Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: Deze blog belicht het onbenutte potentieel van klantinzichten voor het optimaliseren van bedrijfsprocessen en het verbeteren van de algehele efficiëntie. Ontdek hoe bedrijven klantgegevens kunnen gebruiken om waardevolle inzichten te verkrijgen in klantvoorkeuren, -gedrag en -behoeften, en hoe ze die informatie kunnen inzetten om hun bedrijfsvoering te optimaliseren. De blog benadrukt tevens het belang van het afstemmen van initiatieven op het gebied van klantinzichten op bedrijfsdoelstellingen en -strategieën, en onderstreept de noodzaak voor bedrijven om prioriteit te geven aan hun inspanningen op dit gebied.
Het is een paradox van het informatietijdperk. De overvloed aan informatie die ons dagelijks bombardeert, vertroebelt maar al te vaak het ware inzicht. Intelligentie zou moeten leiden tot betere innovatie, maar tenzij deze strategisch wordt verzameld en gebruikt, functioneert ze als een luchtig zomerboek – een boeiende afleiding. In de huidige situatie gebruiken bedrijven steeds vaker gedetailleerde analyses om prijzen, verpakkingen en productprestaties te optimaliseren en zo het volgende grote idee te vinden.
Bedrijven hebben tegenwoordig toegang tot een ongekende hoeveelheid klantgegevens, maar in de meeste gevallen hebben ze hulp nodig om te bepalen wat ze ermee moeten doen. Deze stortvloed aan data zorgt voor meer knelpunten voor bedrijven, omdat ze nog steeds met verouderde systemen werken. Dit maakt het lastig om hun doelen op het gebied van data-integratie, standaardisatie en -kwaliteit te bereiken. Slechte datakwaliteit is een ander probleem dat regelmatig de inspanningen belemmert om een gedetailleerd klantbeeld te creëren. Met accurate en betrouwbare data zijn de stappen om een uniform klantbeeld te creëren de moeite waard.
Daarom moeten klantbelevingsteams samenwerken met data-eigenaren binnen de hele organisatie om het dataverzamelingsproces beter te begrijpen en te bepalen hoe dit kan worden verbeterd om de kans op menselijke fouten te verkleinen of te elimineren. Data raken bovendien snel overbodig. Het is belangrijk om de databronnen in de loop van de tijd te monitoren om ervoor te zorgen dat de datakwaliteit constant blijft.
De wereldwijde markt voor klantintelligentieplatforms zal naar verwachting in 2028 een omvang van 8,3 miljard dollar bereiken, met een samengestelde jaarlijkse groei van 28,1% gedurende de prognoseperiode.
Moderne bedrijven werken met een datagedreven aanpak om herkenbare producten te ontwikkelen. In tegenstelling tot traditionele methoden gebaseerd op vallen en opstaan, gebruiken hedendaagse organisaties data om weloverwogen beslissingen te nemen die een grote kans op succes hebben. Bedrijven verzamelen data over hun klanten via verschillende kanalen, zoals enquêtes, het volgen van aankooptrajecten, het registreren van klachten, enzovoort. Vervolgens gebruiken teams diverse technieken om patronen te ontdekken in de enorme hoeveelheid verzamelde data en rapporten aan het management te leveren. Een van deze processen is Customer Intelligence Analytics.
Klantintelligentie (CI) is het verzamelen van klantgegevens en het daaruit afleiden van inzichten. CI stelt bedrijven in staat te achterhalen wie hun klanten zijn: waar ze wonen, welke producten ze leuk vinden, welke problemen ze willen oplossen, enzovoort. Het doel is om deze informatie te gebruiken om elke interactie af te stemmen op individuele klanten en hun ervaring te verbeteren. Bekijk de componenten in de onderstaande afbeelding.
Naarmate de bedrijfsbehoeften veranderen en klantprogramma's zich ontwikkelen, zullen de eisen aan bestaande oplossingen blijven toenemen, waardoor steun van het management steeds belangrijker wordt bij de modernisering. Modernisering betekent echter niet altijd het vervangen van bestaande technologie.
Voor veel organisaties is de verstandigste aanpak om voort te bouwen op wat er vandaag al beschikbaar is en te evolueren naar flexibele architecturen die de workloads van morgen ondersteunen. Deze aanpak stelt leiders in staat om functionaliteiten uit te breiden of over te dragen aan oplossingen die gericht zijn op databeheer en het toevoegen van intelligentie.
|
Data en technologie blijven zich ontwikkelen om nieuwe en uiteenlopende gebruiksscenario's te ondersteunen , en elke iteratie verloopt iets sneller. Om klantvragen met meer en diverse antwoorden te kunnen beantwoorden, bestaat er een huidige en potentiële toekomstige behoefte aan legacy-applicaties die zich richten op dataopslag, relationele applicaties die een breed scala aan resources kunnen ondersteunen, en toekomstgerichte architecturen.
Bron: Informatica De veranderende behoeften aan klantinzichtplatformen vereisen uitgebreidere functies die complexe analyses door een breed scala aan gebruikers ondersteunen. Dit vereist ook groeiende technologische mogelijkheden om de rekenkracht en functionaliteit te bieden die nodig zijn om aan deze eisen te voldoen.
De CDO kan vervolgens interne applicaties uitbreiden door naadloos nieuwe mogelijkheden met verbeterde, intelligente data terug te koppelen naar bestaande systemen, waaronder:
Master Data Management (MDM) – Ontworpen om kernkenmerken (gestructureerde data) en domeinen te beheren voor operationeel en analytisch gebruik. Klantinzichtoplossingen kunnen data uit bestaande MDM-oplossingen aanvullen en verbeteren om nieuwe datatypes en bedrijfsvereisten te adresseren en zo het klantprofiel completer te maken.
Enterprise Data Warehouses (EDW) – Ontworpen ter ondersteuning van operationele rapportage en business intelligence. Datawarehouses worden vaak ingezet ter ondersteuning van geavanceerde klantinzichttoepassingen.
Customer Relationship Management (CRM) – Ontworpen om klantgerichte processen te automatiseren op basis van bekende klant- en prospectinformatie. CRM wordt doorgaans aangevuld met extra gegevens die zijn verkregen via klantinzichten, zodat teams zich kunnen richten op de meest productieve activiteiten.
MDM-, EDW- en CRM-systemen sluiten tegenwoordig vaak cruciale informatie uit, zoals sociale media, e-mail, clickstream, chat, analyses en enquêtegegevens. De onderstaande afbeelding laat zien hoe technologie voor klantintelligentie extra gegevenselementen aan het klantprofiel kan toevoegen en afleiden, zoals relaties, sentiment en leidende indicatoren . Dit completeert het beeld en biedt mogelijkheden voor nieuwe toepassingen op het gebied van personalisatie, klantervaring, de volgende beste ervaring, de volgende beste interactie en de klantreis .
Customer Intelligence kan flexibele technologieplatformen creëren waarmee organisaties data-analyse en machine learning kunnen toepassen en:
Verbeter cross-selling en upselling: bedrijven kunnen de effectiviteit van campagnes voorspellen en kanaalmarketing verfijnen door de neiging van klanten tot nieuwe aanbiedingen te analyseren. Dit gebeurt autonoom, dankzij de verbetering van machine learning-modellen. Voordelen zijn onder andere hogere verkoopcijfers, lagere marketingkosten en meer inzicht in het rendement op marketinginvesteringen (ROI).
Kanaalanalyse: Door analyses toe te passen op consumentengedrag per kanaal en per medewerker, kunnen organisaties hun dienstverlening aan klanten optimaliseren en het rendement op investering (ROI) meten. Dit helpt de omzet te verhogen, diensten aan te passen en te verbeteren, de klanttevredenheid te verhogen en de effectiviteit van medewerkers te verbeteren.
Kwalificerende leads van derden: Door de kwalificatie van leads uit campagnes en data van derden te verbeteren, kan de klanttevredenheid en de effectiviteit van marketingmiddelen worden verhoogd.
Beperk klantverlies: Identificeer risicoklanten en de oorzaken van klantverlies. Geautomatiseerde monitoring van risicoklanten biedt inzichten die aanleiding geven tot preventieve maatregelen.
Geef merkloyaliteit een nieuwe betekenis: met diepgaande data over klantgedrag kunnen bedrijven elke consument persoonlijk belonen en waarderen bij elk contactmoment, om zo een band met het merk op te bouwen en merkloyaliteit te creëren.
Versterk uw bedrijf met datagestuurde besluitvorming:
Wij helpen u bij het implementeren van klantinzichtpraktijken, zodat u weloverwogen beslissingen kunt nemen op basis van bruikbare inzichten uit klantgegevens. Dit leidt tot betere prestaties en resultaten.
Neem contact op met onze data-analyse-experts. Klantintelligentie vindt toepassingen in de volgende vier gebruiksscenario's:
Gedragssegmentatie: De meest populaire toepassing van klantinzicht, gedragssegmentatie, classificeert gebruikers in afzonderlijke clusters op basis van gedragspatronen. Factoren zoals dezelfde fase in de aankoopcyclus, overeenkomsten tussen eerdere aankopen, enzovoort, bepalen deze classificatie.
Het modelleren van gebruikersstromen: Een gebruikersstroom verwijst naar het pad dat een consument aflegt tijdens het uitvoeren van een taak op uw website of mobiele applicatie. Klantinzichten stellen u in staat om klanttrajecten te volgen en knelpunten te identificeren waarmee gebruikers te maken krijgen tijdens hun taken. Hierdoor kunt u de functies in uw app vereenvoudigen, zodat uw klanten probleemloos van uw diensten gebruik kunnen maken.
Geotargeting: Geotargeting met behulp van klantinzichten vereenvoudigt het proces van het personaliseren van berichten en aanbiedingen voor klanten. Een bekend voorbeeld hiervan zijn de huidige online maaltijdbezorgdiensten. Deze gebruiken klantinzichten om populaire restaurants in de buurt van de locatie van de gebruiker aan te bieden op basis van demografische gegevens.
Gepersonaliseerde e-mails: Op basis van gedragssegmenten kunnen bedrijven specifieke berichten of aanbiedingen versturen die zijn afgestemd op de algemene voorkeuren of koopgewoonten van deze klantsegmenten. Gepersonaliseerde e-mails zijn ook een voorbeeld van account-based marketing (ABM) in de B2B-sector.
Stap 1: Klantgegevens verzamelen via verschillende kanalen
De eerste stap in klantintelligentie is het verzamelen van gegevens. Dit vereist dat u ruwe data verzamelt uit diverse kanalen, waaronder e-mails, feedback, websites, telefoongesprekken en sociale media. Deze enorme hoeveelheid inputdata kan beter worden begrepen door deze in te delen in de volgende drie typen:
Directe feedback: Dit omvat enquêtes, vragenlijsten, klachten en andere manieren om gegevens te verzamelen, waarbij gebruikers vrijwillig feedback geven over hun ervaring met uw bedrijf. Analyse van deze gegevens levert wellicht weinig inzicht op, maar is wel essentieel om een duidelijk beeld te krijgen van de problemen en verwachtingen van uw klanten. Als alternatief kunnen klanten hun directe feedback ook aan een derde partij geven, die de resultaten vervolgens met uw business teams deelt.
Indirecte feedback: Deze gegevens zijn te vinden op sociale media of in klachten bij de klantenservice, waar gebruikers hun mening over uw bedrijf delen.
Afgeleide feedback: Afgeleide feedback bestaat uit gegevens die zijn verzameld met behulp van process mining, cookies, aankoopgeschiedenis en andere dergelijke methoden uit alle bedrijfsprocessen die verband houden met klanten.
Stap 2: Infrastructuur voor analyses opzetten
Nadat u in stap 1 de benodigde informatie hebt verzameld, is het tijd om analyses uit te voeren op uw klantgegevens. Uw engineeringteam moet ofwel een analyseomgeving helemaal zelf opzetten, ofwel online platforms gebruiken om waardevolle inzichten uit de ruwe data te halen. Gebruik de resultaten van uw analyse om uw klanten in verschillende segmenten te verdelen op basis van hun gedragspatronen. Dit stelt u in staat om elk onderdeel grondig te analyseren en meer gedetailleerde inzichten te verkrijgen.
Stap 3: Zet uw gegevens om in bruikbare inzichten.
De laatste stap in het klantintelligentieproces is het ondernemen van actie op basis van de inzichten die in stap 2 zijn verkregen. Dashboards, klantreisdiagrammen, rapporten, enzovoort, zijn enkele voorbeelden van formats waarin je inzichten aan je teams kunt presenteren. Dit stelt je marketingteam in staat om zich afzonderlijk op verschillende segmenten te richten en meer gepersonaliseerde advertentiecampagnes te creëren.
Ontgrendel de kracht van data: begin vandaag nog met klantinzicht!
Met onze Analytics-consultingaanpak kunt u direct aan de slag met het ontwikkelen van uw klantinzichtstrategieën om betere besluitvorming en klantgerichte initiatieven te stimuleren.
- Een bekende speciaalzaak heeft meer dan 80% van haar klantgegevens verrijkt en samenwerkingsverbanden opgezet, waarbij transactiegegevens werden gekoppeld aan stamgegevens om de effectiviteit van haar campagnes te vergroten en te verbeteren, wat leidde tot een responsverbetering van 14%.
- Een landelijke verzekeringsorganisatie verbeterde de identificatie van gekwalificeerde potentiële klanten met 45% door een gedetailleerd klantprofiel samen te stellen. Dit profiel stelt haar in staat om gekwalificeerde potentiële klanten te identificeren voor op maat gemaakte aanbiedingen aan meer dan 120 miljoen leden wereldwijd.
- Om de klantervaring (CX) te verbeteren en de conversieratio's te verhogen, voerde een nationaal financieel dienstverleningsbedrijf een naadloze, geautomatiseerde data-integratie uit tussen diverse tools voor dataverzameling, analyse en targeting. Hierdoor konden ze de targeting personaliseren voor 97% van de bekende klanten en een ROI van 25% behalen.
- Om de huidige loyaliteitsprogramma's te optimaliseren, heeft een toonaangevende organisatie in de beautyproducten- en -dienstenbranche persona's gecreëerd voor 6 miljoen consumenten op basis van demografisch profiel, koopgedrag en onvervulde behoeften.
- Een intelligentie- en analyseoplossing hielp een wereldwijde autofabrikant om klantgedragspatronen beter te begrijpen. De oplossing verbeterde de mogelijkheden voor cross-selling en upselling door 13,5 miljoen reacties op service- en verkoopenquêtes te analyseren.
Het inzetten van technologieën om de klantervaring te verbeteren is cruciaal voor het behalen van meer winst en het behouden van klanten. Wil een bedrijf zich onderscheiden, dan moet het serieus gebruikmaken van klantinzichten om weloverwogen, datagestuurde beslissingen te nemen.
De inzichten die de organisatie verkrijgt uit klantinzichten zullen de merkloyaliteit vergroten en het bedrijf voorbereiden op veranderingen in de branche. Neem vandaag nog contact op met Polestar Analytics !