Die Customer Journey wird digital, und weil plötzlich so viele Daten aus dem Netz verfügbar sind, muss man etwas mit ihnen machen. Schließlich bestehen sie aus Spuren, die das Verhalten unserer Kunden betreffen, und damit den Geschäftserfolg.  Entsprechend
stellt sich die Digitale Customer Journey komplex auf. Jeder Button auf der Website kann theoretisch einen Einfluss auf den Erfolg der Seite haben, oder? Einige Unternehmen haben es bereits auf die Differenzierung von tausenden von ‚Touchpoints‘ gebracht. Es ist gut, so viel Information zu haben, aber was sagt sie uns? Man analysiert und findet nichts, schiebt dies darauf,  dass immer noch Daten fehlen, erhebt ein paar tausend neue, versucht es erneut und scheitert wieder.

Es ist das alte Missverständnis. Wir finden Unmengen von Berührungspunkten mit dem Kunden, aber übersehen, dass die allermeisten davon keinen bleibenden Eindruck hinterlassen. Wir alle sind als Kunden viel einfacher gestrickt, als wir uns das als Lieferanten vorstellen können. Es ist nicht die Frage, weitere tausende von Touchpoints zu finden, sondern herauszufinden, welche unter ihnen die fünf oder sechs sind, die wirklich einen Eindruck hinterlassen.

Leider weist die Tendenz zu Big Data in die Gegenrichtung. Ist Big Data deswegen der falsche Weg? Die Frage stellt sich nicht. Es geht nur darum, wie man mit Komplexität umgeht. Ohne Ordnung läuft man in die Falle. Die reine Masse von Information erzeugt nur Rauschen. Nein, die Daten sprechen nicht zu uns. Sie beantworten nur Fragen. Stellen müssen wir diese selber. Darin liegt das eigentliche Problem.

Lesen Sie mehr zum Thema ‚Reduzierung der Komplexität‘ unter: 

Die CX-Mechanik, Erfolgslogik aus Kundensicht

Ein Kommentar

  1. Ich habe es immer so formuliert: „Mit weniger Daten(punkten) das richtige für die Kunden tun“. Aber Ihre Aussage trifft es noch besser: sich auf die Kunden-Kontakt-Punkte konzentrieren, „die wirklich einen Eindruck hinterlassen“ und somit die Daten-Verwirrung umgehen. Weil weniger einfacher ist. Danke für Ihren Beitrag!

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