Self-Service muss verstanden werden. Kennzahlen zeigen, wo der Prozess hakt.

Self-Service-Kennzahlen sollen zeigen, wie gut ein Self-Service-System im Alltag wirklich funktioniert. Trotzdem wird Self-Service im Handel häufig zunächst an sichtbaren Erfolgen gemessen: Wie viele Self-Checkout-Kassen wurden installiert (siehe auch EHI: Jede 18. Kasse ist eine SB-Kasse)? Wo liegt der Nutzungsgrad? Wie schnell bezahlen Kunden? Und wie modern ist die Technik?

All das ist wichtig. Aber es sagt noch nicht, ob ein Self-Service-System im Alltag wirklich gut funktioniert.

Denn spannend wird es erst dort, wo man genauer hinschaut: Was passiert während der Nutzung?

Wo brechen Kunden einen Vorgang ab? Wann muss ein Mitarbeiter eingreifen? Welche Artikel verursachen immer wieder Probleme? Wo entstehen Wartezeiten? Welche Meldungen tauchen ständig auf? Und an welchen Stellen häufen sich Stornos, Altersfreigaben oder Auffälligkeiten, die auf Manipulation oder Diebstahl hindeuten könnten?

Genau hier helfen Self-Service-Kennzahlen weiter.

Self-Service-Kennzahlen machen Probleme sichtbar

Stellen wir uns eine SCO-Zone mit acht Terminals vor. Auf den ersten Blick läuft alles: Die Geräte sind in Betrieb, Kunden nutzen sie, die Zahl der Transaktionen stimmt.

Trotzdem muss der zuständige Mitarbeiter ständig eingreifen.

Ist die Technik schlecht?

Könnte sein. Aber vielleicht liegt die Ursache ganz woanders.

Eine hohe Abbruchrate kann bedeuten, dass Kunden mit dem Ablauf nicht zurechtkommen. Vielleicht ist eine Bildschirmseite unverständlich. Wie schnell Verstehen bei digitalen Anwendungen selbst zur Herausforderung werden kann, habe ich bereits in einem früheren Beitrag beschrieben (siehe ZdE-Beitrag „Wenn verstehen zur Herausforderung wird“). Vielleicht gibt es Artikel, deren Barcode schlecht lesbar ist. Eventuell ist die Altersfreigabe umständlich organisiert. Oder ein Mitarbeiter betreut gleichzeitig so viele Terminals, dass aus kleinen Problemen schnell Warteschlangen entstehen.

Eine hohe Eingriffsquote sagt deshalb zunächst nur: Hier passiert etwas.

Warum es passiert, muss erst herausgefunden werden.

Nicht jede Abweichung ist ein Technikproblem

Das ist einer der wichtigsten Punkte bei der Bewertung von Self-Service.

Eine längere Wartezeit kann durch langsame Technik entstehen. Sie kann aber ebenso gut die Folge einer ungünstigen Aufstellung sein.

Eine hohe Abbruchrate kann bedeuten, dass Kunden mit dem Ablauf nicht zurechtkommen. Vielleicht ist eine Bildschirmseite unverständlich. Es fehlt möglicherweise eine klare Handlungsaufforderung. Oder der Kunde weiß nach einer Fehlermeldung schlicht nicht, wie es weitergeht.

Auch häufige Eingriffe des Personals können ganz unterschiedliche Ursachen haben:

• unklare Bedienung
• problematische Artikel oder Barcodes
• häufige Altersfreigaben
• schlecht abgestimmte Prozesse
• zu viele Terminals pro Mitarbeiter
• ungünstige Laufwege oder Sichtachsen
• Auffälligkeiten bei der Diebstahlprävention

Wer nur die Zahl betrachtet, sieht das Symptom. Wer den Zusammenhang betrachtet, kommt der Ursache näher (siehe auch ZdE-Beitrag Self-Checkout braucht Menschen).

Welche Zahlen helfen wirklich?

Im Self-Service lassen sich heute sehr viele Daten erfassen. Aber mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Erkenntnis.

Interessant sind zum Beispiel:

• Eingriffe durch Mitarbeitende
• Abbrüche während eines Vorgangs
• Warte- und Bearbeitungszeiten
• wiederkehrende Fehlermeldungen
• problematische Artikel
• Stornos und Altersfreigaben
• Nutzung einzelner Terminals
• Auffälligkeiten mit Bedeutung für die Diebstahlprävention

Entscheidend ist jedoch, diese Informationen nicht isoliert zu betrachten.

Wenn sich Eingriffe beispielsweise zu bestimmten Tageszeiten häufen, kann die Personalbesetzung eine Rolle spielen. Treten Probleme immer bei denselben Artikeln auf, lohnt sich ein Blick auf Stammdaten, Barcodequalität oder Artikelhandling. Entstehen Abbrüche immer an derselben Stelle im Bildschirmdialog, liegt möglicherweise ein Problem in der Benutzerführung vor.

Erst aus mehreren Informationen entsteht ein Bild.

Self-Service-Kennzahlen richtig interpretieren

Genau darin liegt der eigentliche Nutzen von Kennzahlen.

Sie sollen nicht nur zeigen, dass etwas passiert, sondern helfen zu verstehen, warum es passiert.

Das gilt auch für die Diebstahlprävention. Ein einzelner auffälliger Vorgang ist noch kein Beweis für einen Manipulationsversuch. Erst wenn mehrere Signale zusammenkommen, lässt sich ein Risiko sinnvoll bewerten.

Dasselbe gilt für die Betreuung einer SCO-Zone. Die reine Zahl der Eingriffe sagt wenig aus, solange nicht bekannt ist, wie viele Terminals ein Mitarbeiter betreut, welche Art von Unterstützung erforderlich war und wie lange der Eingriff gedauert hat.

Kennzahlen brauchen deshalb immer einen Zusammenhang.

Messen allein reicht nicht

Wer Self-Service verbessern will, braucht Daten. Vor allem braucht er aber die Fähigkeit, diese Daten richtig zu lesen.

Nicht jede Abweichung verlangt nach neuer Technik.

Die Ursache kann im Layout liegen, in der Schulung oder in der Benutzerführung. In anderen Fällen ist ein Prozess schlicht unnötig kompliziert.

Gute Self-Service-Optimierung beginnt deshalb nicht mit immer größeren Dashboards.

Sie beginnt mit einer einfachen Frage:

Was müssen wir messen, um zu verstehen, was im Alltag wirklich passiert?

Denn erst wenn Zahlen nicht nur gesammelt, sondern richtig interpretiert werden, können aus ihnen konkrete Verbesserungen entstehen.

Sie möchten besser verstehen, was Ihre Self-Service-Daten wirklich aussagen? Ich unterstütze Sie dabei, relevante Kennzahlen zu identifizieren, Ursachen hinter Auffälligkeiten zu erkennen und daraus konkrete Verbesserungen für Prozesse, Betreuung und Benutzerführung abzuleiten. Sprechen Sie mich an gerne über LinkedIn (einfach hier auf mein Bild klicken) oder über meine Homepage: https://dr-rainer-eckert.de/.

Dr. Rainer Eckert unterstützt Unternehmen im Handel bei Themen wie Self-Service, Ergonomie, Barrierefreiheit und digitalen Customer Journeys.