Der konsequente Fokus eines Unternehmens auf seine Kunden und deren Bedürfnisse zahlt sich aus. Unternehmen, welche Kundenzentrierung in ihrer Strategie verankert haben und diese im Tagesgeschäft auch leben, sind nachweislich erfolgreicher.
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Laut einer Studie von Forrester verzeichnen kundenorientierte Unternehmen ein um 41 % schnelleres Umsatzwachstum, ein um 49 % schnelleres Gewinnwachstum und eine um 51 % bessere Kundenbindung als nicht kundenorientierte Unternehmen.
Weshalb also werden Initiativen zu Kundenzentrierung in vielen Unternehmen – wenn überhaupt – eher zaghaft umgesetzt? Wieso klagen Customer Experience (CX) Manager darüber, dass ihnen Budgets gestrichen, Projekte gestoppt oder gar Stellen gestrichen werden.
Für den Autor gibt es einen Grund, der alle anderen – von CX- Expertinnen oft genannten – Ursachen für das Scheitern der Kundenzentrierung überlagert: Der fehlende Nachweis der Wirkung und letztlich des Beitrags zur Topline, also zum Bruttoumsatz bzw. zu den Gesamteinnahmen eines Unternehmens.
Natürlich ist es wichtig, dass Customer Centricity nicht einfach an eine Stabsstelle ohne Weisungsbefugnis wegdelegiert wird, dass der Mindset im gesamten Unternehmen stimmt, siloübergreifend zusammengearbeitet wird und vieles mehr. Wenn CX-Teams ihren Wertbeitrag fürs Unternehmen sichtbar machen und quantifizieren können, dann folgt aber vieles ganz von allein. CX-Manager brauchen sich dann keine Gedanken über deren Positionierung im Unternehmen zu machen, sie haben sich einen Platz am Tisch des CEO verdient.
Schauen wir uns also näher an, wie sich der Business Impact einer konsequenten Kundenzentrierung nachweisen lässt. Dazu müssen wir uns mit drei unterschiedlichen Themenfeldern auseinandersetzen, bevor wir uns mit Kennzahlen befassen: Ursache-Wirkungsketten, die Korrelationsfalle sowie Früh- und Spätindikatoren (Leading and Lagging Indicators).
Ursache-Wirkungsketten
Eine Ursache-Wirkungskette beschreibt eine Abfolge von Ereignissen, bei der ein Zustand (die Ursache) das Eintreten eines Folgezustands (die Wirkung) auslöst, welcher wiederum selbst zur Ursache für das nächste Ereignis wird. Um solche Ketten zu verstehen und zu optimieren, ist eine präzise analytische Herangehensweise entscheidend. Ebenso aber auch die plakative Darstellung dieser Ketten.
Dazu eignen sich die Strategy Maps nach Kaplan und Norton mit ihren vier Unternehmensperspektiven hervorragend:
- Die «Finanzperspektive», in welcher zwischen einer Wirtschaftlichkeits- und einer Wachstumsstrategie unterschieden wird, steht für den Business Impact. Es ist das, was typischerweise CEO, CFO und externe Stakeholder interessiert.
- Wie implizit bereits erwähnt, brauchen wir für eine Wachstumsstrategie zwingend die «Kundenperspektive», die Kundenwertbeitrag, Kundenbeziehungen, Produkt- bzw. Serviceeigenschaften und das Image des Unternehmens analysiert und strategische Initiativen verabschiedet.
- Die nächste Perspektive ist die «Interne Prozessperspektive», die Kundenmanagementprozesse, aber auch Innovationsprozesse, Produktions- und Logistikprozesse sowie gesetzlich vorgeschriebenen und soziale Prozesse betrachtet und strategisch festschreibt.
- Das Fundament bildet die «Lern- und Entwicklungsperspektive», die zwischen Human-, Informations- und Organisationskapital unterscheidet. In letzterem finden sich auch die Kultur, die Führung, die Ausrichtung und das Teamwork.
Ursache(n) und Wirkung(en) werden von unten nach oben sichtbar gemacht, in der Strategieentwicklung von oben nach unten definiert (welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit … eintritt?).
Korrelationsfalle
Führt der Konsum von Glacé zu Hautkrebs? Daten zeigen, dass Menschen, die häufig Glacé essen, auch öfter an Hautkrebs erkranken. Das bedeutet jedoch nicht, dass das Glacé die Ursache ist. Der eigentliche gemeinsame Faktor ist die vermehrte Sonnenexposition: Wer bei warmem Wetter draussen sitzt, isst eher ein Glacé – und ist zugleich stärker der UV Strahlung ausgesetzt.
Ähnliche Irrtümer lauern im Business: Unternehmen, die Generative KI einsetzen, wachsen schneller. Diese Beobachtung kann zum falschen Schluss verleiten, dass der Einsatz von KI automatisch zu höherem Wachstum führt (Kausalität), während eine mögliche tatsächliche Erklärung ist, dass innovative, digital reife Unternehmen eher bereit sind, KI einzusetzen und ohnehin schneller wachsen als der Durchschnitt (Korrelation). Hier ist also Vorsicht geboten beim Aufdecken von Ursache-Wirkungsketten und beim Festlegen von Kennzahlen.
Früh- und Spätindikatoren
Ein oft gemachter Fehler bei der Festlegung von Key Performance Indicators (BSC) oder Key Results (OKR) ist die Vernachlässigung der relevanten Frühindikatoren. Es bringt wenig, sich auf den Umsatz oder Customer Lifetime Value zu fokussieren (Spätindikatoren), ohne die vorangehenden Frühindikatoren im Auge zu behalten. Auch hier geht es im Grunde wieder um Ursache und Wirkung. Im Wesentlichen geht es darum zu unterscheiden, was Wirkung erzeugen wird (zukunftsgerichtete Frühindikatoren) und was letztlich erreicht werden soll (Spätindikatoren).
Das richtige Kennzahlen-Set
Nun ist allgemein bekannt, dass zu viele Kennzahlen dazu führen, dass man vor lauter Bäumen den Wald nicht mehr sieht. Umso wichtiger ist es, sich auf die richtigen Kennzahlen zu fokussieren. Kennzahlen, die ausgewogen, überschaubar und handlungsorientiert sind.
Für die Ausgewogenheit eignet sich naturgemäss die Balanced Scorecard (BSC) sehr gut. Auch sie orientiert sich an den vier Perspektiven Finanzen, Kunden, Prozesse und internes Potenzial (siehe Strategy Maps). Vieles spricht aber dafür, dass wir statt «Key Performance Indicators» oder KPIs «Key Results» als Teil von OKR definieren. KPIs überwachen dauerhaft den aktuellen Stand, während Key Results ambitionierte, zeitlich begrenzte Meilensteine darstellen, die den Fortschritt hin zu einem bestimmten strategischen Ziel messen.
Mit Blick auf die Kundenzentrierung eigenen sich beispielsweise die folgenden Kennzahlen, die problemlos einer der vier Perspektiven zugeordnet werden können:
Frühindikatoren
- Customer Effort Score – Anstrengung des Kunden, um zum Ziel zu gelangen
- Journey Satisfaction
- Kundenzufriedenheit (CSAT)
- Vertrauen in die Marke
- Antwortzeiten
- First Contact Resolution – Kundenanliegen, die ein Agent beim ersten Kontakt erledigt
- Time to Resolution – Zeit, bis das Problem endgültig gelöst ist
- Cross-Sell- und Up-Sell-Raten
Spätindikatoren
- Weiterempfehlungsrate – Net Pomoter (NPS)
- Anzahl loyale Kunden (über x Jahre)
- Kundenabwanderungsrate (Churn Rate)
- Customer Lifetime Value (CLV)
- Share of Wallet – Anteil des Kuchens im Vergleich zu den Wettbewerbern
- Servicekosten (Cost to Serve)
Schwache Kennzahlen (Beispiele):
- Average Handling Time – motiviert Agenten, eine Anfrage möglichst schnell zu beenden
- Anzahl Tickets im Kundendienst – sagt nichts über die Qualität aus
- Customer Engagement – misst Aktivitäten, aber nicht das Sentiment
- Website Traffic – komplizierte Seiten erzeugen mehr Klicks
- Social Media Likes – messen Aufmerksamkeit, aber nicht Wiederkaufrate oder Loyalität
Von bekannten Unternehmen wissen wir, dass sie neben den ordentlichen Kennzahlen oft eine «North Star Metric» haben – einen strategischen Kompass. Bei Amazon ist dies die Anzahl Käufe pro Prime-Mitglied, bei Airbnb die Anzahl gebuchter Nächte, bei Spotify die Zeit, die man mit Musikhören verbringt, und bei Uber die Anzahl Fahrten. Diese Metriken hängend direkt mit dem Erfolg des Unternehmens zusammen.
Fazit: Kundenzentrierung zahlt sich aus. Deshalb sollten sich Marketers und CX-Managerinnen mit dem Business Impact Ihrer Initiativen auseinandersetzen und lernen, einen Business Case zu schreiben, der sich an den vier Perspektiven der Strategy Maps orientiert.
Der Autor
Daniel Renggli ist Unternehmer und Strategieberater mit einem Fokus auf Marketing, Vertrieb und Kundenservice. Er verfügt über 25 Jahre Führungserfahrung, ist Partner des in der Strategieentwicklung tätigen Beratungsunternehmen efach und Associate Partner von Hase & Igel, einem mehrfach ausgezeichneten deutschen Scale-up im Bereich KI-gestützter Entscheidungsintelligenz. Er doziert ausserdem an der Hochschule für Wirtschaft Zürich und an der Universität Basel.
Der Beitrag erschien im topsoft Fachmagazin 26-2
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