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Wenn Sie mit der Einrichtung eines Kundenerfahrungsprogramms beginnen, ist eine der ersten Überlegungen, wie viele Kundenumfragen Sie versenden wollen. 

Dieser praktische Leitfaden von Sean Mancillas, dem Leiter unseres Customer Concierge Teams, führt Sie durch statistische Konzepte wie Stichprobengröße und Fehlermarge, damit Sie die Umfrage- und Antwortmengen, die Sie für ein Best-Practice-CX-Programm benötigen, abschätzen können.

Hier sind die wichtigsten Begriffe, die Sie kennen sollten:

Größe der Bevölkerung

Die Grundgesamtheit ist die Größe der gesamten Gemeinschaft von Personen, die Sie mit den Umfrageergebnissen repräsentieren möchten.

Stichprobenumfang der Umfrage

Die Menge der Personen, die an Ihrer Umfrage teilnehmen. Berechnen Sie Ihre ideale Stichprobengröße mit unserem Stichprobengrößenrechner.

Stichprobengröße vs. Populationsgröße

Für Delighted Kunden mit einem extrem großen Kundenstamm ist es möglicherweise nicht ganz praktikabel, jede einzelne Person zu befragen. Die Entnahme einer Stichprobe und die Berücksichtigung von Elementen wie der Fehlermarge können jedoch helfen, eine statistisch signifikante Zahl zu ermitteln. Außerdem ist zu beachten, dass die Stichprobengröße zwischen 10 und 20.000 Personen nicht mehr so schnell zunimmt. Daher ist es bei größeren Unternehmen (z. B. bei einem Kundenstamm von 100 000) nicht notwendig, alle Kunden zu befragen, um ein statistisch signifikantes Ergebnis zu erhalten, da die Stichprobengröße bei einem Volumen von weniger als 20 000 ein sehr genaues Ergebnis liefert.

Beim Net Promoter Score ist es auch erwähnenswert, dass Sie nicht nur ein statistisch signifikantes Ergebnis erhalten, sondern auch in der Lage sind, den Kreis zu den Kunden zu schließen. Wir empfehlen in der Regel, mehr als die vorgeschlagene Stichprobengröße zu erreichen, damit Sie mehr passive und negative Kunden identifizieren und diese Erfahrungen umkehren können.

Irrtumswahrscheinlichkeit

Die Fehlermarge gibt Aufschluss über den Grad der Abweichung, der einen bestimmten Datenpunkt umgibt. Dieser Prozentsatz gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass die Stichprobe, einschließlich Rückmeldungen und Antwortverhalten, von der Gesamtpopulation abweicht.

Im Allgemeinen gilt: Je größer eine Stichprobe ist, desto geringer ist die Fehlermarge. Je näher der Stichprobenumfang an die Größe der Grundgesamtheit heranrückt, desto repräsentativer und genauer werden die Ergebnisse. Stichprobengrößen um 1000 für Populationen über 10000 sind in der Regel mehr als ausreichend, um eine Fehlermarge von ±5% zu gewährleisten. Danach ändert sich der Stichprobenumfang nicht mehr wesentlich.

Um die Fehlermarge besser zu verstehen, betrachten Sie diese Umfrage. Eine NPS Umfrage wurde an 500 Neukunden verschickt. Von diesen 500 Kunden haben alle geantwortet und Feedback gegeben. Von dieser Gesamtzahl waren 40% Ablehner. Wenn wir diese Umfrage mit einem Konfidenzniveau von 95% und einer Fehlermarge von ±5% wiederholen, würden in 95 von 100 Fällen zwischen 35% und 45% der Befragten zu den Ablehnern gehören.

Konfidenzniveau

Ein Konfidenzniveau gibt den Grad der Zuverlässigkeit einer Messung an. Die gebräuchlichsten Konfidenzniveaus sind 90%, 95% und 99%.

Ein Konfidenzniveau von 95% bedeutet, dass bei einer 100-maligen Wiederholung derselben Umfrage unter denselben Bedingungen in 95 von 100 Fällen das Ergebnis innerhalb der Fehlermarge liegen würde.

Bei der Berechnung des Stichprobenumfangs (siehe Konfidenzintervalle für NPS unten) wird der z-Score zur Darstellung des Konfidenzniveaus verwendet. Der z-Score gibt die Anzahl der Standardabweichungen an, um die ein bestimmter Anteil vom Mittelwert abweicht. Hier ist eine vollständige Aufschlüsselung:

  • Konfidenzniveau (90%): Z-Score (1,65)
  • Konfidenzniveau (95%): Z-Score (1,96)
  • Konfidenzniveau (99%): Z-Score (2,58)

Sie können die benötigte Stichprobengröße auf der Grundlage des Konfidenzniveaus und der Fehlerspanne, die Sie für angemessen halten, leicht mit diesem Stichprobengrößenrechner für Umfragen berechnen.

Antwortquote

Wie bei jeder Umfrage wird die Mehrheit der Kunden nicht auf die Umfrage antworten, die sie erhalten. Daher müssen die Kunden bei der Betrachtung der Stichprobengröße auch die Beantwortungsquote einkalkulieren. Sie können einen Blick auf unseren Beitrag über die Beantwortungsraten von Umfragen nach Kanälen auf Delightedwerfen.

Für die Schätzung empfehlen wir, von einer Rücklaufquote von 10% auszugehen. Wenn wir zum Beispiel eine Stichprobengröße von 2.396 Personen und eine geschätzte Antwortquote von 10% ermitteln, würde die Anzahl der Personen, die für diese Stichprobengröße befragt werden müssten, 23.960 Personen betragen.

NPS und Volkszählung

Im Gegensatz zu einer Stichprobenerhebung liegt der Schwerpunkt bei einer Vollerhebungsstrategie auf der Erfassung des Feedbacks von 100% der Bevölkerung. Dies ist in B2B-Umgebungen, in denen ein regelmäßiger Pulsschlag aller B2B-Beziehungen äußerst wertvoll ist, ziemlich üblich.

Die Net Promoter Score-Methode ist besonders effektiv, wenn sie auf alle Kunden abzielt und individuelle Antworten und deren Veränderung im Laufe der Zeit verfolgt.

Bei der Zählungsstrategie besteht der gängigste Ansatz darin, alle Kunden in regelmäßigen Abständen zu kontaktieren (z. B. einmal alle 90 Tage). Dies kann in vierteljährliche Sendungen (z. B. 1/90stel der gesamten Kundenpopulation jeden Tag) oder halbjährliche Sendungen (1/182stel der gesamten Kundenpopulation jeden Tag) aufgeteilt werden. Durch die Vermeidung von Erinnerungen und übermäßigen Umfragen kann sichergestellt werden, dass ein konstanter Impuls an Feedback eingeht, ohne dass die Zahl der Abmeldungen steigt.

Berücksichtigung der Vertretung wichtiger Kundensegmente

Um Ihr CX-Programm umsetzbar zu machen, sollten Sie Ihre Zielgruppe nach Segmenten eingrenzen. Überlegen Sie, wer Ihre wertvollsten Kunden sind, wer am aktivsten ist, welche Produkte sie verwenden und wo sie ansässig sind. Von wem möchten Sie am meisten hören? Neue Kunden, wiederkehrende Kunden?

Mithilfe der Eigenschaften von Delightedkönnen Sie jeder Umfrage Segmentierungsdaten beifügen, die es Ihnen erleichtern, das Antwortvolumen nach verschiedenen Kundengruppen zu verstehen. Diese Daten in Verbindung mit einem besseren Verständnis dafür, wen Sie befragen und in welchem Umfang, helfen dabei, ein vollständigeres Bild davon zu zeichnen, wie dieses Feedback die breitere Kundenpopulation repräsentiert.

Wenn Sie wissen, an wen sich Ihr Programm richtet, ist es einfacher, das Feedback nach Segmenten zu analysieren, herauszufinden, wo Sie möglicherweise Lücken in der Repräsentation haben, und Prioritäten für Maßnahmen zu setzen.

Nicht-Responder

Eine wichtige Frage, die sich bei NPS stellt, ist der Umgang mit denjenigen, die nicht geantwortet haben. Diejenigen, die weniger auf Umfragen antworten, sind in der Regel diejenigen, die weniger aktiv mit einem Unternehmen zusammenarbeiten, weniger bereit sind, es weiterzuempfehlen, und insgesamt weniger loyal sind. 

Wenn man das Gesamtbild der Kundentreue und -bindung betrachtet, können Non-Responder einen erheblichen Einfluss auf das Wachstum und den Erfolg eines Unternehmens haben. Hier sind einige Punkte, die zu beachten sind, um den Anteil der Non-Responder zu reduzieren:

Machen Sie es sich leicht

Stellen Sie sicher, dass die Umfrage einfach ist und schnell abgeschlossen werden kann. Die Kunden können davon profitieren, wenn eine einleitende Nachricht eingefügt wird, die die kurze Dauer der Umfrage verdeutlicht, oder wenn vor dem Versand ein Rundschreiben versendet wird, das die Kunden über die bevorstehende Umfrage und ihre einfache Durchführung informiert.

Entwicklung eines starken geschlossenen Kreislaufs 

Kunden wollen kein Feedback hinterlassen, wenn sie das Gefühl haben, dass es keine Auswirkungen hat. Eine klare Kommunikation (sei es in der Nachbereitung oder in eher marketing- oder kommunikationsbasierten Materialien), dass die Antwort sowohl individuell behandelt als auch systematisch umgesetzt wird, ist ein guter Weg, um mehr Kunden von Nicht-Respondern in die Gruppe der Responder zu überführen.

So hat Peloton beispielsweise gezeigt, dass es verstanden hat, dass seine Lieferzeiten die Kunden enttäuschen, und hat vor seinem gesamten Publikum versprochen, dieses Problem zu lösen:

Weitere Hinweise finden Sie in unserem Beitrag zur Minimierung von Nonresponse-Bias.

Neben der Verringerung der Anzahl der Non-Responder gibt es weitere Methoden, mit denen die Kunden mit Non-Respondern und Non-Response-Bias umgehen können:

  • Progressive Erfassung: Entscheiden Sie sich für Plattformen, die das Feedback schrittweise erfassen, anstatt den vollständigen Abschluss der Umfrage zu verlangen. Delighted bietet eine schrittweise Erfassung, um den Kernwert NPS (oder eine andere Metrik) zu registrieren, sobald er angeklickt wird - unabhängig davon, ob ein Folgekommentar abgegeben wird. Auch wenn die Mehrheit der Kunden die Umfrage vollständig ausfüllen wird, ist es wichtig, diejenigen zu berücksichtigen, die nicht so viel Zeit haben - ihr Feedback wird bei der Berechnung der übergreifenden Metrik berücksichtigt.
  • Ausschluss von Nicht-Respondern: Bain & Company plädiert für einen Ansatz, bei dem Daten zu den Antwortquoten herangezogen werden, das Volumen der Non-Responder ermittelt wird und dieses Segment dann in Passive und/oder Detraktoren aufgeteilt wird. Fred Reichheld, der Schöpfer von NPS, schlug beispielsweise vor, "alle Non-Responder als Detraktoren zu werten (was im Business-to-Business-Bereich wahrscheinlich nicht allzu weit hergeholt ist) oder als eine 50:50-Mischung aus Passiven und Detraktoren (eine vernünftige Schätzung für viele Verbraucherunternehmen)."
  • Vergleich von Segmenten: Viele Kunden überprüfen die Metadaten derjenigen, die geantwortet haben, und gleichen diese mit den Metadaten derjenigen ab, die nicht geantwortet haben. Auf diese Weise können Sie feststellen: 1) ob es Fälle von Nonresponse Bias gibt (d.h. ob es einen signifikanten Unterschied in der Beantwortungsrate und der Antwortqualität, wie z.B. Punktzahl und Kommentar, basierend auf verschiedenen Kundensegmenten gibt) und 2) welche Maßnahmen erforderlich wären, um den Nonresponse Bias zu berücksichtigen (z.B. die oben genannte Bucketing-Methode).

Sind Sie bereit, Kundenfeedback zu sammeln? Sehen Sie, wie einfach das mit unserer Erfahrungsmanagement-Software Delighted sein kann.