CX-Wissen
Was genau ist die „Voice of the Customer“ oder auch „Stimme des Kunden“? Was lässt sich aus ihr ableiten und vor allem: Warum spielt sie so eine große Rolle für eine kundenzentrierte Unternehmensausrichtung?
Voice of the Customer (VoC, dt.: Stimme des Kunden/der Kundin) bezeichnet in der Regel zwei verschiedene Dinge, die als Abstufungen beziehungsweise Ausprägungen voneinander angesehen werden können.
Im eher wörtlichen Sinne werden unter VoC die Meinungen, Einstellungen und Erfahrungen verstanden, die Kundinnen und Kunden mit einem Unternehmen oder dessen Produkten und Dienstleistungen verbinden. Die Voice of the Customer ist also das, was die Kunden und Kundinnen von einem Unternehmen halten beziehungsweise denken.
Im weiter gefassten – und hauptsächlich gebräuchlichen – Sinne wird unter VoC der Prozess und die Methoden verstanden, die darauf abzielen, genau diese Informationen von Kundinnen und Kunden zu sammeln sowie auszuwerten. VoC zielt also vor allem darauf ab, Erwartungen und Erfahrungen der Kunden und Kundinnen über die gesamte Customer Journey hinweg zu verstehen.
Es gibt zahlreiche Methoden die VoC zu erheben – nicht alle davon eignen sich für jedes Unternehmen.
Klassische Erhebungsinstrumente umfassen etwa:
Um ein vollständiges Bild von der VoC zu erhalten, sollte zum einen eine Kombination der oben genannten Erfassungsmethoden (oder vergleichbarer) angewendet werden.
Zusätzlich sollte Feedback an so vielen Interaktionspunkten und über so viele Kanäle wie möglich erhoben werden.
In anderen Worten: Sporadisch eine Zufriedenheitsumfrage mit begrenzter Stichprobe durchzuführen reicht nicht aus, um ein erfolgreiches VoC-Programm aufzustellen.
VoC verlangt eine kontinuierliche Erfassung und Analyse von Feedbackdaten. Nur so kann garantiert werden, dass Entwicklungen in Meinung, Einschätzung und Bedürfnissen der Zielgruppe rechtzeitig erkannt werden.
VoC-Daten können unternehmensweit eingesetzt werden:
Auch wenn es verschiedene Ansätze gibt, die VoC zu erheben (siehe obige Liste), ist die Befragung sicherlich die meist verbreitete.
Innerhalb von Befragungen können dann entweder konkrete KPIs, spezifische Informationen oder eine Mischung aus beiden abgefragt werden.
KPIs, die dabei hauptsächlich zum Einsatz kommen und entsprechend erprobt sind, sind der Net Promoter Score (NPS), der Customer Satisfaction Score (CSAT) sowie der Customer Effort Score (CES).
Zusätzlich zu diesen quantitativen Instrumenten gibt es Fragen wie:
Eine Möglichkeit, tiefergreifende Informationen von den Kunden und Kundinnen zu erhalten, ist der Einsatz automatischer Textanalyse.
Ein gut funktionierendes Textanalyse-System erlaubt die Verarbeitung großer Mengen an unsortierten Textdaten, wie sie beispielsweise bei der Beantwortung von offenen Fragen entstehen.
Die drei Fragen, die einige Zeilen weiter oben aufgeführt wurden, stellen ein gutes Beispiel dafür dar, wann und wie automatische Textanalyse eingesetzt werden kann.
Die erste der Fragen – „Woher kennen Sie unser Unternehmen?“ – lässt sich vergleichsweise gut als geschlossene Frage, also eine Frage mit vorgegebenen Antwortmöglichkeiten, umsetzen. Denn diese potenziellen Antwortmöglichkeiten können recht gut auf eine überschaubare Zahl heruntergebrochen werden, z. B.:
Selbst wenn für jede dieser drei allgemein gefassten Kategorien in zwei bis drei spezifischere Kategorien unterteilt wird, ist die draus resultierende Liste nicht länger als bei vergleichbaren Fragen, über die wir alle schonmal gestolpert sind.
Bei der zweiten und dritten Frage wird es schon schwieriger. Sowohl „Was hat Ihnen an unserem Angebot besonders gut gefallen?“ als auch „Was hat Ihnen gar nicht gefallen? Warum?“ sind Fragestellungen, die eine sehr breite Anzahl unterschiedlicher Beantwortungsmöglichkeiten zulassen. Vor allem wenn in einem Fragebogen nach dem „Warum“ gefragt wird, also einer persönlichen Begründung, ist schwer abzuschätzen welche möglichen Gründe Kunden und Kundinnen zu ihrer jeweiligen Bewertung geführt haben.
Ein VoC-System, das ein möglichst ungefärbtes und nuanciertes Bild der Kundenmeinung zeichnen will, kommt oftmals um den Einsatz von offenen Fragen und Kommentarfunktionen innerhalb der Erhebungsinstrumente nicht herum. Automatische Textanalyse hilft bei der Auswertung derartiger Fragen ungemein.
