NPS vs. CSAT vs. CES: 4 kostspielige Fehler, die man vermeiden sollte (und was man stattdessen tun kann)

Du möchtest deinen Gewinn steigern, indem du mehr Empfehlungen erhältst und mehr Kunden bindest. Aber du bist dir unsicher, wie deine Kunden wirklich über dein Produkt denken und wie du ihr Feedback nutzen kannst, um Kundentreue und -zufriedenheit zu fördern. Es ist unrealistisch, Einzelgespräche mit Kunden zu führen, um ihre Gedanken und Erfahrungen zu verstehen. Stattdessen brauchst du eine zuverlässige Methode, um die Kundenzufriedenheit zu messen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Umfragen und Fragebögen sind ein wertvolles Werkzeug, um Kundeneinblicke zu gewinnen. Sie ermöglichen es dir, Kunden zu bitten, ihre Zufriedenheit mit deinem Produkt, deiner Marke, deinen Funktionen oder Dienstleistungen zu bewerten. Diese Umfragen können per E-Mail, Webformulare, In-App-Benachrichtigungen, automatische Anrufe oder Live-Chat versendet werden. In diesem Beitrag werden wir drei wichtige Kennzahlen für die Kundenerfahrung untersuchen: Net Promoter Score (NPS), Customer Satisfaction (CSAT) und Customer Effort Score (CES). Noch wichtiger ist, dass wir auf häufige Fehler eingehen, die Unternehmen bei der Verwendung dieser Kennzahlen machen, und Strategien zur Optimierung deines Ansatzes vorstellen.

Wichtige Erkenntnisse

1. Benchmarking: Vermeide es, NPS-, CSAT- und CES-Werte über verschiedene Unternehmen hinweg zu vergleichen, da dies nicht aussagekräftig ist. Konzentriere dich stattdessen auf interne Trends und Verbesserungen.
2. Kohorten: Verwende Kohorten, um NPS-, CSAT- und CES-Werte innerhalb bestimmter Kundengruppen zu analysieren. Dies ermöglicht eine bessere Identifizierung von Trends und Mustern.
3. Nicht-Linearität der Abwanderung: Verstehe, dass die Abwanderung oft einem nicht-linearen Muster folgt, wobei ein signifikanter Teil der Abwanderung während der Onboarding-/Aktivierungsphase und ein systemischer Teil während der gesamten Customer Journey auftritt. Gehe diese Phasen unterschiedlich an, um die Abwanderung zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
4. Trendberechnungen: Betrachte NPS-, CSAT- und CES-Werte als Trendberechnungen und nicht als absolute Werte. Verfolge Veränderungen im Laufe der Zeit und priorisiere kontinuierliche Verbesserungen auf der Grundlage dieser Kennzahlen.

Eine kurze Auffrischung zu CSAT, CES und NPS

Bei der Messung der Kundenerfahrung und -zufriedenheit gibt es drei beliebte Kennzahlen: CSAT, NPS und CES. Jede Kennzahl liefert wertvolle Einblicke, wie Kunden dein Unternehmen, deine Produkte und Dienstleistungen wahrnehmen.

CSAT - Customer Satisfaction (Kundenzufriedenheit)

CSAT misst, wie zufrieden oder unzufrieden Kunden mit deinem Produkt, deiner Dienstleistung oder deinen Customer-Success-Programmen sind. Sie wird typischerweise auf einer Skala wie 1-3, 1-5, 1-7 oder 1-10 eingestuft, abhängig von der Komplexität und den Touchpoints deines Unternehmens. Der CSAT-Wert wird berechnet, indem alle Werte addiert und durch die Anzahl der Befragten dividiert werden. Wenn du beispielsweise von vier Befragten die Werte 4, 5, 6 und 7 erhalten hast, wäre der CSAT-Wert (4 + 5 + 6 + 7) / 4 = 5,5. CSAT gibt einen allgemeinen Hinweis darauf, ob Kunden mit deinem SaaS-Angebot zufrieden oder unzufrieden sind, und kann als eine Art Stimmungsbarometer dienen. Beispiel: "Wie zufrieden sind Sie mit der Benutzerfreundlichkeit unseres Produkts?"

[Caption: CSAT survey example - Source: MonkeyLearn]

CES - Customer Effort Score (Kundenaufwand)

CES misst den Aufwand, den Kunden betreiben müssen, um dein Produkt zu nutzen. Benutzererlebnisse mit hohem Aufwand können zu Frustration und Abwanderung führen, während ein Benutzererlebnis mit geringem Aufwand die Zufriedenheit und Loyalität erhöht. Anstelle von numerischen Werten verwendet CES abgestufte Begriffe, um den Grad des Aufwands zu bewerten, z. B. "sehr schwierig" bis "sehr einfach". Der CES-Wert wird berechnet, indem die Anzahl der CES-Werte summiert und durch die Anzahl der Befragten dividiert wird. Beispiel: "Inwieweit stimmen Sie der folgenden Aussage zu oder nicht zu? Das Unternehmen hat es mir leicht gemacht, die Funktion zu finden, die ich brauchte."

[Caption: CES survey example - Source: Zonka]

NPS - Net Promoter Score

NPS misst die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden dein SaaS-Unternehmen einem Freund oder Kollegen empfehlen. Er ist ein starker Indikator für Upsell- und Cross-Sell-Möglichkeiten. NPS kategorisiert die Befragten in drei Gruppen: Kritiker, Passive und Befürworter. Der NPS-Wert wird berechnet, indem der Prozentsatz der Kritiker vom Prozentsatz der Befürworter subtrahiert wird. Wenn du beispielsweise 10 % Kritiker, 30 % Passive und 60 % Befürworter hast, wäre der NPS-Wert 60 - 10 = 50. Beispiel: "Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen einem Freund oder Kollegen empfehlen?"

[Caption: NPS survey example - Source: SurveySparrow]

Fehler #1: Benchmarking von Customer-Experience-Metriken über verschiedene Unternehmen hinweg

Wettbewerbsanalyse ist eine leidenschaftliche Obsession. Das ist verständlich. Du möchtest die branchenüblichen Leistungskennzahlen kennen, um zu sehen, wie gut du abschneidest. Aber das Benchmarking von NPS, CSAT und CES von einem Unternehmen zum anderen ist bedeutungslos. Mit anderen Worten: Google nicht "Was ist ein guter NPS-Wert für SaaS?". Du findest vielleicht den einen oder anderen umfassenden, branchenübergreifenden Forschungsbericht. Aber solange dein Unternehmen nicht in der Studie enthalten ist, sind diese so gut wie wertlos, um dir einen Benchmark zu liefern, mit dem du deinen internen Wert vergleichen kannst. Schau dir die NPS-Grafik unten an.

[Caption: NPS score by industry - Source: Trustmary]Die Durchschnittswerte für die Branchen liegen zwischen 4 und 33. Wenn deine Branche nicht auf der Liste steht, wirst du keinen brauchbaren Benchmark erhalten. Selbst wenn dein Sektor in dem Bericht erfasst ist, variieren die NPS-Werte je nach Land. Das Bild unten zeigt die gleiche Branche in verschiedenen Ländern und zeigt, dass die Kultur die Werte beeinflusst.

[Caption: NSP data by country - Source: Genroe]Wenn deine primäre Zielregion also nicht in dem Bericht enthalten ist, ist er für dich nutzlos. Stell dir vor, du hast einen fantastischen Bericht mit NPS-Daten für deine Branche und dein Land. Dennoch gibt es immer noch Unterschiede in der Art und Weise, wie die Umfrage durchgeführt wurde. Eine Studie von Dr. Frederick C. Van Bennekom und Samuel Klaidman diskutiert die Auswirkungen der Umfragemethode auf die NPS-Berechnungen. Insbesondere vergleicht die Studie Telefonumfragen mit Webformularumfragen und hebt signifikante Unterschiede in den Antwortraten zwischen den beiden Methoden hervor. Sie stellten fest, dass die einfache Änderung der Umfragemethode von Telefon zu E-Mail zu einem 40-Punkte (58 zu 18) Unterschied im Ergebnis für die gleiche Kundengruppe führte. Diese Ergebnisse haben enorme Auswirkungen. Wenn du deine Umfrage nicht auf die gleiche Weise wie den Benchmark durchführst, wird der Vergleich fast bedeutungslos.

Was stattdessen zu tun ist

Dein wichtigster Benchmark ist dein Wert aus dem Vormonat, dem Vorquartal und dem Vorjahr. Frag dich: "Haben wir uns im Jahresvergleich verbessert?". Das ist eine bessere Frage. Dieser Ansatz entwickelt eine Kultur der Transformation und der kontinuierlichen Verbesserung. Spielt es in diesem Zusammenhang eine Rolle, was andere Unternehmen tun? Wenn du ihnen voraus bist, wirst du dann aufhören, nach Fortschritt zu streben? Nein. Wenn du hinter ihnen liegst, wirst du dann aufgeben, Veränderungen voranzutreiben? Auf keinen Fall. Die Position deiner Wettbewerber ist von geringer Bedeutung. Konzentriere dich stattdessen auf die Verbesserung deiner Change-Management-Prozesse, denn dort liegt der größte Wert.

Fehler #2: Versäumnis, Kohorten zu verwenden

Kohorten sind Kunden mit ähnlichen Merkmalen oder Erfahrungen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens. Durch die Analyse der Antworten von Kunden innerhalb dieser Kohorten kannst du Trends und Muster erkennen, die bei der Betrachtung der Gesamtwerte allein möglicherweise nicht erkennbar sind.

[Caption: An example of a cohort analysis chart - Source: Baremetrics]Von links nach rechts siehst du in der obigen Grafik Folgendes:

• April 2019: Dies stellt die "Kohorte" von Kunden dar, die sich im April 2019 für unser Produkt angemeldet haben.
• 24: Dies gibt die Anzahl der Kunden in dieser Kohorte an. Mit anderen Worten, 24 Kunden haben sich im April 2019 für unser Produkt angemeldet.
• 92%: Dies stellt den Prozentsatz der Kunden dar, die im ersten Monat nach der Anmeldung geblieben sind. Von den 24 Kunden haben also 8 % im April 2019 gekündigt.

Jede nachfolgende Spalte zeigt den Prozentsatz der Kunden, die nach jedem Monat aus dieser Kohorte verbleiben. In der Spalte "2" sehen wir beispielsweise, dass 79 % der ursprünglichen 24 Kunden das Produkt nach ihren ersten zwei Monaten noch nutzen, und so weiter. Nehmen wir nun an, du betreibst ein Unternehmen, das Projektmanagement-Software anbietet. Du verwendest die Kohortenanalyse, um Einblicke in die Kundenzufriedenheit und -loyalität zu gewinnen. Du teilst deine Kunden in zwei Kohorten ein: Neukunden, die die Software seit weniger als drei Monaten nutzen, und langfristige Kunden, die sie seit über 12 Monaten nutzen. Beim Vergleich der NPS-Werte dieser beiden Kohorten stellst du fest, dass Neukunden tendenziell niedrigere NPS-Werte haben als langfristige Kunden. Diese Erkenntnis deutet darauf hin, dass es Onboarding-Probleme oder Verbesserungspotenziale in den frühen Phasen der Customer Journey geben könnte. Durch die Analyse von CSAT- und CES-Werten innerhalb der Kohorten stellst du fest, dass Neukunden oft mit der Lernkurve der Software zu kämpfen haben, was zu niedrigeren CSAT- und höheren CES-Werten führt. Mit diesen Informationen bewaffnet, implementierst du gezielte Strategien, um das Onboarding-Erlebnis zu verbessern, z. B. interaktive Tutorials und personalisierten Onboarding-Support. Als Ergebnis deiner Kohortenanalyse beobachtest du im Laufe der Zeit einen Anstieg der NPS-, CSAT- und CES-Werte für Neukunden.

Fehler #3: Die Nichtlinearität der Abwanderung ignorieren

Abwanderung oder Kundenverlust ist eine kritische Kennzahl für SaaS-Unternehmen. Dennoch machen viele Unternehmen den Fehler, davon auszugehen, dass die Abwanderung ein linearer Prozess ist, und behandeln sie auch so. In Wirklichkeit folgt die Abwanderung oft einem nichtlinearen Muster, und das Verständnis dieses Konzepts ist entscheidend für die effektive Nutzung von NPS-, CSAT- und CES-Metriken.

Falsche Annahmen bei der Berechnung der Abwanderung

Die Abwanderungsberechnung geht davon aus, dass Kunden zu jedem Zeitpunkt eine konstante Wahrscheinlichkeit haben, abzuwandern, unabhängig von der Dauer ihres Abonnements. Diese Annahme ist jedoch oft falsch. Die Abwanderungswahrscheinlichkeit kann sich im Laufe der Zeit ändern, was zu unterschiedlichen Kundenlebensdauern führt.

[Caption: churn rate curve over time - Source: CatchJS]Wenn die Abwanderungsrate konstant bleibt, kann die Kundenlebensdauer mithilfe einer geometrischen Verteilung modelliert werden. Angenommen, die Abwanderungsrate wird als "c" pro Monat bezeichnet. In diesem Fall ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde "n" Monate lang Abonnent bleibt, gegeben durch (1-c)^n, was der geometrischen Verteilung folgt. In kontinuierlicher Zeit wird die Exponentialverteilung als konstantes Analogon verwendet. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein neu gewonnener Kunde sein Abonnement kündigt, ist unwahrscheinlich, dass sie die gleiche ist wie die eines Kunden, der seit drei Jahren bei dem Unternehmen ist. Wenn alle Kunden die gleiche Kündigungswahrscheinlichkeit hätten, wäre ihre Lebensdauer sehr kurz. Die traditionelle Methode zur Berechnung der Abwanderungsraten ignoriert diese Tatsache und geht von einer konstanten Wahrscheinlichkeit im Laufe der Zeit aus, was zu erheblichen Fehlern führen kann.

Die verschiedenen Abwanderungsphasen

Die Abwanderung kann in zwei Phasen unterteilt werden: Onboarding/Aktivierung und systemische Abwanderung.

1. Onboarding/Aktivierungsabwanderung: Diese Phase bezieht sich auf die anfängliche Phase der Customer Journey, die den Onboarding-Prozess, die Produktakzeptanz und die Aktivierung umfasst. Während dieser Phase können Kunden Schwierigkeiten haben, das Produkt zu verstehen und zu nutzen, was zu Frustration und potenzieller Abwanderung führt. Etwa 50 % der Abwanderung treten in dieser Phase auf.
2. Systemische Abwanderung: Die systemische Abwanderung umfasst die laufende Customer Experience und Faktoren, die zur langfristigen Kundenbindung beitragen. Diese Phase umfasst Kundenzufriedenheit, laufenden Support, Produktaktualisierungen und den allgemeinen Kundenerfolg. Die anderen 50 % der Abwanderung werden systemischen Faktoren zugeschrieben.

Abwanderung unterschiedlich angehen

Angesichts der unterschiedlichen Natur der Onboarding/Aktivierungsabwanderung und der systemischen Abwanderung ist es wichtig, sie unterschiedlich anzugehen. Die Strategien und Ansätze zur Reduzierung der Abwanderung in der Onboarding-Phase sind möglicherweise nicht so effektiv für die systemische Abwanderung. Konzentriere dich bei der Onboarding/Aktivierungsabwanderung auf die Verbesserung des anfänglichen Kundenerlebnisses, die Bereitstellung umfassender Onboarding-Ressourcen und die Behebung von Usability-Problemen. Diese Phase erfordert eine genaue Überwachung der Onboarding-Abschlussraten, der Time-to-First-Value und der Produktakzeptanzmetriken. Die systemische Abwanderung erfordert laufende Bemühungen, um die Kundenzufriedenheit und den Kundenerfolg während ihrer gesamten Reise mit dem Produkt sicherzustellen. Dazu gehört die Überwachung von Kundenzufriedenheitsmetriken wie NPS, CSAT und CES sowie die proaktive Behebung von Kundenproblemen oder -bedenken. Regelmäßige Kommunikation, Produktaktualisierungen und personalisierter Support können zur Reduzierung der systemischen Abwanderung beitragen.

Fehler #4: NPS, CSAT und CES als absolute Werte behandeln

Diese Kennzahlen sollten nicht als feste Werte betrachtet werden, sondern vielmehr als Indikatoren für Kundenzufriedenheit und -loyalität, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Durch die Verfolgung von Trends und die Analyse von Veränderungen in den NPS-, CSAT- und CES-Werten kannst du Bereiche für Verbesserungen finden und proaktive Maßnahmen ergreifen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Nehmen wir an, du bist ein Softwareunternehmen, das NPS misst. Anfangs hast du 50 Punkte erzielt, ein guter Benchmark (basierend auf der vorherigen Leistung, nicht auf Wettbewerbern!). Anstatt sich auf diesen Wert zu verlassen, überwachst du den NPS im Laufe der Zeit weiter und stellst einen allmählichen Rückgang der Werte fest. Dieser Rückgang veranlasst dich, weitere Nachforschungen anzustellen und bestimmte Schwachstellen und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren. Durch die Umsetzung von Änderungen auf der Grundlage von Kundenfeedback und die Behebung dieser Probleme verbesserst du deinen NPS-Wert auf 60, was zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit und -loyalität um 20 % führt. Ähnlich verhält es sich mit den CSAT- und CES-Metriken: Es ist wichtig, sich auf die kontinuierliche Verbesserung zu konzentrieren, anstatt eine bestimmte Zahl zu erreichen. Kundenzufriedenheit und Aufwandsniveau können je nach Produktaktualisierungen, Änderungen im Kundenservice oder sich ändernden Kundenbedürfnissen variieren. Nehmen wir an, nach der Analyse der CSAT-Werte stellst du fest, dass deine durchschnittliche Bewertung 6,5 beträgt. Anstatt dies als zufriedenstellenden Wert zu akzeptieren, verwendest du ihn als Ausgangspunkt für Verbesserungen. Durch die Implementierung von Kundenfeedback-Programmen, die Verbesserung von Produktfunktionen und die Bereitstellung von personalisiertem Support steigerst du deinen CSAT-Wert auf 8. Diese Verbesserung um 1,5 Punkte stellt eine deutliche Steigerung der Kundenzufriedenheit und -loyalität dar.

Auf dem Weg nach vorn: Verbesserung der Kundenerfahrung und -bindung

Das Verständnis und die effektive Nutzung von Customer-Experience-Metriken wie NPS, CSAT und CES sind entscheidend für die Steigerung der Kundenzufriedenheit, -loyalität und -rentabilität. Vermeide die häufigen Fehler, diese Daten über verschiedene Unternehmen hinweg zu vergleichen, Kohorten für die Analyse nicht zu verwenden, die Nichtlinearität der Abwanderung zu ignorieren und diese Werte als absolute Werte zu behandeln. Um dein Customer-Experience-Programm auf die nächste Stufe zu heben, solltest du die folgenden Schritte in Betracht ziehen:

1. Beginne mit der Erfassung wertvoller Daten und Erkenntnisse mit den NPS-Umfragekampagnen von reviewflowz.
2. Erweitere dein Wissen über die Auswirkungen von Abwanderungsraten, indem du den Artikel von CatchJS liest.

Die Befolgung dieser Strategien kann einen echten Einfluss haben und dein SaaS-Geschäft ausbauen.