Voorbeeld bij het Excel-werkboek Analyse klantkenmerken

Transcriptie

1 Voorbeeld bij het Excel-werkboek Analyse klantkenmerken Deze flyer bevat een voorbeelduitwerking bij het Excel-werkboek Analyse klantkenmerken, een van de resultaten van het project Kanalen in Balans. Dit Excel-werkboek is een voorbeeldanalyse die kanaalgedrag van klanten relateert aan klantkenmerken. Het is tevens een beknopte handleiding bij gebruik van het Excelwerkboek DATA Het genereren van data is verdeeld over twee tabbladen. Het eerste bevat een uitleg over hoe te werk te gaan en het tweede tabblad bevat de daadwerkelijke data voor de kenmerken per klant. 1.1 DATA SPECIFICATIE Het werkblad legt uit welke stappen er worden ondernomen om data te genereren ten behoeve van de analyse. Het voorbeeld gaat over de verzending van een brief m.b.t. afwijzing voor een WW-uitkering. Voor de voorbeelduitwerking is fictieve data beschikbaar op klantniveau. In de praktijk zou deze dataset als volgt tot stand komen: Stap 1.1) De analyse betreft klanten die een brief hebben ontvangen m.b.t. een afwijzing voor een WWuitkering. De meetperiode is november Stap 1.2) Voor de klantcontacten wordt een periode van 0 tot 30 dagen na het versturen van de brief aangehouden. Stap 1.3) Alleen klanten aan wie in november 2008 een afwijzing is gestuurd worden opgenomen in de dataset. Tabbladen 0. Inleiding Introductie m.b.t. gebruik van het werkboek 1.1 Data specificatie Uitleg over de data en hoe de kenmerken worden samengesteld 1.2 Data input Databestand 2. Specificatie analyse Specificatie van de analyse en van de klantkenmerken in de analyse 3.1 Kengetallen Overzicht van de data 3.2 Klantcontacten Overzicht van kanaalgebruik en aantallen klantcontacten 3.3 Kanalenmix Combinaties van kanalen die worden gebruikt door klanten 3.4 Segmentatie I Verschillen in sexe, distrikt en burgerlijke staat tussen groepen klanten 3.5 Segmentatie II Verschillen in opleiding en leeftijd tussen groepen klanten 3.6 Segmentatie III Verschillen in andere klantkenmerken tussen groepen klanten instructie in het tabblad. Voor leeftijd en opleidingsniveau wordt data uit een externe databank gebruikt (Mosaic). Aanvullend worden inkomensklasse en technologie type uit een extern databestand (Mosaic) toegevoegd als klantkenmerken. 1.2 DATA INPUT In totaal is er data van 259 klanten die wordt gekopieerd naar het data-input werkblad. Stap 1.4) Klantcontacten via de kanalen internet, balie, callcenter, post worden geteld. Stap 1.5) De variabelen worden berekend volgens de

2 2. SPECIFICATIE De analyse wordt gespecificeerd, o.a. titel van de analyse, Afwijzing WW, en omschrijving van de brief, Beschikking uitkering - afwijzing. De kanalen die worden geanalyseerd zijn internet, balie, callcenter en post. In de analyse worden verschillen van 10% lager en 10% hoger met een kleurcode aangegeven. Daarnaast worden de datacategorieën benoemd zoals die voorkomen in de data input. Wanneer er bepaalde klantkenmerken niet bekend zijn wordt dit gelabeld als onbekend.

3 RESULTATEN De analyse bestaat uit 6 stappen. In het Excel-model zijn dit 6 tabbladen (3.1 t/m 3.6). De eerste twee analyses geven een overzicht van het globale klantgedrag en de context van de data. Hierin worden vooral frequenties (aantallen) en gemiddelden gepresenteerd. Daarna volgt een aantal analyses waar steeds twee groepen klanten worden vergeleken: diegenen die slecht één kanaal gebruiken en diegenen die meerdere kanalen gebruiken. Bekeken wordt in hoeverre klantkenmerken tussen deze groepen verschillen om zo aanknopingspunten te zoeken voor communicatiestrategieën of kanaalsturing. 3.1 KENGETALLEN De analyse start met enkele kengetallen. In totaal bevat de dataset 259 klanten en initiëren 181 (70%) van deze klanten één of meerdere klantcontacten in de periode na het versturen van de brief Beschikking uitkering afwijzing. In totaal zijn er 390 klantcontacten, dat is gemiddeld 2,2 contacten per klant. Het kengetallen tabblad vormt de basis van het analyse-instrument. De aantallen klanten, meetperiode, klantcontacten e.d. worden hierin vastgelegd 3.2 KLANTCONTACTEN Het tweede resultatentabblad geeft een overzicht van de kengetallen van de klantcontacten, onderverdeeld naar kanaal. Er wordt zowel grafisch als via tabellen gerapporteerd. In deze analyse is het gemiddeld aantal klantcontacten voor internet hoger dan voor de andere kanalen (figuur linksboven). Ook de spreiding is hoger: de zwarte lijn geeft het minimum en het maximum aan. Linksonder wordt aangegeven na in welke periode er gemiddeld contact op wordt genomen. Het oranje blokje geeft de gemiddelde periode weer, de zwarte lijn de maximale periode. De figuur rechts laat zien hoe het aantal klantcontacten is verdeeld over de kanalen. Voor alle kanalen zit de piek bij 1 contact. Voor internet zijn er vaak meerdere contacten. De cijfers geven deze bevindingen in getallen weer.

4 De resultaten in stap 3.2 geven aanleiding om te veronderstellen dat de dienstverlening via internet niet in orde is, omdat mensen meerdere malen contact hebben. Dit in tegenstelling tot de andere kanalen. Of dit juist is zal nader onderzoek, bijvoorbeeld inzoomen op het soort vragen dat klanten hebben per kanaal, moeten aantonen. 3.3 KANALENMIX Dit resultaat zoomt in op de mix van kanalen die wordt gebruikt. Bijvoorbeeld de kanalenmix internet en balie wordt gebruikt door 10% van de klanten. 2% van de klanten maakt zelfs gebruik van alle kanalen. Hierbij moet wel rekening worden gehouden met een zekere mate van onbetrouwbaarheid wanneer hieruit conclusies worden getrokken. Dit vanwege het feit dat het aantal klanten per kanaal laag is (minder dan 10 klanten). Dit onderdeel van het instrument geeft dus inzicht in het daadwerkelijk multichannelgedrag van klanten.

5 3.4 KLANTSEGMENTATIE I De resultaatwerkbladen 3.4 t/m 3.6 gaan in op mogelijke verschillen tussen klanten die een kanaal gebruiken (eventueel meerdere malen) versus klanten die meerdere kanalen gebruiken. Voor elk kenmerk is weergegeven in hoeverre het aantal personen met een bepaald kenmerk voor de single users afwijkt van het aantal personen met dit kenmerk in de multi-user groep. Tabblad 3.4 toont de resultaten getoond voor sexe, district en burgerlijke staat in grafieken en in cijfers. De cijfers tellen per rij op tot 100%, zonder de cijfers voor onbekend. De cijfers worden als volgt gelezen voor een waarde x ij uit rij i (klantgedrag) en klantkenmerk j: van de klanten met klantgedrag i vertonen heeft x ij % kenmerk j. Bijvoorbeeld voor multichannel klanten en burgerlijke staat gehuwd: van de multi-channel klanten is 39% gehuwd. Wanneer de multi-channel groep lager uitkomt, is dit in vet paars weergegeven. Bij hoger is het vet oranje onderstreept. In de figuren zijn deze afwijkingen weergegeven met een * voor het klantkenmerk. Het blijkt bijvoorbeeld dat het aantal mannen die meerdere kanalen gebruikt hoger is dan het aantal mannen die één kanaal gebruiken. Zo verschillen bijvoorbeeld gescheiden en gehuwde mensen in hun kanaalgedrag. Ook zijn er in deze analyse regionale verschillen. Dit kan aanleiding geven tot het afstemmen van de communicatiestrategie op de regio s.

6 3.5 KLANTSEGMENTATIE II Resultaatwerkblad 3.5 gaat in op verschillen in opleidingsniveau en leeftijd. De interpretatie van gegevens is hetzelfde als in het vorige resultaat. Voor wat betreft leeftijd worden er geen grote verschillen gevonden in kanaalgedrag. Voor opleidingsniveau verschillen klanten met een universitaire en een hoge opleiding. Merk op dat deze cijfers uit Mosaic data zijn verkregen en dus op huishoudniveau. Dit betekent dat het gegevens betreffen van de kostwinner. Deze gegevens zijn indicatief voor de klant en conclusies moeten dus voorzichtig worden getrokken.

7 3.6 KLANTSEGMENTATIE III Deze analyse gaat in op vrij te kiezen klantkenmerken. Hier is gekozen voor inkomensklasse, dat is de classificatie van het totale huishoudinkomen, en voor Technologie type, dat is de typering van de houding van het huishuiden ten opzichte van technologie. Dit laatste is vaak sterk gerelateerd aan kanaalvoorkeuren. Klanten uit de verschillende inkomensklassen blijken in deze analyse nauwelijks te verschillen in hun kanaalgedrag. Hetzelfde geldt voor de verschillende technologietypen. KANALEN IN BALANS Het project Kanalen in Balans is een meerjarig wetenschappelijk en oplossingsgericht onderzoek naar het multichannelvraagstuk bij de overheid. Achtergrond voor dit onderzoek is het uitgangspunt, dat burgers zelf kunnen bepalen wanneer en via welk kanaal ze met de overheid contact opnemen. Daarbij moeten alle kanalen met elkaar synchroon zijn, omdat burgers er vanuit mogen gaan dat ieder kanaal vanuit dezelfde informatie werkt. De kernthema s in het project Kanalen in Balans zijn kanaalsynchronisatie en kanaalsturing ( POSTADRES Postbus 589 TELEFOON CONTACTPERSOON Piet Boekhoudt 7500 AN Enschede info@novay.nl WEBSITE Piet.Boekhoudt@novay.nl