FBS Customer Experience Product Manager

Team Funktion

Das CAS (Customer Agent Solutions) Digital Service Operations Team verwaltet die E2E-Digitalservice-Operationen für alle digitalen Kanäle. Das Team arbeitet mit mehreren funktionsübergreifenden Teams zusammen und überbrückt die Lücke zwischen strategischen Zielen und der täglichen Ausführung durch das tägliche Management von Leistungsüberwachung, Fehlerverwaltung, Optimierungstests sowie Infrastruktur- und Funktionsfähigkeiten, um sicherzustellen, dass die Operationen ihre täglichen/wöchentlichen/monatlichen Handlungsziele erreichen.

Rollenbeschreibung

Diese Rolle operiert an der Schnittstelle von digitalen Operationen, Kundenerfahrung und KI-gestützter Transformation. Sie werden die Integration von intelligenter Automatisierung, prädiktiver Analytik und GenAI-Funktionen in digitale Servicekanäle vorantreiben, um die Kundenerfahrungen zu verbessern, die Effizienz der Agenten zu steigern und die operative Leistung zu optimieren.

Als Digital Product Operations Manager werden Sie:

• End-to-End-Digitalservice-Operationen über Kunden- und Agentenreisen überwachen und mit Produkt-, Technologie- und Architekturteams zusammenarbeiten, um eine reibungslose Bereitstellung von Funktionen, Fehlerbehebungen und Verbesserungen sicherzustellen.
• KPI wie Erfahrungspunkte, CSAT, FCR und Systemverfügbarkeit definieren und überwachen, um die digitale Leistung über verschiedene digitale Kanäle hinweg zu verfolgen.
• Echtzeit-Tracking der Kunden- und Agentenerfahrung vorantreiben, Reibungspunkte identifizieren und UX-Verbesserungsinitiativen leiten, die auf Datenanalysen und Benutzerfeedback basieren.
• Kritische Fehler und hochpriorisierte Eskalationen verwalten, indem Sie mit Stakeholder-Teams koordinieren, um eine schnelle und genaue Lösung sicherzustellen.
• Echtzeit-Dashboards erstellen und pflegen, um Trends sichtbar zu machen, Erkenntnisse zu generieren und Entscheidungen der Führungsebene zu informieren; dabei Tools wie Qualtrics, Mixpanel und Fullstory nutzen.
• Kunden- und Partnerforschung nutzen, um analytische Fähigkeiten zu stärken, Markttrends zu identifizieren und Empfehlungen zur Verbesserung der Kundenerfahrung abzugeben.
• Mit Data Science-, Analyse- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um KI-gesteuerte Erkenntnisse in digitale Operationen einzubetten, die proaktive Problemerkennung und -lösung ermöglichen.
• KI-basierte prädiktive Modelle anwenden, um die Nachfrage vorherzusagen, Muster zu erkennen und die operative und Ressourcenplanung zu informieren.
• KI-Copiloten, GenAI-Assistenten und Automatisierungstools evaluieren und operationalisieren, um die Arbeitsabläufe der Agenten zu optimieren und den Kunden-Selbstservice zu verbessern.
• Verantwortungsvolle KI durch Governance, Transparenz, Bias-Überwachung, Erklärbarkeit und Datenschutzpraktiken fördern.
• GenAI-gestützte Experimente leiten, die personalisierte Inhalte, konversationale Erfahrungen und optimierte Reiseebenen umfassen.
• KI-gesteuerte Reiseanalysen unterstützen, die NLP, Clustering, Sentiment-Analyse und Verhaltensmodellierung nutzen, um das Kundenverständnis zu verbessern.

Hauptverantwortlichkeiten

• Chancen identifizieren und abstecken, um KI, maschinelles Lernen und Automatisierung zu nutzen, um digitale Erlebnisoperationen und Agentenunterstützungsprozesse zu optimieren.
• Mit Produktverantwortlichen zusammenarbeiten, um KI-informierte Geschäftsfälle zu erstellen, einschließlich ROI-Modellierung für prädiktive Erlebnisse, intelligente Weiterleitung und automatisierte Fehlersuche.
• KI-gestützte Dashboards und Überwachungssysteme verwalten, die Echtzeitanomalien, Erfahrungseinbrüche und aufkommende Leistungstrends sichtbar machen.
• Mit CX-, Analyse- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um A/B-Tests durchzuführen, die KI-generierte Varianten nutzen, und den Anstieg und die Auswirkungen auf die Kunden messen.
• Kunden- und Agenteneinblicke mithilfe von KI-gestützter Analytik (z. B. Text-/Sentiment-Analyse, Mustererkennung) in umsetzbare Empfehlungen für Reiseverbesserungen übersetzen.
• GenAI-Funktionen anwenden, um die Teamoperationen zu verbessern, z. B. automatisierte Einsichtszusammenfassungen, Triagierung, Entwurfsanalyse der Ursachen und Dokumentation von Arbeitsabläufen.

Erfahrungs- und Bildungsanforderungen

• Gesamterfahrung >8 Jahre, 5+ Jahre Erfahrung erforderlich mit umfangreichem Verständnis der Kunden/Nutzerforschung/Beratung, Verpackung und Bereitstellung von Erkenntnissen zur Beeinflussung von Veränderungen.
• 6+ Jahre kombinierte Erfahrung in Analytik, Leistungsberichterstattung und/oder Prozessverbesserung erforderlich.
• Fortgeschrittene Projekt- und Prozessmanagementerfahrung. Agile bevorzugt.
• Bevorzugter Bachelor-Abschluss in Technologie, Mathematik, Statistik, Wirtschaft oder einem verwandten Bereich.
• Bevorzugter Master-Abschluss in Management, Analytik, Künstlicher Intelligenz.
• Erfahrung mit KI/ML-gesteuerten Plattformen oder Analysetools (z. B. Kundenverhaltensmodellierung, NLP-Pipelines, prädiktive Analytik).
• Hintergrund oder Studiengänge in KI, maschinellem Lernen, Datenwissenschaft oder menschenzentrierter KI bevorzugt.
• Nachgewiesene Fähigkeit, technische KI-Konzepte in Geschäftssprache für nicht-technische Stakeholder zu übersetzen.
• Verfügbarkeit zur Arbeit in der PST-Zeitzone.

Weitere kritische Fähigkeiten

• Vertrautheit mit GenAI-Tools, konversationalen KI-Plattformen und KI-unterstützten Produktivitätslösungen.
• Fähigkeit, Ausgaben aus Modellen mithilfe von Techniken wie Anomalieerkennung, Clustering und prädiktivem Scoring zu interpretieren.
• Starkes Verständnis von KI-Ethischen, Governance und verantwortungsbewussten KI-Rahmenbedingungen.
• Komfortable Arbeit in Umgebungen, in denen KI-gesteuerte Entscheidungsautomatisierung die Priorisierung und operativen Strategien informiert.
• Besitzt starke technische Fähigkeiten.
• Mittlere Kenntnisse in der Verwendung analytischer Tools wie Tableau und Microsoft Excel.
• Versiert in Microsoft Office, einschließlich MS Word, Excel, Outlook, PowerPoint.
• Starke verbale Kommunikations- und Zuhörfähigkeiten.
• Starkes Geschäftswissen mit effektiven schriftlichen und mündlichen Kommunikationsfähigkeiten.
• Fähigkeit, mit funktionsübergreifenden Teams und Unternehmensstakeholdern zu kommunizieren, Einfluss zu nehmen und Ergebnisse zu liefern.
• Fähigkeit, mehrere Projekte effektiv mit engen Fristen in Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zu managen.

Software-/Toolfähigkeiten

• Erfahrung mit KI/ML- oder Datenintelligenzplattformen (z. B. Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI – grundlegende Kenntnisse akzeptabel).
• Praktische Vertrautheit mit GenAI-Copiloten, Konzepten des Prompt-Engineerings oder LLM-basierten Erfahrungstools.
• Erfahrung in der Interpretation von Erkenntnissen aus NLP, KI-gestützter Textanalytik oder konversationalen KI-Systemen.
• Praktische Erfahrung mit Benutzerfeedback/Datenanalysetools – Qualtrics, Fullstory, Mixpanel usw.
• Gute Kenntnisse oder praktische Erfahrung mit A/B-Testtools.
• Agile-Tools wie Jira, Rally usw.
• Verständnis von Kontaktzentrum- und CMS-Tools.
• Excel - Mittelstufe/Fortgeschrittene.
• Versiert in Microsoft 365.
• Power BI (hochgradig bevorzugt).

Must-Have-Fähigkeiten

• Digitale Leistungsüberwachung
• Datenanalytik & Visualisierung
• Prädiktive Analytik & Infrastruktur-Skalierung
• Crash-/Anomalieerkennung
• Bundle-Optimierung

Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und leistungsbasierte Boni
• Umfassendes Leistungspaket
• Karriereentwicklung und Schulungsmöglichkeiten
• Flexible Arbeitsarrangements (remote und/oder bürobasiert)
• Dynamische und inklusive Arbeitskultur innerhalb einer weltweit renommierten Gruppe
• Private Krankenversicherung
• Pensionsplan
• Bezahlter Urlaub
• Schulung & Entwicklung

Hinweis: Die Leistungen unterscheiden sich je nach Mitarbeiterlevel.