Wie misst man Erfolg? Auf der Suche nach Antworten in der Telko-Branche

Sie mögen jetzt vielleicht denken: „Was ist denn das für eine Frage?!“ oder auch: „Was hat denn das mit Internet-Technologie bzw. Software zu tun?“. Daher möchte ich diese Frage gleich zu Beginn etwas präzisieren: „Wie misst man den Erfolg von Selfcare- und Selfservice-Software?“ Ich möchte mich an einer Erklärung versuchen und werde mich in diesem ersten Artikel zunächst der Frage widmen, was Erfolg überhaupt bedeutet, insbesondere für ISPs, um damit eine fundierte Basis für das „Wie“ (und damit den nächsten Blog-Post) zu schaffen.

Was ist Erfolg?

In meiner Funktion als Business Analyst beginne ich ganz gerne mit einer Begriffsdefinition: was ist überhaupt „Erfolg“? Die allwissende Enzyklopädie „Wikipedia“ liefert folgende Beschreibung: Der Begriff Erfolg bezeichnet das Erreichen selbst gesetzter Ziele. Der Duden erklärt die Bedeutung folgendermaßen: positives Ergebnis einer Bemühung; Eintreten einer beabsichtigten, erstrebten Wirkung.

Erfolg ist also:

  • ein Ergebnis, das gezielt angestrebt wurde
  • ein Ergebnis, das zuvor individuell definiert wurde

Der Erfolg einer Sache oder Aktion ist also maßgeblich an vorab definierte Ziele geknüpft. Das führt zu der Schlussfolgerung: Erfolg ist subjektiv.

Was bedeutet dies aber für die Messung des Erfolgs? Nun: subjektive Eigenschaften sind schwer zu messen, weil sie keine universellen Kennzahlen bieten. Wer kennt nicht das Sprichwort: „Schönheit liegt im Auge des Betrachters“ – genauso verhält es sich mit dem „Erfolg“: es ist ein individueller Wert. Als Konsequenz für die Messung des Erfolgs einer Software bedeutet dies, dass der zu messende Wert anlassbezogen definiert werden muss, und zwar bereits während der Software-Konzeptionierung, damit die Definition dann auch tatsächlich mit der umgesetzten Software-Funktionalität zusammenpasst.

Die Kausalität der Erfolgsmessung

Praktisch heißt das: Um den Erfolg unserer Software messen zu können, müssen wir also zunächst unser Ziel definieren, damit wir dieses dann auch gezielt anstreben können. In unserem Fall kann man das Haupt-Ziel folgendermaßen formulieren: unsere Software soll ISPs helfen, unnötige Ausgaben im Service-Bereich zu vermeiden – also Kosten zu reduzieren. Wenn daher nach dem Einsatz der Software über einen bestimmten Zeitraum A weniger Service-Ausgaben beim ISP angefallen sind als im Vergleichszeitraum B, so wäre dies ein Erfolg. Doch so einfach gestaltet sich die Messung nicht: laut dieser Definition wäre unsere Software auch dann erfolgreich, wenn beispielsweise im Zeitraum A die Hälfte der Endkunden zur Konkurrenz abgewandert wären und deshalb nur halb so viele Kunden an der Hotline angerufen haben im Vergleich zum Zeitraum B. Unsere einfache Definition lässt sich leider nicht so einfach anwenden. Der Grund dafür ist, dass damit Ursache und Wirkung nicht spezifiziert wird und daher die Kausalität fehlt. Anstatt unsere Definition nun aber um jede Menge Einschränkungen und Bedingungen zu erweitern, ist der Schlüssel zur Lösung dieses Dilemmas viel einfacher: nämlich unser High-Level-Ziel in kleinere, besser messbare Ziele zu zerlegen.

  • Unsere Software soll den User proaktiv über ein Problem auf seinem PC informieren, sowie den Fehler beheben und so einen Anruf an der Service-Hotline vermeiden.
  • Unsere Software soll dem User bei der Einrichtung seines Modems helfen und so den Einsatz eines Service-Technikers vermeiden.

In beiden Fällen sollen die User nicht den ISP kontaktieren, sondern diese Aufgaben selbstständig mit Hilfe unserer Selfcare-Lösungen beheben, wodurch in weiterer Folge unser großes Haupt-Ziel – die Ausgaben-Reduktion im Service-Bereich – erreicht wird. Es geht also um „harte“ Fakten: wie viele Hotline-Anrufe konnten verhindert werden, wie viele Techniker-Einsatzstunden wurden gespart? Kurzum, wie können Ereignisse gemessen werden, die vermieden wurden und daher de facto gar nicht stattgefunden haben?

Nun, ich möchte diesen Artikel gerne mit der Antwort auf diese Frage beenden, und zwar lautet die Auflösung: gar nicht. Ereignisse, die nicht stattgefunden haben, können schlicht nicht zuverlässig gemessen werden.

Bevor Sie aber nun empört die Stirn runzeln und sich über die vermeintliche Zeitverschwendung für das Lesen dieses Artikels ärgern, möchte ich Ihnen versichern: es war nicht umsonst! Denn auch wenn wir als Fazit dieser Ausführung festgestellt haben, dass wir keine nicht-stattgefundenen Ereignisse messen können, so gibt es doch Alternativen. Auf diese möchte ich gerne im nächsten Artikel eingehen, um – wie eingangs erwähnt – das „Wie“ zu erläutern.

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