De beloftes van Big Data voor een excellente klantbeleving

  3 minuten
Vorige week schreef onze valentijnsblogger over het ontstaan van een klantrelatie en de uitdaging om deze te onderhouden én te versterken. We onderkennen steeds meer het belang van een goede aansluiting van de klantprocessen binnen organisaties op de klantbelofte en –verwachtingen. Je wilt zoveel mogelijk van je klant te weten komen, om zodoende een goed beeld van je klant en zijn behoeften te kunnen vormen. Om dit doel te bereiken belooft Big Data gouden bergen.

Huidige methodes klantbeleving

De rol van de klant in een koopproces verschuift. Hoewel klanten vaker deelnemen aan het proces – en de grenzen tussen producent en afnemer vervagen – is de klant vaak alleen nog afnemer en ‘buitenstaander’. De klant heeft zelf maar weinig invloed op het verloop van het proces en is daarbij afhankelijk van de organisatie die al dan niet haar belofte nakomt. Aan de andere kant is het voor organisaties een uitdaging om door de verdwijning van direct klantcontact, toch een goed beeld te krijgen van hoe de klant de dienstverlening ervaart én of je als bedrijf voldoet aan de gemaakte beloftes en verwachtingen.

Hoe leren we onze klanten kennen en meten we de tevredenheid?

Er zijn verschillende manieren om inzicht te krijgen in de tevredenheid en behoeftes van je klanten. Een paar voorbeelden:

  • Klanttevredenheidsonderzoeken. Er zijn vele soorten onderzoeken, over het algemeen vragenlijsten over de dienstverlening.
  • Review mogelijkheden op de website. Tevredenheid over een product of dienst.
  • Feedback verzoeken. Op website of ‘heeft dit uw vraag beantwoord’ mogelijkheden.
  • Klachtmanagement. Hoeveel klachten komen er binnen en over welke onderwerpen?
  • Hoe lang iemand klant blijft (herhaalaankopen, aantal jaren klant).
  • Klantpanels

Dit soort onderzoeken geven je informatie over de algemene klanttevredenheid en in zekere mate inzicht in de behoeftes en verwachtingen. Echter, de focus blijft bij de klanten die je spreekt, die een klacht hebben of die net binnen de steekproef van het klanttevredenheidsonderzoek vallen. Je kijkt zo maar naar een beperkt deel van je klantenbestand en trekt op basis daarvan conclusies over de gehele klanttevredenheid. De vraag is hoe objectief de uitkomsten zijn. Dat betekent niet dat deze onderzoeken niet waardevol zijn. Als je je maar bewust bent van de beperkingen.

Big Data brengt ons dichterbij de klant

We willen onze klanten steeds beter leren kennen, zodat we ze kunnen verrassen met onze producten en diensten. Zeker nu de digitalisering van de samenleving zorgt voor een persoonlijke afstand tussen organisatie en klant. Een belangrijk instrument die we daarvoor kunnen inzetten is het meten van de data die we met z’n allen genereren.

Data wordt nu al veel gebruikt om de bedrijfsvoering te optimaliseren (denk aan operational excellence en lean trajecten). Hierbij ligt de focus sterk op het verbeteren van de interne processen. Ook vanuit marketing wordt data gebruikt om bijvoorbeeld het klantgedrag te analyseren. Sommige winkels doen op basis van deze kooppatronen zelfs passende aanbiedingen.

Het liefst willen we bij elk contactmoment werkelijk inzicht krijgen in wat een klant écht vindt en voelt bij het bezoeken van de website, het binnenlopen van de winkel, wanneer hij de offerte onder ogen krijgt of zijn bestelling afrekent via de webshop. Helaas is het meten van de emotionele beleving op basis van louter data (nog) niet mogelijk. Dat neemt niet weg dat je door het gebruik van data het inzicht in het gedrag van je (potentiële) klanten al flink kunt vergroten. En je op basis van dit inzicht de klantprocessen en dienstverlening kunt verbeteren.

Big Data toepassingen die je klantbeeld verscherpen

Twee voorbeelden van Big Data toepassingen zijn Customer Journey Mining en sentiment analyses.
Ten eerste Customer Journey Mining: door deze slimme techniek krijg je inzicht in de klantreis binnen jouw organisatie. Zo kun je op basis van data klanten over meerdere kanalen volgen. Je ontdekt bijvoorbeeld op welke webpagina’s klanten afhaken of welke pagina’s leiden tot eventuele serviceverzoeken (‘bel mij’ button) of dat een bepaalde webpagina veel vragen oproept. Maar ook welke routes in het klantproces je van te voren niet had bedacht, maar die klant liever bewandeld (olifantenpaden).

Je hebt daarmee nog geen inzicht in de emoties van je klant, maar je kunt wel de patronen in het gedrag inzichtelijk maken. Deze patronen kan je vervolgens gebruiken om de dienstverlening zoveel mogelijk te laten aansluiten op het gedrag van de klant. Aan de hand van de Customer Journey meet je of je de beloftes aan de klant (moments of truth) daadwerkelijk waarmaakt. Zo kom je een stap dichterbij je klant.

Een andere manier om inzichtelijk te maken hoe je als organisatie in de markt bekend staat, is door alle uitingen die (potentiële) klanten doen via social media te volgen. Dit kan via zogenaamde sentiment analyses. Deze analyses geven weer of men positief of negatief over de organisatie spreekt. Hoewel je dan weet je hoe men over je organisatie spreekt, ken je nog niet de achterliggende oorzaak. Het is dan ook vooral een manier om een gevoel te krijgen bij de prestaties van je organisatie. Het betreft wel de gehele populatie en geen steekproef.

Los de belofte nu al in

De technologische ontwikkelingen gaan ontzettend snel. Over 10 jaar kijken we waarschijnlijk net zo terug naar het jaar 2015, zoals we nu terugkijken naar de eerste mobiele telefoons. Waarschijnlijk bestaan klantgroepen dan niet meer, maar richten we ons op de individu en leveren we onze klant een persoonlijke dienstverlening. Wil je in 2025 daar staan als organisatie, dan zal je nu al mee moeten varen op de mogelijkheden van Big Data en deze een rol geven binnen je bedrijfsvoering. En belangrijker nog: te kiezen voor je klant!


Als laatste nog een lees en kijktip:

 

 

Deel dit artikel