Mitarbeiter in einer Zeit des Wandels einbinden: Strategien zur Förderung von Moral und Produktivität

Datengesteuerter Customer Success

Auf dem datengesteuerten Weg zum SaaS-Erfolg: Befähigen Sie Ihr Customer Success Team

Es ist unbestritten, dass die Kundenzufriedenheit der Schlüssel zum Unternehmenswachstum ist, insbesondere bei SaaS. Und dabei ist der Aufbau und die Skalierung eines leistungsstarken Customer Success-Teams von entscheidender Bedeutung. Diese wurden in der Vergangenheit als schwer messbar und in Bezug auf Wert und ROI als eher weich angesehen. Es reicht jedoch nicht mehr aus, sich einfach auf Intuition und Erfahrung zu verlassen. Aus diesem Grund möchten wir uns mit der Einführung einer datengesteuerten Kultur befassen, die Ihr CS-Team in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen zu treffen, Strategien zu optimieren und die langfristige Kundenbindung zu fördern.

Umwandlung von weichen Werten in harte Fakten

Ein datengesteuerter Ansatz revolutioniert CS, indem er Kundeninteraktionen und Produktnutzung in verwertbare Erkenntnisse umwandelt. Vorbei sind die Zeiten, in denen die Kundengesundheit auf der Grundlage von Intuition bewertet und die Erneuerungswahrscheinlichkeit aufgrund des Bauchgefühls des CSM vorhergesagt wurde. Durch die Nutzung der Macht der Daten können Sie:

Was sind die Bausteine eines datengesteuerten Customer Success Teams?

Die Entwicklung einer datengesteuerten Kultur innerhalb Ihres CS-Teams erfordert einen strukturierten Ansatz und ein harmonisches Zusammenspiel vieler beweglicher Teile. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Voraussetzungen, um diese analytische Denkweise in Ihrer CS-Organisation zu etablieren:

Aufbau von Datenkompetenz

Bereiten Sie Ihre Teammitglieder auf den Erfolg dieser (potenziell neuen) Art der Arbeit mit Daten vor. Das bedeutet, dass Sie in Schulungen und Ressourcen investieren müssen, um sicherzustellen, dass Ihr Team die Grundlagen der Datenanalyse und -interpretation versteht.

Nutzen Sie Technologie, um Kundendaten zu zentralisieren, die Datenanalyse zu erleichtern und Ihrem Team zugängliche Erkenntnisse zu liefern. Unabhängig davon, welche Tools Sie verwenden, sollten Sie darauf achten, langwierige manuelle Schritte im Prozess zu vermeiden, da sie Ihre Teammitglieder davon abhalten, die Tools anzunehmen. Je mehr Informationen Sie über Ihre Systeme haben, desto besser wird das Ergebnis sein.

Fördern Sie eine Kultur, in der Daten offen und abteilungsübergreifend ausgetauscht werden, um einen ganzheitlichen Überblick über die Customer Journey zu erhalten. Wir legen diese gerne in den Kadenzen der Unternehmensleistung fest, die alle einer klaren Struktur folgen, wobei jeder seine Input-Metriken in die übergreifenden Unternehmensziele einbringt. Sich eine gute Gewohnheit anzueignen, ist in dieser Hinsicht alles!

Ermutigen Sie zum Experimentieren mit neuen Strategien auf der Grundlage von Datenerkenntnissen und verfeinern Sie Ihren Ansatz kontinuierlich. Alles, was bewertet werden kann, ist es wert, ausprobiert zu werden, egal ob die Ergebnisse positiv oder negativ sind. Dank ihres empirischen Charakters werden die Ergebnisse in jedem Fall aufschlussreich sein.

Anerkennen und belohnen Sie Teammitglieder, die Daten effektiv nutzen, um positive Kundenergebnisse zu erzielen. Positive Verstärkung darf nicht unterschätzt werden, wenn sich die Denkweise Ihres Teams ändert. Und wie immer ist das Erzählen von Geschichten das perfekte Instrument, um die positiven Auswirkungen der auf Kennzahlen basierenden Arbeit greifbar zu machen.

Praktische Schritte für datengesteuerten Kundenerfolg

Abschließend wollen wir uns den eigentlichen Kennzahlen zuwenden, die Sie messen wollen, und den praktischen Anwendungsfällen von Kundendaten in Ihren CS-Teams.

  1. Erstens und am offensichtlichsten können wir unser Tracking der klassischen Kundenerfolgsmetriken mit einer Datenerfassung und -auswertung verbessern. Überwachen Sie Messgrößen wie Kundenbindung, Produktnutzung und Kundenzufriedenheit, um die Wirksamkeit Ihrer Strategien zu messen. Dies dient nicht nur als Leistungskennzahl, sondern hilft auch dabei, die greifbaren Auswirkungen Ihrer Post-Sales-Teams zu messen und Ihren ROI zu ermitteln.
  2. Apropos Kundenfeedback: Dies ist tatsächlich einer der leistungsstärksten Bereiche, in denen Sie metrikgestützte Analysen einsetzen können. Wenn Sie damit beginnen, durch Umfragen, Interviews und In-App-Feedback-Mechanismen Feedback zu sammeln,können Sie mit Hilfe dieser tatsächlichen Datenpunkte mit einer ansonsten eher subjektiven Vermutung verknüpfen und sie schließlich nutzen, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu ermitteln.
  3. Um Kundendaten auf bequeme Art und Weise aufzusplitten und zu zerlegen, ist es äußerst wichtig, Kundensegmentierung zu investieren. Unterteilen Sie Ihren Kundenstamm in verschiedene Segmente, die auf demografischen Daten, Verhalten oder anderen relevanten Faktoren basieren, um Ihren Ansatz anzupassen.
  4. Basierend auf Ihren verschiedenen Segmenten ist es auch sehr hilfreich, um personalisierte Customer Journeys zu erstellen, z. B. für Ihre Käufer, Nutzer, verschiedene Branchen, verschiedene Anwendungsfälle usw.. Die Gestaltung dieser einzigartigen Customer Journeys auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse stellt sicher, dass Sie die Kundenbindung und -zufriedenheit erhöhen.
  5. Und last but not least, nutzen Sie Vorhersagemodelle, um Kundenbedürfnisse zu antizipieren und potenzielle Probleme proaktiv anzugehen. Der eigentliche Wert historischer Daten besteht darin, dass sie uns helfen, unsere künftigen Strategien zu gestalten. Machen Sie also den nächsten Schritt und nutzen Sie die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, um das Beste aus den Daten der Vergangenheit zu machen und Ihr zukünftiges Wachstum voranzutreiben.