Vorwort:

Seit Jahrhunderten haben sich unsere Vorfahren um das sprichwörtliche Feuer versammelt, um durch Geschichten Weisheit zu vermitteln. Ob sie nun die effektivsten Jagd- und Sammeltechniken erklärten oder die neuesten Missgeschicke eines entfernten Verwandten erzählten. Ihre Geschichten basierten alle auf derselben Sache – Daten.

Corporate Storytelling im Zeitalter der Daten – In der Geschäftswelt spielen Daten nicht mehr nur eine Nebenrolle; sie stehen im Vordergrund jeder Entscheidung die wir treffen. Wenn Ihre Kunden signalisieren, dass sie mit einem Produkt oder einer Dienstleistung unzufrieden sind, können Sie mithilfe von Daten herausfinden, wo das Problem liegt und versuchen es zu beheben. Wenn Sie andererseits feststellen, dass Ihre Kundenabwanderungsrate gesunken ist, können Sie die Daten nutzen, um die Punkte zu verbinden und versuchen, das erfolgreiche Ergebnis in anderen Bereichen Ihres Unternehmens zu wiederholen.

Wir untermauern unsere Behauptungen mit Grafiken, Diagrammen und Tabellen, die Trends, Prozentsätze und Wachstum oder Rückgang zeigen. Die Daten sind der Rahmen für die Erzählung. Mit anderen Worten: Sie sind die Geschichte. Und wir sind die Geschichtenerzähler geworden.

Die Fähigkeit von Geschäftsanwendern im gesamten Unternehmen, die versteckten Geschichten in den Daten zu entdecken, ist die Geheimwaffe eines jeden Unternehmens. Die meisten Unternehmen verlassen sich auf mehrere Kanäle, um sich ein vollständigeres Bild von einer bestimmten Situation zu machen und nutzen künstliche Intelligenz (KI), um die Daten zu extrahieren. Ein Telekommunikationsunternehmen kann sich stark auf Umfragen, Betriebsdaten und Beschwerden stützen, um Schmerzpunkte zu identifizieren und die Endbenutzererfahrung zu verbessern. Während dessen Autohersteller vielleicht auf soziale Medien, externe Benutzerforen und Blogs zurückgreifen um Probleme im Zusammenhang mit der Qualität ihrer Fahrzeuge und der allgemeinen Wahrnehmung ihrer Marke zu verstehen.

Sobald diese Daten jedoch vorliegen, liegt es am Anwender – zum Beispiel einem Marketer oder Kundendienstleiter -, sie in einem größeren Kontext zu betrachten. Zum Beispiel könnte der globale wirtschaftliche Druck eine große Bank daran hindern, höhere Zinssätze für Sparkonten anzubieten. Als Reaktion darauf senkt sie die Zinssätze, ohne wirklich zu wissen, wie ihre Kunden reagieren werden. Während dies geschieht, überwacht die Bank ihre Kanäle für Kundenfeedback, von Online-Chats mit Kundendienstmitarbeitern bis hin zu eingegangenen E-Mails und Online-Kommentaren. Anhand dieser Daten kann die Bank ihre Website-Inhalte und Call-Center-Skripte auffrischen und gleichzeitig feststellen, welche Kunden eine umfassendere Betreuung benötigen.

Das Herzstück dieses Ansatzes ist eine in Daten verwurzelte Grundlage, die durch jemanden ergänzt wird, der die Daten innerhalb des aktuellen Wirtschaftsklimas interpretiert hat um dabei zu helfen, das Narrativ zu verändern. In diesem Szenario kann die Bank, indem sie schnell und proaktiv erklärt, warum die Änderungen vorgenommen wurden und die Auswirkungen auf ihre Kunden versteht, die Kundenbindung stärken und ihre Verluste minimieren.

Diese Art von Szenario spielt sich täglich in allen Branchen ab. Unternehmen, die die Kraft ihrer Mitarbeiter zusammen mit KI nutzen, sind am erfolgreichsten beim Aufdecken, Verstehen und Erzählen einer Geschichte mit großem Überblick.

Nehmen Sie die prädiktive Analytik. Um zwischen Feedback und Beschwerden zu unterscheiden, mussten Datenanalysten bisher manuell Daten prüfen und als das eine oder das andere klassifizieren. Prädiktive Klassifizierungsmodelle können dies jedoch automatisch tun und ganze Datensätze in nur wenigen Minuten kategorisieren, was Analysten Wochen an Zeit spart. Durch die Beseitigung sich wiederholender Aufgaben mit Hilfe der Automatisierung erhalten Unternehmen einen Gesamtüberblick – über alle Kanäle hinweg – über Beschwerden im Vergleich zu Feedback, Kundenloyalität und Erkenntnissen, die Maßnahmen erfordern.

Ein Beispiel: Kunden, die Schwierigkeiten haben, sich in die mobile App ihrer Bank einzuloggen, könnten Tausende von negativen Bewertungen für die mobile App hinterlassen. Die Bank, die nicht weiß, was die Ursache ist, analysiert diese Bewertungen und identifiziert schnell gemeinsame Themen, um das Problem zu identifizieren: die Fingerabdruck-Identifikationsfunktion der App. Es wird schnell behoben, was zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit führt.

In ähnlicher Weise können die vom Contact Center eines Unternehmens gesammelten Daten die betriebliche Effizienz und Qualitätssicherung vorantreiben. Umfragen werden oft eingesetzt, um die Kundenzufriedenheit zu ermitteln, aber die Rücklaufquote bleibt gering. Deshalb sind Erkenntnisse aus Anruf- und Chat-Protokollen so wichtig. Das Verständnis von Metriken wie Erstkontakt-Auflösungsraten und durchschnittliche Bearbeitungszeiten kann zu einer verbesserten Website-Navigation oder einer Neuanordnung von Kunden-FAQs führen, um den Self-Service zu verbessern, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und weniger Anrufen bei Contact Centern führt.

Die Umstellung auf KI und Automatisierung muss keine Herkulesaufgabe sein. Suchen Sie nach einer datenagnostischen Plattform, die sich direkt in Ihre Arbeitsabläufe integrieren lässt und Daten aus öffentlichen, Drittanbieter- oder benutzerdefinierten Unternehmensanwendungen für eine ganz neue Welt der Erkenntnisse nutzt. Es gibt auch Lösungen, die es Ihnen ermöglichen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten ganzheitlich zu kombinieren, um einen noch reicheren Kontext zu erhalten.

Dies kann für viele Mitarbeiter im Unternehmen eine Umstellung sein, daher ist eine Change-Management-Strategie der Schlüssel, um die Mitarbeiter bei der Navigation und Anpassung an neue Arbeitsweisen zu unterstützen. Es ist auch wichtig zu betonen, dass künstliche Intelligenz nicht dazu gedacht ist, die Leistung des menschlichen Gehirns zu ersetzen, was ein häufiges Missverständnis ist. Es ist einfach ein weiteres Werkzeug in ihrem Werkzeugkasten.

Mein Fazit:

Datengesteuerte Intelligenz beflügelt nur die menschliche Kreativität, Neugierde und den Einfallsreichtum. Im Laufe der Geschichte haben die Menschen und ihre Geschichten die Zukunft geprägt, und das ist auch heute nicht anders. In der Tat war unsere Fähigkeit, auf Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und darüber zu berichten, noch nie so schnell. In Kombination mit dem Geschichtenerzählen, der ältesten menschlichen Fähigkeit überhaupt, wird deutlich, wie Menschen, nicht Prozesse, Unternehmen verändern werden.

Dennis Hoffstädte

Dennis Hoffstädte

Keynote Speaker | Impulsgeber | The Plumber of Data Science

Dennis ist Bereichsleiter für den Geschäftsbereich Business Analytics bei amexus. Er unterstützt Kunden im Zuge der digitalen Transformation bei der Etablierung einer Data Driven Culture.