Kundenerfahrungen
Kundenbezogene Daten für kundenorientierte Prozesse
Diebold Nixdorf verfolgt einen proaktiven Ansatz zur Optimierung der Kundenerfahrung und unterstreicht den Wert von Wirtschaftsanalysen
Diebold Nixdorf
Herausforderung | Indikatoren zur Kundenzufriedenheit überwachen mit dem Ziel, kundenorientierte Prozesse und damit die gesamte Kundenerfahrung zu verbessern. |
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Lösung | Explorative Datenanalyse und Modellierung in JMP® hilft Analysten, Kundenrückmeldungen besser zu verstehen, Prozessprobleme zu lösen und Möglichkeiten für neue kundenorientierte Lösungen auszumachen. |
Ergebnisse | Mit JMP gelingt es Wirtschaftsanalysten von Diebold Nixdorf, schnell wichtige Korrelationen zwischen Prozessdaten zu erkennen, die bei entsprechenden Aktionen von Geschäftsbereichsleitern zu messbarem Mehrwert durch stärkere Kundenbeziehungen führen. In einem Fall konnten Analysten innerhalb weniger Minuten ein einfach zu behebendes Problem bei der Rechnungsstellung als Ursache für den niedrigen Net Promoter Score des Unternehmens identifizieren. |
Einige Unternehmen nutzen die Datenanalyse zur Verbesserung ihrer Produkte. Andere verwenden Datenanalyse und Berichterstellung zur Optimierung ihrer Prozesse. Letztendlich bringen diese datengestützten Anstrengungen Vorteile für unsere Kunden – durch neue Innovationen, größere Zuverlässigkeit und niedrigere Preise. Der Finanz- und Einzelhandels-Technologieriese Diebold Nixdorf bildet hier keine Ausnahme. Bei Diebold Nixdorf wird der Erfolg in hohem Maße kundenorientiert gemessen. Das Unternehmen hat sich aus diesem Grund der Leistungsfähigkeit und dem Potenzial moderner Geschäftsanalysen verschrieben. Auf diese Weise fördert es größere Kundenzufriedenheit und eine stärkere langfristige Kundenbindung.
Positive Erfahrungen an jedem Berührungspunkt
Diebold Nixdorf stellt Produkte der Finanztechnologie, wie Geldautomaten, Kassenterminals und zugehörige Hardware und Software für die Finanz-, Einzelhandels- und Handelsmärkte her, installiert und wartet diese. Tatsächlich kontrolliert das Unternehmen mehr als ein Drittel des weltweiten Geldautomaten-Markts. Diebold Nixdorf hat seinen Unternehmenssitz in Canton, OH, und generiert mit 23.000 Mitarbeitern in 130 Ländern einen Jahresumsatz von 4,6 Milliarden US-Dollar. Wie jedes B2B-Unternehmen liefert Diebold Nixdorf Kundenzufriedenheit nicht nur durch die Qualität seiner Produkte und Dienstleistungen. Das Unternehmen muss an jedem Berührungspunkt ein positives Kundenerlebnis bieten – das schließt auch Leistungsbeschreibungen, Verträge und Rechnungen ein.
„Wir liefern nicht nur einfach Geräte und die Installationsdienste“, sagt Tyler Wise, Projektanalyst der Global Business Services-Gruppe von Diebold Nixdorf. „Wir liefern auch Rechnungsstellung und Informationen über erbrachte Leistungen. Wir müssen diesen Prozess so angenehm wie möglich gestalten, damit die Kunden die Rechnungen nicht anfechten, pünktlich bezahlen und eine hervorragende Erfahrung haben.“
Und hier setzt die Analyse an. Wise und seine Kollegen verwenden statistische Methoden für die Untersuchung der Daten, die das Unternehmen erfasst, und hilft Diebold Nixdorf, die Kundenstimmung zu erkennen, potenzielle Prozessprobleme zu identifizieren und Lösungen zu finden, die die Kundenzufriedenheit steigern. „Wir haben es mit einem großen Kundenvolumen zu tun“, stellt Wise fest. „Selbst wenn nur 1 Prozent der Kunden ein Problem hätte, dann wäre das eine sehr große Zahl. Alle diese Daten und Prozesse im Zusammenhang mit diesen Kunden im Auge zu behalten, kann schwierig sein.“
Ein modernes Toolkit hilft Diebold Nixdorf, seine Analysefähigkeiten zu steigern
Diebold Nixdorfs Datenströme sind extrem groß. Ein solches Meer von Informationen unter Verwendung manueller Prozesse oder mithilfe weniger ausgefeilter Werkzeuge wie Microsoft Excel zu durchsuchen, wäre extrem zeitaufwendig – und in manchen Fällen einfach unmöglich. Wise erinnert sich: „Als ich zum ersten Mal durch die Tür von Diebold Nixdorf ging, führten sie gerade eine Reihe von Analysen mit Excel durch, doch um auf die nächste Stufe zu gelangen, brauchten sie ein leistungsstärkeres Werkzeug. Ein Werkzeug, von dem Sie sagen können: ‚OK, wir erfassen alle diese Dinge, die in der Vergangenheit geschehen sind, und wir sehen, wie wir uns verbessern können oder was in der Vergangenheit gefehlt hat.‘ JMP hat uns in die Lage versetzt, die Zusammenhänge klarer und in Echtzeit zu erkennen.“
Seinen ersten Kontakt mit JMP®, der Software zur statistischen Datenanalyse von SAS, hatte Wise während seines MBA-Studiums am College of Business Administration der Kent State University. In einem Programm mit Fokus auf die Ausbildung analyseorientierter Universitätsabsolventen half die Software Studenten, den Umgang mit neuen Statistikkonzepten zu erlernen – und zu verstehen, wie Daten zu operativen Verbesserungen beitragen können, erinnert sich Wise. „Ich war davon fasziniert, wie Analysen, Modelle, Projektmanagement und Prozesse jeweils ähnlich angelegt sind. Bei Analysen geht es nicht einfach nur um die Verarbeitung von Zahlen. Sie können Analysen täglich einsetzen und mit ihnen Projekt- und Teammanagement und deren jeweilige Leistungen verbessern. Und mit JMP können Sie den Umgang mit diesem Werkzeug erlernen und sofort Entscheidungen treffen.“
Es war diese Philosophie, die Wise nach seinem Abschluss an der Kent State University mit zu Diebold Nixdorf brachte, wo eine sich entwickelnde und durch das Bereichsmanagement geförderte Analysekultur begann, das Unternehmen langsam zu verändern. Wise erzählt: „Unser Vice President sagt, wenn Sie nicht basierend auf Daten argumentieren können, dann argumentieren Sie wahrscheinlich ausgehend von einem Gefühl.“ Prozessverbesserungen laufen laut Wise so ab: „Jemand sagt: ‚Ich denke, das ist das Problem.‘ Der Prozessverantwortliche antwortet dann: ‚Haben Sie Belege dafür?‘ Und wenn Sie keine Daten haben, dann ist dieses Gespräch sehr schnell beendet.“
„Deshalb liegt unser Fokus auf der Messung von Prozessleistung und Kundenzufriedenheit. Wenn wir nicht messen können, was wir tun, dann können wir auch nicht wissen, wie gut wir es tun und ob es Verbesserungsmöglichkeiten gibt.“
Erkenntnisse innerhalb von Minuten mithilfe eines Entscheidungsbaums in JMP®
Schon nach kurzer Zeit bei Diebold Nixdorf konnte Wise seine Analysefähigkeiten bei einem realen Problem auf die Probe stellen: Wie viele andere Unternehmen auch nutzt Diebold Nixdorf den Net Promoter Score (NPS) zum Messen der Kundenbindung. Und das Unternehmen hatte soeben erst eine Bewertung erzielt, die deutlich hinter den Erwartungen zurückblieb. Der VP des Unternehmensbereichs rief eine Besprechung ein, in der die Gründe dafür ermittelt und die Teammitglieder nach Verbesserungsmöglichkeiten gefragt werden sollten.
Wise startete JMP und verwendete einen Entscheidungsbaum zur Ermittlung der Korrelation zwischen den NPS-Ergebnissen und bestimmten Kundenmerkmalen. „Bereits nach den ersten Verzweigungen des Baums konnten man erkennen, dass die Daten am Punkt ‚keine Anfechtungen bei Rechnungsstellung‘ und ‚Anfechtungen bei Rechnungsstellung‘ auseinanderliefen“, erinnert sich Wise. Die Kundenzufriedenheit hing also weitestgehend davon ab, ob es Probleme bei der Rechnungsstellung gegeben hatte. „Man sieht das im Modell vor sich und beginnt, darüber zu sprechen, und denkt ‚Klar, ist ja logisch. Natürlich ist das das Problem.‘“
„Es hört sich einfach an, aber nur weil JMP es einfach macht. JMP lieferte uns die Antwort buchstäblich in Sekunden … Anstatt viel Zeit auf das Warum und das Was zu verwenden, tauchten wir direkt in das ursächliche Problem ein und konnten es beheben.“ Anstatt mit viel Zeit und Mühe nach der Ursache zu suchen, konnte sich Diebold Nixdorf auf die Lösung konzentrieren.
Von Erfahrungen zu Beziehungen
„Kein Prozess ist zu 100 Prozent fehlerfrei“, räumt Wise ein. „Aber je mehr Fehler wir beheben, bevor sie aus der Tür sind, umso größer sind die Vorteile für unsere Kunden.“ Und JMP hilft diesen Kunden am meisten damit, dass sie bestimmte Erfahrungen eben nicht machen, meint Wise. „Wenn ein Kunde eine Leistungsbeschreibung oder eine Rechnung mit Fehlern erhält, dann müssen sie mit uns Kontakt aufnehmen, und das ist unangenehm. Wenn dagegen alles, was wir für den Kunden tun, richtig erfasst wird, dann gibt es keine Reibungspunkte und der Kunde hat eine bessere Erfahrung.“
Zu diesem Zweck setzt Diebold Nixdorf JMP und den Prozessverlauf ein und verbessert so proaktiv die zukünftige Leistung. „Wir haben Parameter, die belegen, dass uns die Kunden bei Eintreten dieser Ereignisse eine schlechte NPS-Bewertung geben“, erklärt Wise. „Wenn wir nun ein ähnliches Problem sehen, dann können wir es, noch bevor wir Kundenrückmeldungen erhalten, proaktiv angehen.“ Wenn ein Kunde beispielsweise Rechnungen anficht, dann kann Diebold Nixdorf auf den Kunden zugehen und klären, ob ein Irrtum im Zusammenhang mit dem Prozess vorliegt oder ob die Dokumentation nicht rechtzeitig bereitgestellt wurde.
Wise schließt daraus: „Wenn man die Kundenbedürfnisse proaktiv angeht, trägt man dazu bei, eine stärkere Kundenbindung aufzubauen.“
Ein besser fundiertes Bild der Leistung erhellt die Auswirkungen der Geschäftsprozesse auf die Kunden
Wise sagt, dass die explorative Datenanalyse Diebold Nixdorf ein klares Bild der eigenen Leistung vermittelt – und dessen, wie sich Prozessänderungen auf die Kundenerfahrung auswirken – all das basierend auf Daten, die das Unternehmen ohnehin bereits erfasst. Mit diesen Erkenntnissen kann Diebold Nixdorf bei seinen Betriebsabläufen strategischer vorgehen. Zum Beispiel „können wir historische Daten heranziehen und ein Modell erstellen, das basierend auf der Leistung vorhersagt, in welche Richtung sich die Dinge in der Zukunft entwickeln werden“, sagt Wise. „Das wirklich Wertvolle an JMP ist, man die Eingabedaten sehen kann, die zu einer Schlussfolgerung führen.“
Schließlich sind es die Prozessexperten und die Geschäftsbereichsleiter von Diebold Nixdorf, die Entscheidungen basierend auf diesen Erkenntnissen treffen. Genau hier liefern die Ergebnisse von JMP einen realen und quantifizierbaren Wert. Wise betont: „Man muss Daten auf eine Weise präsentieren, die Führungskräfte verstehen. Mit JMP kann man sagen: ‚Sie brauchen sich nicht eine Excel-Datei mit 100.000 Einträgen ansehen. Sehen Sie sich stattdessen diesen Graphen in JMP an. Was sagt Ihnen diese Visualisierung?“