The next step in het sturen op je NPS

by Maartje Luinenburg

The next step in het sturen op je NPS

by Maartje Luinenburg

by Maartje Luinenburg

Drivermodellering: welke klant-, relatie- en productinformatie beïnvloedt je NPS?

Op welke gebieden kan ik mijn NPS verbeteren?
Hoeveel verbetering kan ik dan realiseren?

Deze vragen ontstaan vanzelf wanneer je bezig bent met de Net Promoter Score (NPS). Zoals we in onze vorige blog over dit onderwerp al schreven kun je niets met je NPS zonder inzicht. We schetsten hoe je door het gebruik van tekstmining de first steps kunt zetten naar inzicht. En we gaven aan wat een logische next step is: een drivermodel.

Tekstmining maakt inzichtelijk wat je tevreden en vooral ook ontevreden klanten teruggeven en welke onderwerpen zij het belangrijkst vinden. Een logische vervolgvraag is: wát moet ik binnen dit onderwerp specifiek verbeteren om invloed uit te oefenen op mijn NPS? En zijn er buiten de onderwerpen die mijn klant noemt in de vragenlijsten niet nog meer kenmerken die van invloed zijn op het handelen en het gevoel van mijn klanten?

Drivermodel

Hiervoor moet je meer data bij je analyse betrekken. Het goede nieuws is dat deze data vrijwel altijd al intern aanwezig zijn. Door aan je database je klant-, relatie- en contract-/productinformatie toe te voegen, kun je een voorspelmodel laten berekenen wat de meeste invloed heeft (gehad) op de NPS-score. De uitkomst wordt weergegeven in statistisch onderbouwde lijsten met ‘drivers’. Elke driver geeft een score hoeveel invloed deze heeft op het punt dat je klant geeft op de NPS. Dit kan een verhoging, maar ook een verlaging zijn.
Het drivermodel maakt inzichtelijk welke belangrijke gebeurtenissen in de omnichannel klantreis de grootste impact hebben op een KPI. Uiteraard kan een dergelijk model ook gebruikt worden voor andere belangrijke klant KPI’s, zoals de CES (Customer Effort Score) of KTV (Klanttevredenheid).

Voorbeelden van de uitkomsten van een drivermodel kunnen zijn:

  • Een klant die in de afgelopen drie maanden een bepaalde brief heeft ontvangen geeft gemiddeld een lagere score van -0.98 dan een klant die deze brief niet heeft gekregen.
  • Een klant die in productgroep A zit geeft gemiddeld een hogere score op de NPS van +0.5 dan klanten die niet in deze productgroep zitten.

NPS-target

Per uitkomst kun je nu een zeer gespecificeerd verbeterplan opstellen. Hierin kun je direct zien in welke mate elke verbetering bijdraagt aan een stijging van je KPI’s!
Daarnaast kan door middel van een impactmodel worden bekeken wat de invloed is van bepaalde KPI’s op bijvoorbeeld de NPS. Hieruit komt naar voren hoeveel invloed de stijging van bijvoorbeeld de CES heeft op de NPS. Door dit te vergelijken met de drivers van de NPS zelf kan worden geprioriteerd waar verbeteringen moeten worden doorgevoerd om het gestelde target voor de NPS te behalen. Ook krijg je op deze manier inzichtelijk wat iedereen in het bedrijf, inclusief degenen die werken met een andere KPI, bijdragen aan de NPS. Iedereen binnen je bedrijf kan dus met voor hen specifiek opgestelde doelen werken aan de gezamenlijke KPI!

Publicatie door:

Max Werkhoven
Customer Journey Analytics Consultant

Geef een reactie

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

Top