In vijf stappen naar data driven Customer Experience

Veel organisaties hebben vergaande ambities, die kort samengevat kunnen worden als ‘het creëren van tevreden en loyale klanten’. Zulke ambities zijn bijvoorbeeld betere en snellere dienstverlening, gerichter klanten benaderen en slimmer gebruik maken van verzamelde data. Daarmee zien we dat begrippen als ‘Customer Experience’, ‘Klant centraal’ en ‘Digital Experience’ meer en meer gebruikt worden door bedrijven en overheidsinstellingen. Klinkt mooi, maar hoe weet je eigenlijk of je deze ambities en doelen wel realiseert? Het is naar onze mening dan ook hoog tijd voor data driven Customer Experience!

 

In de praktijk zijn er grofweg twee invalshoeken te onderscheiden waarop organisaties aan eerdergenoemde ambities werken: de interne- en de externe invalshoek. Waar de interne invalshoek veelal uitgaat van informatie over de bestaande processen als startpunt voor verbeterinterventies, daar gaat de externe invalshoek voornamelijk uit van klantervaringen als bron voor verbeteringen. Combineer je deze twee invalshoeken, dan krijg je het beste van twee werelden.

 

Customer Experience Management & Process Analytics

 

Customer Experience Management is een gedachtegoed vanuit de externe invalshoek waarbij de klantbeleving centraal staat. Binnen Customer Experience Management ligt de nadruk op het écht luisteren naar de klant en zijn of haar klantervaringen. Methodieken als Customer Journey’s, klanttevredenheidsonderzoeken en NPS-metingen spelen hierbij een belangrijke rol. De informatie die deze methodieken opleveren, wordt door organisaties gebruikt als input voor de optimalisatie van de dienstverlening.

Waar de methodieken binnen Customer Experience Management in het bijzonder gericht zijn op het in kaart brengen van de klantbeleving, daar gaat Process Analytics voornamelijk over het functioneren van de interne bedrijfsprocessen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het analyseren van doorlooptijden, het sturen op proces KPI’s en het identificeren van knelpunten. Process Analytics is voornamelijk gebaseerd op de data uit systemen. Deze data wordt vervolgens gebruikt voor het initiëren van verbeteringen.

Samengevat worden de verschillen tussen Customer Experience Management en Process Analytics als volgt weergegeven:

 

Customer Experience Management – extern georiënteerd	Process Analytics – intern georiënteerd
Subjectief Klantgericht Klant KPI’s, zoals NPS, klanttevredenheid, Customer Effort Score Kwalitatieve methode Customer Journey, Persona’s	Objectief Procesgericht Proces KPI’s, zoals doorlooptijd en First Time Right Kwantitatieve methode Lean Six Sigma, Business Process Management

 

De combinatie van Customer Experience Management & Process Analytics

 

Door beide inzichten te combineren is het mogelijk om klantbeleving en meningen te koppelen aan het functioneren van de interne werkwijze (processen). De kracht zit in het onderbouwen van subjectieve beleving met objectieve data. Hierdoor wordt de volledige verbetercapaciteit van uw organisatie aangetoond. Dit inzicht helpt om op de juiste plekken in jouw organisatie interventies in te zetten. Het doel hiervan is om bij te dragen aan efficiënte processen die resulteren in een optimale dienstverlening. Dan gaat het wat ons betreft om een dienstverlening waarin geluisterd wordt naar de organisatie én de klant. Hoe beter deze dienstverlening, hoe hoger de klantwaardering!

 

Aanpak data driven Customer Experience: vijf stappen

 

De aanpak van data driven Customer Experience is onder te verdelen in vijf stappen en kan worden gedefinieerd als structureel en cyclisch. Dit houdt in dat na de laatste stap weer gestart kan worden met stap één. Hierdoor kan de aanpak van data-driven Customer Experience gezien worden als de start van een continu verbetercultuur. De vijf stappen zie je terug in de afbeelding en lichten we hieronder toe.

1) Definieer de ambitie en doelen

In deze stap beschrijf je de ambitie en doelen op het gebied van dienstverlening en processen zo concreet mogelijk (SMART). Dit dwingt je namelijk om na te denken over jouw klanten en de wijze waarop je de klantbediening wilt vormgeven. De beschreven ambitie en doelstellingen dienen als uitgangspunt voor de volgende fase.

 

2) Meet de huidige situatie

De volgende stap is het uitvoeren van een nulmeting op de beschreven ambitie en doelen. In deze fase wordt onderzocht waar je als organisatie staat ten opzichte van de ambitie. Customer Experience Management legt hier de focus op het in kaart brengen van de klantbeleving. Dit gebeurt onder andere door het opstellen van Customer Journeys, NPS-metingen of door klantarena’s waarmee duidelijk wordt hoe de klanten het proces beleefd hebben. Process Analytics meet daadwerkelijke procesdata: doorlooptijden, bewerkingstijden en daadwerkelijk doorlopen processtappen. Door middel van bijvoorbeeld Process Mining wordt de intern aanwezige informatie omgezet in procesdata.

Door het combineren van Customer Experience Management en Process Analytics wordt daadwerkelijk gemeten data afgezet tegen dat wat jouw klant zelf aangeeft. Dit kan tot verrassende resultaten leiden: het proces kan perfect doorlopen zijn, maar toch is de beleving van jouw klant negatief. Andersom kan jouw klant heel tevreden zijn, terwijl de organisatie het proces niet doorloopt zoals gedacht. Deze metingen bieden een goed uitgangspunt voor de volgende fase: ‘Analyseer de informatie’.

 

3) Analyseer de informatie

Op basis van de nulmeting is duidelijk geworden hoe je presteert ten opzichte van de ambitie en doelen. Om dit goed te kunnen doen is het belangrijk dat in de eerste fase de doelen SMART beschreven zijn. De informatie uit de nulmeting dient vervolgens als start voor de analyse naar verbetermogelijkheden.

Om het verbeterpotentieel goed in kaart te brengen worden vanuit Customer Experience Management de meningen van jouw klanten verder geanalyseerd door bijvoorbeeld Customer Journey Mapping of NPS-metingen en wordt onderzocht waar de uitkomsten vandaan komen. Door enkel kwalitatieve gegevens te gebruiken is het soms lastig om out-of-the-box te denken of om de daadwerkelijke oorzaak te achterhalen. Je hoort namelijk enkel wat er gezegd wordt. Daarom worden tijdens deze fase ook methodieken uit Process Analytics ingezet. De data uit processen helpt namelijk om écht te achterhalen wat de grondoorzaak is van bepaalde uitkomsten. Bijvoorbeeld door gebruik te maken van predictive analytics(1) worden oorzaken gevonden waar je in eerste instantie niet aan hebt gedacht of waar eerder niet voldoende urgentie aan werd gegeven. Door het onderbouwen van bevindingen met data is het daarnaast mogelijk om te voorspellen welke interventies de meeste impact hebben en dus het meest bijdragen aan het realiseren van de ambities van jouw organisatie.

 

4) Verbeter de organisatie

Wanneer eenmaal duidelijk is welke verbeterinitiatieven er doorgevoerd moeten worden is het tijd om deze ook daadwerkelijk te realiseren. Belangrijk hierbij is om het hoger management te overtuigen van het nut en de noodzaak van deze interventies. Ook hierbij speelt de combinatie van Customer Experience Management en Process Analytics een belangrijke rol. Door verbetervoorstellen afkomstig uit klantverhalen te onderbouwen met data, overtuigt u het hoger management sneller van voorgestelde interventies. De échte grondoorzaak kan worden aangepakt.

 

5) Monitor je resultaten

Na de implementatie van een verbetering is belangrijk om de effecten van de interventies te controleren. Door opnieuw vanuit het externe perspectief klantverhalen op te halen en met Process Analytics, op basis van data, de processen te analyseren, krijg je inzicht in het resultaat van de geïmplementeerde verbeteringen. Op deze manier onderzoek je of de interventies daadwerkelijk hebben bijgedragen aan het realiseren van de ambities en doelen. Is het resultaat naar wens, zorg dan dat de verbeteringen goed worden geborgd.

Als de ambities en doelen van jouw organisatie zijn behaald, is het belangrijk om nieuwe ambities en doelen ten aanzien van de dienstverlening op te stellen en de bovengenoemde aanpak te herhalen. Dit om als organisatie continu te blijven verbeteren en in te blijven spelen op nieuwe ontwikkelingen en klantbehoeften.

 

Data-driven Customer Experience

Het combineren van Customer Experience Management en Process Analytics is voor veel organisatie nog nieuw terrein. Naar onze mening is dit een onderdeel van de Digitale procestransformatie, waarbij je techniek inzet voor het creëren van excellente processen en klantbeleving. Het is dan ook logisch dat dit nieuw terrein is voor veel organisaties: de digitale transformatie gaat snel en de mogelijkheden zijn ongekend. Wil je echter als organisatie vooruit, maak dan gebruik van de mogelijkheden die er zijn op het vlak van Process Analytics en creëer de ultieme klantbeleving!

[1] Predictive Analytics is het gebruik van algoritmen op data, over ‘dingen die al gebeurd zijn’, om voorspellingen te maken over toekomstige gebeurtenissen, trends en gedrag.

Verder praten?

Wij denken graag mee over data driven Customer Experience. Of het nu gaat om advies of concrete projecten.

Het combineren van Customer Experience Management en Process Analytics is onderdeel van Digitale Procestransformatie. Hier hebben we onlangs een e-book over gepubliceerd. Ben je benieuwd wat dit voor jouw organisatie kan betekenen? Geef je op voor de Roadshow, waar we jouw organisatie meenemen in alle mogelijkheden.