können. Sie sind unerlässlich, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren und Kundenerlebnisse zu verbessern. Sie bilden auch das Fundament der CX-Datenkompetenz, da es sich hierbei um die Werte handelt, die Sie sammeln und interpretieren werden.

Hier sind die Arten von Kundendaten, auf die Sie stoßen könnten:

Basis- oder Identitätsdaten

Basis- oder Identitätsdaten beinhalten grundlegende Informationen zur Identifizierung eines Kunden, wie Name, E-Mail-Adresse, Telefonnummer und demografische Angaben wie Alter, Geschlecht und Standort.

Diese Art von Daten ist entscheidend für die Erstellung von Kundenprofilen und die Segmentierung Ihrer Zielgruppen in sinnvolle Gruppen. Indem Sie wissen, wer Ihre Kunden sind, können Unternehmen Marketingbotschaften und Produktangebote gezielter anpassen, um die Bedürfnisse verschiedener Kundensegmente besser zu erfüllen und letztlich zu individuelleren und effektiveren Kundeninteraktionen zu gelangen.

Engagement-Daten

Engagement-Daten erfassen, wie Kunden mit einer Marke an unterschiedlichen Kontaktpunkten interagieren. Dazu können Daten aus Website-Besuchen, Social-Media-Interaktionen, E-Mail-Öffnungen, Klicks und anderen digitalen Interaktionen gehören.

Durch die Analyse von Engagement-Daten können Unternehmen das Interesse der Kunden einschätzen, die Wirksamkeit ihrer Marketingkampagnen messen und feststellen, welche Kanäle am erfolgreichsten für Kundenkontakt sind. Diese Daten sind entscheidend, um Kundenreisen zu optimieren und dafür zu sorgen, dass jeder Kontaktpunkt zu einem einheitlichen und ansprechenden Markenerlebnis beiträgt.

Unlock the CX Vault

We’ve collected the goods — AI prompts, exclusive deals, and a library of secrets from CX leaders. Now unlock your free account to get ‘em.

Name

This field is for validation purposes and should be left unchanged.

Email*

By signing up, you agree to receive occasional emails. You can unsubscribe anytime. See our Privacy Policy for details.

Verhaltensdaten

Verhaltensdaten konzentrieren sich auf die Handlungen, die Kunden vornehmen, wie Kaufhistorie, Produktnutzung und Vertragsverlängerungen. Diese Art von Daten gibt Einblicke, was Kunden tun – und nicht nur, wer sie sind oder wie sie mit einer Marke interagieren.

Durch die Analyse von Verhaltensdaten können Unternehmen zukünftiges Kundenverhalten vorhersagen, Trends identifizieren und ihre Angebote an die Kundenpräferenzen anpassen. Das hilft, gezielte Marketingstrategien zu entwickeln, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Gewohnheiten individueller Kunden zugeschnitten sind.

Einstellungsdaten

Einstellungsdaten erfassen die Gefühle, Meinungen und Motivationen von Kunden und werden häufig durch Umfragen, Bewertungen und Feedbackformulare gesammelt. Diese Daten helfen Unternehmen, das "Warum" hinter Kundenverhalten zu verstehen und geben Aufschluss über Zufriedenheit, Markenwahrnehmung und die Gesamtstimmung.

Durch die Nutzung von Einstellungsdaten können Unternehmen Schmerzpunkte ihrer Kunden adressieren und stärkere emotionale Bindungen aufbauen. Der Einfluss von Big Data im CX zeigt sich in einer verbesserten Kundenzufriedenheit. Diese Art von Daten ist wertvoll, um Kundenerlebnisse zu optimieren und Markentreue zu fördern.

Datenkompetenz für das Customer Experience Management

Die Schnittstelle zwischen Datenkompetenz und Kundenerlebnis ist der Ort, an dem die Magie geschieht. Hier werden Daten zu Erkenntnissen, Erkenntnisse zu Aktionen und Aktionen zu Ergebnissen.

Datenkompetente Mitarbeitende sind in der Lage, Daten zu interpretieren, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die das Kundenerlebnis verbessern. Es geht darum, Daten zu nutzen, um Kundenverhalten zu verstehen, Trends vorherzusagen und individuelle Erlebnisse zu bieten, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen.

Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen, können ihre Kundenbeziehungen stärken und deren Wert steigern. Hier kommen Programme zur Stimme des Kunden (Voice of Customer) ins Spiel, die eine leistungsfähige Möglichkeit bieten, Feedback zu sammeln und auszuwerten, um Produkte zu verbessern und den Kundenservice zu optimieren.

Doch wie lassen sich diese Programme effektiv nutzen? Und wie kann man Daten gezielt einsetzen, um individuelle Erlebnisse zu schaffen? Diesen Fragen gehen wir in den nächsten Abschnitten nach.

Voice-of-Customer-Programme nutzen

Ein Voice-of-Customer-(VoC)-Programm ist ein mächtiges Werkzeug im Arsenal der Datenkompetenz. Es umfasst verschiedene Methoden zur Messung der Kundenzufriedenheit und Feedbackgewinnung, was zu Verbesserungen im Kundenservice, bei Produkten und bei der Identifizierung und Beseitigung von Schmerzpunkten führt.

Durch den Einsatz von VoC-Plattformen und CX-Intelligence-Tools können Customer-Experience-Professionals erfolgreiche Programme mit Kundeneinfühlungsvermögen gestalten, Strategien zur Messung von Kundenerlebnissen entwickeln und auf Feedback reagieren – so werden Personalisierung verbessert und spezifische Kundenprobleme adressiert.

Um Kundenfeedback effektiv zu nutzen, muss ein Unternehmen Datenkompetenz in der Unternehmenskultur verankern. Dies erfordert einen systematischen Feedbackprozess, der sowohl aktive Methoden wie Umfragen und Interviews als auch passive Methoden wie die Auswertung von Live-Chats und Online-Bewertungen umfasst.

So kann ein Unternehmen ein umfassendes Verständnis für Kundenbedürfnisse und -reaktionen gewinnen und letztlich die Customer Journey sowie Preisstrategien optimieren.

Daten zur Personalisierung von Erlebnissen nutzen

Um die individuellen Bedürfnisse von Kunden noch gezielter zu erfüllen, müssen Unternehmen die Kraft von Daten nutzen. Ein fundiertes Wissen über Kundendaten ermöglicht es, personalisierte und gezielt zugeschnittene Erfahrungen zu bieten, was wiederum zu stärkeren Kundenbeziehungen und höherem Kundenwert führt.

Große Unternehmen wie Amazon sind hierfür perfekte Beispiele. Amazons Einsatz von Collaborative Filtering in seinen Empfehlungsalgorithmen macht 35% des Umsatzes aus und verdeutlicht die Kraft von Daten bei der individuellen Ausgestaltung von Kundenerlebnissen.

Mit dem Aufkommen von Technologien des maschinellen Lernens hat sich die Wirksamkeit von Personalisierung weiter verstärkt. Diese Technologien ermöglichen beispielsweise Prognosen zur Nachbestückung des Lagers auf Basis des Nutzerverhaltens und Kaufmusters, sodass der Bestand optimal gehalten wird, um die Nachfrage zu decken.

Predictive Marketing nutzt Machine-Learning nicht nur für Bestandsprognosen, sondern auch für die Analyse der gesamten Customer Journey und erlaubt fein abgestimmte Interaktionen an verschiedenen Kontaktpunkten.

Eine datenkompetente Belegschaft aufbauen

Eine datenkompetente Belegschaft aufzubauen, ist kein Luxus mehr – es ist unumgänglich. Mit über 80% der Daten- und Analyse-Strategien, die bis 2023 Datenkompetenz als kritischen Bestandteil integrieren, sind Unternehmen gefordert, proaktiv Datenkompetenz bei ihren Mitarbeitenden zu fördern.

Die Vorteile sind vielfältig. Eine datenkompetente Belegschaft kann:

• Den vollen Nutzen aus Daten ziehen, insbesondere zur Verbesserung des Kundenerlebnisses
• Eine Kultur datenbasierter Entscheidungen etablieren
• Intuitionsbasierte Herangehensweisen übertreffen
• Bessere Kundenerfahrungen liefern

Neben der Förderung von Datenkompetenz ist es notwendig, eine Kultur zu etablieren, die:

• Neugier
• Kritisches Denken
• Kreativität
• Zusammenarbeit

Dies schließt ein, Datenkompetenz von technischer Kompetenz zu unterscheiden, um eine ausgewogene Betonung auf Datenverständnis und Technologieeinsatz zu legen. Mit den richtigen Analyse- und Visualisierungstools und durch angemessene Schulungen können Organisationen aus Daten mittels Data Analytics umsetzbare Erkenntnisse gewinnen.

Doch wie kann ständiges Lernen und Entwicklung im Bereich Data Science gefördert werden – und welche Rolle spielen Data Champions dabei? Das erfahren Sie in den folgenden Abschnitten.

Kontinuierliches Lernen und Entwicklung fördern

Kontinuierliche Weiterbildung ist die Grundlage für die Entwicklung einer datenkompetenten Belegschaft. Unternehmen können die Datenkompetenz verbessern, indem sie:

• Schulungen und Trainings anbieten, die komplexe Datenkonzepte und Fachbegriffe vereinfachen
• Das Bewusstsein der Mitarbeitenden für den Wert von Datenkompetenz durch geplante und beworbene Lernmaßnahmen schärfen
• Zugang zu Online-Kursen ermöglichen

Ebenso wichtig ist es, kontinuierliche Unterstützung für den Aufbau von Datenkompetenz zu bieten, z. B. durch:

• Regelmäßige Datenmeetings
• Datenressourcen-Bibliotheken
• Teilnahme an Daten-Konferenzen/Workshops
• Anerkennung für Mitarbeitende mit starken Datenkenntnissen

Um das Lernen noch ansprechender und wirksamer zu machen, können Unternehmen auf kreative Methoden wie Spiele und Quizze zurückgreifen.

Data Champions fördern

Beim Aufbau einer datenkompetenten Belegschaft spielen Data Champions eine Schlüsselrolle. Die Unterstützung durch das Top-Management ist für Datenkompetenz-Initiativen essentiell, da Führungskräfte die Fähigkeiten und die Verantwortung vorleben, die sie von ihren Teams erwarten.

Ein Data Champion auf Führungsebene ist wichtig, um Datenkompetenz zu unterstützen und eventuelle Widerstände im Top-Management zu überwinden.

Der Aufbau eines Netzwerks von Data Champions innerhalb der Organisation bietet Mitarbeitenden Unterstützung und fördert eine datengesteuerte Kultur. Diese Champions können offene Diskussionen anstoßen, Vorträge zu neuen Datentools und Erkenntnissen organisieren und bisher unerkannte Talente für Datenkompetenz entdecken.

Um eine datenkompetente Belegschaft wirksam aufzubauen, sollten Chief Data Officers (CDOs) Kennzahlen verfolgen, die den Erfolg von Datenkompetenz-Trainings belegen.

So implementieren Sie ein erfolgreiches Datenkompetenz-Programm

Ein erfolgreiches Datenkompetenz-Programm zu implementieren, ist ein bedeutendes Vorhaben. Es umfasst:

• SMART-Ziele setzen
• Aktuelle Mitarbeiterfähigkeiten ermitteln
• Individuelle Lernpfade für verschiedene Rollen entwickeln
• Eine gemeinsame Datensprache etablieren
• Eine Kultur der Neugier fördern
• Klare Erfolgskennzahlen für messbare Projekte festlegen

Feedback der Mitarbeitenden ist entscheidend, um das Datenkompetenz-Programm an die Mitarbeiterbedürfnisse und Unternehmensziele anzupassen. Außerdem hilft eine Analyse der Kompetenzlücken dabei, den Trainingsbedarf, die Ressourcen und die Fähigkeiten zu identifizieren, die das Programm erfüllen muss.

Doch wie lassen sich klare Ziele und Kennzahlen definieren, und welche Tools und Technologien passen zu Ihrem Unternehmen? Das sehen wir uns in den nächsten Abschnitten an.

Schritt 1: Klare Ziele und Kennzahlen definieren

Klare Ziele und Kennzahlen zu definieren, ist ein entscheidender Schritt zur erfolgreichen Umsetzung eines Datenkompetenz-Programms. Wichtige Schritte dazu sind:

1. Erstellen Sie eine umfassende Datenstrategie und einen Fahrplan für Ihre Ziele, Unterscheidungsmerkmale und messbaren Ergebnisse.
2. Identifizieren Sie Key Performance Indicators (KPIs), mit denen Sie den Erfolg des Programms messen und die Ausrichtung auf strategische Ziele sicherstellen.
3. Nutzen Sie diese KPIs, um die Auswirkung von Datenkompetenz auf operationale Ergebnisse zu zeigen.

Durch diese Schritte stellen Sie sicher, dass Ihr Datenkompetenz-Programm wirkungsvoll und auf Ihre Unternehmensziele abgestimmt ist.

Die Fortschritte einzelner Personen in der Datenkompetenz können durch Kennzahlen wie die Teilnahme an Trainings, Zertifizierungsabschlüsse oder die Fähigkeit, die Vertrauenswürdigkeit von Informationen zu beurteilen, gemessen werden.

Wertschätzung und Würdigung von Erfolgen im Bereich Datenkompetenz innerhalb der Organisation fördert deren Stellenwert und macht den Einfluss auf die Unternehmensziele sichtbar.

Schritt 2: Die richtigen Tools und Technologien wählen

Die Wahl der passenden CX-Tools und Technologien ist ebenso wichtig wie die Definition klarer Ziele. Datenkompetenz und datenbasierte Entscheidungen können durch den Einsatz verschiedener Tools und Plattformen unterstützt werden.

Diese Ressourcen sind unerlässlich, um Daten wirksam zu nutzen und zu verstehen. Dazu zählt auch das korrekte Aufbereiten und Vorbereiten von Daten für Analysezwecke – ein zentraler Aspekt der Datenkompetenz.

Ein erfolgreiches Datenkompetenz-Programm lebt davon, Trainingsmethoden und Tools einzusetzen, die unterschiedlichen Lernstilen gerecht werden, z. B. asynchrones oder synchrones Lernen, Selbstlernkurse oder praxisbasiertes Lernen mit Produkten.

Eine effektive Lösung gegen Datenüberlastung sind Datenvisualisierungstools und Zusammenfassungstechniken, die Daten in kompakte und aussagekräftige Formate bringen.

Hier sind einige Beispiele für CX-Tooltypen, die Sie benötigen könnten:

Customer Success und Experience

• Customer-Success-Software
• Customer-Feedback-Software
• Kundenbewertungs-Management-Software

CX-Datenanalyse

• Sentiment-Analyse-Tools
• Customer-Journey-Analytics-Software
• Umfrage-Analyse-Software

CX-Datenkompetenz: Häufige Herausforderungen

So klar die Vorteile von Datenkompetenz sind, so gibt es auch typische Herausforderungen, mit denen Organisationen konfrontiert werden können. Dazu gehören:

Komplexe Daten verstehen

Unternehmen treffen oft auf komplexe, vielschichtige Daten, die Mitarbeitende nur schwer interpretieren und analysieren können. Das tritt insbesondere dann auf, wenn Daten roh oder unstrukturiert vorliegen – was für Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund überwältigend sein kann.

Wie dem begegnen?

• In gezielte Schulungen investieren, die Mitarbeitende befähigen, komplexe Datensätze zu vereinfachen.
• Nutzerfreundliche Datenvisualisierungswerkzeuge zur Verfügung stellen, um komplexe Daten verständlich aufzubereiten.

Datenüberlastung managen

Da Unternehmen riesige Mengen an Daten sammeln, wird es immer schwieriger, das Wesentliche von Unwesentlichem zu trennen. Datenüberflutung kann zu Entscheidungsüberforderung und Fehlinterpretationen führen.

Wie dem begegnen?

• Effektives Datenmanagement mit Priorisierung und Filterstrategien einführen.
• Erweiterte Analyse- und KI-Tools nutzen, um automatisch wichtige Trends und Erkenntnisse zu erkennen.

Daten-Insights vermitteln

Auch wenn Daten richtig verstanden werden, besteht eine Herausforderung darin, Erkenntnisse verständlich an verschiedene Stakeholder – insbesondere ohne Datenhintergrund – zu kommunizieren. Missverständnisse können zu Fehlentscheidungen oder Ablehnung durch Entscheidungsträger führen.

Wie dem begegnen?

• Wert auf Data Storytelling legen, um Erkenntnisse in eine greifbare Erzählung einzubetten.
• Mitarbeiter:innen darin schulen, Daten visuell und im Kontext verständlich zu präsentieren.

Datengüte sicherstellen

Hochwertige Daten sind essenziell für korrekte Analysen und Entscheidungen. Unternehmen kämpfen jedoch oft mit der Integrität und Aktualität ihrer Daten. Gründe sind etwa Eingabefehler, uneinheitliche Formate oder veraltete Informationen.

Wie dem begegnen?

• Robuste Data-Governance-Richtlinien etablieren, regelmäßige Audits und standardisierte Prozesse einführen.
• In Tools zur Datenbereinigung und automatische Validierungschecks investieren, um die Datenqualität zu sichern.

Case Study: Datenkompetenz bei Airbnb

Datengetriebene Entscheidungen sind kein Modewort – sondern Realität bei vielen erfolgreichen Unternehmen. Unternehmen wie Airbnb, Netflix, Starbucks und Amazon nutzen Kundendaten gezielt, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Hier ein besonderes Beispiel:

Airbnbs Data University ist eine interne Initiative, die allen Mitarbeitenden – unabhängig vom technischen Hintergrund – Data-Science-Kenntnisse vermittelt. Das Programm bietet Kurse von Grundlagen der Datenkompetenz bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Machine Learning und Datenanalyse. Ziel ist es, Datenwissen einer breiten Belegschaft zu erschließen und eine datengesteuerte Unternehmenskultur zu etablieren, in der auf allen Ebenen datenbasierte Entscheidungen getroffen werden.

Die Vorteile dieses Systems sind beträchtlich: Erstens ermöglicht es den Mitarbeitenden, fundiertere Entscheidungen durch das Verständnis und die Anwendung von Daten im Arbeitsalltag zu treffen. Die Demokratisierung von Data Science führt zu innovativeren Lösungen, da Menschen aus unterschiedlichen Bereichen neue Perspektiven einbringen. Zusätzlich wird die Abhängigkeit von Spezialisten-Teams verringert, Entscheidungen werden schneller getroffen und das Unternehmen kann agiler auf Marktveränderungen reagieren.

Andere Unternehmen können von Airbnbs Ansatz lernen, indem sie erkennen, wie wichtig es ist, ihre Belegschaft mit Datenkompetenz auszustatten. Ähnliche Initiativen helfen, Abteilungsgrenzen aufzubrechen, die Zusammenarbeit zu stärken und eine datenbasierte Unternehmenskultur zu fördern. Wer in die Datenkompetenz der Mitarbeitenden investiert, erschließt neue Innovationspotenziale und bleibt in einer zunehmend datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig.

Initiativen wie Airbnbs Data University zeigen die Vorteile von Datenkompetenz-Bildung: Mitarbeitende treffen bessere Entscheidungen, das Unternehmen wächst. Erfolgreiche Fallstudien helfen, Vorbehalte gegenüber datenbasierten Entscheidungen abzubauen und eine Kultur zu fördern, die den Mehrwert von Daten erkennt.

Zusammenfassung

Von der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis zum Erzielen besserer Geschäftsergebnisse – Datenkompetenz ist dafür ausschlaggebend. Eine datenkompetente Belegschaft aufzubauen, erfolgreiche Programme zu implementieren und Herausforderungen der Datenkompetenz zu meistern, sind die Schlüsselaspekte. Der Weg hin zu hoher Datenkompetenz ist anspruchsvoll, die Belohnung lohnt sich jedoch.

Für weitere Einblicke und Unterstützung melden Sie sich zum The CX Lead Newsletter an.

Häufig gestellte Fragen

Warum ist Datenkompetenz wichtig?

Datenkompetenz ist entscheidend, da sie es Unternehmen ermöglicht, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, was zu informierten Entscheidungen und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Wie können Unternehmen eine datenkompetente Belegschaft aufbauen?

Unternehmen sollten eine Kultur der Datenkompetenz fördern, Schulungen/Weiterbildung anbieten und Data Champions etablieren. So werden Mitarbeitende befähigt, Daten zu verstehen und wirkungsvoll einzusetzen.

Welches sind die Herausforderungen bei der Förderung von Datenkompetenz?

Die Herausforderungen sind komplexe Daten zu verstehen, Datenüberlastung zu managen, Erkenntnisse zu vermitteln und die Datenqualität sicherzustellen. Dies erfordert einen ganzheitlichen Ansatz.

Wie sieht die Zukunft von CX aus?

Die Zukunft von CX beinhaltet Predictive Analytics und Machine Learning, um Kundenbedürfnisse vorherzusagen, Customer Journeys zu optimieren und Erlebnisse zu personalisieren – für mehr Zufriedenheit und Loyalität.