Klantbeleving sterk afhankelijk van datakwaliteit

Hoe irritant is het niet om verkeerd te worden aangesproken of aangeschreven?

Klantbeleving sterk afhankelijk van datakwaliteit
, Cendris
@JHF

Er zijn diverse studies gedaan naar de relatie tussen klantbeleving en bedrijfsresultaten. De uitkomsten liegen er niet om. Een fors deel van het klantenverloop is te verklaren door negatieve klantervaringen. Een ontevreden consument geeft zijn ervaring door. En de drempel daarvoor is verlaagd en het bereik is vergroot door social media. Voor elke consument die klaagt, zijn er bovendien meer dan 20 anderen die hun klacht niet melden. De conclusie ligt voor de hand: een positieve klantbeleving is van grote waarde is voor elke organisatie. Want tevreden klanten blijven langer klant, kopen vaker en nemen meer verschillende producten af. Ze laten zich positief uit over jouw organisatie en bezorgen je aanbevelingen waar geen reclamecampagne tegenop kan. Dit verklaart waarom ruim 8o% van de organisaties die een positieve klantbeleving centraal stellen, beter presteren dan hun directe concurrenten.

Volop ruimte voor verbetering

Het Klantbelevingsonderzoek 2012 laat – net als dat van 2011 – zien dat er in de onderzochte branches (telecom- en internetbedrijven, verzekeraars, banken, energiemaatschappijen en overheid) nog veel ruimte voor verbetering is. Consumenten zijn vooral neutraal of negatief over een bedrijf (55%). Driekwart vindt dat het organisatiebelang voorop staat en niet het klantbelang. Een ruime meerderheid - 62% - geeft aan dat bedrijven volgens hen niet weten wat klanten willen. De meeste klanten zouden de bedrijven niet bij anderen aanbevelen. De gemiddelde Net Promotor Score (NPS) is -26%. Na een klaagmoment daalt de NPS zelfs naar een huiveringwekkende -80%. Opmerkelijk is ook dat 81% de kennis van bedrijven over hun klanten ronduit slecht vindt. Een duidelijke indicatie dat er een direct verband is tussen datakwaliteit en klanttevredenheid.

Data-issues en ander ongemak

Klanten die contact zoeken met jouw bedrijf doen dit zelden om te melden hoe tevreden zij zijn. Hoe jammer dit ook is. Een groot deel van de inkomende gesprekken betreft klachten. Nadere analyse laat zien dat klachten in veel gevallen te maken hebben met datakwaliteit. Of beter gezegd, het ontbreken daarvan. Bij de registratie van klanten en de contacten die zij met jouw bedrijf hebben, kan veel mis gaan. Wanneer data fout worden ingevoerd, wordt dat zelden opgemerkt. Met uiteenlopende gevolgen. Het gebeurt maar al te vaak dat klanten meerdere keren geregistreerd staan, dat belangrijke gegevens ontbreken of niet kloppen.

Dergelijke onvolkomenheden maken dat klanten zich niet herkend en niet gewaardeerd voelen. Hoe irritant is het niet om verkeerd te worden aangesproken of aangeschreven? Of om überhaupt niet als trouwe klant te worden herkend? Een negatieve beleving speelt gemiddeld bij 42% van de consumenten. Daarom kan het belang van schone invoer aan de voorkant niet sterk genoeg benadrukt worden.

Signaleren en agenderen

Jouw afdeling klantenservice weet precies hoe het gesteld is met de datakwaliteit in de organisatie. Hier komen immers alle klachten samen. Maar gebeurt hier ook iets mee? In veel organisaties bestaat grote onduidelijkheid over wie nu eigenlijk (eind)verantwoordelijk is voor de datakwaliteit. Veel afdelingen hebben belang bij accurate data, voeren data in of gebruiken data. Maar eindverantwoordelijk voelt meestal niemand zich. 

Maar stel, je neemt deze verantwoordelijkheid op je, hoe krijg je het management dan zover dat je de mensen en de middelen krijgt om een de datakwaliteit en het centraal klantbeeld te verbeteren? Een mogelijkheid is het laten uitvoeren van een data maturity-scan. Hierbij analyseren data-experts de kwaliteit van jouw data. Ze zoeken uit wat de oorzaken zijn van datavervuiling en geven aan wat nodig is voor een structurele kwaliteitsverbetering. Daarnaast maken ze een gedegen kosten-batenanalyse zodat je alle feiten en argumenten in handen hebt om het management te overtuigen van het belang van kwaliteitsverbetering. 

Data optimaliseren

De kwaliteit van data wordt niet alleen bepaald door de technologie die je gebruikt. Mensen en de manier waarop zij werken, zelfs de cultuur binnen jouw organisatie, hebben grote invloed. Daardoor is data-optimalisatie in veel gevallen een complexe klus. Er zijn verschillende afdelingen en teams bij betrokken. Soms met tegenstrijdige belangen.

Toch is er een methode om op korte termijn resultaten te boeken met een hoge return. Laat je adviseren en begeleiden om zeker kosten te besparen en de omzet te verhogen.


Delen

0
0


Er zijn 0 reacties op dit artikel

Plaats zelf een reactie

Log in zodat je (in het vervolg) nóg sneller kunt reageren

Vul jouw naam in.
Vul jouw e-mailadres in. Vul een geldig e-mailadres in.
Vul jouw reactie in.

Herhaal de tekens die je ziet in de afbeelding hieronder


Let op: je reactie blijft voor altijd staan. We verwijderen deze dus later niet als je op zoek bent naar een nieuwe werkgever (of schoonmoeder). Reacties die beledigend zijn of zelfpromotioneel daarentegen, verwijderen we maar al te graag. Door te reageren ga je akkoord met onze voorwaarden.