Bedrijven en organisaties investeren steeds meer in digitale marketing. Op allerlei manieren wordt het gebruikers zo gemakkelijk en aantrekkelijk mogelijk gemaakt om met de organisatie in zee te gaan. Helaas wijst onderzoek uit dat zij nogal eens vastlopen of ‘afhaken’. De oorzaken hiervan lopen uiteen en zijn lang niet altijd meteen duidelijk. Een gemiste kans! Dankzij predictive analytics is het contactcenter de plek bij uitstek geworden waar die kans gegrepen kan worden.
De fout die veel organisaties namelijk maken, is dat ze geen, te weinig, of te laat aandacht besteden aan dit soort klantinteracties. Terwijl het vaak al genoeg is als je op het juiste moment de gebruiker benadert om hem verder op weg te helpen in zijn klantreis. Maar wat is dan het juiste moment? En op welke manier benader je de klant? Met een aanbieding, gebruikerstips, of bied je alleen je hulp aan? Een andere afweging is of je een bot inzet of een ‘menselijke’ medewerker. Feit is dat de voorkeuren van iedere klant verschillend zijn. En dat niet alleen, ze veranderen ook nog eens continu. Maar in hoeverre is klantgedrag voorspelbaar? Niets is zo veranderlijk als de mens, toch?
Big data
Als je als organisatie gebruik maakt van een omnichannel contactcenterplatform, heb je toegang tot een centrale bron van klantgegevens. Heel veel klantgegevens zelfs. Daarnaast zijn er talloze datasets van derden die betrekking hebben op bijvoorbeeld klant- en aankoopgedrag, gezondheid, sentiment, en demografische gegevens. Big data is tegenwoordig tenslotte big business!
Over hoe meer data je beschikt, hoe meer inzichten je kunt ontdekken. Hoe doorlopen gebruikers de klantreis? Welke stappen leiden tot een succesvol resultaat, zoals een aankoop of het vinden van de juiste informatie? Maar ook: zit er een patroon in de klantreis van hen die ‘afhaken’? Als je je klanten en hun behoeften kent, kun je hierop inspelen en een langdurige relatie met hen opbouwen.
Voorspellen en beïnvloeden
Predictive analytics maakt gebruik van gegevens uit het verleden om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Het maakt gebruik van AI om grote hoeveelheden historische en real-time data uit alle hoeken van de organisatie – en daarbuiten – te analyseren. Niet alleen om de klantreis in kaart te brengen (journey mapping), maar om op basis daarvan klantgedrag beter te kunnen voorspellen. Met deze kennis kun je iedere interactie veel doeltreffender en persoonlijker maken. Bijvoorbeeld door de klant op het juiste moment een impuls te geven door de inzet van een medewerker of bot, of door het doen van een aanbieding die op dát moment aantrekkelijk is voor de klant.
Maar ook binnen het contactcenter werpen voorspellende analyses hun vruchten af. Zo kan het WFM-team er gebruik van maken om resources slimmer en productiever in te zetten. Daarnaast geven ze supportteams de inzichten die nodig zijn om klantproblemen snel en nauwkeurig op te lossen. Veel efficiënter voor klant én medewerker!
Hyperpersoonlijk
Het draait er dus om dat je als organisatie iedere klant of gebruiker de juiste boodschap kunt bieden, op het juiste moment én via het juiste kanaal. Dat je de behoeftes van ieder van hen kent, het liefst nog voordat ze zich er zelf van bewust zijn. Hypergepersonaliseerde marketing noemen we dat.
Bol.com en Amazon doen dit bijvoorbeeld door suggesties te doen voor andere producten op basis van dat wat er op dat moment in je virtuele winkelwagentje zit (real-time) of al eerder hebt aangeschaft (historisch). Spotify doet dit voor muziek, en Netflix voor films en series. Maar ook je smartphone maakt gebruik van soortgelijke technologie, bijvoorbeeld door te voorspellen wat het volgende woord zal zijn in het bericht dat je aan het typen bent.
De voorspellingen worden na verloop van tijd bovendien steeds beter, omdat de tools blijven leren en zich aanpassen op basis van de gegevens die erin worden ingevoerd.
Zijn enquêtes verleden tijd?
Veel bedrijven en organisaties maken op dit moment nog gebruik van enquêtes om inzicht te krijgen in de klantervaring. Hoewel deze nog steeds een waardevol middel bieden om klantinzichten te verzamelen, kijken ze maar naar een klein deel van de klantbasis en zijn ze gebaseerd op ervaringen uit het verleden, in plaats van vooruit te blikken naar toekomstige klantbehoeftes. Hiermee schieten ze tekort als managementtool voor het persoonlijk en tegelijkertijd schaalbaar inspelen op klantbehoeftes.
Dankzij voorspellende analyses kun je anticiperen op klantgedrag en hiermee kansen benutten en eventuele problemen het hoofd bieden voordat ze zich voordoen. De manier waarop je met je klanten omgaat wordt hiermee proactief in plaats van reactief, en bovendien veel persoonlijker. Het resultaat is een veel betere klantervaring, minder verloop én een positieve impact op de bedrijfsresultaten!
Ook benieuwd hoe je de klantervaring (en bedrijfsresultaten!) kunt verbeteren door middel van een oplossing die je helpt om klantgedrag te voorspellen en hierop in te spelen? Laat het ons weten! Onze experts vertellen je er graag meer over.
Whitepaper ‘Vanuit de pitstraat naar pole position’
De klantervaring is het concurrentie-instrument bij uitstek geworden, en in een wereld waarin veranderingen in klantgedrag en klantbehoeften elkaar in een razend tempo opvolgen, wordt de noodzaak voor de toepassing van innovatieve technologieën en automatisering in het contactcenter steeds groter. Zij die niet investeren in innovatie lopen een niet-overbrugbare achterstand op.
In onze whitepaper ‘Vanuit de pitstraat naar pole position: de urgentie van klantgerichte innovatie in het contactcenter’ bespreken we de verschillende manieren waarop AI en andere technologieën kunnen worden toegepast in contactcenters. Ze helpen om de juiste balans te vinden tussen mens en machine, en tussen schaalbaarheid en ‘personal touch’, om de klant optimaal van dienst te zijn.
Blijf niet steken in de pitstraat, maar investeer nu in de technologie die jouw bedrijf in pole position plaatst. We helpen je graag op weg.
Download hier onze whitepaper
Wil je meer te weten komen over klantbeleving of medewerkerstevredenheid in het contactcenter? Lees hier onze andere blogs.
