Beispiele für Kundenbindungsergebnisse
Wie bereits in der Übersicht über die Geschäftsergebnisse beschrieben, können mehrere mögliche Geschäftsergebnisse als Grundlage für Unterhaltungen zur Transformationsjourney mit dem Unternehmen dienen. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf eine gängige Geschäftskennzahl: die Kundenbindung. Kenntnisse über die Wünsche und Umgebung der Kunden helfen dabei, Geschäftsergebnisse zu formulieren, die dem Ziel der Transformationsjourney eines Unternehmens entsprechen.
Bei Dateninnovationen in der Cloud wird Kundenbindung vorausgesetzt. Die folgenden Funktionen sind möglicherweise störungsanfällig und erfordern eine hohe Kundenbindung:
- Aggregieren von Daten
- Testen von Theorien
- Erweitern von Erkenntnissen
- Kommunizieren von Kulturänderung
Bei Kundenbindungsergebnissen geht es um das Erfüllen und Übertreffen von Kundenerwartungen. Als absolute Baseline für Kundenbindungen setzen die Kunden voraus, dass Produkte und Dienste leistungsstark und zuverlässig sind. Sind sie das nicht, verstehen Führungskräfte sehr schnell, welchen Geschäftswert die Leistungs- und Zuverlässigkeitsergebnisse haben. Für Unternehmen, die schon weiter sind, ist die Geschwindigkeit der Integration von Erkenntnissen und Beobachtungen ein grundlegendes Geschäftsergebnis.
Descartes hat Microsoft Azure als bevorzugte Plattform ausgewählt und die Descartes MacroPoint-Lösung erfolgreich zu Azure SQL-Datenbank migriert. Dadurch profitiert das Unternehmen von mehr Flexibilität für Kunden, und interne Ressourcen können sich verstärkt auf die Produktoptimierung konzentrieren.
Zykluszeit
Während kundenorientierter Transformationen wie cloudfähiger Anwendungsinnovationen profitieren Kunden von der direkten Bindung. Außerdem können sie sehen, dass ihre Wünsche vom Entwicklungsteam schnell erfüllt werden. Zykluszeit ist ein Six Sigma-Begriff, der die Dauer vom Anfang bis zum Ende einer Funktion meint. Für Führungskräfte mit starker Kundenorientierung, die große Anstrengungen zur Verbesserung der Kundenbindung unternehmen, kann die Zykluszeit ein wichtiges Geschäftsergebnis sein.
Beispiel:
Ein Dienstleistungsunternehmen, das B2B-Dienste (Business-to-Business) bereitstellt, versucht, auf einem wettbewerbsintensiven Markt seinen Marktanteil zu halten. Kunden, die zu einem Konkurrenten gewechselt sind, haben festgestellt, dass die übermäßig komplexe technische Lösung die eigenen Geschäftsprozesse beeinträchtigt und der Hauptgrund für den Wechsel ist. In diesem Fall ist Zykluszeit eine unbedingte Notwendigkeit.
Heutzutage dauert es 12 Monate, bis ein Feature von der Anforderung bis zum Release gelangt. Wenn es vom Führungsteam priorisiert wird, kann dieser Zyklus auf sechs bis neun Monate verkürzt werden. Das Team kann die Zykluszeit auf einen Monat senken, indem ein cloudfähiger Anwendungsinnovationsansatz, cloudnative Anwendungsmodelle und Azure DevOps-Integration verwendet wird. So können Unternehmens- und Anwendungsentwicklungsteams freigestellt werden, um direkter mit Kunden zu interagieren.
Intelligentes Contact Center
Kundenzufriedenheit und Benutzerfreundlichkeit sind der Kern erfolgreicher Organisationen. Wenn Sie dafür sorgen, dass sich Ihre Mitarbeiter auf erstklassigen Kundendienst konzentrieren können, schaffen Sie die Basis für langfristige Kundenloyalität. Mit der heute verfügbaren KI-Technologie können viele Schritte während eines Kundenanrufes automatisiert werden, sodass der Contact Center-Agent mehr Zeit für erstklassigen Kundendienst hat.
Beispiel:
Ein Versicherungsunternehmen hat digitale Agents implementiert, die schnell auf Kundenanfragen reagieren können. Diese digitalen Agents stehen sowohl auf der Unternehmenswebsite als auch über eine mobile App des Unternehmens zur Verfügung, indem eine Azure Bot Service-Lösung erstellt wird. Im Rahmen der Ausdehnung einer verbesserten Servicequalität auf das Contact Center hat das Versicherungsunternehmen eine Live-Anruftranskription, Standpunktanalyse und Schlüsselbegriffserkennung implementiert. So kann der Contact Center-Agent bei den empfohlenen nächsten Schritten und der Formularverarbeitung unterstützt werden. Dies verringerte die Zahl wiederholter Anrufe von Kunden beim Contact Center und ermöglichte dem Contact Center-Agent, sich mehr darauf zu konzentrieren, eine optimale Servicequalität zu bieten.
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