Erwartungen zählen: Warum ich Feedback teile

Falls ihr denkt, ich verhalte mich wie eine Karen oder ein Keith (Entschuldigung an alle mit diesen Namen, insbesondere an meine Freundin Karen Romero), das ist nicht meine Absicht.

Ich glaube, dass Menschen und Unternehmen das nicht reparieren können, was sie nicht kennen.

Ich hole mir ständig Feedback ein. Manchmal ist es schwer zu akzeptieren, aber ich weiß, dass es einer der besten Wege für mich ist, mich zu verbessern, weiterzuentwickeln und besser zu werden.

Auf dem Weg zu einem Treffen einer Selbsthilfegruppe in eine Entzugsklinik für Verhaltensmedizin machte ich einen Zwischenstopp bei meinem örtlichen SONIC in Mount Pleasant. Ein frischer Burger mit Gurken, Zwiebeln, Salat und Tomaten (bitte ohne Käse – ich bin laktoseintolerant… wahrscheinlich etwas zu viel Information 😄), eine große Portion Tater Tots und eine extra große Coca-Cola Zero – mein Lieblingsgetränk – klangen perfekt für die 30-minütige Fahrt.

Um die Sache schnell und einfach zu gestalten, habe ich über die App bestellt.

Als ich in die Drive-in-Spur einbog, sagte die Bedienung: „Wir haben kein Coke Zero mehr. Möchten Sie stattdessen Diet Coke?“

Meine eigentliche Antwort war nein – ich wollte keine Cola Light. Ich habe es dann aber doch akzeptiert, weil ich keine Diskussion daraus machen wollte. Außerdem habe ich der Bedienung, wie immer, Trinkgeld gegeben. Die Bedienung hat das Problem ja nicht verursacht.

Später füllte ich die Kundenumfrage aus.

Ich war nicht auf der Suche nach einem Gratisessen, einem Gutschein oder einer Entschädigung. Ich habe lediglich eine Beobachtung geteilt. Bei einer anderen Fast-Food-Kette verschwindet ein ausverkauftes Getränk oder Gericht aus der App. So weiß ich schon vor der Bestellung, dass der Artikel nicht verfügbar ist. Das schafft von Anfang an die richtigen Erwartungen und beugt Enttäuschungen vor.

Nachdem ich mein Feedback eingereicht hatte, erhielt ich eine Antwort, in der mir mitgeteilt wurde, dass sich "Shawn McLean" mit mir in Verbindung setzen würde.

Rate mal, was nicht passiert ist?

Shawn McLean hat mich nie kontaktiert.

Aus meiner Sicht führte das zu zwei Fehlern im Kundenerlebnis.

Zunächst zeigte mir die App an, dass Coke Zero verfügbar sei, obwohl dies nicht der Fall war.

Zweitens wurde mir gesagt, dass sich jemand mit mir in Verbindung setzen würde, aber ich habe von niemandem etwas gehört.

Keines der beiden Probleme für sich genommen war ein großes Problem. Zusammen haben sie mir jedoch vor Augen geführt, wie wichtig Erwartungen sind.

Sie erinnerten mich auch an Natalie BeckermansBuch „When Did You Stop Caring?“

Ich liebe Technologie. Ich schätze die Möglichkeit, mobil zu bestellen. Der Burger war lecker. Die Essiggurken waren hervorragend.

Aber ich schätze Unternehmen, die ihre Versprechen halten, noch viel mehr.

Deshalb gebe ich Feedback – nicht um mich zu beschweren, sondern weil ich fest davon überzeugt bin, dass Unternehmen nur das verbessern können, was sie kennen. Jedes Feedback ist eine Chance, das Erlebnis für den nächsten Gast zu optimieren.

Beteiligen Sie sich an der Diskussion: Welches Unternehmen hat Sie beeindruckt, indem es die richtigen Erwartungen geweckt und diese dann übertroffen hat?

NielFlamm.com/blog

KI ist nicht neu. Es ist nur besseres Marketing.

Ich habe die jüngsten Aussagen von Nextdoor-CEO Nirav Tolia darüber verfolgt, wie KI die Art und Weise, wie wir mit Nachbarn und lokalen Unternehmen interagieren, revolutionieren wird. Obwohl KI sich rasant weiterentwickelt, ist die Idee an sich nicht ganz neu.

Nirav begann seine Karriere bei Yahoo als Mitarbeiter Nr. 84 und prägte jahrelang das frühe Internet. Von Webverzeichnissen über E-Commerce bis hin zu seiner Rolle als eines der Aushängeschilder des Unternehmens – sein Werdegang ist beeindruckend. Die Rolle als Unternehmenssprecher erklärt sicherlich, warum er sich vor der Kamera so wohlfühlt.

Hätte er jedoch mehr Zeit im operativen Geschäft verbracht, wäre ihm vielleicht klar geworden, dass viele von uns schon seit Jahrzehnten mit KI zusammenarbeiten.

Meine Karriere begann im Bereich des Kfz-Inkassos – weit entfernt vom Glamour des Silicon Valley. Ich arbeitete mit automatischen Wählprogrammen, verwaltete Inkasso-Warteschlangen, nahm Anrufe entgegen, verhandelte Zahlungsvereinbarungen und traf Kreditentscheidungen. Es war harte Arbeit, aber ich bin dankbar für die Erfahrung, denn sie brachte mich mit KI in Berührung, lange bevor sie zum heutigen Modewort wurde.

Einige Beispiele:

• Telefonische IVR-Systeme – „Drücken Sie 1 für Englisch. Oprima el dos para español.“ Diese Systeme leiteten Anrufe intelligent weiter, reduzierten Überlastungen, verbesserten den Kundenservice und verbanden Kunden mit der richtigen Abteilung. Aus heutiger Sicht primitiv, aber dennoch KI-gestützte Automatisierung.

• Grammarly (2009) – Nach meinem Wechsel in den Bereich Lernen und Entwicklung nutzte ich Grammarly intensiv, um Teilnehmerunterlagen, Trainerleitfäden, Schulungsmaterialien, einseitige FAQs, Kurzanleitungen und weitere Lerndokumente zu erstellen. Es entwickelte sich zu einem unschätzbaren KI-gestützten Schreibassistenten, der nicht nur Rechtschreib- und Grammatikfehler erkennt, sondern auch die Intention des Autors vorhersagt, die Lesbarkeit verbessert und klarere Formulierungen vorschlägt. Auch heute noch verwende ich Grammarly zusammen mit ChatGPT und anderen KI-Tools, um sicherzustellen, dass meine Botschaft so effektiv wie möglich ankommt.

• Siri (2010) – Bevor Siri Teil von iOS wurde, erschien sie als eigenständige App, die Sprachbefehle ermöglichte, Texte versendete, Fragen beantwortete und Gerätefunktionen über natürliche Sprache steuerte.

• Entscheidungsmatrizen für Automobilkredite – Während meiner Laufbahn im Bereich Automobilfinanzierung erwarb ich Kredite und Leasingverträge von Vertragshändlern. Die erste Prüfung erfolgte nicht durch einen Menschen, sondern durch ein automatisiertes Entscheidungssystem, das die vier Kriterien der Kreditwürdigkeit bewertete: Charakter, Kapazität, Kapital und Sicherheiten. Einfache Genehmigungen und Ablehnungen wurden automatisch erteilt, während sich Analysten auf die komplexeren Grenzfälle konzentrierten. Die Geschäftsregeln konnten an die sich ändernde Risikobereitschaft angepasst werden.

Künstliche Intelligenz verbessert die Effizienz seit Jahrzehnten im Stillen. Die heutige generative KI ist leistungsfähiger und zugänglicher, aber sie ist nicht über Nacht entstanden.

Bevor wir KI als „revolutionär“ bezeichnen, sollten wir einen Moment innehalten und die Tausenden von Ingenieuren, Callcenter-Mitarbeitern, Versicherungsfachleuten, Betriebsleitern und Technologen würdigen, die seit den 1990er Jahren mit KI arbeiten und lange bevor sie zum neuesten Schlagwort in der Unternehmenswelt wurde.