Wie das NPS-Vorhersagemodell die Kundenzufriedenheit verbessern kann

Der Net Promoter Score (NPS) ist ein Maß für die Kundentreue und dient als Indikator für die Kundenzufriedenheit. Sie zeigt, wie die Kunden auf die Kundendienstinitiativen des Unternehmens reagieren und sich mit der Marke als Ganzes auseinandersetzen. Das Problem mit dem NPS ist jedoch, dass die Bewertung nicht immer alle Faktoren berücksichtigt, die zu einem guten oder schlechten Kundenerlebnis beitragen.

Es kann sein, dass sie die Leistung des Agenten während der Interaktion nicht genau wiedergibt. Die Kunden neigen dazu, auch aufgrund anderer Faktoren – von der Netz- oder Produktqualität bis hin zur allgemeinen Unzufriedenheit mit der Marke – eine schlechte Note zu vergeben. Oft werden Agenten für Dinge verantwortlich gemacht, auf die sie keinen Einfluss haben.

Xdroids Lösung für dieses Problem war die Entwicklung unseres eigenen NPS-Vorhersagemodells.

Das NPS-Vorhersagemodell von Xdroid

Im Mai 2023 haben wir das NPS-Vorhersagemodell eingeführt. Dieses NPS-Vorhersagemodell kann Daten über Kundeninteraktionen, Erfahrungen und Feedback nutzen, um NPS-, CSAT- und andere Kundenzufriedenheitswerte vorherzusagen. Das Modell wird mit Anruf- und Sentiment-Tags trainiert, es identifiziert die Verwendung bestimmter Wörter und Phrasen, um zu untersuchen, wie der Kunde auf die Interaktion mit den Agenten reagiert. Auf der Grundlage aller Faktoren werden die Bewertungen vorhergesagt und der Kunde als Befürworter, Ablehner oder Neutraler eingestuft. Der prognostizierte NPS sagt mehr darüber aus, wie der Anruf verlief und ob der Kunde mit der Interaktion zufrieden war oder nicht.

Die Analyse wird durch die Untersuchung der Gefühle der Kunden zu Beginn und am Ende des Gesprächs ergänzt, um festzustellen, ob sie mit der ihnen angebotenen Lösung zufrieden sind oder nicht. Sie verfolgt die Veränderung der Einstellung des Kunden (falls vorhanden) während des Gesprächs. Zum Beispiel, wenn der Kunde von verärgert („Ich bin sehr enttäuscht, mein Produkt ist immer noch nicht da!“) zu zufrieden mit der Lösung seines Problems wechselt („Vielen Dank, dass Sie sich meines Problems angenommen haben!“). Eine solche Änderung wird zusammen mit dem Verhalten des Agenten, der Anrufqualität und anderen Parametern umfassend untersucht, und das Modell sagt eine Punktzahl voraus.

Für jede Interaktion sagt das Modell voraus, ob der Kunde ein Gegner, ein Neutraler oder ein Befürworter sein wird, und gibt den Net Promoter Score (NPS) auf einer Skala von 0 bis 10 an. Die Agenten erhalten eine Rückmeldung über ihre Leistung, und die Manager/Vorgesetzten können auf Berichte über die Anrufe zugreifen. Das Unternehmen kann überprüfen, was während der Interaktion funktioniert hat und was nicht. Sie können überprüfen, wie anstrengend es für den Kunden war, sein Problem zu lösen, und wie viel Zeit er dafür gebraucht hat, und dies in die Kategorien hoher, mittlerer oder geringer Aufwand einordnen. Das Unternehmen kann an betrieblichen Änderungen arbeiten und diese umsetzen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und den Aufwand für den Kunden zu verringern.

Wie funktioniert das NPS-Vorhersagemodell?

Das NPS-Vorhersagemodell von Xdroid kann als deskriptives Modell verwendet werden. Das Modell ist sofort einsatzbereit und wird eine Bereicherung für Ihre Kundendienstabteilung sein. Je mehr Sie es nutzen, desto mehr können Sie davon profitieren. Nach der Kalibrierung auf der Grundlage Ihrer Geschäftsanforderungen haben Sie Zugriff auf Scorecards und Zero-Day-KPIs für das Modell. Mit Daten zu jedem Aspekt des Anrufs können Sie auch den tatsächlichen NPS mit den Prognosen vergleichen und herausfinden, welche Faktoren die Kundenzufriedenheit am meisten beeinflussen.

Sie können die Auswirkungen des Verhaltens der Agenten auf die Kunden, ihre Reaktion auf Faktoren wie den „Erfolg“ oder „Misserfolg“ des Anrufs, die Dauer der Interaktion und die Zeit, die für die Lösung des Problems benötigt wird, untersuchen. Das Modell interpretiert diese Daten und zeigt, wie zufrieden die Kunden mit den Dienstleistungen des Unternehmens waren.

Wenn das Modell mit historischen NPS-Daten gefüttert wird, verwandelt es sich in ein Vorhersagemodell, das einige Vorteile mit sich bringt. Sie können das Modell auch ganz einfach mit tatsächlich von Kunden bewerteten Anrufen mit echten NPS-Daten für bestimmte Projekte und Ziele anpassen. Diese Daten könnten der Genauigkeit des Modells einen weiteren Schub geben. Sie erfährt, was die Kunden wirklich denken, was ihnen wichtig ist und wie sie sich verhalten. Sie kann Muster erkennen, um künftiges Verbraucherverhalten vorherzusagen.

Das Vorhersagemodell wird robuster und vielseitiger, je mehr reale Daten es im Laufe der Zeit aufnimmt, so dass es eine breitere Palette von Anwendungsfällen verarbeiten kann. Das Modell kann dem Unternehmen letztlich proaktiv helfen, strategischere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Fallstudie: NPS-Vorhersagemodell

Die Implementierung des NPS-Vorhersagemodells von Xdroid hat bereits begonnen. Unsere Kunden haben bereits damit begonnen, die Zufriedenheit ihrer Kunden zu verfolgen. Xdroid hatte die Gelegenheit, das Modell bei einem unserer größten BPO-Kunden zu implementieren. Unser Kunde nutzte das Modell vollständig und analysierte, trainierte und testete es an 80000 von Kunden bewerteten Anrufen.

Bei diesen Anrufen wurden 25 Emotionen an verschiedenen Punkten des Gesprächs gemessen, um die Entwicklung/Veränderung der Emotionen vom Beginn bis zum Ende des Gesprächs zu verfolgen.

Durch die Berechnung des MAPE (Mean Absolute Percentage Error) zeigte das Modell eine Genauigkeit von 93 % bei der Vorhersage des Net Promoter Score zwischen 0 und 10, der vom Kunden vergeben worden wäre.

In anschließenden Tests mit Tausenden von verifizierten Kundeninteraktionen diente das Modell auch als Beschreibungsinstrument zur Entschlüsselung der tatsächlichen Ereignisse während des Anrufs, Beibehaltung der 93%igen Genauigkeit bei der Ableitung der genauen Zahl. Das Ziel bestand nicht nur darin, die numerische Bewertung des Kunden vorherzusagen, sondern auch darin, ein umfassendes Verständnis der Interaktion zu erlangen. Daraus entstand ein neuer Index, den wir Voice of the Customer Index oder In-Call NPS nennen und der über die reine Messung der Kundenmeinungen hinausgeht. Es umfasst subjektive Kriterien, die die Kundenwahrnehmung beeinflussen und in drei Hauptsäulen gegliedert sind, die in ihrer Gesamtheit das gesamte Erlebnis prägen.

Die Säulen sind:

  1. wie sich die Emotionen während des Gesprächs verändern
  2. wie sich das Verhalten des Agenten auf den Erfolg des Anrufs auswirkt
  3. wie viel Zeit der Kunde benötigt, um ein Problem zu lösen

Mit dem fein abgestimmten Modell hatte unser Kunde Zugang zu Wissen über den NPS für verschiedene Anrufkategorien mit wertvollen Erkenntnissen über die Verbraucher. Sie könnten 100 % der Anrufe stichprobenartig erfassen und mit der Antwortverzerrung der Kunden beim Ausfüllen der Kundenumfrage vergleichen. Auf diese Weise konnten sie Faktoren ermitteln, die die Einstellung des Kunden gegenüber dem Unternehmen/der Marke nachhaltig beeinflussen, worauf er bei seinen Interaktionen Wert legt und was einen Anruf für ihn zu einem Erfolg oder Misserfolg macht.

Das Modell gab unserem Kunden die Möglichkeit, zwischen der Wahrnehmung der Marke durch den Verbraucher und der Wahrnehmung des Kundendienstes bzw. des Contact Center-Agenten zu unterscheiden. Es verschaffte Klarheit darüber, was positiv zur Kundenerfahrung beitrug und was nicht. Letztendlich ermöglichte es ihnen, datengestützte, aufschlussreiche Entscheidungen in Bezug auf ihre Kundendienstinitiativen und andere operative Geschäftsstrategien zu treffen.

Vorteile des NPS-Vorhersagemodells von Xdroid

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie ein vorausschauendes NPS-Modell zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingesetzt werden kann:

 

  • Identifizierung von Bereichen, die verbessert werden können: Durch die Modellierung der NPS-Bewertungen können Unternehmen feststellen, welche Bereiche den größten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit haben, selbst bei Interaktionen ohne Bewertungen. Mit diesem Wissen können die Ressourcen für gezielte Initiativen auf diese Bereiche ausgerichtet werden.
  • Vorbeugende Maßnahmen: Ein prädiktives Modell könnte unzufriedene Kunden identifizieren, bevor sie einen niedrigen NPS abgeben. Sie könnten die Korrelation zwischen bestimmten Phrasen/Mustern und schwächeren Anrufen mit niedrigem NPS untersuchen. Unternehmen können diese Fragen proaktiv angehen, bevor sie zu einem Problem werden.
  • Personalisierung: Das Prognosemodell kann auch Aufschluss darüber geben, worauf verschiedene Kundensegmente am meisten Wert legen, so dass gezieltere und personalisierte Service- oder Produktverbesserungen möglich sind.
  • Strategische Planung: Es ist wichtig, den Überblick darüber zu behalten, was funktioniert und die eigenen Stärken auszuspielen. Durch die Vorhersage zukünftiger NPS-Bewertungen können Unternehmen die wahrscheinlichen Auswirkungen verschiedener strategischer Entscheidungen auf die Kundenzufriedenheit prognostizieren und besser planen.
  • Benchmarking: Das Modell kann Unternehmen dabei helfen, ihre Leistung in Bezug auf den NPS mit Branchenstandards oder Wettbewerbern zu vergleichen, um Verbesserungen zu erzielen. Sie können die Stimmungsdaten weiter aggregieren und ihre Entwicklung während der Anrufe und Cluster-Aufrufe unter Verwendung zusätzlicher, vom Kunden bereitgestellter Metadaten.
  • Kundenbindung: Mit einem prädiktiven NPS-Modell können Unternehmen abtrünnige Kunden identifizieren und Abwanderungsraten vorhersehen. Das Modell zeigt das Stressniveau der Kunden auf, wie sie auf bestimmte Aspekte des Anrufs reagiert haben, wie sich die Dauer der Anrufe auf sie auswirkt usw. Gezielte Initiativen zur Bekämpfung dieser Probleme können die Kundenbindung erhöhen.
  • Ressourcenzuweisung: Wenn Unternehmen verstehen, was die NPS-Bewertungen beeinflusst, können sie ihre Ressourcen effizienter einsetzen, um die Kundenzufriedenheit zu maximieren. Sie können auch Schulungsprogramme entwerfen, um Probleme anzugehen, die zu geringer Kundenzufriedenheit führen.
  • Testen von Verbesserungen: Mit einem Prognosemodell können Unternehmen die Auswirkungen von vorgeschlagenen Änderungen (z. B. einer neuen Produktfunktion oder eines Kundendienstprotokolls) auf die NPS-Bewertungen modellieren, bevor sie diese umsetzen.

Durch die kontinuierliche Nutzung dieser Erkenntnisse können Unternehmen erhebliche Fortschritte bei der Verbesserung der Kundenzufriedenheit, der Loyalität und des allgemeinen Geschäftswachstums erzielen.

Möchten Sie Teil der NPS-Revolution sein?

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