Schneider Electric baut die unternehmensweite Anwendung digitaler Analysetools aus

Das Unternehmen

Schneider Electric ist ein weltweit führendes Unternehmen in der Industrietechnikbranche, das über unübertroffenes Know-how in den Bereichen Elektrifizierung, Automatisierung und Digitalisierung verfügt und damit Smart Industries, widerstandsfähige Infrastrukturen, zukunftssichere Datenzentren, Smart Buildings und Smart Homes bereichert. Seine Mission ist es,Impact zu erzeugen, indem es alle Menschen dazu befähigt, unsere Energien und Ressourcen optimal zu nutzen, was eine Brücke zwischen Fortschritt und Nachhaltigkeit schlägt. 

Die weltweit führende Nachhaltigkeitsbilanz des Unternehmens geht weit über ihre Softwares und Dienstleistungen hinaus und erstreckt sich auch auf ihre bereitgestellten digitalen Angebote. Entscheidend für den digitalen Erfolg von Schneider Electric sind die unternehmenseigenen Websites, von denen aus Kund:innen und Partner:innen auf Produktkataloge, Schulungsmaterialien und Automatisierungsplattformen zugreifen können.

Schlüsselmetriken

Die Herausforderung

Bei so umfangreichen Websites wie denen von Schneider Electric kann Komplexität schnell zu einem Hindernis auf dem Weg zu einer nahtlosen Digital Experience werden. Abhijeet Shegokar, Digital Analytics Leader bei Schneider Electric, zögert nicht, dies zuzugeben: Sein Team hatte festgestellt, dass viele Kund:innen ihre Journeys auf den Websites von Schneider Electric begannen, aber damit zu kämpfen hatten, Produktinformationen zu finden.

Die Komplexität der Website sorgte für einen Dominoeffekt im gesamten Unternehmen:

1. Steigende Support-Tickets: Verwirrte Website-Nutzende wandten sich an den Kundenservice, um Hilfe bei der Produktsuche zu erhalten, und überlasteten so die Supportkanäle mit vermeidbaren Anfragen.

2. Blinde Flecken auf der Journey: Für das Digitalteam war es nicht ausreichend sichtbar, wo die Nutzenden stecken blieben oder warum sie die Seite verließen.

Hier ergab sich eine Gelegenheit, die plattformübergreifende Navigation zu verbessern und die Conversion-Rate zu steigern. Abhijeet und sein Team wandten sich daher an Contentsquares Experience-Intelligence-Plattform, um die zunehmenden Reibungsverluste anzugehen, Verhaltenserkenntnisse ans Licht zu bringen und ihre digitale Journey optimal anzupassen.

Dank Contentsquare konnten wir wertvolle Insights über unsere Websites gewinnen – ganz gleich, ob es dabei nun um die B2B-, die E-Commerce- oder die Locked-in Experience ging. Unser Verhältnis zu Contentsquare war uns zudem sehr wichtig, da besonders ihre Customer-Success-Manager:innen, aber auch ihr gesamtes Team stets für uns da waren, wenn wir sie brauchten.

Abhijeet Shegokar

Digital Analytics Leader

Die Lösung

Contentsquare unterstützt Schneider Electric dabei, seine eigene robuste Strategie zur Datenvereinheitlichung und Verbesserung der Customer Experience zu beschleunigen. Die Plattform schließt eine wichtige Lücke in der digitalen Analytics-Infrastruktur und liefert Verhaltenseinblicke, die die quantitativen Daten und Experimentiertools des bestehenden Tech Stacks optimal ergänzen.

Dieses integrierte Setup ermöglicht Schneider Electric einen 360°-Blick auf die User Experience (UX) und hilft Abhijeets Team dabei, punktgenau zu erkennen, wo Nutzende auf Frustration stoßen, damit sie diese Insights in smartere und gezieltere Entscheidungen umsetzen können. 

So unterstützt Contentsquare Schneider Electric:

1. Abbau von Frustrationen und Verbesserung der Customer Journey

Als Abhijeets Team sich als Ziel setzte, die Experience auf ihrer Website zu verbessern, deckten sie auf, dass viele Leute die Website zwar besuchten, sie aber schnell wieder verließen. 

Wie fanden sie das heraus? Sie nutzten die Contentsquare-Tools Journey Analysis, Heatmaps und Session Replay parallel – wobei jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaute:

• Mit Journey Analysis entdeckte das Team, dass Nutzende bestimmte Seiten verließen, nachdem sie mit drei entscheidenden Elementen Schwierigkeiten hatten: der Kopfzeile, der Fußzeile und dem Mega-Menü.

• Anschließend analysierten sie diese Seiten mithilfe der Zoning Analysis in Heatmaps. Dabei wurden farbcodierte Daten auf dem Layout einer Website eingeblendet, die anzeigten, wie die Nutzenden mit jedem einzelnen Element jeweils interagierten.

• Das Team wandte sich dann Session Replay zu, um mit eigenen Augen zu sehen, wo User:innen klickten, scrollten oder ihre Maus bewegten. Dabei stellten sie fest, dass die Nutzenden viele Produktreferenznummern kopierten, die Seite verließen und dann die Details auf den Webseiten der Händler einfügten, um ihre Käufe abzuschließen.

Die Einblicke, die das Team bei der kontinuierlichen Analyse des Nutzerverhaltens gemacht hatte, flossen in die aufmerksame Neugestaltung des Mega-Menüs ein. Indem wichtige Informationen dort platziert wurden, wo die Nutzenden sie auch erwarteten, ermutigte das Team die Leute dazu, auf der Website zu bleiben und ihre Journey bis zum Ende durchzuziehen.

Ohne Contentsquare hätten wir die Ursachen der Probleme nicht punktgenau orten können. Mit der Plattform konnten wir das Problem allerdings ausfindig machen und beheben.

Abhijeet Shegokar

Digital Analytics Leader

2. Schließung von Datenlücken und Steigerung der Effizienz dank Data Connect

Contentsquare fügt sich nahtlos in Schneiders bestehenden Tech Stack ein – ein zentraler Vorteil für Abhijeets Team. 

Mit der Verwendung des Contentsquare-Features Data Connect können er und seine Teammitglieder nicht aggregierte Verhaltensdaten automatisch und rückwirkend in ihr Data Warehouse, Google BigQuery, exportieren. Das ermöglicht schnellere Insights und die Flexibilität, Nutzerinteraktionen zu analysieren, reibungsanfällige Bereiche zu identifizieren und einen datengestützten Plan zur Verbesserung der Customer Experience zu entwickeln. 

Vor dem Einsatz von Data Connect war die Datenerfassung und ‑verarbeitung komplex und erforderte oft die Entwicklung individueller Lösungen seitens des IT-Teams. Jetzt haben die Tech-Spezialist:innen eine direkte Leitung zu den Rohdaten innerhalb von Contentsquare. Arthur Dallemagne, Technical Project Manager, erklärt, dass dies die Effizienz des IT-Teams ankurbelt und gleichzeitig Produkt- und Marketingteams dabei unterstützt, datenbasierte Entscheidungen zur Verbesserung der Customer Journey zu treffen. 

Diese Fähigkeit spielt auch eine zentrale Rolle in Schneiders neuem Projekt rund um ein Messtechnik-Framework, dessen Ziel es ist, das NPS-Monitoring zu verbessern und einen umfassenden Überblick über die User Experience zu bieten. 

Data Connect hat es für Schneider möglich gemacht, von einem rein qualitativen Ansatz (der ausschließlich auf Kundenfeedback basierte) zu einem hybriden Ansatz überzugehen – mit einer Kombination von qualitativen und quantitativen Daten, beispielsweise die von Contentsquares Frustration Score mit ihrem Net-Promoter-Score (NPS®). Das verbessert nicht nur ihr Verständnis für, sondern auch ihre Erhebungen von und ihre an die Führungsebene gerichtete Berichterstattung über die digitale Customer Experience. 

Data Connect kurbelt die Effizienz an, da es viel weniger maßgeschneiderte Programmierarbeit erfordert. Am wichtigsten ist aber, dass es uns Zugriff auf Frustrationsdaten gibt. Durch den vollständigen Überblick über die Vorgänge auf unserer Website können wir unsere Kundenfeedback-Daten anreichern und unsere Kund:innen besser verstehen.

Arthur Dallemagne

Technical Project Manager

Die Ergebnisse

Dank der beschleuigten Insight-Gewinnung durch Contentsquare und der nahtlosen Integration der Plattform in Schneiders robusten Tech Stack konnten Abhijeet und sein Team bemerkenswerte Ergebnisse erzielen:

• eine optimierte Customer Journey, wodurch die Anzahl der auf Produktinformationen bezogenen Supportanrufe reduziert und der NPS® verbessert werden konnten,

• vereinheitlichte Daten über Technologie-, Produkt- und Marketingteams hinweg, was zu effizienteren, datenbasierteren Entscheidungen führte, und

• ein Anstieg in der Nutzung digitaler Analysetools mit einem engagierten Team von Community-Manager:innen, die regelmäßig Wissen, Use Cases und Best Practices untereinander austauschen.