CX Data Driven aanpak – Fase 4

by Charlot Oldemaat

Benieuwd naar de 5 fases van een data driven CX aanpak?

Lees meer over de Underlined Data Driven CX Maturity fases!

Fase 4: “Data Science Models”

Met een duidelijk CX Insights Framework in-place, heeft u een beter beeld van de situatie en de mogelijkheden op het gebied van gericht verbeteren van klantbeleving. Een volgende stap is om ook echt te achterhalen welke kansen er zijn in klantbeleving voor het verbeteren van loyaliteit. Met inzet van Data Science kan hierop worden ingespeeld om richting te krijgen. Veel gebruikte Data Science modellen zijn; tekst mining (op klantfeedback bronnen, zoals bijv. enquêtes, webreviews & social, maar ook klantcontactbronnen, zoals bijv. chat, e-mail en CRM notities), driver & impact modellering voor prioriteringsvraagstukken, voorspellen van ontwikkelingen in klantbeleving en touchpoint clustering om klantreizen te kunnen construeren. Met inzet van deze technieken krijg je een helder beeld wat je moet prioriteren om de NPS te verbeteren. Daarnaast kan klantdata aan de klantreizen gekoppeld worden waardoor inzichtelijk wordt bij welke stap eventuele knelpunten voor de klant ontstaan die leiden tot bijv. churn.

Wat bieden wij:

Underlined gebruikt Data Science om impactvolle kansen in optimaliseren van klantreizen te signaleren (lees hier meer over onze data science magic). Op de Underlined Hub voor CX Analytics staan diverse data science modellen die d.m.v. API’s kunnen worden aangeroepen om direct in te zetten in uw organisatie. De verrijkte data met deze modellen worden visueel in dashboards vormgegeven, waardoor o.a. kan worden aangegeven waar de prioriteit ligt bij het inspelen op de klantbeleving. Een data science klantcase is Aegon, waar de kansen in de klantreis rondom met pensioen gaan in beeld zijn gebracht.

Top