Kollektive Intelligenz Business Games
14 kreative Einsatzmöglichkeiten von Kollektiver Intelligenz in Ihrem Unternehmen
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- Kollektive Intelligenz -

Beschwerde-Management

Streit
Ziel

Als Teil von CRM (Customer Relationship) ermöglicht die Beschwerdeerfassung den Kundenservice und die Kundenbindung wesentlich zu verbessern. Wer sich beschweret hat, hat dazu eine eigene emotionale Aufregungsschwelle erreichen müssen und multipliziert seine Erfahrung gerne 10 mal weiter. Wer zufrieden ist, multipliziert leider oft nur 1 bis 2 mal. Daher die Brisanz und die Risikogewichtung der Beschwerde. Gerade, um neue Kunden zu gewinnen, Stammkunden zu halten, Wachstumskunden auszubauen, verlorene Kunden zurück zu gewinnen, die das professionelle Beschwerde-Management der kreativen Ideengeber für Optimierungen in Serviceleistungen, Wiederherstellung von Zufriedenheit, Vermeidung von Fehlerquellen. Die Anforderung an semantisches Beschwerde-Management ist, die Beschwerde bei der Entstehung zu erwischen, schon als Vorstufe zur Beschwerde, bevor sie schwergewichtig ihre negativen Kreise zieht. Und das direkt und in Echtzeit. Mit entsprechend unbürokratischer Bearbeitung.  

 

Problem
Die klassische Aufarbeitung der Beschwerde: kanalisieren, Beschwerdeempfänger bereitstellen, kompetent bearbeiten, Rückkopplung ist brav, aber überholt, ist sie denn das alleinige Instrument. Auch weitere Differenzierungen in Incident und Beschwerde, der Einsatz von Evidenz-Controlling (welcher Anteil der Unzufriedenheit bei Kunden tatsächlich zum Ausdruck kommt) ist hilfreich, aber nicht ausreichend. Und die Umbenennung in Feedback-Management, um der Beschwerde das Negativitätsimage zu nehmen, reicht nicht.

 

(A) Semantik: Beschwerde-Management/ Intranet

Die Beobachtungscluster im Intranet sind außerordentlich breit gefächert, solange die Voraussetzung der Aussagekraft der Repräsentativität gewährleistet bleibt: neue und lang im Unternehmen befindliche Mitarbeiter, Jungstar und Ältere, Führungskräfte, Leistungsträger, Mitarbeiter, Produktion, Marketing, Vertrieb, Disposition etc., High Potential und Routiniers, Fachkräfte und Generalisten, Akademiker und Zweiter-Bildungsweg-Kämpfer, Frauen und Männer etc. Aus diesen differenzierten Schichten, Communities, Social Groups lassen sich nun Daten identifizieren, zu Informationsclustern zusammen binden, die in real time Aussagen ermöglichen, die Unternehmen in die Pole-Position im Markt spielen.
(B) Semantik: Beschwerde-Management/ Internet

Die schier unendliche Vielfalt der Content & Social Plattformen des www, wie MySpace, Facebook, Twitter, Youtube, LinkedIn, Mister Wong, Blogs, Foren… ermöglichen die Reichweite und die damit verbundene Interpretationskraft des Intranets extrem zu sprengen. Weltweit kann nun auf die relevantesten Informationsquellen zurück gegriffen werden. Das Unternehmen löst seine statischen Grenzen auf, um sich sodann noch besser im internationalen Wettbewerb abzugrenzen. Eine profitgenerierende Paradoxie.

 

 

Nutzen
  • Das gezielte Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten von ausgewählten Clustern und Panels ist nicht neu, neu ist die Automatik der Erhebung, ohne den Einsatz von klassischen Beobachtungs- und Befragungsverfahren, durch die Technologie des neuronalen-semantischen Web 3.0
  • Direkte Aktualitätsinformationen stehen mit der notwendigen Interpretationskompetenz in Echtzeit (Reality ) zur Verfügung
  • Hochintelligente anspruchsvolle Algorithmen, um neue ungewohnte Informationen neu zu kombinieren, damit das Verständnis der Kunden und Mitarbeiter entscheidend besser wird. Es werden Kunden ermittelt, die ähnliche Kaufmuster haben.
  • Hochkomplexer Content wird auf ein verständliches Niveau reduziert sowie optisch attraktiver dargestellt und in logisch-kreativen Verknüpfungen ausformuliert (also kein Google-Link-Salat)
  • Informationsflut, Know-how Overkill wird reduziert und einfach/ simpel, gut lesbar und verständlich, merkfähig dargestellt
  • Komplexe Muster werden über die neuronalen Verschaltungen identifiziert und zu unternehmensrelevanten Unternehmensdaten verarbeitet
  • Schlechte, unübersichtliche, verrauschte Datenlandschaften werden strukturiert
  • Weltweit zerstreute Personen werden durch Ähnlichkeiten oder Differenziertheiten miteinander auf der Basis persönlicher Bezüge verknüpft
  • Die Experten-Taxonomie und Folksonomy (user generated content) wird ontologisch (Ontologie: Hierarchie der Hierarchien) über Metastrukturen übersichtlich dargestellt
  • Metadaten werden aus Klassen, Eigenschaften durch Key-Words (Tags) mit-einander verbunden
  • Die anspruchsvollsten Beziehungen werden in logische Trails verwoben