Der Net Promoter Score (NPS) ist seit Jahren eine bewährte Kennzahl, um Kundenbindung und Loyalität zu messen. Er liefert wertvolle Einblicke in die Customer Experience und den Gesundheitszustand eines Unternehmens. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI und GenAI als festen Bestandteilen des Geschäftsbetriebs müssen Unternehmen jedoch neu darüber nachdenken, wie sie den NPS nutzen, um die komplexeren Realitäten intelligenter Systeme und Services abzubilden.
Bei NTT DATA, Inc. setzen wir seit fast einem Jahrzehnt auf einen weltweit einheitlichen Ansatz zur Messung des NPS. Wir sammeln systematisch Kundenfeedback anhand standardisierter Fragen und schaffen damit eine solide Basis für fundierte, kundenzentrierte Entscheidungen.
Da unser Portfolio immer mehr KI- und GenAI-Lösungen umfasst und wir weiterhin nachweisbare Erfolge für unsere Kunden erzielen, ist es an der Zeit, unser Feedback-Framework weiterzuentwickeln. So können wir auch die zusätzlichen Dimensionen erfassen, die mit dem Einsatz neuer intelligenter Technologien einhergehen.
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Warum der traditionelle NPS bei KI und GenAI an Grenzen stößt
KI-gestützte Services, von Dialogassistenten über Predictive Analytics und komplexe Modellierungen bis hin zu Agentic-Lösungen, stellen die Messung der Customer Experience vor völlig neue Herausforderungen. Der klassische NPS, der sich allein auf die Frage nach der Weiterempfehlungswahrscheinlichkeit stützt, bildet zwar die Befürwortung ab, erfasst aber nicht die tieferen Dimensionen des Algorithmic Trust. Zudem vernachlässigt er wichtige Aspekte, die speziell für KI relevant sind – etwa Erklärbarkeit, Konsistenz, Messbarkeit und Transparenz.
Gerade GenAI bringt zusätzliche Faktoren mit sich: von gelegentlich unvorhersehbaren Ergebnissen („Halluzinationen“) bis hin zur Notwendigkeit einer klaren strategischen Ausrichtung auf Unternehmenswerte, Geschäftsziele sowie robuste Ethik- und Governance-Richtlinien. Um den vollen Nutzen von Kundenfeedback in dieser neuen Ära zu erschließen, müssen Unternehmen die NPS-Messung über herkömmliche Ansätze hinaus erweitern, hin zu einem Modell, das kontextbezogene, qualitative und kontinuierliche Bewertungen umfasst.
Aufbau einer effektiven NPS-Strategie für KI und GenAI
Strategische Auswahl der Touchpoints
Eine wirksame NPS-Messung im KI-Umfeld erfordert ein gezieltes Timing der Umfragen entlang des gesamten Technologie-Lebenszyklus – nach der Interaktion, nach der Bereitstellung, nach der Einführung und an Schlüsselmomenten wie dem Rollout wichtiger Funktionen. Deshalb stellt das Client-Experience-Team von NTT DATA sicher, dass in all unseren Feedback-Programmen im Rahmen des Client Relationship und Engagement Managements die Frage nach der „Empfehlungswahrscheinlichkeit“ enthalten ist, die als Basis für die NPS-Berechnung dient. Dieser differenzierte Ansatz liefert tiefere Einblicke in die Entwicklung der Nutzererfahrungen im Zusammenspiel mit den KI-Systemen selbst.
Zielgruppensegmentierung
Um wirklich aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, ist eine Segmentierung nach Rollen und Anwendungsfällen entscheidend. Führungskräfte, Entwickler:innen und Business-User betrachten den Nutzen von KI jeweils aus einer anderen Perspektive. Selbst innerhalb der Führungsebene müssen unterschiedliche Funktionen berücksichtigt werden – vom CEO über den CIO bis hin zu CISO, CDO und CFO. Eine maßgeschneiderte Segmentierung ermöglicht es Unternehmen, Antworten differenziert auszuwerten und daraus präzisere sowie praxisnahe Strategien abzuleiten.
Qualitatives Feedback: Das „Warum“ verstehen
Um die Treiber des NPS im Kontext von GenAI besser zu erfassen, reicht es nicht aus, rein quantitative Bewertungen zu erheben. Notwendig ist die Kombination mit qualitativen Analysen. Offene Fragen, ausgewertet mithilfe von Natural Language Processing, liefern wertvolle Erkenntnisse über Vertrauen und Zufriedenheit der Nutzer:innen – ebenso wie über erfahrungsspezifische Themen wie Latenz, Erklärbarkeit und Datenschutz. Während erweiterte Feedback-Schleifen früher mit hohem Ressourcenaufwand verbunden waren, eröffnet die aktuelle KI- und GenAI-Landschaft die Möglichkeit, qualitatives Feedback schneller und effizienter zu erfassen und auszuwerten. Dabei kommt KI selbst zum Einsatz, um den Prozess zu untermauern und zugleich zu optimieren.
Best Practices für die Anpassung des NPS an KI und GenAI
Über die klassische NPS-Frage hinausgehen
Die traditionelle NPS-Frage ergibt eine einfache Kennzahl, die Kundenzufriedenheit und -loyalität misst, indem sie die Bereitschaft zur Weiterempfehlung eines Produkts oder einer Dienstleistung widerspiegelt. Stellen Sie darüber hinaus gezielt KI-spezifische Folgefragen, etwa „Wie sicher sind Sie sich in Bezug auf die Empfehlungen Ihres KI-Tools?“ oder „Wie hilfreich war dieses generative Modell für das Erreichen Ihrer Ziele?“, erhalten Sie aussagekräftigere und praxisnähere Erkenntnisse.
Fokus auf Lebenszyklus und Entwicklung
Ermitteln Sie den NPS regelmäßig über den gesamten Lebenszyklus eines KI-Produkts hinweg – von Pilotprojekten bis hin zur breiten Einführung. So können Sie veränderte Nutzerwahrnehmungen frühzeitig erkennen und Stimmungsumschwünge proaktiv adressieren.
Feedback-Schleifen integrieren
Erfolgreiche Unternehmen verknüpfen Kundenfeedback direkt mit der Weiterentwicklung ihrer KI-Modelle. Bei NTT DATA nutzen wir das Feedback von NPS-Kritiker:innen als Ausgangspunkt für Verbesserungsinitiativen und entwickeln gezielt Gegenmaßnahmen, mit denen das Vertrauen der Kundschaft nachweislich zurückgewonnen wird.
NPS für KI und GenAI: Herausforderungen und Risiken
Bei der Erweiterung des klassischen NPS auf KI- und GenAI-Lösungen stoßen Unternehmen auf erhebliche Herausforderungen – nicht zuletzt, weil sich diese Technologien rasant weiterentwickeln. Hinzu kommt, dass der Reifegrad der Kund:innen sehr unterschiedlich ist. Entsprechend müssen Indexierung und Interpretation breiter aufgestellt sein und neben quantitativen Bewertungen auch qualitative Kontrollpunkte berücksichtigen. Typische Fehler sind:
- ein übermäßiges Vertrauen in quantitative Kennzahlen ohne ausreichenden qualitativen Kontext,
- die Gleichbehandlung KI-gestützter Erfahrungen mit herkömmlichen Angeboten, wodurch wichtige Besonderheiten der Nutzererfahrung übersehen werden,
- das Vernachlässigen von Feedback einflussreicher, aber weniger präsenter Stakeholder, etwa Unterstützer auf Führungsebene oder strategische Entscheidungsträger:innen.
Reale Benchmarks und Erkenntnisse
Der NPS von NTT DATA zeigt seit fünf Jahren einen kontinuierlichen Aufwärtstrend – von Werten im hohen 30er-Bereich auf über 60. Damit liegen wir deutlich über dem Branchendurchschnitt der IT-Dienstleistungen von 40 bis 44.
Den Erfolg unseres NPS-Programms in Nordamerika haben wir inzwischen auf alle Regionen weltweit übertragen. Global achten wir darauf, dass wir Rückmeldungen aus einer strategisch ausgewählten Stichprobe von Kund:innen erhalten – verteilt über unterschiedliche Branchen und Unternehmensprofile, um ein repräsentatives Bild unseres gesamten Geschäfts zu gewinnen.
Einblicke in unsere KI- und GenAI-Erfolgsgeschichten weltweit:
- Modernisierung des Einkaufserlebnisses bei L’Oréal mit KI: Eine bahnbrechende Innovation in der Schönheitsindustrie
- Ein globaler Getränkehersteller revolutioniert seine Ausgaben im Einzelhandel mit GenAI: Einfacherer Zugriff auf Daten und Insights unterstützt Entscheidungsträger:innen
- Partnerschaft mit dem Crown Prosecution Service bei der Einführung von GenAI: Unterstützung des CPS beim Ziel, Verzögerungen im britischen Justizsystem zu reduzieren
- Transformation des Arbeitsauftragsprozesses bei Balfour Beatty mit GenAI: Deutlich höhere Effizienz und Zuverlässigkeit bei der Prüfung von Arbeitsaufträgen
Führend bei der Einführung kundenorientierter KI
Für eine wirksame NPS-Implementierung im Zeitalter von KI empfehlen wir den Einsatz passender Messinstrumente und Analysefunktionen, um aussagekräftige und stärker praxisbezogene Erkenntnisse zu gewährleisten, wie etwa:
- individuell zugeschnittene NPS-Umfragevorlagen,
- Dashboard-Frameworks für strukturierte Visualisierung und Nachverfolgung,
- Feedback-Rubriken zur Kategorisierung, Interpretation und Umsetzung qualitativer Daten.
Da Unternehmen zunehmend in KI- und GenAI-Lösungen investieren, wird die Anpassung traditioneller Customer-Experience-Kennzahlen, wie dem NPS, unverzichtbar.
Mit unserem bewährten Ansatz zur Kundenbewertung und unserem klaren Bekenntnis zu kontinuierlicher Innovation ist NTT DATA bestens aufgestellt, um unsere Kunden dabei zu unterstützen, das volle Potenzial intelligenter Technologien auszuschöpfen. Durch die gezielte Anpassung von NPS-Methoden an die Besonderheiten KI-gesteuerter Services können Unternehmen mehr Transparenz schaffen, das Vertrauen ihrer Kundschaft stärken und nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufbauen.