Unser Vorstandsvorsitzender Mark Bishof hat k┨rzlich eine Aussage getroffen, die meiner Meinung nach einer n?heren Betrachtung bedarf: Das experience management , wie wir es bisher kannten, wird gerade neu definiert. Er hat Recht. Um jedoch zu verstehen, warum das so ist und was an seine Stelle tritt, muss man wissen, wie es dazu gekommen ist.
customer experience ist nicht zuf?llig an ihre heutigen Grenzen gesto?en. Sie hat sich in einer Reihe von unterschiedlichen Phasen entwickelt. Jede einzelne war zu ihrer Zeit ein echter Fortschritt, doch jede wurde schlie?lich von der Komplexit?t der tats?chlichen Anforderungen der Unternehmen ┨berholt. Die meisten Unternehmen nutzen heute eine Infrastruktur, die f┨r eine fr┨here Phase konzipiert wurde. Die Welt hat sich weiterentwickelt. Viele CX-Programme hingegen nicht.
So sehe ich diesen Entwicklungsbogen �C und wo die eigentliche Chance liegt.
Die erste Phase des Enterprise experience management gepr?gt von einer einzigen Erkenntnis, die zu jener Zeit wahrhaft revolution?r war: Man konnte Kunden fragen, wie sie sich f┨hlten, die Antworten zusammenfassen und nachverfolgen und die Daten zur Verbesserung des Gesch?fts nutzen. Der 2003 eingef┨hrte Net Promoter Score bot Unternehmen eine einfache, mit Benchmarks vergleichbare Kennzahl, die bei F┨hrungskr?ften auf eine Weise Anklang fand, wie es die traditionelle Marktforschung nie geschafft hatte.
Fast zwei Jahrzehnte lang war die Umfrage das Programm schlechthin. Man hat sie konzipiert, durchgef┨hrt, die R┨cklaufquote gemessen, die Ergebnisse verfolgt und dar┨ber berichtet. Unternehmen haben ganze Funktionsbereiche nach diesem Modell aufgebaut. Karrieren wurden darauf aufgebaut.
Und es funktionierte ´ bis zu einem gewissen Punkt. Dieser Punkt war erreicht, als Unternehmen erkannten, dass sich Bewertungen �C so sorgf?ltig sie auch gemessen wurden �C nicht zuverl?ssig in Ma?nahmen umsetzen lie?en, mit denen sich wichtige Gesch?ftsziele erreichen lie?en. Die Umfrage zeigte Ihnen zwar, dass etwas schiefgelaufen war, gab Ihnen jedoch selten Aufschluss dar┨ber, was, wo, warum oder was dagegen zu tun war �C es sei denn, Sie ber┨cksichtigten den Kontext und analysierten die Sprache der Erfahrungen und nicht nur die Bewertungen. Zur gleichen Zeit, als Umfrageprogramme in gro?em Umfang eingef┨hrt wurden, verlagerten Kunden ihren Fokus zunehmend auf immer vielf?ltigere Interaktionsplattformen �C Online-Foren, soziale Medien, standortbezogene Bewertungsportale �C, die den Umfrageplattformen die Aufmerksamkeit stahlen und die R┨cklaufquoten der Umfragen sinken lie?en.
?Die Umfrage hat Ihnen zwar gezeigt, dass etwas schiefgelaufen ist, aber sie hat Ihnen selten gesagt, was, wo, warum oder was Sie dagegen tun k?nnen.^
Die zweite Phase war gepr?gt von dem Versuch, die grundlegende Einschr?nkung der Umfrage zu beheben: Sie erfasste nur einen Bruchteil der Kundenerfahrung. Die L?sung lag auf der Hand �C mehr Kan?le einbeziehen. Das contact center einbeziehen. Digitales Feedback einbeziehen. Social Listening einbeziehen. In-App-Feedback-Mechanismen einbeziehen. Eine umfassendere Erfassung der Signale f┨hrt zu einem besseren Gesamtbild.
Das war ein echter Fortschritt. Doch damit entstand ein neues Problem: Die in den einzelnen Kan?len gesammelten Daten blieben in diesen Kan?len. Das contact center hatte seine Daten. Das Digitalteam hatte seine. Das CX-Team verf┨gte ┨ber Umfrageergebnisse. Jeder hatte nur einen Teil┨berblick. Niemand hatte einen vollst?ndigen ?berblick ┨ber die gesamte Customer Journey, und Erkenntnisse einem Kanal wurden nicht an die Unternehmensbereiche weitergegeben, die das Problem l?sen, die Kosten und den Aufwand durch negative Erfahrungen reduzieren und die allgemeine Kundenbindung steigern k?nnten. Welche negativen Produkt- oder digitalen Erfahrungen m┨ssen beispielsweise behoben werden, um die Anzahl der Anrufe im contact center zu reduzieren? Welche Erfahrungen im Ladengesch?ft f┨hren wahrscheinlich zu Online-Chat-Anfragen? Welche Callcenter-Erfahrungen eskalieren zu Beschwerden und bergen finanzielle Risiken f┨r das Unternehmen?
Die meisten Gro?unternehmen befinden sich nach wie vor in Phase Zwei. Sie haben erheblich in Multi-Channel-Listening investiert. Sie verf┨gen ┨ber Dashboards �C oft sogar ┨ber zahlreiche Dashboards. Sie haben mehr Daten, als sie verarbeiten k?nnen. Und das Anzeichen daf┨r, dass ein Kunde im Begriff ist, das Unternehmen zu verlassen, bleibt f┨r das Unternehmen unsichtbar, da die entsprechenden Hinweise auf drei Abteilungen verteilt sind, die weder ┨ber eine gemeinsame Plattform noch ┨ber einen gemeinsamen Kommunikationskanal verf┨gen.
Dies ist die Phase, in der das Datenvolumen die F?higkeit des Unternehmens ┨berstieg, damit sinnvoll umzugehen. Und in der die Kluft zwischen dem, was die CX-Teams wussten, und dem, was das Unternehmen tats?chlich unternahm, zu einer Quelle echter Frustration wurde.
?Die meisten Gro?unternehmen befinden sich nach wie vor in Phase Zwei. Sie verf┨gen ┨ber mehr Daten, als sie verwerten k?nnen �C und das Anzeichen daf┨r, dass ein Kunde im Begriff ist, abzuwandern, bleibt f┨r das Unternehmen unsichtbar.^
Die dritte Phase ist diejenige, in der wir uns gerade befinden. Sie zeichnet sich durch die Erkenntnis aus, dass der Wert von Erfahrungsdaten nicht in einem einzelnen Signal liegt �C sondern in den Verbindungen zwischen den Signalen ┨ber die gesamte Customer Journey hinweg, abgebildet auf den organisatorischen Kontext, der erforderlich ist, um darauf zu reagieren.
Dies ist die Phase, f┨r die Investitionen in die Plattform erforderlich sind, die von den meisten Unternehmen untersch?tzt wurden. Die Verkn┨pfung eines contact center mit einer digitalen Sitzung, einer Umfrageantwort und einer Interaktion im Ladengesch?ft �C f┨r denselben Kunden, nacheinander und in Echtzeit �C ist kein Problem der Datenverarbeitung. Es handelt sich um eine architektonische Herausforderung, die ein Umdenken hinsichtlich des Aufbaus der gesamten Erlebnisinfrastruktur erfordert.
Bei 滅伉圻幹 meinen wir genau das, wenn wir vom ?Total Experience (TX)-Profil^ sprechen �C eine einheitliche ?bersicht ┨ber jedes Signal, das ein Kunde oder Mitarbeiter w?hrend seiner gesamten Customer Journey oder Mitarbeiterreise generiert, verkn┨pft mit den Rollen und Teams im Unternehmen, die die Befugnis und Verantwortung haben, darauf zu reagieren. Im vergangenen Jahr haben wir 4,1 Milliarden Feedback-Signale verarbeitet �C ein Anstieg von 30 Prozent gegen┨ber dem Vorjahr �C und die Verkn┨pfung von Signal-Entit?ten um das F┨nffache erweitert. Diese Zahlen sind nicht wegen ihrer Gr??enordnung von Bedeutung, sondern wegen dessen, wof┨r sie stehen: die Infrastruktur, um das Gesamtbild zu sehen, nicht nur einen Ausschnitt aus einem Kanal.
In Phase Drei kommt auch die KI auf sinnvolle Weise ins Spiel. Nicht als blo?es Analyse-Add-on, sondern als Motor, der das gesamte Signal-?kosystem auswertet �C indem er kanal┨bergreifende Muster identifiziert, die kein menschlicher Analyst in diesem Umfang erkennen k?nnte, Ursachen statt Symptome aufdeckt und Erkenntnisse im richtigen Moment an die richtige Person weiterleitet. ?ber 650 der weltweit f┨hrenden Marken nutzen mittlerweile die ?Frontline Ready AI?^-Funktionen 滅伉圻幹. Der Wandel von KI als Forschungsinstrument hin zu KI als operativer F?higkeit ist in vollem Gange.
Die meisten Unternehmen haben Phase Vier noch nicht erreicht. Diejenigen, die dies bereits geschafft haben, definieren neu, wie experience management f┨r alle anderen experience management . Um in dieser Phase den vollen Nutzen zu erzielen, sollten Unternehmen ihre Feedbackkan?le vernetzen, mithilfe von KI Muster und Trends ableiten, Ursachen ermitteln und Ma?nahmen sowie Verantwortliche festlegen, um praktische und wirkungsvolle Ver?nderungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Gesch?ftsergebnisse herbeizuf┨hren.
Phase Vier l?sst sich durch einen einzigen Grundsatz charakterisieren: Intelligenz, die nicht zum Handeln f┨hrt, ist ein Kostenfaktor und kein Wettbewerbsvorteil. Der Wandel vollzieht sich von Programmen, die lediglich aufzeigen, was gerade geschieht, hin zu Systemen, die das weitere Geschehen ver?ndern �C automatisch, unternehmensweit und im Tempo des Gesch?ftsgeschehens.
Dazu m┨ssen drei Dinge zusammenwirken. Erstens eine KI, die ┨ber das blo?e Aufzeigen Erkenntnisse hinausgeht Erkenntnisse Ma?nahmen empfiehlt Erkenntnisse ausl?st �C die einem Manager nicht nur mitteilt, was schiefgelaufen ist, sondern ihm auch sagt, was dagegen zu tun ist, und dies in manchen F?llen sogar selbst umsetzt. Zweitens ein Organisationsmodell, das Erfahrungsintelligenz mit den operativen Systemen und den Personen verbindet, die f┨r die tats?chlich zu ver?ndernden Kennzahlen verantwortlich sind �C also den COO, nicht nur den CXO. Drittens eine Closed-Loop-Architektur, die die Auswirkungen der ergriffenen Ma?nahmen misst, diese Erkenntnisse wieder in das System einspeist und eine kontinuierliche Verbesserung vorantreibt, deren Effekte sich im Laufe der Zeit summieren.
Die Unternehmen, die in Phase Vier t?tig sind, haben etwas erreicht, was den meisten CX-Programmen nie gelingt: Sie haben Kundenerfahrungssignale direkt mit finanziellen Ergebnissen verkn┨pft. Nicht als Folie in einer viertelj?hrlichen Gesch?ftsbesprechung, sondern als live laufendes, stets aktives System, das Umsatzrisiken, operative Kostentreiber und Gefahren f┨r die Kundenbindung in Echtzeit identifiziert �C und die Reaktion des Unternehmens koordiniert, bevor sich die Auswirkungen auf die Gewinn- und Verlustrechnung auswirken.
滅伉圻幹ist ein erster Vorgeschmack darauf, wie die Tools der Phase Vier aussehen werden �C ein KI-Agent f┨r nat┨rliche Sprache, der es jedem Nutzer im Unternehmen, vom Frontline-Manager bis zur F┨hrungsetage, erm?glicht, das gesamte Signal-?kosystem im Dialog zu befragen und Antworten zu erhalten, die auf realen Daten basieren. Kein Dashboard. Kein Bericht. Eine Antwort mit einem empfohlenen n?chsten Schritt. Doch die Tools sind nur ein Teil davon. Unternehmen, die Phase Vier erreichen, ver?ndern auch ihre Struktur �C sie bauen eine funktions┨bergreifende Experience-Governance auf, integrieren CX-Kennzahlen in operative KPIs und betrachten den CX-Experten nicht als reinen ?Punktez?hler^, sondern als Treiber der Transformation und als Wegbereiter des Wandels.
?Die Unternehmen, die Phase Vier erreicht haben, haben Erfahrungsdaten direkt mit finanziellen Ergebnissen verkn┨pft �C nicht im Rahmen einer viertelj?hrlichen ?berpr┨fung, sondern als Echtzeitsystem, das gef?hrdete Ums?tze in Echtzeit identifiziert.^
Phase F┨nf ist das Ziel, auf das sich der Markt zubewegt �C und zwar schneller, als die meisten Unternehmen es einkalkuliert haben.
Das charakteristische Merkmal von Phase F┨nf ist, dass die Hauptnutzer von Experience Intelligence nicht mehr Menschen sind. Es sind KI-Agenten �C Salesforce-Workflows, ServiceNow-Prozesse, Engines zur Personalisierung von Inhalten sowie die ma?geschneiderten agentenbasierten Systeme, die Unternehmen derzeit aktiv entwickeln, um ihre eigenen Abl?ufe zu automatisieren. Diese Agenten m┨ssen verstehen, was in der Kundenbeziehung vor sich geht, und entsprechend handeln, ohne darauf zu warten, dass ein Mensch einen Bericht liest.
Dadurch wandelt sich die Rolle der Experience-Plattform von einem System, das Menschen bei der Entscheidungsfindung unterst┨tzt, zu einer Infrastruktur, die Maschinen zum Handeln bef?higt. Die Auswirkungen sind erheblich. Die Modellierung der Unternehmenshierarchie, die rollenbasierte Zugriffsarchitektur und die Signalweiterleitungslogik, die den heutigen Enterprise-Experience-Plattformen zugrunde liegen, m┨ssen f┨r eine Welt maschineller Verbraucher neu aufgebaut werden. Die Governance-Rahmenwerke m┨ssen ber┨cksichtigen, dass KI im Namen der Marke in Echtzeit-Kundeninteraktionen agiert. Das Vertrauensrahmenwerk �C die Erlaubnis, die sich Unternehmen erarbeitet haben, direkt mit ihren Kunden zu interagieren �C gewinnt umso mehr an Wert, je h?her der Einsatz dieser Interaktion ist.
Bei 滅伉圻幹 ist dies die Architektur, auf die wir aktiv hinarbeiten. Seit mehr als 20 Jahren haben wir uns das Vertrauen einiger der weltweit gr??ten Unternehmen erarbeitet, um deren wichtigste Kundenbeziehungen zu verwalten. Dieses Vertrauen, kombiniert mit einer KI-nativen Plattform, die f┨r die Anforderungen einer agentenbasierten Wirtschaft neu entwickelt wurde, ist die Kombination, die die Marktf┨hrerschaft in diesem Bereich ausmachen wird. Die n?chste Generation der Plattform �C vorangetrieben durch neue Investitionen und eine Zusage von 500 Millionen US-Dollar f┨r KI-Innovationen �C wird f┨r 70 Millionen KI-Agenten konzipiert, nicht nur f┨r 7 Millionen menschliche Nutzer.
Die ehrliche Frage an jeden Unternehmensleiter, der dies liest, lautet: In welcher Phase befinden Sie sich? Und genauer gesagt: Stimmt die Phase, in der Sie sich befinden, mit der Phase ┨berein, in der sich Ihre Kunden befinden?
Denn Kunden erleben Ihr Unternehmen nicht durch die Brille Ihrer CX-Programmstruktur. Sie erleben es als kontinuierliche Reise �C ┨ber alle Kan?le hinweg, bei jeder Interaktion, in Echtzeit. Und die Kluft zwischen einem Programm der Phase Zwei und einem Erlebnis der Phase Vier oder F┨nf bleibt f┨r sie nicht verborgen. Sie zeigt sich in den Reaktionszeiten, im Gef┨hl, bekannt oder unbekannt zu sein, und darin, ob das Unternehmen so handelt, als w┨rde es sich daran erinnern, was gerade passiert ist.
Die meisten Unternehmen wissen, dass sie sich weiterentwickeln m┨ssen. Die Herausforderung besteht darin, dass jeder Phasen┨bergang nicht nur eine technologische, sondern auch eine organisatorische Weiterentwicklung erfordert. Andere Kompetenzen, andere Strukturen, andere Ma?st?be f┨r den Erfolg. Der CX-Experte, der in Phase Eins herausragende Leistungen erbrachte, war ein Umfrageentwickler. Phase Drei erfordert einen Datenarchitekten. Phase Vier erfordert einen Akteur der Gesch?ftstransformation, der an der Schnittstelle zwischen Experience Intelligence und operativer Verantwortlichkeit steht. Und Unternehmen in Phase F┨nf setzen auf agentische KI, Workflow-Automatisierung und die operative Verkn┨pfung von Erfahrungssignalen mit Gesch?ftsprozessen und -ergebnissen.
Die gute Nachricht ist, dass die ?berg?nge zwischen den Phasen nicht mehr so lange dauern wie fr┨her. Die KI-F?higkeiten, deren Entwicklung Jahre gedauert hat, stehen nun im Unternehmensma?stab als Teil einer Plattform zur Verf┨gung, die bereits fest in die Gesch?ftsabl?ufe der komplexesten Organisationen der Welt integriert ist. Der Weg von Phase Zwei zu Phase Vier ist k┨rzer, als den meisten Organisationen bewusst ist.
Die Frage ist nicht, ob man sich auf diese Reise begeben soll. Die Frage ist, ob man jetzt damit anf?ngt oder erst dann, wenn die Konkurrenz bereits damit begonnen hat.