{"id":10511,"date":"2023-02-01T16:49:20","date_gmt":"2023-02-01T16:49:20","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.com\/der-blog\/say-goodbye-to-low-response-rates-and-hello-to-roi-with-ai-powered-customer-experience-management\/"},"modified":"2024-02-09T08:45:43","modified_gmt":"2024-02-09T08:45:43","slug":"verabschieden-sie-sich-von-niedrigen-antwortquoten","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/de\/der-blog\/verabschieden-sie-sich-von-niedrigen-antwortquoten\/","title":{"rendered":"Verabschieden Sie sich von niedrigen Antwortquoten"},"content":{"rendered":"
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Verabschieden Sie sich von niedrigen Antwortquoten Article<\/strong> <\/h1>\r\n
Jan 25th, 2023 \u2013 Verabschieden Sie sich von niedrigen Antwortquoten und begr\u00fc\u00dfen Sie den ROI mit AI-gest\u00fctztem Customer Experience Management <\/div>
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Customer Experience Management wird f\u00fcr Unternehmen immer wichtiger, da Kunden immer mehr Auswahlm\u00f6glichkeiten haben und h\u00f6here Erwartungen stellen. Zwei zentrale Probleme, mit denen sich das Customer Experience Management konfrontiert sieht, sind niedrige R\u00fccklaufquoten bei Kundenbefragungen und Schwierigkeiten bei der Berechnung des Return on Investment von Customer Experience-Projekten. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) kann ein wertvolles Instrument sein, um die beiden Probleme des Kundenerfahrungsmanagements zu entsch\u00e4rfen oder zu l\u00f6sen. KI kann vorhersagen, ob es sich bei denjenigen, die nicht geantwortet haben, um Bef\u00fcrworter oder Kritiker handelt. Sie kann auch den richtigen Kommunikationskanal f\u00fcr den Close-the-Loop-Prozess zuweisen und geeignete Kampagnen ausw\u00e4hlen. Eine starke Verbindung zwischen Finanzzahlen und insbesondere dem Customer Lifetime Value erm\u00f6glicht es uns, den Return On Investment richtig einzusch\u00e4tzen und vorherzusagen. Der gesamte Prozess und die Methodik wurden in der sandsiv+<\/a> Plattform entwickelt und bereitgestellt, um den Gesch\u00e4ftsleuten eine schnelle Einf\u00fchrung zu erm\u00f6glichen und so einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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Customer experience management wird f\u00fcr Unternehmen immer wichtiger, da die Kunden immer mehr Auswahlm\u00f6glichkeiten und h\u00f6here Erwartungen haben<\/strong>. Das Management von Kundenerfahrungen bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich. Zwei zentrale Probleme, mit denen das Management von Kundenerfahrungen konfrontiert ist, sind niedrige R\u00fccklaufquoten bei Kundenbefragungen und Schwierigkeiten bei der Berechnung der Investitionsrentabilit\u00e4t von Kundenerfahrungsprojekten.<\/p>\n

Niedrige R\u00fccklaufquoten bei Kundenbefragungen k\u00f6nnen ein erhebliches Problem f\u00fcr Unternehmen darstellen, die versuchen, Daten zum Kundenerlebnis zu sammeln. Umfragen sind eine der g\u00e4ngigsten Methoden, mit denen Unternehmen Feedback zum Kundenerlebnis einholen, aber die R\u00fccklaufquoten k\u00f6nnen niedrig sein, was es schwierig macht, eine repr\u00e4sentative Stichprobe zu erfassen. Dies kann zu ungenauen oder unvollst\u00e4ndigen Daten f\u00fchren, die es erschweren, Problembereiche zu identifizieren und den Erfolg von Kundenzufriedenheitsinitiativen zu verfolgen.<\/p>\n

Eine weitere h\u00e4ufige Herausforderung ist die Berechnung der Investitionsrendite (ROI) von Kundenerfahrungsprojekten. Das Kundenerlebnis kann ein subjektives Ma\u00df sein, und es kann schwierig sein, genaue und zuverl\u00e4ssige Daten zu sammeln. Au\u00dferdem kann es einige Zeit dauern, bis die Vorteile einer verbesserten Kundenerfahrung sichtbar werden, was die Berechnung des ROI von CX-Initiativen erschwert. Dies kann es Unternehmen erschweren, ihre Investitionen in Kundenerfahrungsprojekte zu rechtfertigen und fundierte Entscheidungen dar\u00fcber zu treffen, wo sie ihre Ressourcen einsetzen sollten.<\/p>\n

Trotz dieser Herausforderungen m\u00fcssen Unternehmen weiterhin in Customer Experience Management investieren, um auf dem heutigen Markt wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben und Kunden zu binden. Es ist von entscheidender Bedeutung, Wege zu finden, um die R\u00fccklaufquote bei Umfragen zu erh\u00f6hen und den ROI von Kundenerfahrungsprojekten genau zu messen und zu berechnen.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) kann ein wertvolles Instrument sein, um die beiden Probleme des Kundenerfahrungsmanagements zu entsch\u00e4rfen oder zu l\u00f6sen: niedrige R\u00fccklaufquoten bei Kundenumfragen und Schwierigkeiten bei der Berechnung der Investitionsrendite von Kundenerfahrungsprojekten.<\/p>\n

KI kann den Umfrageprozess bei niedrigen R\u00fccklaufquoten von Kundenumfragen verbessern und ihn f\u00fcr die Kunden interessanter machen. So kann beispielsweise die nat\u00fcrliche Spracherzeugung (Natural Language Generation, NLG) die Umfragefragen dialogorientierter gestalten, so dass sie f\u00fcr die Kunden leichter zu verstehen und zu beantworten sind. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen KI-gesteuerte Chatbots eingesetzt werden, um Umfragen in Echtzeit durchzuf\u00fchren, z. B. \u00fcber SMS oder Messaging-Apps, was die Antwortquote erh\u00f6hen kann.<\/p>\n

Zur Berechnung der ROI von Kundenerfahrungsprojekten kann KI eingesetzt werden, um Kundendaten in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren. Algorithmen des maschinellen Lernens k\u00f6nnen Muster und Trends in Kundendaten erkennen, z. B. in der Kaufhistorie oder bei Kundeninteraktionen, und so Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden geben. Dies kann Unternehmen dabei helfen, zu verstehen, welche Initiativen zur Verbesserung der Kundenerfahrung die gr\u00f6\u00dfte Wirkung haben, und ihre Strategie entsprechend anzupassen. Dar\u00fcber hinaus kann KI zur Vorhersage der Kundenabwanderung eingesetzt werden, so dass Unternehmen eingreifen k\u00f6nnen, bevor der Kunde das Unternehmen verl\u00e4sst.<\/p>\n

Dieser letzte Aspekt kann theoretisch auch zur besseren Messung von KPIs wie dem NPS genutzt werden, ist aber meiner Meinung nach nicht notwendig. Mit den vor Jahrzehnten entdeckten statistischen Techniken ist es n\u00e4mlich m\u00f6glich, genau diese KPIs mit pr\u00e4zisen Informationen \u00fcber die Fehlermargen und Unstimmigkeiten in der Stichprobe zu berechnen<\/a>, so dass es nicht notwendig ist, maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Techniken zu diesem Zweck zu bem\u00fchen. Es ist sinnvoller, potenzielle Ziele f\u00fcr Close-the-Loop- oder Marketing-Automatisierung zu identifizieren, um Aktionen f\u00fcr Nicht-Teilnehmer zu erstellen, einen Mehrwert zu schaffen und den ROI nachzuweisen.<\/p>\n

Was wir mit in der sandsiv+ Plattform getan haben, war genau das:<\/p>\n