{"id":11903,"date":"2023-12-12T18:41:45","date_gmt":"2023-12-12T16:41:45","guid":{"rendered":"https:\/\/dev-wordpress-773c1583f26e.hyperlane.co\/geen-onderdeel-van-een-categorie\/data-voor-meer-rendement-uit-klantreis-optimalisatie\/"},"modified":"2025-12-21T22:33:11","modified_gmt":"2025-12-21T20:33:11","slug":"data-voor-meer-rendement-uit-klantreis-optimalisatie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thom.eu\/nl\/resources\/article\/data-for-greater-returns-from-customer-journey-optimization\/","title":{"rendered":"Data voor meer rendement uit klantreis optimalisatie"},"content":{"rendered":"\n
\n
\n
\n \n\n

\n \n<\/h3>\n \n \n\n\n
\n

Een customer journey optimaliseer je sneller en beter door slim gebruik van data. In dit artikel: Hoe laat je data voor je werken bij het verbeteren van de klantreis? En hoe begin je als je geen Google of Amazon heet?<\/p>\n

\n

 <\/p>\n

Customer experience = the new differentiator, data = the new oil<\/strong><\/p>\n

In veel markten wordt het product steeds meer een commodity, en moeten bedrijven zich vooral onderscheiden op de beleving die ze klanten bieden. Dus starten veel bedrijven met verbeterprogramma\u2019s met sleutelwoorden: klantreis en klantbeleving. Opvallend is dat die programma\u2019s in de meeste gevallen grotendeels zijn gebaseerd op onderbuikgevoel in plaats van harde data over klantgedrag en -beleving. En dat is gek, want er zijn veel\u00a0onderzoeken<\/a>\u00a0die laten zien dat sneller groeiende bedrijven hun beslissingen vaker op data baseren. Waar gaat het mis?<\/p>\n

We zien twee uitdagingen waar veel organisaties mee worstelen bij het effectief benutten van (klant)data:<\/p>\n

    \n
  1. Het gestructureerd vastleggen en ontsluiten van data.<\/li>\n
  2. Het hanteren van een duidelijke aanpak om op basis van data gericht te verbeteren.<\/li>\n<\/ol>\n

    In dit artikel gaan we in op de tweede uitdaging. Met welke aanpak laat je data w\u00e9l voor je werken bij het verbeteren van klantbeleving en hoe omzeil je veel voorkomende valkuilen?<\/p>\n

    \n

     <\/p>\n

    \u200d\u200dData analyse voor het bepalen van de meest kansrijke verbeterrichtingen<\/strong><\/p>\n

    Je wilt de klantreis verbeteren, dus maar direct aan de slag met idee\u00ebn of met een aantal klanten in gesprek? Klinkt logisch. Toch kun je hier flink wat tijd verspillen aan zaken die weinig zullen bijdragen aan \u00e9chte verbetering. Data analyse geeft hier richting door inzicht te bieden in de belangrijkste impactfactoren voor de doelstellingen van de organisatie. Denk aan: Waar haken de meeste klanten af? Welke klantprofielen vertonen het ongewenste gedrag? Welk contactkanaal presteert slechter dan andere? Met deze data inzichten kom je in de design fase gerichter tot idee\u00ebn en winnen ook eventuele verdiepende klantinterviews sterk aan kracht. Je weet dan immers welke klanten je moet spreken over welke onderwerpen.<\/p>\n

    \n

     <\/p>\n

    Analyseer op 3 niveaus; touchpoint, service level, context<\/strong><\/p>\n

    \u200d<\/strong>De analyses die je kunt uitvoeren zijn natuurlijk afhankelijk van de data-maturiteit van de organisatie. Om analysetechnieken als\u00a0process mining<\/a>\u00a0in te kunnen zetten, is het bijvoorbeeld noodzakelijk data uit verschillende bronsystemen te kunnen koppelen. Dankzij deze koppeling kan tot op klantniveau inzichtelijk worden gemaakt welke touchpoints klanten daadwerkelijk doorlopen, in welke volgorde en in welk tijdsbestek. Naast de bottle necks in het proces die zichtbaar worden, blijkt vrijwel altijd dat veel klanten een andere klantreis doorlopen dan de organisatie denkt.<\/p>\n

    Maar ook andere, meer pragmatische analyses kunnen tot scherpe inzichten leiden. Ongeacht de gebruikte techniek, richt de analyse zich over het algemeen op drie niveaus:<\/p>\n

     <\/p>\n

    Niveau 1 – touchpoint: wat is de impact van het (niet) ervaren van een touchpoint?<\/strong><\/p>\n

    Allereerst richt de analyse zich op de vraag welke touchpoints (bijv. een mail of telefoongesprek) de meeste impact hebben op de doelen van de organisatie. Hierbij kijken we of het (niet) doorlopen van een touchpoint de beleving en het gedrag van klanten significant be\u00efnvloedt. Wat doet het (niet) ontvangen van een after-service call voor klanttevredenheid en churn? Of het downloaden van een productinformatiebrochure voor conversie en cost to serve (doordat mogelijk minder klanten dezelfde informatie telefonisch gaan uitvragen)?<\/p>\n

     <\/p>\n

    Niveau 2 – service elementen: wat is de impact van het type service dat we binnen een touchpoint bieden?<\/strong><\/p>\n

    Een touchpoint kan op verschillende manieren worden ingevuld. Neem bijvoorbeeld het touchpoint \u2018klant belt met een vraag over X\u2019. Enkele relevante service elementen hierbij: reactiesnelheid, duur van contact, first time fix, expertise medewerker (algemene helpdesk vs. specialist), etc. Analyse op dit niveau maakt per service element inzichtelijk hoe groot de impact hiervan is op de bedrijfsdoelstellingen en waar de belangrijkste verbeterkansen liggen.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Niveau 3 – contextuele factoren: welke impact heeft de context van de klant tijdens het contact?<\/strong><\/p>\n

    Vaak hebben ook factoren buiten de organisatie invloed op de beleving en het gedrag van klanten. Denk aan het weer, seizoen, tijdstip van de dag, leeftijd, gezinssituatie van de klant, etc. Dat zijn vaak factoren waar je geen of weinig invloed op hebt, maar waar je mogelijk wel op kan anticiperen. Denk aan het inzicht dat een service call vroeg in de avond beter wordt gewaardeerd dan een telefoontje tijdens kantoortijden.<\/p>\n

    \n

    Tijdens de hierboven beschreven analyses liggen verschillende valkuilen op de loer, waar we in de praktijk veel organisaties mee zien worstelen. Lees in dit artikel hoe je deze vermijdt.<\/a><\/p>\n\n<\/div>\n <\/div>\n\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n\n

    \n
    \n
    \n
    \n \n \n <\/svg>\n\n \n\n

    \n Neem contact op \n<\/h3>\n <\/div>\n \n