Customer Experience Networks

Fünf Maßnahmen für die digitale Transformation

| Autor / Redakteur: Philipp Schöne / Andreas Donner

Digitalisierung und digitale Transformation haben viel mit dem übergreifend richtigen Umgang mit Daten zu tun.
Digitalisierung und digitale Transformation haben viel mit dem übergreifend richtigen Umgang mit Daten zu tun. (Bild: CC0 - PIRO4D - Pixabay - Digitization [gemeinfrei] / CC0)

Die Auswirkungen der Digitalen Transformation bekommt fast jedes Unternehmen zu spüren: von digitalen Geschäftsprozessen bis zur Omnichannel-Strategie. Dabei wird das Potenzial der zugrundeliegenden Daten bisher kaum genutzt. Fünf konkrete Maßnahmen können helfen.

Dass der Kunde im Mittelpunkt jeder Aktivität steht, würde wohl jeder Geschäftsmann unterschreiben. Dennoch sind die Lösungen und Infrastrukturen, mit denen Produkte entwickelt und Kunden angesprochen werden, nach wie vor zumeist mit dem Fokus auf das eigene Unternehmen aufgestellt.

Die Interaktionen mit den Kunden werden erfasst und ausgewertet. Produktentwickler optimieren die Angebote anhand von Verkaufszahlen, Marktentwicklungen und Kunden-Feedback. Marketing-Experten setzen vertriebsunterstützende Maßnahmen auf und richten sich dabei danach, wo sich die höchste Aufmerksamkeit erzielen lässt. Manager ersinnen Vertriebsstrategien und setzen dabei auf Omnichannel-Konzepte. Schließlich setzt das IT-Team die Maßnahmen technisch um, verbindet die E-Commerce-Kanäle mit der Produktdatenbank, integriert den Zulieferer in die Supply Chain und sichert den Zugang zur Cloud ab.

Alles wichtige Aktivitäten, die jedoch zu sehr auf das eigene Unternehmen fokussiert sind und denen die wichtige, einheitliche Datenbasis fehlt.

Customer Experience Networks

Im Zuge der Digitalisierung hat sich nicht nur das Verhalten der Kunden verändert, die zunehmend mobiler und bedarfsorientierter agieren. Darüber hinaus gestalten sich auch Geschäftsbeziehungen flexibler. Durch digitale Geschäftsmodelle und automatisierte Prozesse können Partner schneller in das eigene Ecosystem eingebunden werden – bedarfs- und kostenoptimiert. Das führt zu sich ständig verändernden Anforderungen. Unternehmen, die dabei nur ihre eigenen Produkte fokussieren, denken zu kurzfristig. Das Ecosystem aus Geschäftspartnern reicht nicht mehr aus. Vielmehr sollten Unternehmen in größeren Kategorien – in Customer Experience Networks – denken.

Was bedeutet das konkret? Um eine nahtlose digitale Customer Experience sicherzustellen, müssen Unternehmen mehr aus eigenen Daten machen, den Datenfluss über die Unternehmensgrenzen hinweg steuern und Quellen einbeziehen, die zwar nicht unmittelbar mit dem eigenen Produkt, wohl aber mit der Perspektive des Kunden zu tun haben. Das können anonyme Daten und Statistiken von anderen Marktteilnehmern oder öffentlichen Plattformen sein, sowie im Prinzip von allen mit dem Internet verbundenen Diensten und Geräten. Eine große Herausforderung, fehlt doch oft im eigenen Unternehmen bereits die einheitliche Datenbasis.

Einer IDC-Studie zufolge, die die Marktforscher im Auftrag von Axway anfertigten, findet dieser Switch vom internen Ressourcen-Management zur externen, unternehmensübergreifend betrachteten Customer Experience in der Praxis tatsächlich bereits statt. Zumindest in den Köpfen: 71 Prozent der 602 für die Studie befragten Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern geben als Hauptgrund für ihr digitales Engagement an, die Customer Experience verbessern zu wollen. In einem erheblichen Teil der Unternehmen wird auch bereits an der Umsetzung der Initiativen gearbeitet. So gaben 43 Prozent der Befragten an, diesbezüglich derzeit konkrete Maßnahmen einzuführen. 31 Prozent verfügen schon jetzt über eine einzige, umfassende Sicht auf den Kunden, 33 Prozent setzen derzeit eine Customer-Journey-Initiative in die Realität um.

Daten nicht nur haben, sondern nutzen

Die Daten sind da und der Wille, den Kunden noch stärker in den Fokus zu rücken, ebenso. Die folgenden fünf Maßnahmen können helfen, das Daten-Potenzial zu heben.

1. Daten als Shared Service und DevOps-ready zur Verfügung stellen

Um effektiver zu arbeiten, sollten Datensilos beseitigt und der Datenfluss im Unternehmen sowie darüber hinaus gezielt gemanagt werden. Das bedeutet, dass Schnittstellen (APIs), der Datentransfer als solcher und die Geschäftsprozesse weitgehend automatisiert und standardisiert werden sollten.

Dies ermöglicht es den einzelnen Business Units, eigenständig zu agieren, ohne Datensilos zu erschaffen. Konzepte wie DevOps, die Entwicklung und Operations näher zusammenbringen und damit kürzere Innovationszyklen ermöglichen, sind bei der digitalen Transformation hilfreich, brauchen aber valide, bereichsübergreifende Daten. Daten sollten ein Service sein, auf den jeder nach Bedarf und mit entsprechender Berechtigung zugreifen kann. Technisch gesehen gehören deshalb auch die Absicherung der Daten, ein Identity- und Accessmanagement, Service Level Agreements und Ähnliches dazu.

2. Den gesamten Lebenszyklus von APIs managen

Jede Datenquelle, jede Anwendung braucht eine Schnittstelle, um sich mit den anderen Systemen zu integrieren. Nur wenn diese APIs (Application Programming Interfaces) gemanagt und aufeinander abgestimmt werden, ist der sichere Zugang zu den Daten möglich. Dabei genügt es nicht, jede API einmal einzurichten. Jede Veränderung im Ökosystem verändert das Zusammenspiel: So braucht es beispielsweise eine Brücke für die Daten und User zwischen On-Premises-Services und Cloud-Services. Die APIs der verschiedenen Kundenkanäle werden mit Sicherheit ganz verschieden genutzt und generieren ganz unterschiedliche Daten. Zudem dürfen APIs natürlich auch kein Einfallstor für IT-Angriffe sein und müssen entsprechend gesichert sein.

3. Dynamische Communities aus Mitarbeitern, Zulieferern, Partnern und Entwicklern

Nicht erst durch die Digitalisierung ist das Geschäft deutlich schneller geworden, die Verkürzung der „Time-to-Market“ deshalb schon länger im Visier der Unternehmensstrategen. Unternehmen, die externe Daten konsequent in ihre Betrachtungen einbeziehen und neue Ideen, Innovationen sowie Strategien teamübergreifend zur Verfügung stellen, können ihre Produkte und Dienstleistungen deutlich schneller auf den Markt bringen. Einfache, automatisierte On-Boarding-Prozesse und Workflows sind dabei hilfreich, ebenso wie Self-Service-Portale, über die die Geschäftspartner bestimmte Services zeitnah und individualisiert steuern können. Wenn es Unternehmen gelingt, Real-Time-Einblicke über alle Geschäftspartner und Entwickler zu gewinnen, eine übergreifende Qualität sicherzustellen und auf Trends frühzeitig zu reagieren, kommen sie der optimalen Customer Experience ein großes Stück näher.

4. Kanalübergreifende Anwendungen entwickeln

Omnichannel bleibt eine der wichtigsten Maßnahmen innerhalb eines Customer Experience Network, ist als Strategie aber nicht ausreichend. Wichtig dabei ist, dass nicht nur E-Commerce-Kanäle in das Vertriebssystem eingebunden werden, nur um eben diese Kanäle anbieten zu können. Vielmehr ist eine umfassende Daten-Integration vonnöten. Zum einen braucht der Kunde jeweils alle für ihn interessanten Informationen, ganz gleich auf welchem Kanal er gerade unterwegs ist, ob er den Verkaufsprozess sofort oder später auf einem anderen Kanal beendet oder ob er sich nur informiert und schließlich an einer anderen Stelle des Customer Experience Network wieder einsteigt. Zum anderen wird nur so die so wichtige 360-Grad-Sicht auf den Kunden möglich.

Philipp Schöne.
Philipp Schöne. (Bild: Axway)

5. Mit Big Data experimentieren

In den großen Mengen an Daten, die über ein Customer Experience Network nutzbar gemacht werden, steckt unglaubliches Potenzial. Gerade dann, wenn es gelingt, externe Quellen von Geschäftspartnern oder öffentlichen Anbietern mit einzubeziehen, lassen sich neue Zusammenhänge erkennen. Denn allzu oft genügen die eigenen Daten nicht, um den Umsatzrückgang eines Produktes zu erklären oder kommende Trends richtig zu beurteilen. Auf dem Markt gibt es zahlreiche, professionelle Daten-Analyse-Werkzeuge, mit denen sich bisher unbeachtete Dimensionen in einen Zusammenhang bringen lassen. Unternehmen sollten mit diesem Potenzial offener umgehen als bisher und Techniken wie Data Mining, Data Analysis oder Machine Learning eine größere Bedeutung geben.

Über den Autor

Philipp Schöne ist Product Manager Platform as a Service bei Axway.

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