QuestionPro GmbH

Der schlechteste Researcher der Zukunft ist nicht der, der AI nutzt. Es ist der, der ihr blind vertraut. AI Agents werden Research massiv verändern. Sie können Fragen strukturieren, Studien aufsetzen, Daten analysieren, Muster erkennen und erste Insights formulieren. Und genau deshalb wird eine Fähigkeit wichtiger denn je: Zu wissen, wann die AI falsch liegt. Ein AI Agent kann eine perfekte Analyse einer schlechten Fragestellung liefern. Er kann ein wunderschönes Dashboard aus verzerrten Daten bauen. Er kann ein Muster finden, das statistisch interessant aussieht – aber für das Business irrelevant ist. Und er kann eine plausible Handlungsempfehlung formulieren, die auf einer falschen Interpretation beruht. Deshalb glaube ich nicht an Human vs. AI. Ich glaube an Human + AI. Mit klarer Rollenverteilung. AI: → Geschwindigkeit → Skalierung → Automatisierung → Mustererkennung → Verarbeitung großer Datenmengen Researcher: → Methodik → Kontext → Kritisches Denken → Validierung → Interpretation → Entscheidung Der Researcher der Zukunft muss nicht zwingend mehr programmieren oder Reports bauen. Aber er muss noch besser verstehen, was einen guten Research-Prozess ausmacht. Denn je mehr wir automatisieren, desto wichtiger wird die Fähigkeit, die Ergebnisse zu hinterfragen. AI kann die Arbeit eines schlechten Researchers skalieren. Ein guter Researcher weiß dagegen, wann er ihr nicht vertrauen darf. Für mich ist die entscheidende Frage deshalb nicht: "Wird AI Researcher ersetzen?" Sondern: Sind unsere Researcher darauf vorbereitet, AI-Agenten zu führen – und ihre Arbeit kritisch zu validieren? Was glaubt ihr: Macht AI Researcher in Zukunft besser – oder nur schneller? #Research #QuestionPro #Insights #AI #MCP #ResearchAgent #AIAgent

Dein Dashboard sagt dir, dass es brennt. Aber nicht, wo. Der NPS fällt von +18 auf −32. Die Text AI zeigt, dass das Thema „Reaktionszeiten Support“ sich fast verdoppelt hat. Die Verbatims sind eindeutig: „Niemand hat mich zurückgerufen.“ Und dann sitzt man im Meeting und fragt sich: Okay, und jetzt? Wo genau in der Customer Journey passiert das? Wer ist dafür verantwortlich? Was ist die nächste konkrete Maßnahme? Genau hier hört ein Dashboard auf. Das ist kein Mangel, denn ein Dashboard ist dafür gebaut, dir das Was zu zeigen. Journey Management zeigt dir das Wo und Warum: → Jedes Signal landet in der Phase, in der es entsteht. → Jede Phase hat einen KPI, ein Ziel und einen Owner. → Aus einem Kommentar wird eine Maßnahme, zum Beispiel ein Callback-SLA unter 24 Stunden. Der Unterschied klingt klein, aber er entscheidet darüber, ob Insights nur berichtet oder tatsächlich umgesetzt werden. Bei QuestionPro fließen Umfragen, Kommentare, Online Reviews und KPIs direkt in die Journey Map. Sie werden dort automatisch eingeordnet und nicht erst manuell in eine Folie übertragen. Wie ist das bei euch: Endet die Analyse noch im Dashboard, oder schon in der Journey? #CustomerExperience #JourneyManagement #VoC #CX #InsightToAction

Eine Journey Map zeigt den Weg. Aber sie verändert noch keine Customer Experience. Ich sehe es in vielen Unternehmen: Die Journeys sind gemappt. Die Workshops waren gut. Das Poster hängt im Flur. Und dann? Oft passiert erstaunlich wenig. Josef Loewe von Connected Journey beschreibt eine der zentralen Herausforderungen im Customer Journey Management: Journeys müssen mit den richtigen Daten verbunden werden, um sie aktiv steuern und verbessern zu können. Denn Kundenfeedback allein erklärt selten das ganze Problem. Erst wenn wir es mit Research und operativen Kennzahlen aus CRM, Service oder BI in Beziehung setzen, entsteht ein umfassenderes Bild: → Wo entstehen Probleme entlang der Journey? → Welche operativen Faktoren stecken dahinter? → Wo müssen wir ansetzen, um die Erfahrung tatsächlich zu verbessern? Genau hier setzt unser Ansatz bei QuestionPro an. Wir verbinden Customer Feedback, Research und Customer Journey Management in einer integrierten Plattform. Und das ist ein wichtiger Unterschied: Journey Management ist bei uns kein isoliertes Mapping-Tool neben den anderen Systemen. Es ist Teil derselben Plattform, auf der Unternehmen bereits ihre Kundenbefragungen durchführen – und auf der sich unterschiedliche Signale im Kontext der Journey zusammenführen lassen. From mapping to managing. Mich interessiert: Wo liegt die größere Herausforderung in eurem Unternehmen – die Journeys transparent zu machen oder sie auf Basis der richtigen Daten tatsächlich zu steuern? Josef Loewe #CustomerJourneyManagement #CustomerExperience #VoC #QuestionPro

Was wäre, wenn euer Unternehmen ein eigenes digitales Ohr beim Kunden hätte? Nicht nur für Marktforschung. Sondern für Produkt, Marketing, UX, CX und Innovation. Genau das ist für mich die eigentliche Stärke von Online Communities. Denn dieselbe Community kann heute bei einer Produktfrage helfen: „Welche Variante unseres neuen Produkts funktioniert besser?“ Morgen bei Marketing: „Welche dieser Ads funktioniert – und warum?“ Danach bei UX: „Versteht der Kunde diesen neuen Flow?“ Und nächste Woche bei Innovation: „Welche dieser Ideen hat wirklich Potenzial?“ Das Entscheidende ist: Wir starten nicht jedes Mal bei null. Wir haben einen kontinuierlichen Zugang zu Menschen aus unserer Zielgruppe. Und dadurch können wir Research anders denken: Erst verstehen. Dann validieren. Dann skalieren. Eine Idee entsteht im Produktteam. → Community: Verstehen Wir entwickeln daraus zwei oder drei konkrete Varianten. → Community: Validieren Wir wissen, welche Richtung funktioniert. → Größere Stichprobe: Skalieren Und danach beginnt die nächste Frage. Das ist für mich der Unterschied zwischen einer Online Community und einem weiteren Research-Projekt. Ein Research-Projekt beantwortet eine Frage. Eine gut geführte Community kann zu einem unternehmensweiten Lern- und Entscheidungs-Asset werden. Marketing nutzt sie. Produkt nutzt sie. UX nutzt sie. CX nutzt sie. Innovation nutzt sie. Ein Kunde. Ein Kanal. Viele Fragen. Kontinuierliches Lernen. Und genau deshalb glaube ich: Online Communities gehören nicht in ein Research-Silo. Sie gehören ins Unternehmen. Denn am Ende geht es nicht darum, wie viele Fragen wir unseren Kunden stellen. Sondern darum, wie viele bessere Entscheidungen wir mit ihnen treffen. #onlinecommunities #QuestionPro #Insights

+18 vs. −34. Deutsche BankBank: 33 → 51 N26 Group: 60 → 26 comdirect – eine Marke der Commerzbank AG: 53 → 19 Drei Zahlen, die sofort eine Geschichte erzählen wollen. Aber genau hier beginnt für mich gute CX-Analyse. Denn: Ein roter Pfeil ist noch keine Diagnose. Ein Benchmark kann uns zeigen, dass sich etwas verändert hat. Er sagt uns aber noch nicht automatisch, warum. Genau deshalb sollte man immer KPI's anders betrachtet. Nicht als Ranking. Sondern als vier unterschiedliche Muster: 1️⃣ Eine Branche steigt – aber Marken entwickeln sich völlig unterschiedlich. Im großflächigen Einzelhandel steigt der NPS von Q1 bis Q3 deutlich. Bei IKEA und Roller sehen wir im letzten Quartal dagegen nahezu das komplette Gegenteil. Der Durchschnitt erzählt also nur einen Teil der Geschichte. 2️⃣ Zwei Kennzahlen laufen auseinander. Bei comdirect sinkt der NPS von 53 auf 19. Der CSAT geht ebenfalls zurück. Der CES steigt dagegen von 4,27 auf 4,44. Was bedeutet das? Nicht automatisch, dass eine Kennzahl „falsch“ ist. Sondern: Wir müssen genauer hinschauen. 3️⃣ Alle drei Kennzahlen gehen nach unten. Im Automotive-Bereich sinken NPS, CSAT und CES gleichzeitig. Das ist ein stärkeres Signal. Aber auch hier kennen wir die Ursache noch nicht. Wir müssen herausfinden: Welche Marken? Welche Kundengruppen? Welche Journeys? Welche Kontaktgründe? 4️⃣ Viele Marken bewegen sich in dieselbe Richtung. Im Lebensmittelhandel zeigen die acht vergleichbaren Marken keinen NPS-Zuwachs. Das verändert die Frage erneut: Handelt es sich um markenspezifische Themen – oder gibt es möglicherweise gemeinsame Einflussfaktoren? Und genau deshalb glaube ich: Ein guter CX Benchmark sollte keine fertigen Antworten liefern. Er sollte uns helfen, bessere Fragen zu stellen. Denn der Weg von der Kennzahl zum Insight ist nicht: KPI → Maßnahme Sondern: KPI → Muster → Hypothese → Journey/Segment → zusätzliche Daten → Ursache → Entscheidung Das ist für mich der Unterschied zwischen CX Reporting und echter Journey Intelligence. Der Benchmark zeigt uns, WO wir genauer hinschauen sollten. Die eigentliche Arbeit beginnt beim WARUM. Und genau darüber sprechen wir in unserem aktuellen CX Benchmark Webinar. Welche Kennzahl auf eurem CX-Dashboard hat euch zuletzt eine Frage gestellt, auf die ihr noch keine gute Antwort hattet?

AI im Unternehmenseinsatz – jenseits des Hypes. 🤖 Beim XDay Germany 2026 diskutieren vier Expertinnen und Experten aus der Praxis, wie Unternehmen AI heute wirklich nutzen – von ersten Experimenten über AI-gestützte Prozesse bis zur echten Transformation: 🎤 Heiko Brömmelstrote – Head of Program Operations, Agentic AI, EnBW 🎤 Dr. Steffen Schmidt – Co-Founder & MD, conceptm.ai 🎤 Julia Doll – Senior Manager Performance & Strategy, KPMG 🎤 Michael Lersch – VP CX Transformation & Journey Management, QuestionPro Beyond the Hype. Echte Erfahrungen. Echter Mehrwert. 📅 25. November | Frankfurt am Main | Kostenlos 👉 Jetzt anmelden: https://lnkd.in/dyCkN2Yx #XDay2026 #AI #AgenticAI #KPMG #EnBW #Innovation #Frankfurt