Einleitung

Nutzenerosion und zusätzlicher Nutzen

Zwei Schlüsselkonzepte, die für die Arbeit des Consortiums grundlegend sind, sind Nutzenerosions- und zusätzlicher Nutzen-Modelle. Diese Modelle behandeln die Dynamik der Maximierung von Kundennutzenrealisierung aus unseren Produkten und Dienstleistungen.

Nutzenerosion findet statt, wenn ein Kunde auf ein Problem stößt. Wir definieren ein Problem als alles, was die Fähigkeit des Kunden, mit unseren Produkten oder Dienstleistungen erfolgreich zu sein, beeinträchtigt. Das kann die Frage sein, wie man etwas macht, eine Funktion die nicht funktioniert wie erwartet oder eine Frage zu einer Richtlinie oder einem Prozess. Anstatt Arbeit zu erledigen, verbringt der Kunde jetzt Zeit damit, eine Lösung für das Problem zu finden. Während der übliche Startpunkt für Kunden um eine Lösung zu finden eine Suche bei Google ist, werden sie viele Sachen versuchen um eine Lösung zu finden. Wenn sie damit keinen Erfolg haben und das Problem wichtig ist, eröffnet der Kunde vielleicht als letzten Ausweg einen Vorfall. Zu diesem Zeitpunkt ist die Nutzenerosion sehr tief fortgeschritten.

Wir wollen die Nutzenerosion minimieren indem wir den Kundenerfolg, eine Lösung zu finden, so früh wie möglich in der Lösungssuche ermöglichen.

Zusätzlicher Nutzen ist die andere Seite der Medaille. Können wir die Fähigkeit des Kunden erhöhen, seinen Aufwand reduzieren und eine angenehme Erfahrung schaffen, ohne dass sie ein Problem erleben? Kundenservice und technischer Service haben jahrelang das Werterosionsmodell gelebt. Zusätzlicher Nutzen ist die nächste Schallmauer für Service und Dienstleistungen. Er ist davon abhängig, viel über unsere Kunden zu wissen, wie sie unsere Angebote nutzen und wie wir Ihnen besser weiterhelfen können. Das hängt von der Qualität und Vollständigkeit unserer Daten (unseres Wissens) ab und unserer Fähigkeit, die entstehenden digitalen Automationsmöglichkeiten zu nutzen.

Unser Ziel dieses Mal ist ein Ruck nach Links. Das heißt…

Wie messen wir die Verringerung von Nutzenerosion und das Ermöglichen von zusätzlichem Nutzen? Dieses Papier beschreit die Gedanken und Erfahrungen der Consortiums-Mitglieder beim Beantworten dieser Fragen.

Es ist eine Reise, die damit beginnt, Wissen zu erfassen. Wissen ist, was uns in die Lage versetzt, Nutzenerosion zu minimieren und zusätzlichen Nutzen zu schaffen. Wie wir bereits erwähnt haben, benötigt eine erfolgreiche KCS-Umsetzung eine Veränderung von relativ einfachen transaktions-basierten Modellen zu breiteren, komplexeren nutzen-basierten Modellen. Indem wir dieses neue Messmodell untersucht haben, haben sich ein paar Schlüsselkonzepte herauskristallisiert.

Triangulation

Triangulation ist eine Technik, die wir als sehr hilfreich empfunden haben, um Dinge zu bewerten, die nicht direkt gezählt werden können. Wir können Nutzenrealisierung oder Erfolg mit Selbsthilfe-Portalen ableiten, wenn wir sie aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten.

Ein GPS-System kann uns unseren Längen- und Breitengrad und unsere Höhe aufgrund von Signalen mehrerer Satelliten mit hoher Genauigkeit mitteilen, aber ein einzelnes Satellit-Signal reicht nicht aus. Ein GPS-System braucht Signale von mindestens drei Satelliten in verschiedenen Positionen im Weltall um unseren Standpunkt zu bestimmen.

Der Name Triangulation ist ein bisschen irreführend, da es drei Signale impliziert; die meisten GPS-Systeme werden keinen Standpunkt ausgeben, wenn sie nicht Signale von fünf bis sieben Satelliten verschiedener Positionen haben. Das verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Systems. Wir stellen fest, dass dies auch zutrifft, wenn wir über Kennzahlen für Nutzenrealisierung oder andere Dinge, die wir nicht direkt zählen können, sprechen. Wir brauchen mindestens drei verschiedene Perspektiven. Fünf bis Sieben Indikatoren aus verschiedenen Standpunkten sind noch besser und erhöhen unsere Zuversicht.

Im KCS v6 Praxis-Ratgeber beschreiben wir die Verwendung von Spinnengrafiken als eine Möglichkeit mehrere Indikatoren zu visualisieren, die Individuen und Teams aufzeigen, die aktuell in einer wissenszentrierten Umgebung Nutzen schaffen.

Wir haben ebenso herausgefunden, dass das Triangulations-Modell nützlich ist um den Kundenerfolg mit dem Selbsthilfe-Portal zu bewerten. Mit Blick auf Phase 3: Hebelwirkung besprechen wir drei Schlüsselindikatoren des Selbsthilfe-Erfolgs: Kundenumfrage-Daten, Clickstream-Analysen (Kundenverhalten bei der Nutzung der Selbsthilfe), und Varianz im Vorfalls-Volumen standardisiert auf die Nutzergesamtheit, die wir unterstützen. Der einzelne Indikator ist jeweils nicht ausreichend um die Kundenerfahrung zu bewerten. Wenn wir aber alle drei betrachten, bekommen wir einen Indikator des Kundenerfolgs.

Relevanz vs. Präzision?

Wenn ich eines der Consortiums-Mitglieder besuche, zum Beispiel Dell EMC in Hopkinton, MA, sage ich meinem Partner vielleicht „ich gehe nach Boston um eines unserer Mitglieder zu besuchen“. Das ist nicht präzise, aber relevant und ausreichend. Ich fliege zum Flughafen Boston und bin im Umkreis von Boston. Wenn ich mit einem Consortiums-Kollegen spreche, sage ich vielleicht „Ich besuche Dell in Hopkinton, MA.“ Präziser, aber ich muss nicht die Adresse des Dell-Büros nennen.

Wenn ich am Flughafen Boston ankomme und ein Auto miete, muss ich meinem Navigationssystem sagen, wo ich hingehe. Hopkinton reicht als Ziel nicht länger aus; ich muss die Adresse des Büros eingeben um an den richtigen Ort zu kommen. Würde ich mit einem Kartografen sprechen, würde ich vielleicht die präziseste Beschreibung meines Ziels mit Längen- und Breitengrad des Dell-Büros nennen „Ich gehe zu Breite 42.194363, Länge -71.543858.“ Würde ich allerdings meinen den Längen- und Breitengrad meines Ziels nennen, wäre das bedeutungslos. Es ist nicht relevant und er/sie würde mich wahrscheinlich ins Krankenhaus anstatt zum Flughafen bringen.

Wie oft haben wir endlose Diskussionen über Kennzahlen und ihre Genauigkeit oder Präzision geführt? Präzision ist nicht so wichtig wie Relevanz. Bei Relevanz geht es darum, für meinen Zweck nützlich zu sein.

Konsistenz vs Genauigkeit

Der Trend ist wichtiger als die Zahl. Wenn wir mit Indikatoren arbeiten, die eine gewisse Ungenauigkeit beinhalten, kann der Trend des Indikators über die zeit hinweg informativ sein, solange die Datensammlung und inhärenten Ungenauigkeiten konsistent sind. Wenn wir beispielsweise die Möglichkeit zur Datensammlung haben und einen Satz Annahmen zu der Anzahl an Kundenproblemen, die mit Selbsthilfe bearbeitet werden und diese anhand der Größe der Population (z.B. Anwenderbasis oder verkaufte Lizenzen), der wir Dienstleistungen anbieten, standardisieren, kann der Trend der verfolgten Kundenprobleme informativ sein. Aufgrund der Annahmen wird die Zahl der verfolgten Probleme nicht 100% genau sein, genauso wie die Größe der Population. Zu beiden lassen sich nur schwer präzise Daten finden. Aber wenn die Datensammlung konsistent bleibt und die Annahmen ebenfalls, wird der Trend über die zeit informativ sein. Wenn wir eine Steigerung in der Zahl der in der Selbsthilfe verfolgten Probleme relativ zur Größe der Population sehen, können wir daraus ableiten, dass Kunden Nutzen in der Selbsthilfe finden. Und wenn wir Daten aus anderen Perspektiven haben, wie Clickstream-Analysen und/oder Umfragedaten zur Kundenerfahrung, die zu unseren Annahmen zum Selbsthilfe-Nutzen passen und sie bestärken, stärkt das unsere Zuversicht in diese Annahmen.

Konfidenzintervalle

Haben wir genug Daten um den Ergebnissen zu vertrauen? Wie bei anderen hier besprochenen Kennzahlen sind Umfragedaten um genau. Es gibt zahlreiche Herausforderungen bei Erstellen guter Umfragen. Gute Fragen zu schreiben ist eine Kunst für sich. Unerwartete Interpretationen von Fragen und Antwortverzerrungen umzugehen bringen einige Unsicherheit in die Umfragedaten. Es hilft das Konfidenzintervall oder den Standardfehler in den Umfrageergebnissen zu kennen. Mehr Informationen zu Konfidenzintervallen und Stichprobengrößen, sowie ein nützliches Werkzeug um Konfidenzintervalle zu schätzen finden Sie mit diesem (oder ähnlichen) Stichprobenrechnern.