Mehr als eine Umfrage: Wie Meta Reality Labs die Kundenerfahrung (CX) messbar macht

Das CX-Team von Meta Reality Labs stellt seine Best Practices zur Verbesserung der Kundenerfahrung vor - und geht dabei über Umfragen hinaus, um die richtigen Daten zu sammeln und Maßnahmen zu ergreifen.

Erfahrene Kundenerfahrungsexperten wissen, dass das Einholen von Kundenfeedback durch Umfragen nur eine von vielen Taktiken ist, die als breitere, ausgefeiltere Strategie zur Verbesserung der Kundenerfahrung eingesetzt werden können. Umfragen zur Stimme des Kunden können eine größere Wirkung haben, wenn sie zusammen mit anderen Ansätzen durchgeführt werden, die einen besseren Einblick in die Kundenerfahrung ermöglichen, Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenerfahrung priorisieren und kontinuierliche Verbesserungen aktivieren, die Loyalität aufbauen und die Marke stärken. 

Und das für die Kundenerfahrung zuständige Team der Meta-Abteilung für virtuelle und erweiterte Realität, Meta Reality Labs, geht mit gutem Beispiel voran und kombiniert Umfragen mit einer Vielzahl von Kundensignalen. 

Ich hatte das Vergnügen, von zwei CX-Führungskräften bei Meta Reality Labs - Pegah Valeh, Head of Global Customer Experience, und Stephen Lopez, CX Lead - zu erfahren, wie sie über herkömmliche Umfragen hinaus mehr Kundenerlebnissignale erfassen, KI in ihre Bemühungen einbeziehen, mehr umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, Bereiche zur Verbesserung des Kundenerlebnisses priorisieren und datengesteuerte Maßnahmen auf jeder Ebene im gesamten Unternehmen ermöglichen, und zwar in unserem jüngsten Webinar Beyond the Survey: Wie umfassende Erfahrungsprogramme Maßnahmen ermöglichen. 

Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Highlights aus unserer Diskussion darüber, wie Meta mit Vertrauen Kundenbindung schafft, sowie einige zusätzliche Antworten auf Fragen, die wir von unseren Webinar-Teilnehmern erhalten haben.*

F: In nur wenigen Jahren hat sich Ihr Team bei Meta Reality Labs von der Durchführung einfacher Umfragen zu einem Team entwickelt, das über die richtigen Daten verfügt, um unternehmensweit echte Maßnahmen zu ergreifen. Können Sie uns von Ihrer Reise erzählen?

Pegah Valeh: Als ich zu Meta kam, hatten wir kein Kundenerfahrungsprogramm. Wir hatten nur eine einzige Umfrage, die nicht wirklich für Analysen oder Entscheidungsfindung genutzt wurde. Wir haben ein CX-Programm eingeführt, indem wir zunächst Medallia einführten und unsere erste Umfrage über Medallia erstellten, an der die Mitarbeiter nach der Interaktion mit unseren Agenten teilnehmen konnten.

Wir begannen dort, weil wir in das Kundensupport-Team eingebettet waren und dies der Bereich war, der mehr Einblicke benötigte, und wir hatten bereits die Zustimmung. Dann haben wir unser Programm erweitert, um die End-to-End-Kundenerfahrungen zu untersuchen, also alle Interaktionen während der gesamten Customer Journey.

Wir haben damit begonnen, unser Programm schrittweise zu erweitern: vom Kundensupport über die Kauferfahrung, die Liefererfahrung und das Zuhören beim Produkt bis hin zur Rückgabeerfahrung.

Wir wollten uns nicht nur auf Umfragen verlassen, sondern auch ein breites Spektrum an Feedback und Erkenntnissen gewinnen. Deshalb haben wir begonnen, indirektes Feedback zu erfassen, z. B. über Produktbewertungen, soziale Medien und operative Daten, um unsere Umfragen zu ergänzen und unser Verständnis für unsere Kunden zu verbessern.

F: Wie sind Sie darauf gekommen, dass Sie andere Arten von Feedback benötigen, um Ihr Kundenerfahrungsprogramm zu verbessern? 

PV: Das war von Anfang an unsere Absicht - unsere Vision war es, eine 360-Grad-Ansicht des Kundenerlebnisses über alle unsere Aktivitäten hinweg zu erstellen. Wir haben auch erkannt, dass es wichtig ist, über eine Vielzahl von Informationen zu verfügen, denn Umfragen sind absolut großartig, aber sie können blinde Flecken haben, und es gibt vielleicht auch andere Möglichkeiten, die schneller sind, als auf Umfrageergebnisse zu warten.

Deshalb haben wir begonnen, andere Arten von Feedback zu nutzen, darunter direktes Feedback, indirektes Feedback und Datenquellen, die uns helfen, aus dem Kundenverhalten und den Betriebsdaten zu schließen, ob der Kunde ein gutes oder schlechtes Erlebnis hatte, ohne dass wir ihn fragen müssen.

Stephen Lopez: Unser Team ist in einer Support-Organisation angesiedelt, daher war es für uns selbstverständlich, Betriebsdaten, Support-Tickets und digitale Daten aus unserem Help Center zu nutzen, um die Self-Service-Erfahrungen zu verstehen. Als unser Programm dann wuchs, identifizierten wir weitere Arten von Feedback und begannen, diese zu nutzen, je nachdem, wo wir zuhörten. Während des gesamten Prozesses war es uns wichtig zu verstehen, was unsere Umfragedaten ergänzen würde, um die Erfahrungen unserer Kunden besser zu verstehen.

Bei jeder neuen Strategie, die wir auf den Weg bringen, nutzen wir die Erkenntnisse, die wir im Rahmen dieses Programms gesammelt haben, und bringen sie den übrigen Partnern im gesamten Unternehmen nahe, um den Wert der Bemühungen zu verdeutlichen, und erweitern sie dann entsprechend.

- Pegah Valeh, Leiterin der Abteilung Global CX, Meta Reality Labs

F: Können Sie uns sagen, wie Sie die Zustimmung der Beteiligten erhalten haben?

PV: Zunächst haben wir uns die Schlüsselmomente der Wahrheit angeschaut, also diejenigen, die einen außergewöhnlichen Einfluss auf das Kundenerlebnis haben. Außerdem haben wir Bereiche in Betracht gezogen, in denen wir bereits ein gewisses Maß an Akzeptanz hatten, also die niedrig hängenden Früchte.

Es musste entweder ein entscheidender Moment der Wahrheit sein, für den wir kämpfen mussten, oder etwas, für das wir schnell Zustimmung finden konnten, indem wir den Wert von Erkenntnissen aufzeigten. 

Bei jeder neuen Strategie, die wir auf den Weg bringen, nutzen wir die Erkenntnisse, die wir im Rahmen dieses Programms gesammelt haben, und bringen sie den übrigen Partnern im gesamten Unternehmen nahe, um den Wert der Bemühungen zu verdeutlichen, und erweitern sie dann entsprechend.

F: Was war für Sie bei der Entwicklung Ihres CX-Programms am wichtigsten?

PV: Unsere Analytik. Es ist ziemlich einfach, Feedback zu sammeln. Aber die meisten Unternehmen tun sich schwer damit, all dieses Feedback in Maßnahmen umzusetzen. Das war also das wichtigste Prinzip hinter unserem Programm - die Nutzung von Analysen, um Erkenntnisse effektiver umzusetzen.

Die Bitte um Feedback weckt bei den Kunden die Erwartung, dass Sie etwas daraus machen werden. Und wenn man das nicht kann, sollte man besser nicht fragen. Deshalb haben wir unser Programm so konzipiert, dass Analyse und Lernen Vorrang vor dem Zuhören haben.

F: Welche Arten von Daten haben Ihnen geholfen, mehr verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen?

SL: Auf der Supportseite gibt es die Tickets selbst, aber auch das Volumen spezifischer Probleme und die Transkripte dieser Tickets, aus denen wir lernen können, was aus Sicht des Kunden passiert. Das können wir dann mit anderen Verhaltensdaten verknüpfen. Wie gehen die Kunden zum Beispiel mit unserem Help Center um? Haben sie Schwierigkeiten bei der Navigation? Das hilft uns, ein ganzheitlicheres Bild unserer gesamten Support-Erfahrungen zu zeichnen. 

Ein weiteres Beispiel sind unsere Bestell-, Liefer- und Retourendaten. Wir überwachen die pünktliche Lieferung, von der wir aus früheren Analysen wissen, dass sie sowohl mit der Erfahrung als auch mit den Geschäftsergebnissen korreliert. Wir befragen unsere Kunden zwar nach wie vor während der Lieferung und Rückgabe, aber wir können auch die pünktliche Lieferung nutzen, um Rückschlüsse auf die Erfahrungen aller unserer Kunden zu ziehen, nicht nur derjenigen, die geantwortet haben.

Wir verknüpfen auch indirektes Feedback, wie Produktbewertungen und Beiträge in sozialen Medien, mit unseren operativen Daten, um ein ganzheitlicheres Bild zu erhalten. 

F: Wie legen Sie die Prioritäten fest, auf welche Bereiche Sie sich konzentrieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern?

SL: Es kommt auf den Schweregrad und die Häufigkeit an. Wirkt sich etwas negativ auf unsere Kunden aus? Und in Verbindung damit: Wie verbreitet ist das Problem? 

Wenn wir beispielsweise feststellen, dass sich etwas stark auf den NPS® oder andere Erfahrungswerte auswirkt, und wir die Häufigkeit und den Schweregrad anhand des Supportvolumens, der Produktbewertungen, der Verhaltensdaten usw. einschätzen können, dann ist dies wahrscheinlich ein Bereich, den wir näher untersuchen sollten. 

F: Können Sie Beispiele für Maßnahmen nennen, die Sie auf der Grundlage von Daten ergriffen haben, um das Kundenerlebnis zu verbessern?

SL: Wenn wir ein neues Produkt auf den Markt bringen, nutzen wir unsere bestehenden Maßnahmen zur Beobachtung und schnellen Identifizierung und Behebung von Problemen, die auftauchen. Bei einer kürzlichen Produkteinführung haben wir aus unserer Kaufumfrage verstanden, dass es einige Verwirrung beim Kauf und der Lieferung gab. Wir bestätigten, dass das Feedback aus verschiedenen Quellen stammte, und leiteten es an unsere internen Teams weiter, um den Kaufablauf und die Marketingmaterialien zu verbessern, damit die Erwartungen unserer Kunden klarer werden und sie letztlich ein besseres Erlebnis haben.

Bei jeder Produkteinführung verlassen wir uns aktiv auf unsere Erkenntnisse in Echtzeit, um so schnell wie möglich einzugreifen und Probleme zu lösen. Kontinuierlich arbeiten wir mit den Teams an Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung.

Um noch einmal auf den Schweregrad und die Häufigkeit zurückzukommen: Wir bewerten konsequent die Probleme, die die größten Auswirkungen auf unsere Kunden haben, ermitteln die zuständigen Teams, die sich mit diesen Problemen befassen, und bringen diese Teams dann zusammen, um gemeinsam zu überlegen, wie wir die Probleme lösen können. Für uns ist es sehr wichtig, diese Probleme mit den Zielen der Kunden zu verknüpfen, sei es die Reduzierung der Servicekosten, der Kundenabwanderung, des Fallvolumens usw.

Wir versuchen, unser Analyseprogramm auszubauen, und ein Teil davon ist die Nutzung von KI und prädiktiver und präskriptiver Analyse zur Vorhersage von Dingen wie Kundenabwanderung, Kundenabsicht und zur Vorhersage von Antworten von Nicht-Respondern, auch bekannt als "die schweigende Mehrheit", die nicht an Umfragen teilnimmt, um schließlich unsere Abhängigkeit von Umfragen zu verringern.

- Stephen Lopez, CX-Leiter, Meta Reality Labs

F: Wie denken Sie über den Einsatz von KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses aus Sicht der Analytik?

SL: Wir versuchen sehr bewusst zu entscheiden, wo wir in KI für unsere Programme investieren. Dazu gehört auch die Überprüfung von KI-Anwendungen und die Sicherstellung, dass wir Lösungen nutzen, die nicht nur für unser Programm, sondern letztlich auch für unsere Kunden einen Mehrwert darstellen.

Einige unserer Analysen erfordern einen hohen Aufwand für unsere Analysten oder beinhalten eine Reihe von Aufgaben mit geringem Aufwand. Deshalb beginnen wir zu untersuchen, wie wir KI einsetzen können, um die Zeit bis zur Erkenntnis zu verkürzen, die Arbeit unserer Analysten zu vereinfachen und effizienter zu gestalten.

Darauf aufbauend konzentrieren wir uns auf die Skalierung unserer Einblicke - mit KI-Lösungen für Self-Service-Einblicke und Berichte. 

Ein Teil davon ist die Nutzung von KI und prädiktiver und präskriptiver Analytik zur Vorhersage von Dingen wie Kundenabwanderung, Kundenabsichten und Vorhersage von Antworten von Nicht-Respondern, auch bekannt als "die schweigende Mehrheit", die nicht an Umfragen teilnimmt, um letztendlich unsere Abhängigkeit von Umfragen zu verringern.

Letztendlich wollen wir all diese Informationen nutzen, um das Erlebnisdesign zu verbessern und eine Echtzeit-Orchestrierung zu ermöglichen. 

Es ist wichtig, bei der KI nach dem Prinzip "kriechen, gehen, laufen" vorzugehen. Wir nehmen uns die Zeit, um zu verstehen, wie KI uns bei unseren "Zuhören und Lernen"-Programmen helfen kann, bevor wir direkt in Aktion treten.

F: Wohin werden sich Ihrer Meinung nach die Trends im Bereich KI und CX in den nächsten 12 Monaten entwickeln?

PV: Der Fortschritt der KI wird die Kundenerlebnisbranche völlig verändern. Sie wird unsere Fortschritte bei der Bereitstellung besserer Kundenerlebnisse beschleunigen. Sie wird uns nicht nur dabei helfen, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen, sondern uns auch den Umfang und die Tiefe geben, die bisher nur schwer zu erreichen waren. In der Zukunft der Kundenzufriedenheit werden wir durch den Einsatz von KI in der Lage sein, die Probleme unserer Kunden schneller und genauer zu verstehen und die Ursachen dieser Probleme besser zu erkennen, um dann Maßnahmen zu ergreifen. 

Es gibt viele Unternehmen, die gute Arbeit bei der Nutzung von prädiktiven und präskriptiven Analysen und der Orchestrierung von Erlebnissen leisten, aber sie werden im Moment nicht ausreichend genutzt. Mit KI wird der Aufbau personalisierter und proaktiver Erlebnisse zu einem Selbstläufer. Deshalb erforschen wir diese Möglichkeiten so früh wie möglich, denn wir wollen sicherstellen, dass wir die Möglichkeiten der KI nutzen können, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, die Kundenabwanderung zu verringern, die Kosten zu senken und schließlich das Kundenerlebnis durch mehr Personalisierung, durch mehr Vorhersagefunktionen und durch die Sicherstellung, dass wir vorausschauend handeln und proaktiv Maßnahmen ergreifen und orchestrieren.

F: Wie geht es für Ihr Team auf dieser Reise weiter?

PV: Der Einsatz von prädiktiver und präskriptiver Analytik ist für uns sehr wichtig und ein Bereich, in den wir investieren. Dies wird uns letztendlich dabei helfen, Maßnahmen zu orchestrieren und personalisierte Erfahrungen zu schaffen, was ein weiteres Ziel unserer Organisation ist. Ein weiteres Ziel unseres Unternehmens ist es, die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen zu verkürzen, was ein Nebenprodukt ist. Wir wollen sicherstellen, dass wir nicht viel Zeit mit Datenmanipulationen, Datenbereinigung oder der Auswertung von Daten verbringen. Deshalb konzentrieren wir uns auch auf Selbstbedienungsfunktionen für unsere Analysten und Partner, damit sie nicht vollständig von uns abhängig sind. 

Und schließlich ist keine dieser Prioritäten von Bedeutung, wenn wir nicht die richtige Kultur der Kundenorientierung in unserer Organisation haben, also ist das ein weiterer Bereich, in den wir investieren. 

Fragen des Publikums: Metas Antworten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses

Das Interesse an diesem Webinarthema war so groß, dass wir mit Fragen aus dem Publikum überhäuft wurden. Das Team von Meta hat diese zusätzlichen Erkenntnisse als Antwort auf einige der aufgeworfenen Fragen weitergegeben:

F: Wie können Sie sicherstellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse in die Tat umgesetzt werden?

PV: Was sich für uns bewährt hat, war die Festlegung gemeinsamer Ziele, Messgrößen und KPIs, die die Kundenerfahrung mit unseren Stakeholdern repräsentieren. Das hat uns geholfen, uns aneinander zu orientieren und Verantwortlichkeit zu schaffen. 

Wir legen auch Wert darauf, die Stakeholder über die Auswirkungen auf die Kunden aufzuklären, d. h. darüber, was ein Ausbleiben von Maßnahmen für die Kunden bedeutet, und diese Auswirkungen dann mit den Zielen und Kennzahlen zu verknüpfen, die den Stakeholdern wichtig sind (z. B. Auswirkungen auf den künftigen Umsatz, wenn wir in diesem Bereich keine Maßnahmen ergreifen). 

Wir teilen auch branchenbezogene oder interne Forschungsergebnisse, die zeigen, wie wichtig Kundenorientierung und die Berücksichtigung von Kundenfeedback für den Gesamterfolg eines Unternehmens sind. Wir haben ein Deck mit all diesen Arten von Erkenntnissen erstellt, wobei wir uns hauptsächlich auf externe Untersuchungen zum ROI und zu den Auswirkungen von CX auf die Unternehmen gestützt haben, und wir haben jede Gelegenheit genutzt, um unsere Organisation darüber aufzuklären und das Bewusstsein dafür zu schärfen.

F: Wenn Sie sich auf KPIs konzentrieren, was hat für Sie Priorität - NPS® oder kurzfristige Rentabilität? Was ist für Sie der Sweet Spot?

PV: Ein gesundes Gleichgewicht zwischen beidem ist wichtig, aber ich persönlich versuche, langfristige Loyalitätsgewinne zu erzielen, da dieses Wachstum nachhaltiger ist. Es ist schwer, den genauen Sweet Spot zu nennen, da er vom jeweiligen Touchpoint und der Art des NPS® (und der Methodik der Umfrage) abhängt. 

F: Welche bewährten Verfahren gibt es, um mehr Kunden zur Teilnahme an Umfragen zu bewegen? Was können Unternehmen tun, um vielfältiges Feedback zu erhalten?

PV: Wir haben eine relativ gute Beantwortungsquote, aber hier sind einige Strategien, die ich früher angewendet habe. Versenden Sie Umfragerinnerungen (dadurch konnten wir unsere Beantwortungsquote um +5 % bis 6 % verbessern). Fragen Sie innerhalb desselben Kanals/derselben Interaktion (z. B. senden Sie Umfragen über den Chat, wenn Kunden mit Ihnen über den Chat interagiert haben, oder direkt nach Abschluss der Interaktion bei anderen Kanälen).

Achten Sie darauf, dass Sie Fragen stellen, die für die Kunden wirklich wichtig sind, und zwar aus ihrer Sicht - fragen Sie nach Handlungen, die sie unternommen haben, nach Artikeln, die sie gekauft haben, nach Erfahrungen, die sie gemacht haben, und nach den Gründen, warum Sie an ihrer einzigartigen Sichtweise interessiert sind. Halten Sie Ihre Umfragen einfach, kurz und prägnant und bitten Sie die Kunden über die von ihnen bevorzugten Kanäle, über die sie aktiv mit Ihrer Marke in Kontakt treten, um Feedback. 

Weitere CX-Best-Practices von Meta Reality Labs finden Sie in der vollständigen Aufzeichnung des Webinars hier: Beyond the Survey: Wie umfassende Kundenerfahrungsprogramme zum Handeln anregen.

*Dieses Gespräch wurde aus Gründen der Länge und Klarheit überarbeitet.