Unsere Tipps, wie Sie Kundenzufriedenheit erfolgreich messen!

Was ist der NPS und wie wird er gemessen?

Beim NPS wird die Kundenzufriedenheit oder Kundenloyalität über die Chance einer Weiterempfehlung gemessen: „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie X einem Freund oder Kollegen weiterempfehlen werden (auf einer Skala von 0 bis 10)?“. X kann hierbei ein Unternehmen, ein bestimmtes Produkt oder auch ein Service sein.

• Kunden, die mit 9 oder 10 antworten, gelten als Promotoren.
• Kunden, die mit 7 oder 8 antworten, werden als Passive bezeichnet.
• Kunden, die mit 0 bis 6 antworten, werden als Detraktoren bezeichnet.

Der NPS ergibt sich als Anteil der Promotoren abzüglich des Anteils der Detraktoren.

Vorteil und Nachteile des NPS

Bei Methoden der Kundenzufriedenheitsanalyse ist der größte Vorteil des NPS seine Einfachheit bei der Messung der Kundenzufriedenheit. Er ist schnell und leicht zu beantworten und liefert somit eine gute Responserate. Des Weiteren geht er einen Schritt über die Messung der Kundenzufriedenheit hinaus und gibt zusätzliche Auskunft über den Grad der Loyalität der Kunden:

Sind Kunden in dem Maße zufrieden, dass Sie das Unternehmen oder Produkt sogar weiterempfehlen würden?

Durch diesen tieferen Einblick zeigt der NPS oftmals einen starken Zusammenhang mit KPIs wie Umsatz oder Kündigungsraten und hat damit eine hohe Business-Relevanz.

Eine Limitation besteht darin, dass die Entscheidung über eine Empfehlung durch einen Kunden sehr subjektiv ausfallen kann und daher stark vom Befragten abhängig ist. So kann auch die willkürlich anmutende Einteilung in Promotoren, Passive und Detraktoren kritisiert werden. In bestimmten Ländern besteht zum Beispiel eine Tendenz „in die Mitte“ zu antworten und Feedbacks von 0 und 1 oder 9 und 10 sind somit relativ selten.

Unter den Kundenzufriedenheitsanalysen kann der NPS allein die Gründe für eine hohe oder niedrige Kundenzufriedenheit nicht offenlegen.

Messen der Kundenzufriedenheit

CSAT (Customer Satisfaction Score)

Während der NPS bereits auf den Grad der Kundenloyalität hinweist, bildet der CSAT ein grundlegenderes Bild der Kundenzufriedenheit ab.

Diese Methode der Kundenzufriedenheitsanalyse spiegelt die bewusst wahrgenommene Zufriedenheit der Kunden hinsichtlich ihrer Erfahrungen mit einem Unternehmen, einem Produkt oder einer Dienstleistung wider.

Dabei wird der Kunde mit standardisierten Fragen, wie zum Beispiel „Wie zufrieden sind Sie mit…?“ dazu aufgefordert, diese Erfahrungen auf einer Skala von 1-5 zu bewerten. Der letztliche Score gibt den Anteil zufriedener Kunden, die in der Befragung 4 oder 5 angegeben haben, an allen befragten Kunden an. Je höher der Wert, desto zufriedener sind die Kunden.

Vorteil und Nachteile des CSAT

Die subjektive Einschätzung der Zufriedenheit aus Sicht der Kunden ist dahingehend relevant, da Kundenzufriedenheit nicht nur von Leistung eines Unternehmens abhängt, sondern viel mehr auch von den Erwartungen der Kunden und daher durch den Grad der Erfüllung beeinflusst wird. Zudem misst der CSAT typischerweise die Zufriedenheit eines Kunden im Kontext einer bestimmten Aktion. Aufgrund seiner Einfachheit und Direktheit ist er im Anschluss an eine solche schnell implementierbar. So können Kunden auch mehrfach während ihres Customer Lifecycles befragt werden, um dadurch ein umfassenderes Bild zur Kundenzufriedenheit während der verschiedenen Touch Points zu schaffen (s. auch Abfrage der Kundenzufriedenheit als Service).

Auf der Gegenseite ist die Antwort auf die Befragung meist stimmungsabhängig und flüchtig, weshalb die Zuverlässigkeit der Bewertung nicht garantiert ist. Ähnlich zum NPS, können kulturelle Unterschiede (s.auch Emotionale Kundenbindung) zusätzlich die Vergleichbarkeit der Ergebnisse zwischen Ländern erschweren.

Falls das Interesse der Befragung auch bezüglich ihrer Loyalität besteht, kann der CSAT keine Aussage treffen, da Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität nicht zwangsläufig miteinander einhergehen.

Messen der Kundenzufriedenheit:

CES (Customer Effort Score)

Unter den verschiedenen Methoden der Kundenzufriedenheitsanalyse versucht der Customer Effort Score die Kundenzufriedenheit nicht in Bezug auf ein Produkt oder eine Dienstleistung zu ergründen – anders als die zwei zuvor genannten Metriken.

Der CES ist auf Einzelinteraktionen mit dem Unternehmen während des Customer Lifecycles ausgerichtet.

Dabei fragt der CES weniger nach der Zufriedenheit, als vielmehr nach der aufzubringenden Anstrengung des Kunden, um an sein Ziel zu gelangen:

„Wie unkompliziert war Ihre Bestellung?“

„Wurde ihr Problem dadurch behoben?“

Die Antwort auf diese Fragen gibt der Kunde auf einer fünf- oder siebenstufigen Skala. Der Score ergibt sich final als Mittelwert aller gegebener Antworten.

Die primäre Motivation für den CES entsteht aus der Annahme, dass die langfristige Zufriedenheit eines Kunden gegenüber einem Produkt, Service oder Unternehmen vordergründig durch unkomplizierte Prozesse, gerade im Kontext der Lösung von Problemen oder vergleichbaren Anliegen, generiert wird. Aufgrund der genannten Beschaffenheiten findet der CES primär im Customer Support sowie im Produktmanagement Einsatz.

Vorteil und Nachteile des CES

Im Gegensatz zu anderen Methoden der Kundenzufriedenheitsanalyse ist der CES stark kontextsensitiv, da eine Erhebung der Daten lediglich im direkten Anschluss an die abzufragende Interaktion stattfinden kann. Dies macht ihn zu einem sehr feingranularen Messwert, der es ermöglicht, explizite Schwachstellen in bestehenden Kundenprozessen aufzudecken und diese zu optimieren.

Auf der anderen Seite ist die Ableitbarkeit einer allgemeingültigen Kundenzufriedenheit aus dem CES nur bedingt möglich, weshalb deren Messung durch andere Methoden besser abgebildet werden kann.

Welche Kundenzufriedenheits-Metrik darf es sein?

Die Auswahl einer Loyalty- oder Kundenzufriedenheits-Metrik sollte auch maßgeblich von ihrer Business-Relevanz abhängen. Damit ist gemeint, wie stark sie mit betriebswirtschaftlichen Kenngrößen (wie z. B. Kündigungsraten, X/U-Sell-Raten) zusammenhängt.

Wenn sich analytisch ein Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheits-Metrik und Business-Metriken aufzeigen lässt, ist auch der Nutzen einer Kundenzufriedenheitsmessung für das Unternehmen klar bezifferbar. Den relevanten Stakeholdern im Unternehmen kann so besser vermittelt werden, warum ein Tracking von Kundenzufriedenheit sinnvoll ist.

Gleichzeitig kann über eine solche Zusammenhangsanalyse aufgedeckt werden, ob es einen Grenznutzen für die Verbesserung der Kundenzufriedenheit gibt. Beispielsweise, wenn die Kündigungsrate sich ab einem gewissen Schwellwert der Kundenzufriedenheits-Metrik nur noch marginal verbessert.

Wie oben bereits erwähnt, kann man im Allgemeinen davon ausgehen, dass der NPS eine hohe Business-Relevanz bietet. Dies sollte aber immer im Einzelfall analytisch überprüft werden und, wenn möglich, sollten auch andere Kundenzufriedenheitsmetriken in die Analyse aufgenommen werden.

Welche Business-Metriken relevant sind, ist je nach Branche unterschiedlich. Es empfiehlt sich in jedem Fall, mehrere Business-Metriken zu überprüfen.

Ein Beispiel aus der Gaming-Industrie:

Bei Massively Multiyplayer Online (MMO) Anbietern kann der Produktlebenszyklus eines Spiels sich über mehrere Jahre erstrecken. Basierend auf dem Feedback der Communities und den Analysen von Spielerverhalten wird das Spielerlebnis kontinuierlich verbessert. Z. B. kann über neue Spiele-Inhalte oder Add-ons die „Spiel-Zufriedenheit“ gehalten oder sogar gesteigert werden.

Die Erhebung der Spiel-Zufriedenheit (z. B. über CSAT) lässt sich über die Spielforen einfach implementieren und kann dann mit Businessmetriken und Nutzungsmetriken verknüpft werden.

Die folgende Abbildung illustriert, wie diese Zusammenhänge zwischen CSAT und Businessmetrik aussehen könnten.

In diesem Beispiel hat eine Erhöhung des CSAT von 50 auf 60 folgende Auswirkungen:

Ausgangslage: Erhöhung CSAT von 50 auf 60

• Die Kündigungsrate sinkt um 0,7 Prozent
• Die Anzahl der Abonnenten steigt um 4,1 Prozent
• Die Kosten pro Spieler steigen um 41,9 Prozent
• Die Spielzeit pro Spieler steigt um 15,3 Prozent

Dieses Beispiel soll auch verdeutlichen, dass der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und einer Businessmetrik ganz unterschiedliche „Formen“ annehmen kann. Nicht-lineare Regressionsverfahren und nicht-parametrische Verfahren (wie z. B. LOESS) helfen dabei, diese zu erkennen.

Wie erhöht man die Loyalty-Metriken?

Die Treiberanalyse ist eine der Methoden, die angewendet wird, um die Zusammenhänge zwischen Costumer Experience und Loyalty-Metriken festzustellen. Basierend auf dem Produkt oder auf der Dienstleistung sollte die Zielgruppe festgelegt werden. Nach der Festlegung sollten die Eindrücke der Kunden gelistet werden, die sie z.B. von einem Unternehmen gewonnen haben. Das wären zum Beispiel:

• Callcenter
• Sales
• Shop
• Website
• Influencer (Mundpropaganda)
• Kundengespräch
• etc.

Um herauszufinden, welches Ranking sich für ein Unternehmen aus einer Kundenbefragung ergibt, muss das gesamte Feedback miteinander verglichen und gemessen werden. Die dafür notwendigen Daten werden aus Kundenbefragungen, Rezessionen, Beiträge in Foren, soziale Plattformen, usw. gesammelt. Die Auswertung der Antworten auf offene Fragen oder aus Beiträgen in Foren erfolgt durch Textmining oder künstliche Intelligenz (KI). Einfache Möglichkeiten bieten auch Multiple-Choice Fragen, kleinere Umfragen auf der Webseite oder auch in den sozialen Medien. Nach der Auswertung wird ein Ranking erstellt, das aufzeigt, wie wichtig den jeweiligen Kunden ein bestimmtes Thema ist. Hierfür können auch mehrere Rankings – je nach Zielgruppe – erstellt werden.

Was beeinflusst die Kundenzufriedenheit und wie können Sie die Faktoren nutzen?

Mit einer Treiberanalyse lassen sich Zusammenhänge zwischen der Customer Experience und Kundenzufriedenheit bzw. Loyalty feststellen. Dies ist wichtig, um die Stellgrößen und deren Hebel zu bestimmen, mit denen eine höhere Kundenzufriedenheit oder Loyalty erreicht werden kann.

Die „Customer Experience“ lässt sich anhand der möglichen Touchpoints eines Kunden mit einem Unternehmen in Teilbereiche untergliedern.

Ein Beispiel:

• Product Experience
• Price Experience
• Callcenter Experience
• Shop Experience
• Website Experience
• Social Media Experience
• etc.

Diese Teilbereiche lassen sich natürlich weiter verfeinern. Um herauszufinden, welche Teilbereiche der Customer Experience für die Kundenzufriedenheit oder Loyalität wichtig sind, muss zunächst diese Customer Experience gemessen werden und diese Messung(en) mit der Kundenzufriedenheits-Metrik verknüpft werden. Dies geschieht idealerweise auf Kundenebene. Klassischerweise werden die dafür notwendigen Daten aus Kundenbefragungen gewonnen, welche dann mit Verfahren der multivariaten Statistik oder auch Machine Learning Verfahren ausgewertet werden.

Weniger ideal, aber dafür kostengünstiger, ist die Zeitreihen-Analyse aggregierter Daten. So lässt sich beispielweise der zeitliche Verlauf der Kundenzufriedenheits-Metrik mit dem Trend des Sentiments von Facebook-Posts zum Produkt eines Unternehmens vergleichen.

Zurück zum Beispiel eines MMO – Hier kann die Customer Experience sich beispielsweise in folgende Teilbereiche aufteilen:

 GUI

• Tutorial
• Webseite
• Bug
• Community
• Forum
• End-Game
• In-Game Shop
• Merchandise

Durch gezieltes Einspielen einer Online-Befragung, unterstützt durch ein Textmining von Forumsbeiträgen, kann gemessen werden, wie zufrieden einzelne Spieler mit den genannten Teilbereichen sind.

Eine Kausalanalyse kann dann Aufschluss darüber geben, ob und wie diese Customer Experience-Bereiche auf den CSAT der Spieler wirken.

Wichtig dabei ist, Überlagerungseffekte zu erkennen und  eliminieren.

So kann z. B. die Tutorial-Experience einen großen Einfluss auf die GUI-Experience haben und die wiederum beeinflusst den CSAT stark. Analysiert man den Hintergrund-Effekt der Tutorial-Experience nicht korrekt, wird der GUI-Experience fälschlicherweise zu viel Gewicht beigemessen.

Da das Ziel der Treiberanalyse ist, festzustellen, welche Teilbereiche der Customer Experience wichtig für die „Spieler-Zufriedenheit“ sind, würde der MMO-Anbieter im obigen Beispiel vornehmlich daran arbeiten, dass Tutorial zu verbessern und sich erst nachgelagert darum kümmern, das GUI zu optimieren.

Fazit

Jede der drei vorgestellten Metriken bietet eine einfache Möglichkeit, einen ersten Einblick in die Zufriedenheit und den Grad der Loyalität der eigenen Kundenbasis zu erhalten. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass diese Methoden der Kundenzufriedenheitsanalyse einfach zu implementieren sind, sollten sie zum Standardrepertoire eines jeden Customer Analytics Teams gehören.

Dennoch geben die Metriken lediglich einen groben Überblick zum Stand der Produkte und Dienstleistungen in den Augen der Kunden und können daher nur bedingt Aufschluss über die Treiber dieser Bewertung geben.

Um die Messverfahren in der Kundenzufriedenheitsanalyse auch operativ nutzen zu können, empfiehlt es sich, zusätzlich die Ursachen von negativen und positiven Kundenbewertungen zu identifizieren. Beispielsweise durch Textmining der Antworten auf die offene Frage:

„Was ist der zentrale Grund für diese Bewertung?“

Um die Methoden der Kundenzufriedenheitsanalyse optimal zu nutzen, sollten Unternehmen nicht nur den einmaligen Wert tracken, sondern auch beobachten, wie sich die Ergebnisse im Zeitverlauf verändern. Ebenso wichtig ist es, das offene Kundenfeedback zu nutzen, um konkrete Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Customer Experience zu erarbeiten.

Es gilt jedoch nicht nur, Verbesserungen vorzunehmen, sondern auch, die Kundenzufriedenheit regelmäßig zu messen, um Veränderungen in der Wahrnehmung des Kunden zu verstehen.

Spannend hierbei ist die Identifizierung von den Business-Metriken, die sich durch Verbesserungen der Kundenzufriedenheit bzw. Loyalität ebenfalls verbessern. Durch den analytischen Vergleich der Loyalty-Metriken mit Business-Metriken können nicht-lineare regressive Zusammenhänge erkannt werden.

Die Treiberanalyse hilft dabei, die Zusammenhänge zu verstehen und optimale Maßnahmen abzuleiten.

 

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