Voorspel de behoefte van je klant

Van reactief naar voorspellend

Publicatiedatum: afbeelding bij Van reactief naar voorspellend

In de Age of the Customer maakt een nieuwe generatie consumenten bij elke aankoop de afweging tussen mogelijke alternatieven. Iedereen kan zich optimaal informeren over de verschillende mogelijkheden. Tegelijkertijd worden de verschillen tussen de aangeboden producten en diensten van de verschillende aanbieders kleiner – op basis van dezelfde vrij toegankelijke informatie. Als merk moet je je er daarom van bewust zijn dat de loyaliteit van je klanten meer en meer gebaseerd wordt op de ervaring die een klant met jouw merk heeft. Daarom moet je als bedrijf werken aan het optimaliseren van de klantbeleving in relatie tot je merk. Hoe doe je dit?

Van reactief naar voorspellend

Een goede klantbeleving draait om herkenbaarheid. Wanneer klanten zich in relatie tot jouw merk herkend voelen, zullen zij geneigd zijn om jouw merk trouw te blijven. Deze herkenning wordt al door veel merken toegepast. De toepassing verschilt per kanaal. Websites en apps worden veelal in gepersonaliseerde vorm aangeboden. Maar ook offline wordt een relatie met de klant vastgelegd in de vorm van klantenkaarten en loyaliteitsprogramma’s. Al deze vormen van een verbeterde klantbeleving bestaan uit het reageren op het gedrag van de klant,  aangevuld met feiten die we van de klant hebben. Dit is echter een reactieve benadering, die nog vaak aan groepen in plaats van individuele klanten gericht wordt. De relevantie voor de individuele klant is hierdoor lang niet optimaal, wat voor een gevoel van onbehagen bij je klant kan zorgen.

Om dit ongenoegen te verminderen is een belangrijke rol weggelegd voor data science. Data science wordt essentieel in het optimaliseren van de Customer Engagement. De situatie waarin we reageren op het gedrag van klanten om te bepalen wat belangrijk voor hen is, moet namelijk worden omgebogen in het kunnen voorspellen van de behoefte van onze klanten.

Interacties met de klant herleiden

Data science wordt ingezet om modellen te maken van alle momenten van interactie die we met onze klanten hebben, ongeacht het kanaal of de vorm waarin deze interactie plaatsvindt. Deze interacties hoeven niet perseonline  plaats te vinden. Het gebruik van jouw product of service door de klant is een voorbeeld van interactie, maar ook het contact dat je met je klant hebt via bijvoorbeeld de telefoon. Essentieel in deze is het kunnen herleiden van de interacties naar een individuele klant.

De vastgelegde interacties kunnen worden gecombineerd met alle feiten die we over onze klanten hebben. Met al deze data kunnen modellen worden ontwikkeld die voorspellen wat het volgende beste moment en  vorm van interactie is. Daarnaast draagt  deze informatie ook bij aan de verbetering van producten en diensten om ook daarin de Customer Experience te vergroten en klanten blijvend aan je te binden.

Veel organisaties zien de noodzaak om hiermee aan de slag te gaan, maar waar begin je dan? Voor het beste resultaat bundelen IT/data, sales en marketing hun krachten. Door toepassing van de nieuwste learnings, haal je het beste uit elke afdeling naar boven. Zo geeft elke afdeling zijn eigen invulling aan het gezamenlijke doel.

Onze experts op het gebied van IT/data, sales en marketing delen graag hun visie.

 

Profiel Macaw

Macaw

Al 25 jaar creëren meer dan 250 medewerkers vooruitstrevende technologische oplossingen vanuit onze kantoren in Nederland en Litouwen. Door de jaren heen hebben we ons ontwikkeld tot een full service digitale partner.

Profiel Macaw ›