<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">
Alt peger i samme retning - du skal prioritere kundeoplevelsen. Men hvad er kundeoplevelse overhovedet, og hvordan ved du, om du tilbyder en god eller dårlig oplevelse? Når vi taler om kundeoplevelse, mener vi alle de interaktioner, som dine kunder har med virksomheden og dit brand. Det er et meget bredt koncept, som kan fortolkes på forskellige måder af forskellige mennesker i din organisation. Det gør det nemmere, hvis der er enighed om, hvad en god kundeoplevelse er og hvad den ikke er.

Er du én dårlig kundeoplevelse fra at miste kunder?

90 procent af kunderne forlader en virksomhed efter 2-5 dårlige oplevelser, SAS Institute

Når alt går galt, er du ikke altid opmærksom på dine kunders kundeoplevelse, men en rigtig elendig oplevelse går aldrig ubemærket hen. Ved at se nærmere på, hvad en kundeoplevelse er, kan du undgå besvær og problemer for dine kunder og i stedet overgå dine kunders forventninger.

Typiske eksempler på en dårlig kundeoplevelse er, hvis du:

  • Gør det svært at finde de rette oplysninger: Apps og websteder, det er svært at navigere rundt i, utilstrækkelige søgefunktioner, utilstrækkelig produktinformation og uklar kommunikation, det gør det vanskeligt for kunden at finde de rigtige løsninger.
  • Ikke viser forståelse for kundens behov: Mange kunder føler, at du er ligeglad med dem, hvis de modtager irrelevante tilbud, eller hvis du ikke viser forståelse for deres særlige problemer eller behov.
  • Ikke holder, hvad du lover: Hvis du har skrevet eller sagt, at du vil svare, levere eller reagere inden for en bestemt tid, bliver kunden frustreret, hvis du ikke holder det.

Kunden har altid ret

Hvad er en god kundeoplevelse? Og hvordan sørger du for, at din virksomheds kundeoplevelse er god nok til at holde på kunderne? Det kan måske virke subjektivt og afhænger lidt af, hvem du spørger og sammenhængen. Men forsøg ikke at gætte dig frem! Få information ved hjælp af SAS Instituts internationale undersøgelse, hvor købere blev spurgt om, hvad der udgør en god kundeoplevelse:

  • Hurtig respons fra support var vigtig for 32 procent af de adspurgte
  • Fleksibel håndtering af retursager og tilbagebetaling blev nævnt af 25 procent
  • 29 procent svarede troværdighed
  • Ifølge 38 procent var bekvemmelighed afgørende for en god kundeoplevelse
God-kundeoplevelse

Lad ikke en dårlig kundeoplevelse ødelægge fredagshyggen!

Både i privatlivet og på arbejdspladsen har vi alle kundeoplevelser, der ser forskellige ud. Nogle gange er de gode, og nogle gange er de mindre gode. Men nogle er mere mindeværdige.

Et eksempel: Forestil dig, at varmepumpen går i stykker derhjemme, lige inden fredagshyggen, mens det er vinter og iskoldt udenfor. Du ringer til support og får en trist besked - den forventede ventetid er... 57 minutter! Når du kommer igennem, får du besked om, at hjælpen er på vej... men ikke før søndag eftermiddag!

Hvad tænker du så? Mens du hundefryser, er du sandsynligvis også frustreret over, hvor lang tid det tager - både at komme igennem til support og få hjælp. Dette påvirker din kundeoplevelse, og næste gang vil du måske foretrække at købe en varmepumpe fra et andet firma.

Hvis vi skifter roller, og du i stedet er beslutningstager hos varmepumpeproducenten: Hvad gør du som virksomhed for at give dine kunder en bedre oplevelse? En IoT-komponent i varmepumpen, der advarer om unormale værdier, kan gøre en stor forskel her. Dermed kan du sende en reparatør ud, før pumpen går i stykker! Det ville give en helt anden kundeoplevelse, og fredagshyggen ville blive meget bedre.

Gælder det også B2B?

Selvfølgelig! I en B2B-virksomhed skal medarbejderne naturligvis forholde sig til flere kontaktpersoner hos en kunde, og rutinerne kan se lidt anderledes ud. Men i bund og grund er kundeoplevelsen den samme. Vi er jo alle forbrugere. Forestil dig, at en af dine vigtigste maskiner i produktionen holder op med at fungere. Du kontakter leverandøren. Hvordan du bliver behandlet, påvirker din oplevelse som kunde, på samme måde som hvis du var forbruger og havde brug for support til din varmepumpe. Hvor hurtigt og godt du får hjælp, vil have stor indflydelse på, hvordan du oplever virksomheden som helhed. I B2B værdsættes en god kundeoplevelse mindst lige så meget som i B2C, især når det er virksomheder til en værdi af mange millioner kroner, der kan stå på spil.

Millioner-på-spil

Giver du dine kunder den oplevelse,de vil have?

Har du målt, hvor god din kundeoplevelse er? Og hvad mener dine kunder egentlig?
Det er svært at vide, hvis du ikke spørger og følger op. Fremfor alt skal du være i stand til at måle kundeoplevelsen på en effektiv måde for at få et bedre billede af, hvordan det går. Med tre vigtige nøgletal kan du måle dine kunders kundeoplevelse, og vores artikel hjælper dig med at holde styr på dem.

Vil du vide mere?

Læs vores blog hvor vi gennemgår tre nøgletal, som du kan bruge til at få et klart billede af den kundeoplevelse, du tilbyder dine kunder, "3 måder til måling af KPI'er for kundeoplevelsen". 

Download også vores guide om hvordan du går til værks med at give kundeoplevelsen et løft:

gode-kundeopevelser-i-en-digital-hverdag

Emne

Kommenter indlæg

Recommended posts

Med vores teknologiske modenhed og mange data har vi i Danmark et godt udgangspunkt for at få succes med AI. Men både i virksomhedernes kultur, på det politiske plan og i det sprog, vi omtaler AI med, er der udfordringer, som vi skal adressere. Det mener IT-konsulentvirksomheden Columbus, som er med i Dansk Erhvervs AI-Koalition, der kortlægger danske virksomheders styrkepositioner og barrierer, når det gælder kunstig intelligens.
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.
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down