Die meisten Unternehmen bedienen heutzutage einen fragmentierten Markt über viele verschiedene Touchpoints und führen daher zahlreiche Kundeninterviews durch, um Feedback zu erhalten. Gleichzeitig wird ein Grossteil der qualitativen Kundenfeedbacks nachweislich verschwendet, u.a. weil offene Nennungen aufwändig zu verarbeiten sind. Der LINK-eigene Predictive Promoter Score (PPS) wurde entwickelt, um auf Basis von nur zwei Fragestellungen und Machine Learning-Technologien ein flexibles und effektives Steuerungsinstrument mit echtem Mehrwert zu schaffen. Es braucht nur den NPS™ oder eine andere KPI-Abfrage und eine offene Begründung der abgegebenen Bewertung. Auf dieser Grundlage ermitteln wir mit dem PPS die Erfolgstreiber für Kundenzufriedenheit und -loyalität ihres Unternehmens.


Mit der Power Künstlicher Intelligenz mehr aus Kundenfeedback lernen


Durch eine hochmoderne und qualitativ überzeugende NLP-Lösung werden offene Kundenfeedbacks inklusive Sentiment-Analyse codiert – die anschliessende Treiberanalyse auf Basis neuronaler Netze ermittelt unter anderem die versteckten Treiber der Kundenzufriedenheit (Hidden Driver). In einem Dashboard werden alle Ergebnisse übersichtlich zusammengefasst – und ein Prediction Tool ermöglicht es zu simulieren, wie sich die Kundenbewertung in Abhängigkeit von Performance-Veränderungen zukünftig entwickeln wird. Dies bietet eine ideale Grundlage, um Kunden besser zu verstehen und die richtigen Massnahmen abzuleiten.

™ Net Promoter, Net Promoter System, Net Promoter Score, NPS and the NPS-related emoticons are registered trademarks of Bain & Company, Inc., Fred Reichheld and Satmetrix Systems, Inc.

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Dr. Steffen Schmidt

Senior Projektleiter Analytics