de

Helping Hands

OMQ und OMR zeigen, wie Ihr eure Online-Kundenbewertungen verbessern könnt

In unserer Masterclass zeigen wir euch anhand von praktischen Beispielen, wie ihr durch bessere Kundenkommunikation eure Kundenbewertungen stark verbessert und so euren Umsatz steigert.

Blog post thumbnail

Wie reduziert man schlechte Bewertungen und wie erzeugt man gute Bewertungen? Schaut euch hier das Video zur Masterclass an:

Die zweite Masterclass, die wir zusammen mit OMR veröffentlicht haben, dreht sich rund um das Thema Kundenbewertungen. Nachdem unsere letzte Masterclass zum Thema “Kundenservice ist Marketing” so eine gute Resonanz bekommen hat, freuen wir uns auch unser Wissen zum Thema Kundenbewertungen zu teilen.

Im Folgenden erklären wir, wie man gute Bewertungen erzielen und schlechte verhindern kann. Außerdem zeigen wir euch, welche Tools dabei helfen und bieten zudem eine konkrete Hilfestellung für die Kommunikation mit euren Kunden.

Warum sind Bewertungen so wichtig?

Empfehlungen führen meistens zum Kauf eines bestimmten Produktes. Dabei können diese, zum Beispiel, von Freunden und Bekannten kommen oder aber in Fachzeitschriften stehen. Durch eine Empfehlung erhalten Kunden einen ersten Eindruck von einem Produkt.

Empfehlungen haben in Form von Online-Bewertungen mit über 35 % den größten Einfluss auf unser Kaufverhalten. Daraus lässt sich schließen, dass eine Kundenbewertungen im Internet mit Abstand der wichtigste Faktor für den Kauf eines Produktes ist. Sehr gute Kundenbewertungen beeinflussen die Kaufentscheidung des Kunden stark und erhöhen so den Umsatz signifikant.

Eine Studie der bitkom zeigt, dass die Wichtigkeit dieser Bewertungen in den jüngeren Altersgruppen zunimmt, was bedeutet, dass diese in Zukunft eine noch größere Bedeutung einnehmen werden.

OMQ x OMR Masterclass - bitkom Statistik

Bewertungen sind Marketing

Kundenkommunikation und Marketing enden nicht direkt nach dem Kauf. Im Gegenteil: In Form von Bewertungen werden sie auch im Nachhinein weitergeführt. Ein Kunde muss zufrieden sein, um das Bewertungsniveau möglichst hoch zu halten, damit neue Kunden geworben werden können.

Ziel eines Unternehmens sollte sein, möglichst gute Bewertungen einzuwerben und schlechte Rezensionen zu verhindern.

Wie Bewertungen dem Unternehmen helfen

Bewertungen sind also das A und O. Ob ein Unternehmen gute oder schlechte Online-Bewertungen bekommt ist dann entscheidend, wenn es um die Sichtbarkeit im Internet geht. Umso besser die Bewertung, desto höher ist die Sichtbarkeit des Unternehmens.

Wenn ein Unternehmen sich im oberen Bereich der Kundenbewertungen befindet und zum Beispiel eine 90 prozentige Kundenzufriedenheit aufweist, kann es sein, dass es in einem Ranking auf Platz 200 steht. Schon eine Steigerung der Zufriedenheit auf 95 % kann dann dazu führen, dass es in der Rangliste auf Platz 5 steigt. Somit kann schon eine geringe Erhöhung einen enormen Gewinn bringen, da die Firma schneller gefunden wird und mehr Verkäufe erzielt.

Wie verbessert man seine Kundenbewertungen bzw. seine Kundenzufriedenheit?

Rechnerisch ist es beim vorherigen Beispiel also so, dass es 90 gute Bewertungen und 10 Schlechte geben könnte. Um die Kundenzufriedenheit auf 95 % zu steigern, müssen 100 weitere gute Bewertungen erworben bzw. erzeugt werden, um auf die gewünschte Prozentzahl zu kommen. Es müssen also mehr als doppelt so viele gute Bewertungen erzeugt werden.

Geht man bei dieser Rechnung allerdings über die schlechten Bewertungen, müssen diese nur um fünf vermindert werden. Es müssen also nur fünf schlechte Rezensionen verhindert werden, um auf 95% zu kommen.

OMQ x OMR Masterclass - gute und schlechte Bewertungen im Vergleich

Schlechte Bewertungen werden unterschätzt. Diese zu verhindern ist ein sehr großer Hebel, um Verkäufe zu generieren, wobei eine möglichst gute Kundenkommunikation schon zur Reduzierung von schlechten Bewertungen beiträgt.

Man sollte sich nicht nur darauf fokussieren, viele gute Bewertungen zu bekommen, sondern primär darauf achten, möglichst wenig bis gar keine schlechten Bewertungen zu erhalten.

Gründe für schlechte Online Kundenbewertungen

Für unsere Masterclass haben wir eine Studie durchgeführt, um zu zeigen, welche Gründe für schlechte Kundenbewertungen verantwortlich sind.

OMQ x OMR Masterclass - Gründe für schlechte Online-Bewertungen

Auffällig ist, dass alle Punkte entweder einen direkten oder einen indirekten Zusammenhang zum Kundenservice haben. Wenn etwas nicht so verläuft, wie es eigentlich sollte, wird dieser meist kontaktiert. Wenn der Service in diesem wichtigen Moment nicht richtig funktioniert, ist der Kunde enttäuscht und wendet sich mit seinem Ärger an das Bewertungsforum. Während der unfreundliche Service 14% ausmacht, hat auch ein freundlicher Kundenservice, der Fragen nicht lösen kann, einen Einfluss auf negative Bewertungen.

OMQ x OMR Masterclass - Beispiel schlechte Kundenbewertung

Drei Gründe lassen sich herausfiltern:

  1. Der Kundenservice wurde kontaktiert und der Kunde wurde enttäuscht

(Unempathisches Verhalten, Keine Problemlösung)

  1. Der Service wurde versucht zu kontaktieren, wurde aber nicht erreicht

(Kanäle haben für den Kunden nicht funktioniert)

  1. Der Kunde hatte ein Problem, hat den Kundenservice jedoch nicht kontaktiert (unwahrscheinlich)

Fazit: Meist ist nicht die Qualität der Produkte entscheidend, sondern die Hilfe, die das Unternehmen bietet. Schlechte Bewertungen haben fast immer mit der Kundenkommunikation zutun.

Tools für einen guten Kundenservice

Schlechte Bewertungen zu minimieren bedeutet also, einen hervorragenden Service zu bieten um jeden Kunden optimal zu betreuen. Das bedeutet wiederum, dass der Kundenservice mehr Ressourcen benötigt. Gibt es einen Weg, um beide Probleme sofort zu lösen?

In einem idealen Kundenservice, der dem Kunden alle Kommunikationskanäle bietet, unterscheidet man zwischen direkten und indirekten Kanälen. Indirekte Kanäle sind zum Beispiel Hilfeseiten oder FAQs. Mit direkten Kanälen ist die Kommunikation per Telefon, Chat oder Messenger gemeint.

Ziel sollte es sein, möglichst einfache und wiederkehrende Anfragen auf die indirekten Kanäle umzuleiten, da diese das größte Potential für Automatisierung bieten. Der Kundenservice hat so genügend Zeit und Ressourcen sich um die komplizierten Fälle zu kümmern, die sonst zu einer schlechten Bewertung führen.

In unserer ersten Masterclass haben wir dies bereits ausführlich erklärt. Klickt hier, um mehr über die verschiedenen Servicekanäle zu erfahren.

Verschiedene Kanäle für unterschiedliche Kunden

Um den besten Kundenservice zu bieten, sollte jedem Kunden im Service der Kanal geboten werden, der am besten zu ihm passt. Um dies zu verdeutlichen stellen wir folgend verschiedene Persona mit deren Bedürfnissen an den Kundenservice vor:

FAQ/Hilfeseite

Florian ist 37 und Entwickler. Er ist es gewohnt, sich seine Informationen selber zu suchen. Er mag es nicht, mit Unternehmen in Kontakt zu treten und möchte seine Probleme selbst lösen.

Ihm ist es wichtig, seine Informationen direkt und schnell zu finden. Übersichtlichkeit und gute Suchverfahren helfen ihm die gesuchte Antwort auf seine Frage zu finden.

Die Hilfeseite von OMQ ordnet Fragen nach Anfragehäufigkeit und sorgt somit dafür, dass Florian seine Lösung ohne Suchen sofort findet. Außerdem kann er mit OMQ Help per Kategorie suchen oder die selbst navigierende Autovervollständigung nutzen, um seine Antwort schnell zu finden. Suchanfragen können darüber hinaus dank Künstlicher Intelligenz in der natürlichen Sprache von ihm gestellt werden.

OMQ x OMR Masterclass - OMQ Help als dynamische Hilfeseite

Kontaktformular

Anke ist eine 34-jährige Sachbearbeiterin in einer Anwaltskanzlei und sucht sich ihre Lösungen nicht gerne selbst, sie muss aber auch nicht unbedingt mit einem Servicemitarbeiter in Verbindung treten.

Im Kontaktformular kann sie eine Frage eingeben und bekommt mit OMQ Contact proaktiv eine Lösung gezeigt. Sie muss den Kundenservice also nicht direkt kontaktieren. Dadurch ist ihr Problem sofort gelöst, sie ist glücklich und darüber hinaus wird Kundenservice stark entlastet. Ein Gewinn auf allen Seiten.

OMQ x OMR Masterclass - OMQ Contact antwortet automatisch auf Kundenfragen

E-Mail

Anegret ist 67 und ist online noch oft verunsichert. Deshalb fragt sie gern einmal in ihrem Verwandtenkreis nach oder wendet sich direkt an ein Unternehmen, eine Frage hat.

Nachdem sie eine Versandbestätigung von einem Unternehmen per E-Mail bekommen hat, nutzt sie diesen Kanal, um zu fragen, ob sie die Ware wieder zurückschicken kann, falls sie ihr nicht gefällt. Hierfür antwortet sie auf die E-Mail mit ihrer Frage.

Mit der integrierten KI von OMQ zur automatischen Beantwortung von Kundenmails wird der E-Mail Kanal stark entlastet. OMQ Reply analysiert die eingehende E-Mail, versteht die Kundneintention, findet eine passende Antwort und verschickt diese an Anegret.

In der E-Mail wird ihr erklärt, wie eine Reklamation durchgeführt wird und wie sie schließlich die Ware wieder zurückschicken kann. Anegret hat sofort eine Antwort auf ihre Frage, ist glücklich und der Service musste diese Anfrage nicht manuell beantworten.

OMQ x OMR Masterclass - automatische E-Mail Antworten mit OMQ Reply

Chat / Messenger / Telefon

Marie ist 18 und ist es gewohnt, täglich mit ihren Freunden auf WhatsApp zu kommunizieren. Sie will sich in einem Online-Shop eine Jacke kaufen und hat einen Gutschein-Code, welcher jedoch nicht funktioniert. Sie kontaktiert den Kundenservice über WhatsApp.

In unserem Fall nimmt der WhatsApp Chatbot von OMQ ihre Anfrage entgegen, stellt mit der KI die Intention fest und sendet ihr eine Antwort aus der Wissensdatenbank. In dem Beispiel wird ihr geschrieben, dass momentan ein technisches Problem existiert und sie ihre Bestellung in einer halben Stunde noch einmal durchführen möchte.

Marie bekommt sofort eine Lösung und muss dabei keinen Servicemitarbeiter zu Rate ziehen. Durch die schnelle Antwort schreibt sie keine schlechte Bewertung wegen fehlendem Service. Sowie Marie als auch dem Unternehmen ist geholfen.

OMQ x OMR Masterclass - smarter OMQ Chatbot

Der Clou an OMQ…

…ist das alle unsere Produkte auf dieselbe Wissensdatenbank zugreifen. Unserem System wird einmal beschrieben, wie auf eine Frage zu antworten ist, danach entscheidet die Software mittels KI selbstständig welche Antwort auf einem Kanal wie angezeigt wird.

Im FAQ kann somit keine andere Information kursieren, als im Chat. Im Kontaktformular erscheinen die gleichen Antworten die auch von den Agenten vom Callcenter per Telefon an die Kunden gegeben werden. Überall gibt es dieselben Informationen.

Kurz gesagt

Jede schlechte Bewertung ist ein verpasster Servicefall!

Schlechte Bewertungen entstehen durch unbefriedigenden Service. Deshalb sollte der Fokus darauf liegen, den Kundenservice so zu optimieren, dass schlechte Bewertungen gar nicht erst entstehen können. Mit unseren Tools können wir euch dabei helfen dies für eure Kunden zu gewährleisten.

Bonus!

Zum Schluss haben wir noch zwei kleine Boni für euch, wie ihr eure Bewertungen sofort verbessern könnt.

Bonus 1 - proaktiver Service

Nach einer Kundeninteraktion schickt ihr eine proaktive E-Mail an eure Kunden, in der ihr fragt, ob dieser zufrieden mit der Leistung oder dem Produkt ist. Ist er zufrieden leitet ihr ihn auf eine Bewertungsseite. Ist er unzufrieden leitet ihr ihn zum Kundenservice. So wird aktiv verhindert, dass unzufriedene Kunden eine schlechte Bewertung abgeben.

Bonus 2 - kostenlose Analyse der Servicekanäle

Um euch noch stärker zu unterstützen und euch zu helfen einen noch besseren Service zu bieten, wollen wir euch von unseren Erfahrungen profitieren lassen. Aus dem Grund bieten wir euch eine kostenfreie Analyse eurer Servicekanäle an. Tragt euch mit dem Code “omr20” in dieses Formular ein, wir kontaktieren euch dann für eine kostenfreie Analyse.

Wenn ihr mehr über uns, unsere Produkte oder über KI im Kundenservice erfahren wollen, können Sie sich hier bei uns melden oder eine Demo beantragen. Wir freuen uns auf Sie! :)

Transformers in Aktion - Anwendung von Transformer-Modellen zum Verständnis von Kundeninteraktionen

Blog post thumbnail

Transformers in Aktion - Anwendung von Transformer-Modellen zum Verständnis von Kundeninteraktionen

Im Januar 2020 hat unser Kollege Dr. Tae-Gil Noh vom OMQ-Entwicklungsteam einen Vortrag bei unserem AI for Business Meetup in Berlin gehalten. Dabei ging es um Transformer-Modelle…