<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Allt pekar i samma riktning – du måste prioritera upp kundupplevelsen. Men vad är egentligen en kundupplevelse och hur vet du om du erbjuder en bra eller dålig sådan? När vi pratar kundupplevelse menar vi alla de interaktioner som era kunder har med företaget och ert varumärke. Det är ett mycket brett begrepp, som kan tolkas på olika sätt av olika personer inom er organisation. Det underlättar om ni har en samsyn i vad som är en bra kundupplevelse – och vad som inte är det. 

Är du en dålig kundupplevelse ifrån att förlora kunder?

I den bästa av världar, när allt flyter på felfritt är du knappt medveten om dina kunders kundupplevelsemen en riktigt usel upplevelse går däremot ingen obemärkt förbi. Genom att titta närmare på vad som är en kundupplevelse kan du undvika krångel och problem för dina kunder och istället överträffa dina kunders förväntningar. 

90 procent av kunderna överger ett företag efter 2–5 dåliga upplevelser
 -
SAS Institute 

Några typiska exempel på en dålig kundupplevelse är om du: 

  • gör det svårt att hitta rätt information: Svårnavigerade appar och webbsidor, bristfälliga sökfunktioner, otillräcklig produktinformation och otydlig kommunikation,  det gör det svårt för kunden att hitta rätt lösning hos er. 
  • inte visar förståelse för kundens behov: Många kunder upplever att du inte bryr dig om dem, speciellt om de får irrelevanta erbjudanden, eller om du inte visar förståelse för just deras problem eller behov. 
  • inte håller vad du lovar: Om du har skrivit eller sagt att du kommer att svara, leverera eller åtgärda inom en viss tid blir kunden frustrerad när du inte håller det. 

Kunden har alltid rätt 

Så vad är en bra kundupplevelse egentligen? Och hur ser du till att ditt företags kund-upplevelse är tillräckligt bra för att kunderna ska stannar kvar hos er? Det kanske känns subjektivt och beror lite på vem du frågar och sammanhanget. Men försök inte gissa dig fram! Skaffa dig information med hjälp av SAS Institutes internationella undersökning, där de frågade köpare vad de anser utgör en bra kundupplevelse:  

  • Snabbt svar från supporten var viktigt för 32 procent av de tillfrågade 
  • Flexibel hantering av returer och återbetalningar lyftes av 25 procent 
  • Trovärdigt tillvägagångssätt svarade 29 procent 
  • Bekvämlighet var kärnan i en bra kundupplevelse enligt 38 procent 

Låt inte en dålig kundupplevelse förstöra fredagsmyset! 

Både i privatlivet och på jobbet har vi alla kundupplevelser som ser olika ut. Ibland är de bra och ibland är de mindre bra. Men vissa är mer minnesvärda.

Exempel: Tänk dig att värmepumpen går sönder hemma, lagom till fredagsmyset och ute är det iskall vinter. Du ringer till journumret och får ett tråkigt besked - din beräknade väntetid är... 57 minuter! När du väl kommer fram får du höra att hjälpen kommer... men först på söndag eftermiddag!  

Hur känner du då? Förutom iskall är du antagligen frustrerad över hur lång tid det tar - både att komma fram på telefon och att få hjälp. Detta påverkar din kundupplevelse och du kanske hellre köper värmepump av ett annat företag nästa gång. 

Om vi byter roller och du istället är beslutsfattare hos värmepumpstillverkaren: Hur gör ni som företag för att ge era kunder en bättre upplevelse? En IoT-komponent i värmepumpen som larmar om onormala värden skulle kunna göra stor skillnad här. Då kan ni skicka ut en reparatör redan innan pumpen går sönder! Det skulle ge en helt annan typ av kundupplevelse och ett mycket trevligare fredagsmys. 

Gäller det här även B2B? 

Självklart! På ett B2B-företag måste medarbetarna visserligen förhålla sig till flera kontaktpersoner hos en kund och rutinerna kan se lite annorlunda ut. Men i grund och botten är kundupplevelsen den samma. Vi är ju alla konsumenter. Tänk dig att en av dina viktigaste maskiner inom produktionen  slutar fungera. Du kontaktar maskinleverantören. Hur du bemöts påverkar din upplevelse som kund, på samma sätt som om du var konsument och behövde support för din värmepump. Hur snabb och bra hjälp du får kommer ha en stor påverkan på hur du upplever företaget i stort. Inom B2B värdesätts alltså en bra kundupplevelse minst lika mycket som inom B2C, särskilt när det är affärer på många miljoner kronor som kan stå på spel. 

Ger du dina kunder den upplevelse de
vill ha?
 

Har ni mätt hur bra er kundupplevelse är? Och vad tycker era kunder egentligen?
Det är svårt att veta om du inte frågar och följer upp. Framförallt behöver du kunna mäta kundupplevelsen på ett effektivt sätt för att få en bättre bild över hur det går. Med tre viktiga nyckeltal kan du mäta dina kunders kundupplevelse och vår artikel hjälper dig få koll på dem. 

Läs del 2 i vår artikelserie där vi går igenom tre nyckeltal som du kan använda för att få en tydlig bild av den kundupplevelse du erbjuder dina kunder,  “Så mäter du kundupplevelsens effekter”. 

Anmäl dig till vårt webinar och Skapa en fantastisk kundupplevelse, läs mer här:

Anmäl dig här

 

Ladda ner guiden här

Diskutera detta inlägg

Rekommenderad läsning

If you organize your data and use AI strategically, you can make better decisions faster. You can for example improve your market understanding and forecasting, optimize your maintenance or reduce food waste. Choose what is most important for you!
Demand forecasters do the impossible — predict what products and services customers want in the future. Their forecasts inform decision-making about production and inventory levels, pricing, budgeting, hiring and more. "While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts." The goal is to produce exactly the amount of product to meet demand. No more. No less. Demand forecasting is used to anticipate the demand with enough time to manufacture the right stock to get as close to this reality as possible. The cost is high if you don’t get it right. Your customers will go to your competitors if you don’t have what they need. Unfortunately, capacity, demand and cost aren’t always known parameters. Variations in demand, supplies, transportation, lead times and more create uncertainties. Ultimately demand uncertainties greatly influence supply chain performance with widespread effects on production scheduling, inventory planning and transportation. On the heels of the global pandemic, supply chain disruptions and a pending economic downturn, many demand forecasters wish for a crystal ball. While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts.
If you have identified possible AI use cases for your business, the next step will be to test if they are possible to implement and if they will create great value. While there is a lot of momentum and excitement about using AI to propel your business, the reality is only 54% of AI projects are deployed. How do you ensure you’re one of the businesses that does unlock the new opportunities AI promises? Your success with AI begins by discovering AI use cases that work for your business. In the first blog of our Columbus AI blog series, we shared five areas where organizations should focus their efforts to generate ideas for AI implementations based on our experience. After generating some ideas for AI use cases that could potentially benefit your company from the first step of the Columbus AI Innovation Lab, the next step is to test which AI use cases could be operationalized by evaluating them. Columbus AI Innovation Lab
Only half of the companies starting an AI pilot project are actually executing it. The key is to choose an idea that will benefit your business. Read more about how! In 2022, 27% of chief information officers confirmed they deployed artificial intelligence (AI), according to a Gartner AI survey. Even though businesses across all industries are turning to AI and machine learning, prepare your organization before jumping on the AI bandwagon by considering a few factors. Ask yourself: Is AI necessary for achieving the project requirements or is there another way? Does your team have the skills to support AI and machine learning? How will AI impact your current operations if you adopt it? How will you integrate AI with existing systems? What are the data, security and infrastructure requirements of AI and machine learning? The Gartner AI survey found only 54% of projects made it from the pilot phase to production. After significant investment in AI, why aren’t companies deploying it? We found the problem begins when companies define a use case. Too often, companies are not identifying AI use cases that benefit their businesses and end-users will adopt. The question is then, how should companies unlock the value and new opportunities AI promises? It starts with a systematic approach for each stage of the AI life cycle. We developed the Columbus AI Innovation Lab, a comprehensive method to address and account for all challenges when adding AI to your business operations and bring stakeholders into the process at the right time to help you operationalize AI.
It doesn’t matter how good your artificial intelligence technology is. If you have bad data, you’ll get bad results. While AI is one of the most innovative and impactful innovations for businesses today, bad data can prevent AI projects from getting off the ground. Having high-quality data and following data preparation best practices are crucial for a successful AI project. In the Transform phase of the Columbus AI Innovation Lab, the one we detail here, data is collected and prepared for use by AI and machine learning (ML) algorithms. Major phases in Machine Learning Machine learning, frequently used synonymously with “artificial intelligence,” is about using predictive methods to simplify tasks. There are several essential steps to building ML models, and these steps can change based on the issue you are trying to solve and the kind of ML model you are building. However, in general, the steps involved in creating and implementing an ML model are as follows: Define: Different approaches for finding AI use cases Discover: Scope and prioritize ideas before developing an AI solution and implementation strategy Transform: Transforming the business case including data acquisition and preparation with AI/ML (current blog) Model and evaluate: Analyze and enhance the business use cases using AI/ML algorithms Deploy and support: Deployment of AI/ML models and support/monitoring to guarantee quality and effectiveness
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down