CX Insights met Data Science zijn de new black

by Theo

CX Insights met Data Science zijn de new black

by Theo

by Theo

Organisaties zijn volop in de digitale transformatie. Hierdoor ontstaan nieuwe business modellen en is de manier waarop we klanten vinden, binden en boeien snel aan het veranderen. Denk bijv. aan alle initiatieven waar met name het bieden van experience om een community te bouwen, die aanbieders en klanten met elkaar in contact kunnen brengen, de voornaamste dienst is. Airbnb, Rubicon en Uber zijn er erg groot mee geworden.

Het interessante achter deze platformen is dat ze gebouwd zijn vanuit een experience en data driven aanpak. De kansen benutten die mogelijk worden gemaakt doordat er is nagedacht over wat er kan met data is hierbij een belangrijk principe. Zo kan Rubicon (een Amerikaanse aanbieder om vuil aanbieders en verwerkers bij elkaar te brengen) met inzet van data en technologie niet alleen efficiënte mogelijkheden bieden voor vuilverwerking, maar ook direct laten zien hoe milieubelastend je als aanbieder bent geweest. Dit met aanbevelingen voor welke kansen er zijn voor minder milieubelastende oplossingen, maakt Rubicon de hardste groeier in de vuilverwerkingsindustrie in de US.

Deze platformen zijn een voorbeeld van een belangrijke trend die aan het optreden is; het nieuwe loyaliteit denken is continu relevant zijn en waarde creëren voor MIJ als klant, waarbij IK verwacht dat het digitaal, persoonlijk, relevant en betrokken is (zie figuur).

Underlined ontwikkelt producten en diensten die inspelen op ‘the age of relevance’. Belangrijke uitgangspunten zijn daarbij dat organisaties:

  • Agile de dienstverlening kunnen verbeteren
  • Een continue flow van Insights beschikbaar is voor de volgende verbetering
  • Een continue flow van insights beschikbaar is voor het volgen van reeds gedane verbeteringen
  • Data Science always ON is
  • Experience en inzicht in klantbeleving uitgangspunt is voor alle verbetering om relevant te zijn

Onze dienstverlening gaat daarom uit van het bieden van oplossingen die Customer Experience en Data Science professionals in staat stellen om met hun management te gaan versnellen naar de ‘age of relevance’.

Hierbij willen wij vooral de buitenboord motor zijn en relevante oplossingen bieden die organisaties helpen om data driven te gaan werken in het customer experience werkveld.

 

Maturity SCAN Data Driven CX

Om inzicht te krijgen in waar je staat in Data Driven CX, ontwikkelde wij de CX Maturity Scan.

Deze scan gaan uit van 5 relevante fases die je continu doorloopt met je organisatie om te versnellen in data driven CX.

Fase 1: Let’s Start Data Driven CX!

Opbouwen van kennis en inspiratie voor je aanpak! Wat staat er centraal in jouw data driven aanpak? Gaat het om het inzichtelijk maken van klantgedrag en -feedback en hoe dit kan worden gebruikt om verbeteringen op te pakken? Wil je vervolgens ook het klantgedrag gaan beïnvloeden in de samenwerking met klanten op alle kanalen? Deze en andere vragen ga je in deze fase verkennen en hier ga je kennis over opbouwen.

Fase 2: NPS Open Feedback

In deze fase ga je antwoorden op open vragen in klantfeedback écht gebruiken voor je inzichten. Met tekstanalyse is dit goed te vertalen naar bruikbare data voor inzichten en sturing. Open feedback vind je terug bij geretourneerde NPS-enquêtes, maar vooral ook in web reviews, social mediaberichten en ingezonden e-mails. Het gebruiken van al deze feedback en het verbinden aan kansen voor verbetering is doorgaans een eerste stap in het verbeteren van de klantwaarde.

Fase 3: CX Insights Framework

Wanneer je werkt met je eerste inzichten uit allerhande feedbackbronnen, begin je kansen te zien in het meer datagedreven werken. Een vraag die dan snel ontstaat is; kan ik klantwaarde echt gaan verbinden aan bedrijfswaarde, zodat wanneer management aan een knop begint te draaien we dit direct kunnen vertalen naar kansen voor de klant? Centraal in deze fase staat het verbinden van KPI’s aan klantgedrag en feedback. Dit is een blauwdruk om te bepalen: wat heeft impact op KPI’s en wat verbetert de klantrelatie? Hierbij is een continu aandachtspunt: hoe spiegel je de klantervaring die over organisatiesilo’s heen gaat aan de organisatie die leeft in deze silo’s?

Fase 4: Data Science Models

Met het framework in place ben je klaar voor het meer geavanceerde werk: het toepassen van Data Science Magic om inzicht te krijgen in wat impact heeft op je CX-KPI’s en hoe klantgedrag zich ontwikkelt. De meest gebruikte modellen in journey mining zijn tekstmining, proces mining, driver statistics, impact models en voorspelmodellering. Dit alles om meer inzicht te krijgen in hoe je bedrijfswaarde en klantwaarde kunt verbinden, vanuit een geïntegreerde aanpak. Hierbij kunnen diensten als turn-key worden opgepakt of juist als aanvulling op de eigen data science architectuur.

Fase 5: Mining of Emotional Journeys

Voor de cracks in data science is de overtreffende stap om de emotionele klantreis inzichtelijk te maken en toekomstig gedrag te gaan voorspellen o.b.v. eerder gedrag en achterliggende emoties. In deze fase bouw je NPS-onderzoek af, omdat je betere inzichten verkrijgt uit andere databronnen, die niet alleen kijken naar wat klanten in onderzoeken zeggen, maar vooral kijken naar wat klanten gaan doen. Underlined werkt samen met toonaangevende Universiteiten om hier onderzoek naar te doen, hoe met machine learning en Deep learning (Artificial Intelligence) nieuwe mogelijkheden ontstaan om emotie inzichtelijk te maken op alle klantcontactkanalen.

Doe de quickscan!

Wilt u meer weten? Neem contact met ons op, we gaan graag het gesprek met u aan voor uw specifieke situatie.

Publicatie door:

Theo van der Steen

Partner Underlined

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Top