Betere aansluiting bij klanten, partners en prospects door big data

In een recentelijk gepubliceerd rapport geeft Gartner aan dat 64 procent van de ondervraagde organisaties momenteel plannen heeft om te investeren of al investeert in big data-tools en -technologie. Tegelijkertijd ziet Gartner dat de meeste programma’s binnen organisaties nog in de kinderschoenen staan en dat bedrijven vooral onderzoeken wat de technologie hen kan opleveren. 55% van de ondervraagde organisaties geeft aan vooral geïnteresseerd te zijn in het onderzoeken en verbeteren van de klantervaring. Volgens Gartner is 2013 het jaar waarin vooral geëxperimenteerd wordt. Een aantal organisaties loopt duidelijk voorop, maar slechts 8 procent van de ondervraagden geeft aan dat zij al een werkende big data-oplossing hebben. Daarnaast zegt 20 procent dat ze een pilot draaien of experimenteren. 18 procent ontwikkelt een strategie en 19 procent van de ondervraagden vergaart vooral kennis. Tot slot hebben de overige ondervraagden geen concrete plannen.

Begin met de vraag

Bezint eer ge begint, dat geldt net zo goed bij big data. De kans op succes is veel groter als bedrijven van tevoren bepaald hebben wat zij zoeken. Dat wil niet zeggen dat de koers tussentijds niet gewijzigd kan worden. Denk bijvoorbeeld aan vragen die naarmate het inzicht toeneemt, worden aangepast. Volgens Forrester-analiste Martha Bennet is één van de belangrijkste redenen dat big data-projecten mislukken, dat bedrijven niet beginnen met de vraag, dus met het waarom. De vraag is essentieel om doelen vast te leggen.

'Een succesvol project begint niet met een data-analist of een andere expert die simpelweg data met willekeurige algoritmen doorworstelt', waarschuwt Bennet. 'Natuurlijk vloeien er wel resultaten uit, maar zonder context is het onduidelijk wat de relevantie van deze resultaten is.' Het initiële doel kan vrij eenvoudig zijn. Voorbeeld is de winstgevendheid per klant verbeteren en daar dan relevante vragen bij bedenken.

Transparantie in het bedrijfsleven

Met big data leren bedrijven hun klanten steeds beter kennen. In principe kunnen bedrijven tegenwoordig bijna alles van hun klanten en partners weten en dat alleen al door zoveel mogelijk informatie uit verschillende bronnen te verzamelen. Zo eenvoudig en transparant is het bedrijfsleven eenmaal geworden. Hoe meer bedrijven weten over de klant, des te persoonlijker het contact kan worden. Markleiders zoals Amazon gebruiken big data om hun klanten een persoonlijke service te bieden, die aansluit op de achtergrond, loyaliteit en zelfs aan het humeur van de klant.

Bonuskaart en mind-set

Eén bekend voorbeeld van een bedrijf in Nederland dat big data gebruikt voor de klantrelaties, is zonder twijfel Albert Heijn met de Bonuskaart die recent weer veel in het nieuws kwam. De Bonuskaart is niet nieuw. Al jaren wordt deze tool ingezet om profielen van klanten aan te leggen en het koopgedrag vast te leggen. Het gaat om gegevens zoals hoe vaak klanten in de winkel komen, in welke filialen, rond welk tijdstip, welke producten zij kopen, hoeveel en meer. Met de invoering van de nieuwe Bonuskaart en de expliciete vraag aan klanten om zich opnieuw te registreren, zorgt Albert Heijn ervoor dat zij vanaf januari 2014 klanten gepersonaliseerde aanbiedingen kunnen tonen.

Een ander voorbeeld is een Europese mobiele provider die big data gebruikt om te bepalen wat de mind-set van een klant is wanneer hij of zij de servicedesk belt. De klant wordt aan de hand van de inhoud en aard van de eerdere contactmomenten, op maat bediend. Informatie over de eerdere interacties wordt vóór het nieuwe klantmoment gecombineerd met informatie over het klantgedrag op sociale media.

Op het moment dat de servicedeskmedewerker de klant aan de telefoon krijgt, wordt alle informatie overzichtelijk in het systeem gepresenteerd, inclusief de verwachte kans dat de klant opzegt en de winstgevendheid van de klant. Gevolg is dat hij of zij zich beter begrepen voelt door de provider. Daardoor zal de klant in het gunstige geval minder snel opzeggen en zelfs meer diensten afnemen.

Ontdek nieuwe producten

Gartner komt in hetzelfde rapport met een voorbeeld van het levensmiddelenconcern General Mills. Zij hebben big data-tools gebruikt om het contact met klanten te analyseren, waardoor zij in staat zijn om productieproblemen en potentiele nieuwe producten te ontdekken. Uit dit onderzoek blijkt dat het bedrijf een substantieel aantal vragen heeft gekregen over de ingrediënten die in de General Mills-producten zitten. Vooral de vraag of de producten glutenvrij zijn, is vaak gesteld. Met deze informatie heeft het bedrijf vervolgens een glutenvrij product ontwikkeld. Door de grote vraag naar dit product, heeft General Mills dit zonder een groot marketingbudget succesvol in de markt gezet.

Klanten als marketing- en verkoopmedewerkers

Misschien wel de belangrijkste vraag waar big data een antwoord op kan geven is: hoeveel zijn klanten waard? De waarde van een klant wordt niet uitsluitend bepaald door de hoeveelheid producten er aangeschaft zijn of zullen worden aangeschaft. Belangrijk is echter om naar de omgeving van de klant te kijken. Vertelt de klant enthousiast over het product of de dienst? Adviseert hij of zij anderen? Geeft de klant goede feedback voor productverbeteringen? Bill Lee, President bij het Customer Reference Forum en Executive Director van de Summit op het gebied van Customer Engagement, schreef in Harvard Business Review: 'Klanten zijn je meest betrouwbare en overtuigende marketing- en verkoopmedewerkers. Zij hebben veel meer kennis van klantbehoeftes en zijn veel goedkoper dan de gebruikelijke middelen die bedrijven momenteel inzetten om de omzet te vergroten. Big data is nodig om gegevens te verzamelen en de organisatie hierop te wijzen.'

Stappenplan voor vorming klantenservice

Goed, hoe te beginnen? Gartner adviseert de volgende stappen om de klantenservice opnieuw vorm te geven:

1. Bestudeer tien voorbeeldcases die big data succesvol in de markt inzetten.
2. Concentreer op klantprocessen, waarbij big data bijdraagt aan verbeterde klantervaringen.
3. Kies drie potentiële kanshebbers voor een big data-project.
4. Bepaal welke takken van de organisatie bij dit initiatief betrokken moeten worden.
5. Stel een gezamenlijk team van business- en IT-vertegenwoordigers samen om het project te realiseren.
6. Haal de nodigde kennis erbij. Evalueer en selecteer de benodigde technologie.
7. Draai een pilot en toon daarmee de bedrijfswaarde aan.