Menu Expand
  1. Journals
  2. Economics, Finance, Business & Management
  3. Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft
  4. Vol. 113, Issue 1
  5. pp. 127–179

JOURNAL ARTICLE

Cite JOURNAL ARTICLE

Style
Klopfer, L., Meier, G., Steul-Fischer, M. Optimierung des Customer Experience Managements durch die Nutzung von Speech Analytics in der Versicherungsbranche. Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, 113(1), 127-179. https://doi.org/10.3790/zverswiss.2024.1430801
Klopfer, Lisa-Marie; Meier, Giulia and Steul-Fischer, Martina "Optimierung des Customer Experience Managements durch die Nutzung von Speech Analytics in der Versicherungsbranche" Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft 113.1, 2024, 127-179. https://doi.org/10.3790/zverswiss.2024.1430801
Klopfer, Lisa-Marie/Meier, Giulia/Steul-Fischer, Martina (2024): Optimierung des Customer Experience Managements durch die Nutzung von Speech Analytics in der Versicherungsbranche, in: Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, vol. 113, iss. 1, 127-179, [online] https://doi.org/10.3790/zverswiss.2024.1430801
Format
Download

Optimierung des Customer Experience Managements durch die Nutzung von Speech Analytics in der Versicherungsbranche

Klopfer, Lisa-Marie | Meier, Giulia | Steul-Fischer, Martina

Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, Vol. 113 (2024), Iss. 1 : pp. 127–179

Read Now Download (PDF)

Additional Information

Article Details

Publisher Name
Duncker & Humblot
DOI
https://doi.org/10.3790/zverswiss.2024.1430801
Language
German
Pages
53
Keywords

Author Details

Lisa-Marie Klopfer, M.Sc., ehemalige wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin des Lehrstuhls für BWL, insb. Versicherungsmarketing, der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lange Gasse 20, 90403 Nürnberg, Germany

Giulia Meier, M.Sc., ehemalige Masterandin am Lehrstuhl für BWL, insb. Versicherungsmarketing, der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lange Gasse 20, 90403 Nürnberg, Germany

Prof. Dr. Martina Steul-Fischer, Inhaberin des Lehrstuhls für BWL, insb. Versicherungsmarketing, der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lange Gasse 20, 90403 Nürnberg, Germany

References

  1. Baier, L./Kühl, N./Schüritz, R./Satzger, G. (2021): Will the customers be happy? Identifying unsatisfied customers from service encounter data. In: J. Serv. Manag. 32(2), 265–288.  Google Scholar
  2. Balducci, B./Marinova, D. (2018): Unstructured data in marketing. In: J. Acad. Mark. Sci. 46(4), 557–590.  Google Scholar
  3. Becker, L./Jaakkola, E. (2020): Customer experience: fundamental premises and implications for research. In: J. Acad. Mark. Sci. 48(4), 630–648.  Google Scholar
  4. Berry, L. L./Wall, E. A./Carbone, L.P. (2006): Service clues and customer assessment of the service experience: Lessons from marketing. In: Acad. Manag. Perspect. 20(2), 43–57.  Google Scholar
  5. Bolton, R. N./Gustafsson, A./McColl-Kennedy, J./Sirianni, N. J./Tse, D. K. (2014): Small details that make big differences: A radical approach to consumption experience as a firm’s differentiating strategy. In: J. Serv. Manag. 25(2), 253–274.  Google Scholar
  6. Brakus, J. J./Schmitt, B. H./Zarantonello, L. (2009): Brand Experience: What Is It? How Is It Measured? Does It Affect Loyalty? In: J. Mark. 73(3), 52–68.  Google Scholar
  7. Braun, V./Clarke, V. (2006): Using thematic analysis in psychology. In: Qual. Res. Psychol. 3(2), 77–101.  Google Scholar
  8. Brennan, R. L./Prediger, D. J. (1981): Coefficient kappa: Some uses, misuses, and alternatives. Educ. In: Psychol. Meas. 41(3), 687–699.  Google Scholar
  9. Bruhn, M. (2022): Relationship Marketing. Das Management von Kundenbeziehungen. Vahlen, München.  Google Scholar
  10. Bruhn, M./Hadwich, K. (2012): Customer Experience – Eine Einführung in die theoretischen und praktischen Problemstellungen. In: Bruhn, M./Hadwich, K. (Hrsg.), Customer Experience. Gabler Verlag, Wiesbaden, 3–36.  Google Scholar
  11. Bruhn, M./Meffert, H./Hadwich, K. (2019): Handbuch Dienstleistungsmarketing: Planung – Umsetzung – Kontrolle. Springer Gabler, Wiesbaden.  Google Scholar
  12. Burla, L./Knierim, B./Barth, J./Liewald, K./Duetz, M./Abel, T. (2008): From text to codings: Intercoder reliability assessment. In: Nurs. Res. 57(2), 113–117.  Google Scholar
  13. Dimension Data (2016): Welcher Kommunikationskanal wird von welcher Altersklasse bevorzugt?, https://de.statista.com/statistik/daten/studie/791472/umfrage/umfrage-zu-bevorzugten-kommunikationskanaelen-in-contact-centern-weltweit/ [19.02.2023].  Google Scholar
  14. Döring, N./Bortz, J. (2016): Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften. Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg.  Google Scholar
  15. Edelman, D. C./Abraham, M. (2022): Customer Experience in the age of AI. In: Harv. Bus. Rev. 100(2), 116–125.  Google Scholar
  16. Fluss, D. (2019): Speech Analytics and AI Is a Winning Combination. Service, quality management, and the customer journey will all see big gains. Speech Technol. 24(1), 5.  Google Scholar
  17. Gandomi, A./Haider, M. (2015): Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. In: Int. J. Inf. Manage. 35(2), 137–144.  Google Scholar
  18. Gupta, S./Leszkiewicz, A./Kumar, V./Bijmolt, T./Potapov, D. (2020): Digital Analytics: Modeling for Insights and New Methods. In: J. Interact. Mark. 51(1), 26–43.  Google Scholar
  19. Hamilton, R./Price, L. L. (2019): Consumer journeys: developing consumer-based strategy. In: J. Acad. Mark. Sci. 47(2), 187–191.  Google Scholar
  20. Hechler, O. (2021): Datengestützte Customer Experience, https://www.asscompact.de/nachrichten/datengestützte-customer-experience [10.03.2023].  Google Scholar
  21. Hollins, B./Shinkins, S. (2006): Managing Service Operations. Design and Implementation. SAGE, London.  Google Scholar
  22. Holmlund, M./Van Vaerenbergh, Y./Ciuchita, R./Ravald, A./Sarantopoulos, P./Villarroel Ordenes, F./Zaki, M. (2020): Customer experience management in the age of big data analytics: A strategic framework. In: J. Bus. Res. 116, 356–365.  Google Scholar
  23. Homburg, C./Jozić, D./Kuehnl, C. (2017): Customer experience management: toward implementing an evolving marketing concept. In: J. Acad. Mark. Sci. 45(3), 377–401.  Google Scholar
  24. Homburg, C./Stock-Homburg, R. (2016): Theoretische Perspektiven zur Kundenzufriedenheit. In: Homburg, C. (Hrsg.), Kundenzufriedenheit: Konzepte – Methoden – Erfahrungen. Springer Gabler, Wiesbaden, 17–52.  Google Scholar
  25. Humphreys, A./Wang, R. J. H. (2018): Automated text analysis for consumer research. In: J. Consum. Res. 44(6), 1274–1306.  Google Scholar
  26. Jaakkola, E./Becker, L./Panina, E. (2022): Understanding and Managing Customer Experiences. In: Edvardsson, B./Tronvoll, B. (Hrsg.), The Palgrave Handbook of Service Management. Palgrave Macmillan, Cham, 655–675.  Google Scholar
  27. Kahneman, D./Tversky, A. (1979): Prospect Theory : An Analysis of Decision under Risk. Econometrica 47(2), 263–292.  Google Scholar
  28. Keiningham, T. L./Aksoy, L./Bruce, H. L./Cadet, F./Clennell, N./Hodgkinson, I. R./Kearney, T. (2020): Customer experience driven business model innovation. In: J. Bus. Res. 116, 431–440.  Google Scholar
  29. Klaus, P./Maklan, S. (2012): EXQ: A multiple-item scale for assessing service experience. In: J. Serv. Manag. 23(1), 5–33.  Google Scholar
  30. Klaus, P./Maklan, S. (2013): Towards a better measure of customer experience. In: Int. J. Mark. Res. 55(2), 227–246.  Google Scholar
  31. Klink, R. R./Zhang, J. Q./Athaide, G. A. (2021): Measuring customer experience management and its impact on financial performance. In: Eur. J. Mark. 55(3), 840–867.  Google Scholar
  32. Klopfer, L.-M./Steul-Fischer, M./Zitzmann, A. (2022): Customer Experience Management – Eine qualitative Studie zur Umsetzung in der Versicherungsbranche. In: Zeitschrift für die gesamte Versicherungswiss. 111(3), 245–276.  Google Scholar
  33. Knox, G./van Oest, R. (2014): Customer Complaints and Recovery Effectiveness : A Customer Base Approach. In: J. Mark. 78(5), 42–57.  Google Scholar
  34. Kranzbühler, A. M./Kleijnen, M. H. P./Morgan, R. E./Teerling, M. (2018): The Multilevel Nature of Customer Experience Research: An Integrative Review and Research Agenda. In: Int. J. Manag. Rev. 20(2), 433–456.  Google Scholar
  35. Kuehnl, C./Jozic, D./Homburg, C. (2019): Effective customer journey design: consumers’ conception, measurement, and consequences. In: J. Acad. Mark. Sci. 47(3), 551–568.  Google Scholar
  36. Kumar, V./Reinartz, W. (2016): Creating enduring customer value. In: J. Mark. 80(6), 36–68.  Google Scholar
  37. Landis, J. R./Koch, G. G. (1977): The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics 33(1), 159–174.  Google Scholar
  38. Lemon, K. N./Verhoef, P. C. (2016): Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey. In: J. Mark. 80(6), 69–96.  Google Scholar
  39. Mangei, T. (2019): Entwicklungstendenzen und Herausforderungen in der Versicherungswirtschaft. In: Reich, M./Zerres, C. (Hrsg.), Handbuch Versicherungsmarketing. Springer, Berlin/Heidelberg, 139–151.  Google Scholar
  40. Masterson, M. (2014): Speech Analytics Gets Real (Time). Speech Technol. 19(4), 30–33.  Google Scholar
  41. MAXQDA (2020): MAXQDA 2020 Manual, https://www.maxqda.com/de/download/manuals/MAX2020-Online-Manual-Complete-DE.pdf [20.02.2023].  Google Scholar
  42. Mayer-Vorfelder, M. (2012a): Customer Experience Management im Dienstleistungsbereich – Konzeption eines entscheidungsorientierten Managementansatzes. In: Bruhn, M./Hadwich, K. (Hrsg.), Customer Experience. Gabler Verlag, Wiesbaden, 133–157.  Google Scholar
  43. Mayer-Vorfelder, M. (2012b): Kundenerfahrungen im Dienstleistungsprozess – Eine theoretische und empirische Analyse. Gabler Verlag, Wiesbaden.  Google Scholar
  44. Mayring, P. (2022): Qualitative Inhaltsanalyse. Grundlagen und Techniken. Beltz, Weinheim.  Google Scholar
  45. Mayring, P./Fenzl, T. (2019): Qualitative Inhaltsanalyse. In: Baur, N./Blasius, J. (Hrsg.), Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung. Springer VS, Wiesbaden, 633–648.  Google Scholar
  46. McColl-Kennedy, J. R./Gustafsson, A./Jaakkola, E./Klaus, P./Radnor, Z. J./Perks, H./Friman, M. (2015): Fresh perspectives on customer experience. In: J. Serv. Mark. 29(6/7), 430–435.  Google Scholar
  47. McColl-Kennedy, J. R./Zaki, M. (2022): Measuring and Managing Customer Experience (CX): What Works and What Doesn’t. In: Edvardsson, B./Tronvoll, B. (Hrsg.), The Palgrave Handbook of Service Management. Palgrave Macmillan, Cham, 729–744.  Google Scholar
  48. McColl-Kennedy, J. R./Zaki, M./Lemon, K. N./Urmetzer, F./Neely, A. (2019): Gaining Customer Experience Insights That Matter. In: J. Serv. Res. 22(1), 8–26.  Google Scholar
  49. Meyer, C./Schwager, A. (2007): Understanding Customer Experience. Harv. Bus. Rev. 85(2), 116–126.  Google Scholar
  50. Moorman, C. (2021): Transformation of Marketing: Emerging Digital, Social, and Political Trends, https://cmosurvey.org/wp-content/uploads/2021/02/The_CMO_Survey-Highlights_and_Insights_Report-February-2021.pdf [07.02.2023].  Google Scholar
  51. Morgan, B. (2019): The 20 Best Customer Experience Metrics For Your Business, https://www.forbes.com/sites/blakemorgan/2019/07/29/the-20-best-customer-experience-metrics-for-your-business/?sh=38cc2c6e58cc [27.02.2023].  Google Scholar
  52. Neslin, S. A./Gupta, S./Kamakura, W./Lu, J./Mason, C. H. (2006): Defection detection: Measuring and understanding the predictive accuracy of customer churn models. In: J. Mark. Res. 43(2), 204–211.  Google Scholar
  53. Neureiter, M. (2020): Mit Daten zur intelligenten Churn Prevention – Prädiktives Kundenbeziehungsmanagement am Beispiel moderner Kündigungsprävention. In: Stadelmann, M./Pufahl, M./Laux, D. (Hrsg.), CRM goes digital. Springer Gabler, Wiesbaden, 169–180.  Google Scholar
  54. NTT (2021): Global Customer Experience Benchmarking Report. Crossing the CX divide: leading from a new baseline, https://www.millennium1solutions.com/wp-content/uploads/2022/01/2021-Global-Customer-Experience-Benchmarking-Report.pdf [21.01.2023].  Google Scholar
  55. O’Connor, C./Joffe, H. (2020): Intercoder Reliability in Qualitative Research: Debates and Practical Guidelines. In: Int. J. Qual. Methods. 19, 1–13.  Google Scholar
  56. Oliver, R. L. (2010): Satisfaction. A Behavioral Perspective on the Consumer. Sharpe, New York  Google Scholar
  57. Oster, O. (2019): Customer Experience – die Königsdisziplin. In: Reich, M./Zerres, C. (Hrsg.), Handbuch Versicherungsmarketing. Springer, Berlin/Heidelberg, 171–191.  Google Scholar
  58. Palmer, A. (2010): Customer experience management: a critical review of an emerging idea. In: J. Serv. Mark. 24(3), 196–208.  Google Scholar
  59. Polanyi, L./Zaenen, A. (2006): Contextual valence shifters. In: Shanahan, J. G./Qu, Y./Wiebe, J. (Hrsg.), Computing Attitude and Affect in Text: Theory and Applications. Springer, Dordrecht, 1–10.  Google Scholar
  60. Rädiker, S./Kuckartz, U. (2019): Analyse qualitativer Daten mit MAXQDA. Text, Audio und Video. Springer VS, Wiesbaden.  Google Scholar
  61. Rafferty, K. (2020): Die Digitalisierung des Kundenkontakts im Gesundheitswesen. In: Stadelmann, M./Pufahl, M./Laux, D. (Hrsg.), CRM goes digital. Springer Gabler, Wiesbaden, 329–341.  Google Scholar
  62. Reichheld, F. F. (2003): The One Number You Need to Grow. In: Harv. Bus. Rev. 81(12), 46–54.  Google Scholar
  63. Remus, R./Quasthoff, U./Heyer, G. (2010): SentiWS – A publicly available German-language resource for sentiment analysis. In: Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2010, S. 1168–1171.  Google Scholar
  64. Roggeveen, A. L./Rosengren, S. (2022): From customer experience to human experience: Uses of systematized and non-systematized knowledge. In: J. Retail. Consum. Serv. 67, 1–7.  Google Scholar
  65. Russom, P. (2011): Big data analytics. In: TDWI best Pract. report, fourth Quart. 19, 1–34.  Google Scholar
  66. Schleier, J./Hauser, J. (2020): Disruptive Kundeninteraktion durch Stimmen- und Spracherkennung für Banken und Versicherungen. In: Stadelmann, M./Pufahl, M./Laux, D. D. (Hrsg.), CRM goes digital. Springer Gabler, Wiesbaden, 207–217.  Google Scholar
  67. Schmitt, B. (2009): Customer Experience Management. In: Bruhn, M./Esch, F.-R./Langner, T. (Hrsg.), Handbuch Kommunikation. Gabler, Wiesbaden, 697–712.  Google Scholar
  68. Schmitt, B./Zarantonello, L. (2013): Consumer experience and experiential marketing: A critical review. In: Rev. Mark. Res. 10, 25–61.  Google Scholar
  69. Siegel, M./Alexa, M. (2020): Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen. Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung. Springer Vieweg, Wiesbaden.  Google Scholar
  70. Sivarajah, U./Kamal, M. M./Irani, Z./Weerakkody, V. (2017): Critical analysis of Big Data challenges and analytical methods. In: J. Bus. Res. 70, 263–286.  Google Scholar
  71. Sutor, T. (2019): Theoretische Grundlagen des Versicherungsmarketing. In: Reich, M./Zerres, C. (Hrsg.), Handbuch Versicherungsmarketing. Springer, Berlin/Heidelberg, 15–33.  Google Scholar
  72. Tueanrat, Y./Papagiannidis, S./Alamanos, E. (2021): Going on a journey: A review of the customer journey literature. In: J. Bus. Res. 125(1), 336–353.  Google Scholar
  73. Verhoef, P. C./Lemon, K. N./Parasuraman, A./Roggeveen, A./Tsiros, M./Schlesinger, L. A. (2009): Customer Experience Creation: Determinants, Dynamics and Management Strategies. In: J. Retail. 85(1), 31–41.  Google Scholar
  74. Villarroel Ordenes, F./Theodoulidis, B./Burton, J./Gruber, T./Zaki, M. (2014): Analyzing Customer Experience Feedback Using Text Mining: A Linguistics-Based Approach. In: J. Serv. Res. 17(3), 278–295.  Google Scholar
  75. Wortschatz Leipzig (2018): Downloadseite des Projekts Deutscher Wortschatz / Leipzig Corpora Collection, https://wortschatz.uni-leipzig.de/de/download [22.03.2023].  Google Scholar
  76. Xiang, Z./Schwartz, Z./Gerdes, J. H./Uysal, M. (2015): What can big data and text analytics tell us about hotel guest experience and satisfaction? In: Int. J. Hosp. Manag. 44, 120–130.  Google Scholar
  77. Xiong, S./Wang, R./Huang, X./Chen, Z. (2022): Multidimensional Latent Semantic Networks for Text Humor Recognition. In: Sensors 22(15), 1–15.  Google Scholar
  78. Zaki, M./McColl-Kennedy, J. R./Neely, A. (2021): Using AI to Track How Customers Feel – In Real Time. https://hbr.org/2021/05/using-ai-to-track-how-customers-feel-in-real-time [10.03.2023].  Google Scholar

Abstract

Digitalisation and the resulting variety of communication channels and touchpoints pose great challenges for insurance companies. Thus, customer experience management, which focuses on the continuous improvement of customer experiences at every touchpoint, has become increasingly relevant in the industry. Speech analytics can help managers perceive and understand customer experiences from the customers’ perspective. Therefore, this article examines the use of speech analytics to optimize customer experience management based on inbound calls from a large German insurance company. The qualitative content analysis reveals an unexpected variety of conversational content. In addition to information about the analysed customer experience, it also provides opportunities to determine customer satisfaction as well as valuable clues about past customer experiences and potential for improvement at various touchpoints along the customer journey. The results highlight the need to consider articulated direct and indirect customer feedback in order to optimize customer experiences.

Table of Contents

Section Title Page Action Price
Lisa-Marie Klopfer / Giulia Meier / Martina Steul-Fischer: Optimierung des Customer Experience Managements durch die Nutzung von Speech Analytics in der Versicherungsbranche 127
Zusammenfassung 127
Abstract 128
1. Einführung 128
2. Theoretische und konzeptionelle Grundlagen des Customer Experience Managements 131
2.1 Das Konstrukt der Customer Experience 131
2.2 Customer Experience Management als kundenorientierter Managementansatz 133
2.3 Rolle des Customer Experience Managements für die Versicherungsbranche 136
3. Einsatz von Speech Analytics im Customer Experience Management 137
4. Empirische Analyse von Speech-Analytics-Daten eines Versicherungsunternehmens 142
4.1 Datengrundlage 142
4.2 Methodisches Vorgehen 145
4.3 Übersicht grundlegender Gesprächsinhalte 148
4.4 Ermittlung der Kundenzufriedenheit am Touchpoint Call-Center 152
4.5 Identifikation von Optimierungspotenzialen auf Basis von Kundenfeedback 159
4.6 Zusammenfassung der Erkenntnisse 166
5. Schlussbetrachtung 168
5.1 Implikationen für die Versicherungsbranche 169
5.2 Limitationen und weiterer Forschungsbedarf 172
Literaturverzeichnis 175

Contact

Duncker & Humblot GmbH Carl-Heinrich-Becker-Weg 9 12165 Berlin, Deutschland T: +49 30 790006-0

Quick Navigation

2024 Duncker & Humblot GmbH

Powered by CloudPublish

We use cookies to ensure that you get the best experience on our website. Learn more about how we use cookies.