Der AI-Vorteil: eine Demokratisierung der Daten zur Steigerung der Team- und Produkt-Performance

Die heutige digitale Umgebung macht eine schnellere und intelligentere Zusammenarbeit notwendig. Wenn Kundendaten allerdings über verschiedene Tools und Teams hinweg isoliert sind, ist es schwierig, effektiv zusammenzuarbeiten, aussagekräftige Insights zu gewinnen und die Customer Experience (CX, Kundenerlebnis) zu verbessern.

AI-Analysen straffen Arbeitsabläufe, steigern die Produktivität und fördern die funktionsübergreifende Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen. Mit den richtigen Tools können Teams die Verbindungen zwischen zentralen Kundenkontaktpunkten nachvollziehen, neue Chancen entdecken und gemeinsam (!) fundierte Entscheidungen auf Basis umfassender Daten treffen.

In diesem Artikel werden 12 Möglichkeiten untersucht, wie Teams mithilfe von AI an gemeinsamen Zielen zusammenarbeiten und echte Geschäftsergebnisse liefern können.

Zentrale Erkenntnisse

• AI-Analysen beseitigen Hürden bei der Datennutzung, darunter die Abhängigkeit von Analystenressourcen und zeitintensive Schulungen. So kann jedes Teammitglied Kundenerkenntnisse nutzen und teilen. Das fördert eine datengesteuerte Kultur, die Teams hilft, nutzerzentrierte Initiativen zu priorisieren. 

• Die CX liegt in der Verantwortung aller – sie existiert nicht im luftleeren Raum. Wenn Teams das große Ganze im Blick haben, fällt es ihnen leichter, Gelegenheiten für die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu erkennen und so wichtige Geschäftsziele zu erreichen.

• AI-Analysen bringen Teams im gesamten Unternehmen über eine einheitliche Perspektive auf die Kund:innen zusammen, sorgen für eine übereinstimmende Orientierung, vermeiden Doppelarbeit und maximieren die Ressourcen zugunsten besserer Ergebnisse.

Verbessere die gesamte Customer Experience mit AI-Zusammenfassungen

Um eine erfreuliche Customer Experience zu gewährleisten, ist es entscheidend, die Customer Journey von Anfang bis Ende nachvollziehen zu können. Wenn sich Teams jedoch nur auf ein oder zwei Touchpoints konzentrieren, für die nur sie zuständig sind, kann das zu blinden Flecken – und verpassten Chancen – führen.

Das Feature für AI-gestützte Session-Replay-Zusammenfassungen in Contentsquare fasst stundenlanges Videomaterial von Personen zusammen, die durch deine Seite navigieren, und generiert daraus umsetzbare Rückschlüsse über das Nutzerverhalten, die du sofort zum Einsatz bringen kannst.

Bringe zentrale Punkte und potenzielle Probleme automatisch an die Oberfläche, indem du AI-Tools eine oder mehrere Session Replays analysieren lässt und kritische Momente dann über nur wenige Klicks schnell mit anderen Teams teilst, um eine gemeinsame Ausrichtung auf unternehmensweite Ziele zu erreichen.

Hier sind 3 Möglichkeiten, wie Teams AI-Zusammenfassungen nutzen können, um effizient zusammenzuarbeiten: 

1. Förderung einer effektiveren Fehlerbehebung

Wenn deine QA- und Kundensupport-Teams einen plötzlichen Anstieg der Bug-Berichte oder Tickets feststellen, können sie Session Replays mit Fehlern oder hohen Frustration-Scores (mehr dazu in Kürze) untersuchen und AI-generierte Insights gewinnen, um zu verstehen, was passiert ist – ohne die Session überhaupt ansehen zu müssen. Anschließend können sie kritische Momente schnell mit Zeitstempeln an Produkt- und Entwicklungsteams weitergeben, um die Selektierung und Fehlerbehebung zu beschleunigen.

Die AI von Contentsquare erspart stundenlanges manuelles Analysieren, sodass Teams die entscheidenden Momente schneller und genauer erkennen können

2. Übersetzung der Nutzerforschung in besseres Messaging

Angenommen, dein Produktteam möchte herausfinden, welche Features die Kund:innen am meisten interessieren – und welche Pain Points vorliegen. Mithilfe von Session-Replay-Zusammenfassungen kann das Team analysieren, wie unterschiedliche Nutzersegmente durch die Website oder das Produkt navigieren. Replay-Zusammenfassungen könnten beispielsweise ergeben, dass Nutzende aus Nordamerika sich besonders intensiv mit Seiten befassen, die Aufgabenverwaltungs-Features erwähnen. Diese AI-basierten Erkenntnisse werden an das Marketingteam weitergegeben, das gezieltes Messaging und Werbematerial erstellt, in dem die besagten Features hervorgehoben werden – was mehr passende Kund:innen anzieht.

📖Weiterführende Infos:Möchtest du mehr darüber erfahren, wie Marketingteams AI nutzen, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen? Wirf einen Blick in unseren Leitfaden zu AI im Marketing.

3. Intensiveres Experimentieren

Wenn Teams, die für die Conversion-Rate-Optimierung (CRO) zuständig sind, Experimente wie A/B-Tests durchführen, können sie anhand von Session-Replay-Zusammenfassungen genau ermitteln, warum die Gewinnervariante erfolgreich war. AI übernimmt die Schwerstarbeit und liefert allgemeine Einblicke in das Verhalten sowie Abkürzungen zu Schlüsselmomenten – und Nutzende müssen sich dafür nicht länger endlose Vorher-Nachher-Videos ansehen, um sie zu überprüfen und zu vergleichen. Den zusätzlichen Kontext können sie dann an die UX-, Design- und Marketingteams weitergeben, die das Gelernte berücksichtigen und schnellere, datengesteuerte Änderungen implementieren.

Steigere die Produktivität mit einem leistungsstarken AI Copilot

Daten können überwältigend sein, wenn man nicht weiß, wo man anfangen soll. Setzt du einen AI Copilot ein, verkürzt du die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung erheblich, denn Teams können wichtige Fragen in natürlicher Sprache stellen und die AI den Rest erledigen lassen – ganz ohne komplizierte Analytics-Schulungen. Das hilft allen dabei, eine datenbasierte Denkweise zu entwickeln, Wissenslücken zu schließen, die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu beschleunigen und einen höheren ROI (Return on Investment) aus Kundendaten zu ziehen.

Du kannst mit Sense, der AI von Contentsquare, chatten, um tiefgreifende Fragen zu deinen Daten zu stellen und klare Analysen sowie Vorschläge für umsetzbare nächste Schritte zu erhalten. Darüber hinaus schlägt Sense Anschlussfragen vor, um dir zu helfen, noch detaillierter nachzuhaken – z. B. indem es vorschlägt, Gerätetypen zu vergleichen oder spezifische Nutzersegmente unter die Lupe zu nehmen. Anschließend liefert dir die AI eine klare Erklärung dafür, wie die Ergebnisse zustande gekommen sind.

Hier sind 3 Möglichkeiten dafür, wie Teams AI-Analysen nutzen können, um relevante Insights zu finden, zu teilen und gemeinsam darauf zu reagieren:

4. Diagnose und Reduzierung von Abbrüchen in deinem Conversion-Funnel

Nehmen wir an, dein Marketingteam hat die Aufgabe, die Conversion-Raten zu steigern. Es kann Sense einfach fragen: „Welche Probleme beeinträchtigen Nutzer-Conversions am meisten?“, und die AI liefert sofort Einblicke. 

Beispielsweise könnte sich herausstellen, dass Nutzende nicht effektiv zum Conversion-Prozess weitergeleitet werden und dass das Anmeldeformular Vertrauensprobleme hervorruft.

Das Marketingteam beginnt mit dem Entwickeln von Messaging, um Kund:innen zum Conversion-Funnel zu führen, und leitet diese Erkenntnisse an die UX- und Designteams weiter, die sich dazu entscheiden, der Anmeldeseite Vertrauensindikatoren wie Bewertungen oder Kunden-Testimonials hinzuzufügen. Durch die Einbindung des Customer-Success-Teams erhalten sie die Zustimmung zu Weiterempfehlungsprogrammen für Kund:innen, was weitere wertvolle Testimonials generieren wird.

5. Erstellung und Launch von besseren Kampagnen

Wenn das Produktteam ein neues Feature einführt und dessen Performance tracken möchte, kann das Team Sense bitten, die Aktivierungs- und Engagement-Raten zu messen. In diesem Fall stellt Sense möglicherweise fest, dass die meisten Nutzenden, die das neue Feature aktivieren, dieses nur einmal verwenden. Es hebt hervor, dass dies zu einem erhöhten Abwanderungsrisiko führen könnte.

Das Produktteam bezieht die Marketing- und Customer-Success-Teams mit ein, um E-Mail-Marketingkampagnen zu erstellen, die Aktivierung und Re-Engagement als Ziel haben. So lassen sich Nutzende zur Rückkehr und vollständigen Einrichtung des Features ermutigen und ihnen werden zugleich Tipps und Tricks für dessen Integration in ihren Arbeitsablauf angeboten.

6. Punktgenaue Ermittlung von Beschwerdeursachen 

Stellt der Kundensupport eine plötzliche Flut von Tickets rund um Zahlungsprobleme fest, kann er Sense bitten, die Ursache zu ermitteln. Angenommen, Sense meldet, dass die Checkout-Seite langsam lädt, was wahrscheinlich zu häufigen Wutklicks und mehrfachen Formulareinreichungen geführt hat. Der Support kann dies dann dem Entwicklungsteam melden, das eingreift und einen schnellen Vorschlag zur Behebung des Problems liefert.

💡 Profi-Tipp: Erhalte nicht nur Antworten auf deine direkten Fragen – nutze Chat mit Sense, um aussagekräftige, datengesteuerte Insights zu gewinnen, die dir helfen, mehr aus deinen Daten herauszuholen. 

Teams können Fragen wie die folgenden stellen:

• Wie sehen Journeys aus, die mit einer Conversion enden?

• Mit welchem Content interagieren die Nutzenden am meisten?

• Wie unterscheidet sich der Conversion-Funnel zwischen Desktop und Mobilgeräten?

Anschließend greift Sense automatisch auf die Funktionalitäten und Features von Contentsquare zurück – darunter Journey Analysis, Page Comparator und Funnel Analysis –, um Kundendaten zu analysieren, relevante Diagramme und Grafiken zu erstellen und nächste Schritte vorzuschlagen. 

Sense schlägt außerdem weitere Fragen vor, die du mit Blick auf deine Daten stellen kannst, z. B. „Wie hat sich dies im Laufe der Zeit verändert?“ oder „Wie sieht dies im Vergleich über verschiedene Traffic-Quellen hinweg aus?“ Du kannst auch „Erklärung für meinen Ansatz“ auswählen, um zu verstehen, wie und warum Sense zu seiner letztendlichen Schlussfolgerung gekommen ist, sodass die Teams zuversichtlich und ohne Zweifel zusammenarbeiten können. 

Löse die Pain Points von Kund:innen mit AI-basiertem Frustration Scoring

Frustrationen beeinträchtigen das gesamte Kundenerlebnis – doch die Ursachen sind oft schwer zu ermitteln. Mit einem User Frustration Score können Teams Reibungspunkte punktgenau und schnell erkennen und ihre Ressourcen entsprechend priorisieren, um sich auf die schwerwiegendsten Probleme zu konzentrieren.

Der AI-gesteuerte Frustration Score von Contentsquare berücksichtigt Faktoren wie Wutklicks, JavaScript- und API-Fehler sowie Loop-Verhalten (Schleifenverhalten) und weist jeder Seite oder Session einen Score von 0 bis 100 zu. In Verbindung mit dem Feature Impact Quantification von Contentsquare können Teams den vorhergesagten Impact dieser Probleme auf Umsatz und Conversions einsehen. 

Dadurch entsteht eine gemeinsame Sprache für alle Teams, die ihnen dabei hilft, sich bezüglich der Bereiche deiner Seite oder deines Produkts, die sofortige Aufmerksamkeit benötigen, zu koordinieren und aufeinander abzustimmen. Das ermöglicht schnellere Priorisierungen auf Grundlage der tatsächlichen Auswirkungen auf das Geschäft.

Hier sind 2 Möglichkeiten, wie Teams Frustrationen in schnelle Erfolge umwandeln können:

7. Priorisierung der dringendsten Pain Points

Angenommen, deine UX- und Marketingteams stoßen auf Performance-Hürden und technische Probleme, die zu einer schlechten Customer Experience führen. Mit dem AI-gesteuerten Frustration Score von Contentsquare können sie Probleme nach Priorität sortieren und direkt an das Entwicklungsteam weiterleiten. So müssen Entwickler:innen nicht erst ihren Rückstand durchforsten, um festzustellen, was ihre Aufmerksamkeit erfordert. Stattdessen können sie direkt mit wirkungsvollen Fehlerbehebungen loslegen.

8. Testen und Validieren von Hypothesen 

Webteams, die die UX verbessern möchten, können Session Replays nach Frustration Score filtern und anschließend AI-generierte Zusammenfassungen dieser Sessions abrufen, um die Ursachen der Probleme zu verstehen. Nehmen wir an, die AI-Zusammenfassung legt nahe, dass Nutzende auf bestimmte, nicht anklickbare Elemente klicken, um mehr Informationen zu erhalten. Das Webteam arbeitet dann mit Experimentier- oder Marketingteams zusammen, um die Theorie, dass Nutzende nach zusätzlichen Details suchen, mit einem A/B-Test zu prüfen. Hierfür erstellt es eine Variante mit zusätzlichem Infotext und beobachtet, ob dies den Frustration Score senkt.

📖Weiterführende Infos:Erfahre mehr darüber, wie du AI zur Behebung von Reibungspunkten einsetzen kannst – in unserem speziellen Artikel zur AI User Experience.

Der Frustration Score von Contentsquare nutzt AI, um ein Ranking der wichtigsten Ursachen für Reibungspunkte bei Nutzenden zu erstellen

Mach dir unverzichtbare Kundeneinblicke dank AI-gestützter Umfragen zunutze

Die eigenen Worte der Nutzenden zu hören, ist sehr aussagekräftig, doch es ist zeitaufwändig, über qualitative Forschungsmethoden wie Umfragen Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit AI-gestützten Umfragen und Analysen können Teams schnell Fragen ausgehend von ihren Forschungszielen generieren und die Antworten von einem AI-Assistenten zusammenfassen lassen. Dadurch entfällt stundenlange manuelle Arbeit, die das Erfassen und Analysieren qualitativer Daten normalerweise erfordert. Teams können so leichter umfassendere, gemeinsam nutzbare Trends entdecken und identifizieren.

Hier sind 2 Möglichkeiten, wie Teams die AI-gestützten Umfragen von Contentsquare nutzen können, um schnell wertvolle Insights zu gewinnen:

9. Nutzung von Kundenfeedback zur Anpassung der Roadmap

Customer-Success-Teams möchten herausfinden, welche Features oder Funktionalitäten von wertvollen Langzeitnutzenden als Nächstes gewünscht werden. Mithilfe von AI for Surveys können sie innerhalb weniger Minuten eine Umfrage erstellen und eine Zusammenfassung der Antworten erhalten, um Trends zu erkennen. Anschließend können sie die Ergebnisse mit den Produkt- und Entwicklungsteams teilen, die den Bericht als Grundlage für ihre Roadmap nutzen und das Kundenfeedback in ihre Auslieferungszyklen einbauen.

10. Herausfinden, warum Nutzende keine Conversion durchlaufen

E-Commerce- oder CRO-Teams, die verstehen möchten, welche Kaufblockaden Nutzende davon abhalten, Käufe zu tätigen, entscheiden sich zur Durchführung einer Exit-Intent-Umfrage. Die AI-Technologie von Contentsquare taggt die eingehenden Antworten automatisch mit von dir definierten Schlüsselwörtern, etwa „UX“, „Bug“ oder „Preise“, was das Analysieren der Ergebnisse einfacher macht. 

Dieses detaillierte Feedback kannst du dann an das entsprechende Team – beispielsweise UX oder Marketing – weitergeben, um Optimierungen vorzunehmen, etwa die Suchfunktion zu verbessern oder den Produktseiten zusätzliche Informationen hinzuzufügen.

Nutze Exit-Intent-Umfragen, um herauszufinden, warum User:innen die Seite verlassen, ohne einen Kauf zu tätigen, bevor du dann die Ergebnisse mit UX-, Marketing- und Produktteams teilst, um gezielte Verbesserungen vorzunehmen

Mit Blick auf die KPIs auf einer Linie bleiben – dank AI Alerts

Sorge dafür, dass sich deine Teams auf die zentralen Geschäftsziele und Metriken konzentrieren, indem du regelmäßige Updates in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrierst und ihnen die Möglichkeit gibst, Abweichungen von der Norm schnell anzugehen. 

Nutzerdefinierte, AI-generierte Alerts in Contentsquare geben dir Echtzeitbenachrichtigungen über Key Performance Indicators (KPIs oder Schlüsselkennzahlen), darunter:

• Conversion-Raten,

• Bounce-Raten,

• Fehlerraten und

• geräte- oder segmentspezifisches Verhalten.

Erhalte Alerts direkt in deiner Microsoft-Teams-App oder in deinem Slack Workspace, um relevante Teams und Stakeholder auf dem Laufenden zu halten, produktiv über die nächsten Schritte zu diskutieren und kontextbezogen zusammenzuarbeiten.

Hier sind 2 Möglichkeiten, wie Teams AI Alerts nutzen können, um unternehmensweite Ergebnisse zu fördern:

11. Proaktives Angehen von Verhaltenstrends

Überwache Engagement-Kennzahlen wie Session-Dauern oder Bounce-Raten. Wenn diese Zahlen sinken, sende Alerts an eine funktionsübergreifende Gruppe von Stakeholdern – beispielsweise an Teammitglieder aus den Bereichen Marketing, Produkt, UX, Design und Kundensupport –, damit diese gemeinsam nachforschen, an Aktionspunkten zusammenarbeiten und sich bei Bedarf an ihre Teams wenden können, um schnellere Lösungen zu erzielen.

12. Sofortige Reaktionen auf kritische Probleme

Richte AI Alerts ein, um dein Technik-Team sofort über plötzlich ansteigende Fehlermeldungen oder sinkende Seitenaufrufe zu informieren. So kann es die Probleme angehen, bevor sie sich zu ernsthaften Geschäftsproblemen entwickeln. Binde dein Kundensupport-Team ein, damit es sich auf ein erhöhtes Ticketvolumen vorbereiten, proaktive Statusaktualisierungen einrichten und Kund:innen zusichern kann, dass an einer Lösung gearbeitet wird.

Ein Beispiel für einen Alert, der Teams über Fehler informiert

Sporne jedes Team dazu an, die CX mithilfe von AI-Erkenntnissen zu verbessern

Dank einer vollumfänglichen Intelligence-Plattform mit leistungsstarken AI-Funktionalitäten wie Contentsquare kannst du ungenutzte Kundendaten in funktionsübergreifende Insights umwandeln, die das Unternehmenswachstum fördern. Ermutige alle dazu, in die Daten einzutauchen, ihre Erkenntnisse zu teilen und mit Teams im gesamten Unternehmen zusammenzuarbeiten, um wirkungsvolle CX-Verbesserungen zu erzielen, die die Retention, die Kundenzufriedenheit und den Umsatz steigern.

FAQs rund um AI für Teams