Die Problem-Auswirkungsbaum-Analyse im Dienstleistungsmarketing und -management

Die Problem-Auswirkungsbaum-Analyse im Dienstleistungsmarketing und -management!

Abbildung 19.3 zeigt die Verzweigungen des Problemauswirkungsbaums. Jede Niederlassung repräsentiert die möglichen Ergebnisse eines Kundenkontakts. Entweder hat der Kunde kein Problem (gut) oder ein Problem (schlecht). Wenn beim Kunden ein Problem auftritt, das sich nicht beschwert, gibt es keine Möglichkeit, das Problem zu lösen. Wenn der Kunde sich beschwert, wird das Problem entweder erfolgreich vom Unternehmen gelöst (gut) oder nicht (schlecht).

Eine Problemauswirkungsbaumanalyse wird vierteljährlich für alle Hotels durchgeführt. Die Hotels sammeln regelmäßig Daten, anhand deren ermittelt werden kann, wie viele Personen in jede Kategorie fallen. Diese Technik beinhaltet das Versenden von E-Mail-Fragebögen an eine große Anzahl von Kunden, kurz nachdem diese Kunden das Hotel verlassen haben. Das Hotel fragt im Rahmen einer allgemeinen Kundenbefragung, ob beim Kunden ein Problem aufgetreten ist oder nicht, und wenn ja, ob es gemeldet wurde oder nicht und ob es zufriedenstellend gelöst wurde.

Beispielprozentsätze sind in Abbildung 19.4 angegeben. Wir sehen, dass in diesem Fall 75% aller Gäste kein Problem hatten. Von den 25% der Befragten hat sich nur die Hälfte beschwert, und 70% der Beschwerden wurden erfolgreich gelöst. Aus diesen Zahlen können wir einige nützliche Beobachtungen machen.

Erstens beschwert sich ein sehr hoher Prozentsatz von Menschen mit Problemen nicht, wodurch jegliche Möglichkeit zur Lösung des Problems ausgeschlossen wird. Außerdem führen nur 70% der Beschwerden zu einer erfolgreichen Lösung, was darauf schließen lässt, dass die Problemlösung nicht besonders erfolgreich ist.

Ein weiteres Indiz für die Bedeutung der Problemlösung sind die großen Unterschiede bei den zusammenfassenden Maßnahmen wie Zufriedenheit und Absicht des Rückkaufs. Abbildung 19.5 zeigt den Prozentsatz der Personen, die in den oberen beiden Kästchen einer Fünf-Punkte-Skala zur Kundenzufriedenheit geantwortet haben, und Abbildung 19.6 zeigt den Prozentsatz, der angibt, dass er einen Rückkauf beabsichtigt.

Wenn es kein Problem gibt, sind 95% zufrieden und 95% wollen zurückkehren. Das ist sehr gut. Auf der anderen Seite sind unter den Kunden, die ein Problem haben, es aber nicht melden, nur 75% zufrieden und nur 80% möchten zurückkehren. Das ist ein großer Ausweg.

Was passiert, wenn der Kunde sich beschwert? Wenn der Kunde sich beschwert und die Beschwerde gelöst ist, sind 90% zufrieden und -90% beabsichtigen, zurückzukehren. Das ist fast so gut wie kein Problem überhaupt! Wenn dagegen eine Beschwerde nicht gelöst wird, sinken die Zufriedenheit und der Rückkauf. Nur 50% sind zufrieden und nur 60% beabsichtigen einen Rückkauf. Die Schlussfolgerung ist, dass es im Falle einer Reklamation sehr wichtig ist, sie erfolgreich zu lösen.

Wir können den Problem-Auswirkungsbaum verwenden, um den Wert der Ergebnisse der Reklamationslösung zu analysieren, indem wir den Lifetime-Wert des Kunden einbeziehen. Nehmen wir an, der Lifetime-Wert eines wiederkehrenden Kunden in Bezug auf den Kapitalwert zukünftiger Gewinne und das Ignorieren von Wörtern -von-mund-effekte (um es einfach zu machen) ist Rs. 1.000, und nehmen Sie an, dass die Zahlen in den Abbildungen 19.4 und 19.6 gelten.

Welchen Wert hat es überhaupt, ein Problem zu vermeiden? Der Zweig ganz links („Kein Problem“) hat eine Rückkaufquote von 95%. Multipliziert man dies mit Rs. 1.000 ergibt einen erwarteten Wert von Rs. 950 für einen Kunden in dieser Branche. Jetzt müssen wir die Rückkaufquote für die andere Seite des Baums ermitteln. Dies wird als gewichteter Durchschnitt der drei möglichen Ergebnisse erhalten.

Die Berechnung ist: Durchschnittliche Retentionsrate = (0, 5 × 0, 7 × 0, 9) + (0, 5 × 0, 3 × 0, 6) + (0, 5 × 0, 8) = 80, 5%. Dann ist der erwartete Wert der rechten Seite des Baums 80, 5% × Rs. 1000 = Rs. 805. Dies ist Rs. 145 weniger als der erwartete Wert, wenn kein Problem vorliegt. So ist es Rs wert. 145 pro Kunde für das Unternehmen, um ein Problem überhaupt zu vermeiden. Das ist ziemlich viel.

Wir könnten auch den Wert der Lösung eines Problems in Betracht ziehen, da eine Beschwerde eingereicht wurde. Der erwartete Wert des Zweigs "Problem gelöst" beträgt 90% x Rs. 1000 = Rs. 900 und der erwartete Wert des Zweigs "Nicht gelöst" beträgt 60% x Rs. 1000 = Rs. 600. Beachten Sie, dass es Rs wert ist. 900 - Rs. 600 = Rs. 300, um ein Problem zu lösen. Das Unternehmen kann davon profitieren, wenn es darum geht, einen sich beschwerdenden Kunden zu verwöhnen, der ausschließlich auf dem Wert zukünftiger Rückkäufe basiert. Wenn wir den Mundpropaganda-Effekt berücksichtigen, werden die Zahlen natürlich noch beeindruckender.

Ein weiteres Problem ist, wie viel wir davon profitieren, wenn ein Kunde ein Problem meldet. In Abbildung 19.6 ist es einfach, den erwarteten Wert eines Kunden zu berechnen, der ein nicht gemeldetes Problem hat. Der Wert beträgt 80% x Rs. 1000 = Rs. Rs. 800. Die Berechnung des erwarteten Werts eines Kunden, der ein Problem hat und meldet, beinhaltet einen gewichteten Durchschnitt der Zweige „Problem gelöst“ und „Nicht gelöst“, wobei die Zahl in Abbildung 19.4 und Abbildung 19.6 verwendet wird. Der Wert beträgt 70% x 90% x Rs. 1.000 plus 30% x 60% x Rs. 100, was Rs entspricht. 810.

Dies ist nicht viel mehr als der Wert von Kunden ohne Berichterstattung, hauptsächlich weil 30% der Beschwerden nicht erfolgreich gelöst werden können. Aus diesen Zahlen geht hervor, dass das unmittelbare Anliegen des Unternehmens darin besteht, einen höheren Prozentsatz der Beschwerden zu lösen, als mehr Beschwerden zu ermutigen. Wenn der Prozentsatz oder die gelösten Beschwerden zunehmen, wird es wichtiger, weitere Beschwerden zu fördern.


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