Customer Centricity – Oder: Kenne, sei und lebe die Kunden?

15.03.2022

Customer Centricity – Oder: Kenne, sei und lebe die Kunden?

Kundenzentrierung leicht gemacht! Wie es funktioniert, warum man es tun sollte und welche Methoden Anwendung finden.

Kategorie: UX / Ecommerce / Customer Journey / Analytics

Inhaltsverzeichnis:

Einleitung und ein interdisziplinärer Definitionsversuch
Customer Insights durch UX- und User-Research
Datenhoheit & Web Analytics
Repräsentation in Use Cases
User Experience + Sales Flow = Customer Experience?
Fazit
Literatur & weiterführende Links

1. Einleitung und ein interdisziplinärer Definitionsversuch

Customer Centricity - zu Deutsch Kundenzentrierung -ist zur Zeit in aller Munde. Doch was versteht man überhaupt darunter? Customer Centricity bezeichnet ein neues Marketingkonzept, was nicht mehr das Produkt in den Fokus des Interesses rückt, sondern die Bedürfnisse der Kund*innen. Bei dieser neuen Art der Kund*innen-Orientierung wird ein Wechsel der Perspektive nötig, der fach- und bereichsübergreifend betrachtet werden soll. Die zentrale Fragestellung dabei: Warum sollte sich eine Person für mein Unternehmen, mein Produkt oder meine Leistung entscheiden?

Lag der Fokus vorher auf dem Unternehmen und den angebotenen Produkten, liegt er im Rahmen der Customer Centricity auf den Konsumierenden und ihren individuellen Bedürfnissen. Wo früher Überzeugungsarbeit durch Leistungen, Qualität und Angebot ausgerufen wurde, wird innerhalb der Customer Centricity auf die Ansprache individueller Bedürfnisse der Zielgruppe geachtet. Doch allen Anfangs dieses Geflechts aus Einflüssen, Abhängigkeiten und Touchpoints zu betrachten, tut Muße. Schauen wir vorerst im nächsten Kapitel, wie wir an Informationen über unsere Nutzer kommen, gehen dann weiter zu dem Punkt, an dem wir Hypothesen und Erwartungen über sie ableiten können, diese vertesten, und abschließend Einflussfaktoren in einen Gesamtzusammenhang einzuordnen.

2. Customer Insights durch UX- und User-Research

Erkenntnisse über relevante Nutzer*innen lassen sich aus verschiedenen Perspektiven gewinnen: Entweder wird im Informationsfindungsprozess von Stakeholder*innen/Klient*innen/Kund*innenausgegangen oder von Nutzer*in/Kund*in/Customer selbst.

Betrachten wir zuerst den Stakeholder-first Ansatz: Dieser basiert auf einem offenen Austauschformat mit Klient*innen, darunter auch Produkt-, Sales- und Marketing-Manager*innen, sowie optional Web-Analyst*innen. Es geht darum, möglichst viele Informationen über die Kund*innen/Nutzer*innen aus Sicht der Stakeholder herauszufinden. Dafür eigenen sich mehrtägige Methoden, wie Design Thinking - insbesondere Verstehen, Beobachten und Sichtweise - sowie praktische Workshops mit aktiver Teilnahme der Beteiligten, bei denen Methoden, wie Card Sorting und andere Diskussionsformate Anwendung finden. Daneben kann der Fokus auch auf die Personaentwicklung gelegt werden; sowie eng verwandt das Verstehen der Prozesse durch User Journey Maps. Top Task Analysen sind ebenso willkommen wie zusätzlicher Input aus dem Bereich Web Analyse.

Werfen wir danach noch einen Blick auf den Customer-first Ansatz, bei dem die Kunden*innen /Nutzer*innen miteinbezogen werden: Hier eigenen sich halboffene Interviews zur ersten Hypothesenbildung und Exploration, falls wir noch ganz am Anfang stehen, oder Tiefeninterviews zur qualitativen Evaluation für die Prüfung bereits aufgestellter Hypothesen. Letztlich können auch in diesem Schritt des User Research Use Cases dabei helfen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und unbekannte Themen offenzulegen. Dabei kann folgende Fragestellung verwendet werden: Sie möchten etwas erreichen, wie würden Sie es angehen? Oder detaillierter: Es gibt einen Zielzustand, der erreicht werden soll. Um ihn partiell oder ganzheitlich zu erreichen, müssen diverse Zwischenziele absolviert werden. Außerdem muss mit verschiedenen Problemstellungen, die auftreten können, umgegangen werden. Dadurch werden auch Lösungsansätze geprüft. Dies hilft dabei, dass neue Wissensbereiche erschlossen werden können und auf den Ergebnissen aufbauend, weitere Hypothesen entwickelt werden. Was Use Cases in Verbindung mit Usability Tests leisten, wird genauer in Kapitel 4 betrachtet.

Natürlich können je nach Situation auch Use Cases für die Stakeholder-first Methode entwickelt werden, um sie in jene Workshop Methoden zu implementieren; oder es werden Stakeholderinterviews zur Exploration geführt. Dieses Vorgehen ist stark von der Zielsetzung des Projekts abhängig. Wir beraten Sie hierbei gerne.

3. Datenhoheit & Web Analytics

Nachdem beleuchtet wurde, wie qualitative User-Daten generiert werden können, folgt nun der quantitative Teil. Gemessen wird hierbei in KPIs. Wir fragen uns: Woran lässt sich die Kundenzufriedenheit und Relevanz messen? Im Folgenden einige KPIs, die sich für diese Aufgaben eignen:

Behaviorale KPIs: Verweildauer, Bouncerate, Klicktiefe, Retention-Rate
Kundenwert, Customer Retention Rate, Cutomer Lifetime Value
Conversion KPIs: Warenkorbwert, Interaction Points, Downloads, Registrierung

Exkurs: Objective Key Results (OKR)

Anstatt bloße KPIs zu betrachten und aus deren Entwicklungen Interpretationen zur Zielerreichung abzuleiten, lässt sich auch die OKR-Methode verwenden, um Ziele und Messfaktoren bereits im Vorfeld festzulegen.

Dabei enthält ein Objekt immer eine Zieldefinition. Es wird danach gefragt, was erreicht werden soll und wie der Soll-Zustand auszusehen hat. Das Key-Result hingegen beinhaltet konkrete messbare Ergebnisse, die zur Erreichung eines Ziels nötig werden; hier spielen auch wieder KPIs mit rein. Die Frage ist, was konkret benötigt wird, um das Ziel zu erreichen. Außerdem können Muss-Zustände differenziert werden.

Diese Methode lässt sich zur besseren Veranschaulichung mit Epics und Stories vergleichen, wobei die Ziele das Epic bilden, welches in kleinere Stories bzw. Messfaktoren aufgeteilt ist. Ein Ziel beinhaltet immer mehrere Messfaktoren zur Überprüfung des Erreichungsgrades.

Betrachten wir es an einem simplen Beispiel. Unser Ziel ist die Erschließung der Auftragsvergabe für eine bestimmte Zielgruppe, bspw. Großunternehmen, für einen Dienstleister, in dessen Leads diese Gruppe momentan unterrepräsentiert ist. Dies lässt sich durch die Messung harter KPIs prüfen. Aus den uns zur Verfügung stehenden KPIs und den in kleinere Pakete geschnürten Zieldefinitionen bilden wir die Messfaktoren unserer OKR-Methode. Nehmen wir an, wir richten das Augenmerk auf die KPIs Trafficvolumen, SERP-Positionen und Conversions (Leads):

Trafficvolumen der Seite stammt zu >= 10% von KMU-Assoziierten Nutzern
SERP-Positionen entsprechen für relevante Keywords = Seite 1
Conversions beinhalten partiell >= 30% KMU-Akteure

Erst bei Erreichung aller Zieldefinitionen ist unser Hauptziel erfüllt. Auch wenn OKR klassisch zahlenorientierte KPIs zur Messung der Zielerreichung vorsieht, lassen sich Ziele auch durch Heuristische Evaluation oder Prozessaufgaben zur Zielerreichung definieren, bei denen keine Skalen zum Einsatz kommen. Die Bestätigung einer Zielhypothese muss dann qualitativ verifiziert werden. Man prüft, ob der Prozessschritt, der auf das Ziel einzahlt, absolviert wurde oder ob sich einzelne Punkte „bejahen“ lassen.

Nachfolgend ein kompakter Tool-Guide, für welche Zielerreichung sich welches Mittel eignet. Allen voran der Standard und Alleskönner: Google Analytics liefert sämtliche Nutzerdaten einer Website, aufgeschlüsselt nach Kohorten und demografischen Merkmalen. Die Einrichtung ist simpel, wenn bereits Consent Management implementiert ist, um den Datenschutz zu wahren.

Das Portal Hotjar hingegen konzentriert sich mehr auf das Verhalten der Nutzer*innen auf der Website als auf deren Eigenschaften. Auf Heatmaps können Klicks, Bewegungen und Scrollverhalten zusammengefasst aufgezeigt werden, um zu verstehen, wie Nutzer*innen sich wirklich verhalten. Daneben lassen sich sogar durch Aufzeichnungen einzelne besondere Visits anschauen und nachverfolgen, z.B. wenn die Zielvorgabe nicht erreicht wurde. Für alle Skeptiker: Ja, dies lässt sich mit Consent Management DSGVO-Konform einrichten. Außerdem kann gleichfalls Feedback gesammelt werden und Nutzer*innen erhalten die Möglichkeit, an Befragungen teilzunehmen, wodurch qualitative Daten gesammelt werden können.

Versuchen Sie sich auch an einem multiperspektivischen Ansatz, indem Sie mehrere Datenquellen in Google Data Studio zusammenführen. So können, neben klassischen Trafficdaten aus organischem und bezahlten Suchtraffic und behavioralen Daten der Website, auch die feinere Basis aus Paid-Media gewonnenen Daten, wie etwa Google Ads, herangezogen und kombiniert werden. Dadurch erlaubt sich die Beantwortung komplexerer Hypothesen. Unter Einbezug von Conversion- und Zielerreichungsgraden, sowie aggregierten Kostenübersichten für einzelne Kampagnensubtypen wie Anzeigengruppen, lassen sich visualisierte Dashboards mit Charts in kontrollierbaren Dimensionen darstellen, die bislang unentdeckte Erkenntnisse über das Verhalten von Zielgruppen liefern. Die Zusammenstellung heterogener Daten aus diversen Social Media Portalen, wie Instagram, Twitter & Co, ist hier ebenso möglich und sinnvoll, erfordert allerdings besonderes Fingerspitzengefühl bei der Homogenisierung und Bereinigung.

In welche Repräsentationsformen mit Realbezug die in den letzten zwei Kapiteln dargestellten Methoden zum Erkenntnisgewinn gegossen werden können, wird im Folgenden näher erläutert.

4. Repräsentation in Use Cases

Natürlich kann ein Produkt am Ende nicht sämtliche Nutzerwünsche berücksichtigen. Durch Konsolidierung lassen sich Einzelnutzer*innen in Zielgruppen und Personas definieren, wobei Zielgruppen eine gröbere Einteilung darstellen, die auch mehrere Personas beinhalten können.

Zieht man im nächsten Schritt die aus den qualitativen Studien gewonnenen Hypothesen mit den aus der Vergangenheit gewonnenen digitalen Verhaltensdaten zusammen, lassen sich bestimmte Flows für Gruppen mit bestimmten Eigenschaften und Attributen extrapolieren. Wissen wir demnach, welche Stationen eine Gruppe durchläuft, kann für diese eine Customer Journey abgeleitet und aufgezeichnet werden. Daraus lassen sich mögliche digitale Touchpoints ermitteln.

Diese betriebswirtschaftlichen Konstrukte versuchen die Realität abzubilden, jedoch ist im Hinterkopf zu behalten, dass sie auf einer datenbasierten Interpretation aufbauen. An jedem Touchpoint fragen wir uns nach dem Problem (1) und dessen Lösung (2 & 3):

Wozu wird dieser Schritt absolviert und welchen Zweck verfolgen Nutzer*innen damit?
Was wird gemacht? Abstrakte Lösungsbeschreibung mit Anforderung.
Wie wird es gemacht? Konkrete und detaillierte Lösungsbeschreibung und Handlung.

An jedem Schritt bzw. Touchpoint lassen sich außerdem für die Persona Gain- und Pain-Points festlegen. Diese beschreiben die Folgen, je nachdem ob die Nutzenden die den Touchpoint erfolgreich meistern oder an ihm scheitern.

Aufbauend auf der Customer Journey mit ihren eigenen Touchpoints, lassen sich Use Cases formulieren. Dies sind kleine Szenarien, die aufbauend auf einer Persona, einer Zielgruppe oder einem Spezialfall fiktive, jedoch stringente Anwendungsfälle beschreiben. Ein Use-Case ist demnach eine Hinführung zu einer Handlungsweise. Es bereitet dem Test-User eine Geschichte und evoziert eine darauffolgende Handlung, um das in der Story angegebene Ziel zu erreichen. Ab diesem Punkt, den der Use Case nicht mehr beschreibt, können Nutzer*innen sich ihrem Habitus entsprechend verhalten, um das Problem oder die Aufgabenstellung zu lösen. Dies kann rationale Lösungswege, aber auch irrationale Wirrungen hervorrufen. Jeder Mensch ist einzigartig und für eine Lösung gibt es oftmals hundert Wege.

Im Unterschied zu den Use Cases während des User-Research dienen sie jedoch an diesem Punkt nicht der Ermittlung von Hypothesen, sondern deren Überprüfung innerhalb der praktischen Anwendung des Produktes.

Abzugrenzen hiervon sind User Stories, wie sie bei der agilen Produktentwicklung zum Einsatz kommen. Auch wenn beide aus der Sicht der Endnutzer*innen verfasst werden, zeigt eine User Story auf, welchen Wert ein Feature für Kund*innen hat. Es ist Teil des Anforderungsmanagements. Entwicklungsaufgaben werden auf diese Weise in kleinere Einheiten heruntergebrochen. Außerdem helfen sie, die Software nicht an den User*innen „vorbei“ zu konstruieren und den Nutzen zu wahren.

5. User Experience + Sales Flow = Customer Experience?

Der Spagat zwischen dem Handeln realer User und der theoretischen Konzeption von Modellen zur Anforderungsermittlung ist groß in der Welt agiler Entwicklungsprozesse.

Erstens muss eine Abgrenzung von UX zur E-Commerce Perspektive und dem Web 4.0 gemeistert werden. Beide Perspektiven müssen separat durchdacht werden, am Ende müssen sie jedoch auf dasselbe Ziel einzahlen. Der Handlungsraum verändert sich, neue Abhängigkeiten werden geschaffen. Die Customer Experience ist die Paradedisziplin für einen hemmungslosen Ablauf der Customer Journey: Der Sales-Flow wird von einer guten UX getrieben, muss sie fördern und darf nicht vernachlässigt werden.

Zweitens muss auch die Disziplin des Information Behavior genauer betrachtet werden: Wir untersuchen, wie Nutzer*innen Informationen aufnehmen, verwalten und mit ihnen interagieren. Es gibt dutzende Wege, wie auf welchen Wegen und warum Nutzer*innen Informationen suchen. Haben sie eine transaktionale Intention oder eine informative? Kamen sie durch eine Viralkampagne auf die Landingpage oder durch eine gezielte Suche mit Longtail-Keywords? Auch die Konsumgewohnheiten verändern sich: 2nd Screens sind an der Tagesordnung. Beispielsweise erhalten Nutzer*innen Pushbenachrichtigungen auf ihr Smartphone, während sie im Büro am Notebook arbeiten. Oder ihre Devices scannen QR-Codes von anderen Devices. Außerdem reicht es nicht mehr aus, Informationen einfach zu präsentieren und zu liefern: Die Aufmerksamkeitsspanne hat sich verändert. Der Content muss individuell zugeschnitten und aufbereitet sein sowie auf Informationsbedürfnisse eingehen.

Drittens lassen sich auch Behavioral Economics als Einflussfaktoren ausmachen. Dabei lohnt es sich insbesondere diverse Heuristiken in Augenschein zu nehmen, da diese Nutzer*innen in ihrem Handlungsraum beeinflussen, unabhängig davon, wie optimiert die User Experience ist. Lassen wir uns zum Abschluss die gezielte Steuerung von Handlungsweisen der Nutzer*innen mittels vier Heuristikenbetrachten. Mittels Framing lässt sich steuern, in welchem Kontext Informationen (allen voran Zahlen) repräsentiert werden. Als Tipp: Große Zahlen wirken neben noch größeren Zahlen wieder annehmbar und durchschnittlich. Eine bekannte Ausprägung in Onlineshops hierfür sind Rabattaktionen. Hingegen lässt sich durch die Zahlentheorie ausdrücken, wie unberechenbar Wahrscheinlichkeiten sind: Erfolgt die Entscheidung irrational, weil nicht alle Informationen für die Problemlösung verarbeitet werden konnten, wird versucht das Problem zu vereinfachen; das Bauchgefühl enthält Einzug. Werden Infos im Vorfeld einfach aufbereitet, lassen sich die Benefits zu seinen Gunsten darstellen. Das letzte Beispiel fußt auf der Verlustaversion, einem Teil der Prospect Theory: Man macht sich zu Nutze, dass Verluste höher gewichtet werden, als Gewinne. Dies kann Einfluss auf die Verkaufs- und Preisstruktur nehmen. Kund*innen geben zwar Geld für Leistungen oder Produkte aus, jedoch gewinnen sie in der Praxis durch Boni, Rabatte und Probeabos gefühlt mehr.

6. Fazit

Wie wir anhand diverser Beispiele untersucht und herausgestellt haben, wird Customer Centricity für eine erfolgreiche Marktetablierung von Software & Produkten immer relevanter. Auch wenn es ein Schlagwort des Marketings ist, strahlt es auf Bereiche wie User Experience, Marktforschung und Produktentwicklung ab. In einer Welt, in der es für alles eine App gibt, müssen wir den Nutzenden Gründe liefern, weshalb es unsere App besser für sie macht. Andere Produkte oder Dienstleistung existieren zuhauf: Wieso sollte es gerade diese sein und keine andere? Ist dies nicht der Fall, wechseln Nutzende zu Produkten, die ihren Ansprüchen eher gerecht werden, da diese für sie besser funktionieren, sich besser in ihre Prozesse einbinden lassen, oder für Sie schlicht nützlicher sind.

7. Literatur & weiterführende Links

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