Was ich über Customer Success gelernt habe, als ich mein eigenes Influencer-Suchtool gebaut habe

Unsere Mission bei Modash ist es, das beste Kundenerlebnis des gesamten Multiversums zu bieten. Ich arbeite überwiegend mit unseren API-Kund:innen zusammen, und die meisten davon sind technisch versierte Personen. Ich komme aus dem Medienbereich.
Ende 2023 wollte ich meinen Service auf das nächste Level heben. Das ging nur, indem ich mich in die Lage unserer Kund:innen versetzte. Egal, wie ich es drehte und wendete, kam ich zum selben Schluss: Ich musste selbst Kund:in sein und mit der Modash Discovery API etwas Neues bauen.
Spoiler: Genau das habe ich getan! Und es funktioniert!
Das habe ich dabei über Customer Success gelernt, als ich mein eigenes Influencer-Suchtool gebaut habe. (Ich hätte nie gedacht, dass ich diesen Satz einmal schreiben würde.)
Durch die Arbeit an diesem Projekt habe ich verstanden, wie sich unsere Kund:innen fühlen, wenn sie etwas Neues entwickeln. Es herrscht Stress und Druck, weil man etwas völlig Neues schafft und möchte, dass es funktioniert, während man gleichzeitig mit einem vollkommen neuen Datensatz arbeitet.
Mehrmals kam es vor, dass ich mich gerade über ein Ergebnis freute, dann eine Kleinigkeit änderte, einen Fehler auslöste – und die ganze Seite war zerschossen. Obendrein hat es ewig gedauert herauszufinden, wo ich den Fehler gemacht hatte. Oft war es schlicht ein Tippfehler im Wort „influencer“.
Täglich spreche ich mit unseren API-Kund:innen, die sich meist mit Problemen an mich wenden. Für unser Team, das seit Jahren mit den Modash-APIs arbeitet, mögen diese Probleme offensichtlich erscheinen.
Die API selbst zu verwenden hat mir gezeigt, wie komplex es ist, so etwas aufzubauen.
Beim Bau meines Suchtools fiel mir einiges auf, das Kund:innen mir in unseren Success-Calls geschildert hatten.
Zum Beispiel haben alle unsere API-Pläne Rate Limits, die begrenzen, wie viele Aufrufe pro Sekunde an die API gesendet werden können. Grundsätzlich ist das sinnvoll, aber bei einigen Dictionary-Endpoints, die auf dieses Limit angerechnet werden, kann es schwierig sein, ein reibungsloses Filtererlebnis zu bauen.
Obwohl ich mir problemlos unbegrenzte Rate Limits hätte geben können, wollte ich unter denselben Bedingungen arbeiten wie unsere Kund:innen.
Und tatsächlich bekam ich mehrmals die Fehlermeldung, dass ich mein Rate Limit überschritten hatte – und war erst einmal ausgebremst. Diese Rate Limits erschwerten mir den Aufbau.
Ich bin damit auf unser Produktteam zugegangen, und wir haben das Rate Limiting verbessert. Jetzt ist es viel einfacher und logischer, Filter für die Influencer-Suche mit unserer Discovery API zu erstellen, und es kommt dem Build nicht mehr in die Quere.
Beim Bau meines eigenen Influencer-Discovery-Tools konnte ich allgemeine Tipps und Tricks sammeln, die für alle unsere API-Kund:innen hilfreich sein können. Ich weiß, wo Probleme auftreten können und wie man sie vermeidet.
Zum Beispiel habe ich beobachtet, wie die Credits verbraucht werden und was auf das Rate Limit angerechnet wird. Ich habe unseren Onboarding-Calls bereits einen Abschnitt hinzugefügt, in dem ich erkläre, wie man Credits am kosteneffizientesten einsetzt.
Künftig kann ich diese Hinweise im Onboarding-Prozess aufnehmen und sicherstellen, dass alle API-Kund:innen gut informiert in eine reibungslose und schnelle Integration starten.
Auch wenn es schwierig war, Zeit zu finden und dieses Projekt zu priorisieren, erkenne ich rückblickend, wie wertvoll diese Zeit war. Wenn du in einer kundennahen Rolle arbeitest, ist es äußerst hilfreich, tatsächlich in die Schuhe deiner Kund:innen zu schlüpfen. Du lernst dabei nicht nur viel, sondern kannst deiner Kundschaft auch ein noch besseres Erlebnis bieten.
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