FAQ's

Customer Experience Management ist der systematische, strategische Ansatz zur Planung, Steuerung, Messung und kontinuierlichen Verbesserung der Customer Experience. CEM verbindet Daten, Prozesse, Technologien und Kultur, um Kundenerlebnisse gezielt zu gestalten und messbar zu machen.

Die gängigsten Metriken sind Customer Satisfaction Score (CSAT), Net Promoter Score (NPS), Customer Effort Score (CES) und Customer Lifetime Value (CLV). Die Herausforderung besteht darin, die richtigen KPIs zu wählen und sie umsetzbar zu machen.

Guter Kundenservice zeichnet sich durch mehrere Kernelemente aus: schnelle Reaktionszeiten, kompetente und freundliche Mitarbeiter, die Probleme beim ersten Kontakt lösen können, sowie eine kundenorientierte Haltung. Entscheidend ist auch die Erreichbarkeit über verschiedene Kanäle (Telefon, E-Mail, Chat, Social Media) und dass Mitarbeiter mit ausreichend Befugnissen ausgestattet sind, um Lösungen anzubieten. Empathie und die Fähigkeit, auf individuelle Kundenbedürfnisse einzugehen, sind dabei ebenso wichtig wie technisches Know-how.

Die gängigsten Kennzahlen sind der Customer Satisfaction Score (CSAT), der Net Promoter Score (NPS) und der Customer Effort Score (CES). Dazu kommen operative Metriken wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit, First-Contact-Resolution-Rate (Lösung beim ersten Kontakt) und die Wartezeiten. Auch qualitative Feedbacks durch Kundenbefragungen und die Analyse von Beschwerden liefern wertvolle Einblicke. Wichtig ist, mehrere Metriken zu kombinieren, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Integration. Ein echtes Omnichannel-Erlebnis bedeutet, dass ein Kanalwechsel (z. B. von Social Media zum Telefon) ohne Informationsverlust stattfindet. Alle Daten fließen in einer zentralen Plattform zusammen, damit der Berater sofort im Bilde ist.

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die selbstständig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen können, ohne bei jedem Schritt menschliche Anweisungen zu benötigen. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen, die auf direkte Anfragen reagieren, können diese "Agenten" komplexe Aufgaben in mehreren Schritten planen und durchführen, dabei Werkzeuge nutzen und sich an veränderte Situationen anpassen.

Während klassische Chatbots oder KI-Assistenten einzelne Anfragen beantworten und dann auf die nächste Eingabe warten, kann Agentic AI eigenständig handeln. Sie kann Teilaufgaben identifizieren, externe Tools verwenden (wie Datenbanken durchsuchen, Code ausführen, APIs aufrufen), Ergebnisse bewerten und bei Bedarf ihren Ansatz anpassen. Ein Chatbot sagt Ihnen, wie Sie etwas tun könnten; ein Agentic AI-System erledigt es für Sie.

KI wirkt heute als „Co-Pilot“. Sie automatisiert Routineanfragen durch intelligente Bots, fasst komplexe Tickethistorien für Mitarbeiter zusammen und hilft dabei, Antworten in Echtzeit zu formulieren. Der Fokus verschiebt sich: Die Technik löst das „Was“, der Mensch kümmert sich um das „Wie“ (Empathie und Deeskalation).

Durch Datenanalyse. Ein proaktiver Service erkennt Probleme, bevor der Kunde sie bemerkt – zum Beispiel durch eine automatische Benachrichtigung bei Lieferverzögerungen oder proaktive Wartungshinweise bei technischen Geräten (IoT).