Beter zicht op de klantervaring door het meten van de ‘voice of the customer’

Om de klantervaring te verbeteren, is het essentieel deze ook te kunnen meten. Een veelgebruikte methodiek hiervoor is het meten van de net promoter score (NPS), op verschillende momenten tijdens de customer journey, al dan niet aangevuld met periodieke interviews met klantpanels. Deze methoden kennen echter ook hun specifieke tekortkomingen. Ze zijn hypothetisch van aard (“wat zou je doen als…”, “zou je xyz aanbevelen…?”) en bieden soms onvoldoende inzicht in hoe de klant een product of dienst ervaart of blijken in de praktijk geen goede voorspeller voor klantgedrag. De toepassing van nieuwe, digitale kanalen voor klantcontact biedt gelukkig ook nieuwe mogelijkheden. Data-analyse stelt ons in staat de klantervaring te meten op basis van daadwerkelijk gedrag van klanten en daadwerkelijke conversaties met klanten. Hierdoor krijgen we een betrouwbaarder en rijker beeld bij de actuele klantervaring en klinkt de ‘voice of the customer’ sterker door in de organisatie.

Customer journey

Het is alom bekend dat de klantervaring voor een groot deel wordt bepaald door een select aantal momenten, de ‘touchpoints’ of ‘moments of truth’. Samen vormen zij de customer journey. De aanschaf van een product of dienst, het uit de verpakking halen of installeren, het ontvangen en betalen van de rekening en het stellen van een vraag bij de klantenservice zijn voorbeelden van dit soort momenten. Het verbeteren van de klantervaring staat dan ook grotendeels synoniem met het verbeteren van de ervaring tijdens deze momenten.

Om dit te kunnen doen, moet je niet alleen een beeld hebben bij hoe een optimale klantervaring eruit moet zien tijdens deze momenten (je customer-experiencestrategie of customer-experiencedesign), maar ook kunnen meten hoe klanten deze momenten nu ervaren. En hoe dit verandert. De ‘voice of the customer’ moet continu doorklinken in de organisatie. Veel bedrijven maken meten hiervoor kpi’s als de net promoter score (NPS). Zowel tijdens of na contactmomenten – de ’transactionele NPS’ – als in het algemeen – de ‘relationele NPS’, al dan niet gecombineerd met periodieke interviews met klantpanels. Deze methoden kennen echter ook hun nadelen.

Uitdagingen van NPS en klantpanels

Het meten van NPS wordt door veel organisaties toegepast en heeft onmiskenbaar bijgedragen aan een grotere klantgerichtheid van organisaties. Degene die zich beroepshalve bezighouden met het meten of interpreteren van NPS zullen echter ook de nodige uitdagingen herkennen. We noemen er een paar: de NPS-meting is een momentopname en het is bekend dat deze sterk wisselt per meting.

Bovendien blijkt het in de praktijk dat de NPS niet altijd een even goede voorspeller is van klantgedrag. Een voorbeeld uit de telecomindustrie is de klant die aangeeft jouw merk zeker aan te bevelen aan anderen, maar vervolgens toch overstapt naar de concurrent omdat die tien euro per maand goedkoper is. Ook zit er vaak een zekere afwijking in de meting: diegene die de moeite nemen een NPS-enquête in te vullen, is vaak al meer dan gemiddeld betrokken bij een merk.

Tot slot is het NPS-cijfer zelf een vrij ‘platte’ weergave; meerdere combinaties kunnen leiden tot hetzelfde NPS-cijfer. Het cijfer is daardoor soms moeilijk te interpreteren en geeft ook geen diepgang in hoe jouw klant nu je product of dienst ervaart.

Ook klantpanels kennen nadelen. De diepgang is ongetwijfeld groter, maar ook deze zijn hypothetisch van aard en er zit vaak een aanzienlijke vertraging tussen het daadwerkelijke moment van uitvragen en het beschikbaar komen van de inzichten.

Data en inzichten uit digitale klantinteractie

Het goede nieuws is dat de huidige digitale wereld tal van nieuwe mogelijkheden biedt voor het meten van de voice of the customer. De oriëntatie en aankoop van nieuwe producten en diensten vindt tegenwoordig veelal online plaats. Het stellen van vragen aan de klantenservice gebeurt inmiddels via allerlei kanalen: e-mail, chat, WhatsApp, etcetera. Klanten uiten zich direct over merken, producten en hun klantervaringen via social media.

Al deze digitale kanalen hebben als voordeel dat alles te meten is. Webanalytics geven inzicht in klikgedrag, snelheid, navigatie en uitval in de online funnel. Social listening tools maken het mogelijk tot in detail te tracken wat klanten vinden van producten, diensten en merken, met betrekking tot de customer journey die zij ervaren in het algemeen of met betrekking tot specifieke momenten daarin. In realtime, maar ook over een grotere tijdsspanne. Ook sentiment tracking en machine learning worden steeds geavanceerder.

Al deze data zijn rijk aan inzichten. Bovenstaande technieken worden vaak al toegepast in specifieke onderdelen van een bedrijf, bijvoorbeeld bij de online afdeling voor het verbeteren van de performance van de website. Of bij de afdeling webcare binnen het klantcontactcenter voor het beantwoorden van klantvragen en voor online-reputatiemanagement. In onze ervaring worden deze technieken echter nog (te) weinig toegepast voor het verrijken van de voice of the customer.

Klantcontact

Neem bijvoorbeeld het klantcontactcenter. Dagelijks vinden hier vele gesprekken plaats tussen klanten en de organisatie. Deze gesprekken bevatten een schat aan gegevens over wat klanten vinden van jouw merk en producten en op welke momenten zij tegen problemen aanlopen in de customer journey. Helaas gaat deze informatie nu vaak voor het overgrote deel verloren. Natuurlijk worden klantengesprekken wel gelogd door de agent, maar vaak niet correct en sterk versimpeld. Bovendien blijft de verslaglegging een interpretatie van de medewerker.

Inmiddels is het echter mogelijk om de telefoongesprekken zelf (of een selectie hiervan) automatisch te transcipten en te analyseren. Zaken als klantsentiment, woordgebruik en verbanden tussen bepaalde woordcombinaties kunnen automatisch worden herkend. Zo kan heel specifiek worden achterhaald hoe de klant de verschillende stappen uit de customer journey ervaart (love & pain points), welke oplossingen wel of niet helpen en hoe de klant het best te woord kan worden gestaan om hem met een positief gevoel achter te laten.

Hetzelfde kan worden gedaan met e-mails, chats, etcetera. Het stellen van een vraag aan de klantenservice is voor klanten een van de weinige momenten waarop zij daadwerkelijk contact hebben met een bedrijf en is dan ook zeer bepalend voor de klantervaring (positief dan wel negatief).

Combinatie van technieken en data-analytics

Als we data van verschillende afdelingen (customer service, website, sales, retail) en ook de verschillende analysetechnieken gaan combineren, wordt het echt interessant. Kunnen we relaties leggen tussen wat klanten zeggen op social media of via specifieke klantcontactkanalen enerzijds en hun daadwerkelijk gedrag (bijvoorbeeld opzeggingen, gebruik van producten of diensten, online gedrag, betaalgedrag) anderzijds? Of tussen het effect van een aanpassing in een proces of klantkanaal en de manier waarop klanten jouw diensten ervaren?

Het antwoord is: ja, dit kan.

Hier komen big data en data analytics om de hoek kijken, of zelfs een integratie met het CRM-systeem. Cloudgebaseerde oplossingen voor data-opslag en analyse- en visualisatietools gecombineerd met de juiste expertise maken het mogelijk snel nieuwe inzichten te creëren zonder dat je grootschalige investeringen hoeft te doen in data-infrastructuur en tooling. Klein beginnen en daarna stap voor stap uitbouwen werkt hier het best. Zo creëer je bij elke stap meer inzichten en voeg je nieuwe waarde toe.

Waar je moet beginnen, hangt af van je specifieke uitgangssituatie en uitdagingen, maar het inzicht dat uit klantcontactdata te halen is, is groot.