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- Kollektive Intelligenz -

Kundenbegeisterung

Kundenbegeisterung
Ziel

Die Kundenzufriedenheit oder Kundenbegeisterung ist mit der Web 3.0 Technologie frühzeitig in den latenten Phasen der Entstehung zu erfassen. Das Empfinden des Kunden, seine Einschätzung des Wertegewinns, die Wahrnehmung der Nachhaltigkeit, sind als Indikatoren für professionelles Kundenmanagement und die daraus abgeleitete Bindung elementar. Thema ist nicht nur die Kundenzufriedenheit, dass ist das normale Ziel, wichtiger ist die Kundenbegeisterung. Es gilt, die Erwartungen zu übertreffen: Sahnehäubcheneffekt. Forderung: permanente Erfassung, also tägliches Feedback, Reality also. Und keine standardisierten Fragebogen, Interviews, lange Auswertungen mit dicken Analysestudien bis zu hunderten von Seiten. Schnell und simpel ist die Anforderung. Genau das leistet das semantische Web 3.0.  

 

Problem
Der klassische Ablauf: Riesige oder abgemagerte Fragebatterien stürmen auf die Kunden ein, die Bewertung erfolgt nach Tageslaune und meist unvollständig. Dann werden oft nicht die richtigen befragt oder der Panel ist alles, nur nicht repräsentativ. Das Ergebnis wird oft überbewertet und die umfangreiche Studie versetzt die Auftraggeber und Manger in Interpretationsarien. Dann - meist zu spät - erfolgen Reaktionen und der Kunde hat das zum Teil gar nicht so gemeint/ vergessen/ andere Probleme. Oft sind diese vorzeitlichen Zeitpunktuntersuchungen einmal im Jahr - damit die Unruhe perfekt ist werden Bewertungszahlen vergeben, die Managergehälter mit beeinflussen. Also ein Instrument, welches in der veralteten Form auf den Friedhof der alten Ideen gehört.

 

(A) Semantik: Kundenbegeisterung/ 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: Kundenbegeisterung/ 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
  • Schlussfolgerungen aus großen Personengruppen, die einzelne nicht leisten können. Tausende Befragte (Weisheit der Vielen) haben validere Prognosen als Ansichten Einzelner
  • 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
  • Neue Zusammenhänge werden entdeckt (serendipity effect), die logisch unvorhersehbar sind
  • Neue Einblicke durch innovative Kombinationen von Verhalten, Vorlieben, Ideen der Kunden