Actionable Social CRM & Big Data

Transcriptie

1 Actionable Social CRM & Big Data Geef uw klanten een gezicht en stem! Underlined 1

2 Agenda Welkom Introductie sprekers Big Data in perspectief Big Data toepassingen Co-Creatie Sentiment analyse project Co-Creatie architectuur Co-Creatie apr-14 Copyright Underlined 2

3 Theo van der Steen 5-apr-14 Copyright Underlined 3

4 Over Underlined Social CRM en Customer Experience Consultancy Focus op realisatie en implementatie van customer centric strategieën Creëren en toepassen van actionable customer insights Focus: Financiële Dienstverleners, Telecom, Automotive, Mobiliteit en Retail Belangrijkste feiten Gestart in FTE en sterk netwerk van associated partners Gevestigd in de creatieve hotspot van Den Bosch: De Gruyter Fabriek Underlined 4

5 Trends in onderzoek The futures of marketing research Robbert Moran (strategy One) From To Asking observing Collection analyses Insight foresight Rational emotional Large surveys data streams Quarterly trackers 24/7 insights communities Siloes Converged Questioning Discussing Geographically fixed Mobile Cognitive self reporting precognitive neurosensing Project based word engaged based consulting process Integration across decision-making speed & foresight 5-apr-14 Copyright Underlined 5

6 Pieter Rambags

7 Nippur improves decision making of customers BI strategy development Proven approach to define a BI strategy derived from business strategy Focusing on: BI products & services Data Quality & Management Organization & Governance Architecture & Technology General support with Business Intelligence projects and initiatives Information-analysis (Adapt tm ) DM and DWH Modeling Organization- and system-architecture definition Guidance during implementation Training and roll-out Education

8 Nippur improves decision making of customers (Master) Data Management services DM processes Data Quality services Governance definition and implementation Leading roles in BI projects BI Architects BI analysts BI project leadership Process driven transformation and implementation (BPM+) Enabling change by modeling organizational characteristics and their interdependencies Including Process BI

9 Creating Clarity 9

10 Big Data in perspectief Creating Clarity 10

11 Creating Clarity 11

12 Big Data toepassingen - technologie

13 Big Data toepassingen - mensen

14

15 Big Brother!?

16 Underlined Co-Creatie Creatie 2013 Samen innoveren! Doel: Leer met elkaar nieuwe technieken om big data analyses te doen op niet gestructureerde data. Begrijp de correlatie tussen NPS en Online gedrag. Start met het verder uitbouwen van klantinzichten. Oplossing toetsen met WBP-Compliancy. Deelnemers: Toonaangevende bedrijven met buzz in de Financiële dienstverlening, Automotive & Telecom. Levering van de diensten: Underlined, VU Amsterdam, Universiteit Tilburg, Nippur Business Intelligence Underlined 16

17 Lawine van tekstdata Aantal posts groeit met >100% p.j. Social x Mobile Explosieve combinatie Underlined 17

18 Herken de stem van je klant Underlined 18

19 Social Analyse Zoekfilters vs. Klantenpanel Wat zegt iedereen over een merk? Wat zegt uw klant over uw merk? Welke analyse insteek Analyse van sentiment Analyse van patronen in teksten Welke toepassing Kwalitatief onderzoek en inzicht Verrijken klantbeeld & profiling Campagne triggers Underlined 19

20 Social Search Filters (Merk, Klant, Branche) Klantenpanel Training sets Op Maat Sentiment Zelflerende Sentiment methodiek Underlined 20

21 Communicatie vs. Product & Diensten Underlined 21

22 NPS en sentiment per tijdsafstand NPS vs. Sentiment Underlined 22

23 Klantfeedback & Concurrentie Copyright Underlined 23

24 Juridische kaders Uitbouwen klantbeeld Groot verschil tussen onderzoek en verkoop Identificeerbaar vs. Niet Identificeerbaar Toestemming vragen vs. informeren & recht op verzet Klant vs. prospect Privacy statement & social media disclaimer Logisch scheiden van inzichten uit social media, klantenrecords en toepassing in marketing WBP Compliancy Underlined 24

25 Take out resultaten Conclusies co-creatie 2013 en vervolg Er is een wetenschappelijk aangetoonde correlatie tussen NPS en Sentiment Sentiment; Inzicht klantwaarde ontwikkeling vs. verwachtingen Communicatie events vs. service verbeteringen Laag Midden Hoog TOP Relatie NPS en Sentiment binnen 22 dagen Klantbeeld verrijking; WBP en IP gevoeligheid van koppelen klantdata Profiling significant bij aggregatie bijv. m.b.v. Persona s Co-creatie 2014; Welke relevante trending topics spelen bij uw relaties? Hoe percipiëren klanten uw merk en dat van concurrenten? Underlined 25

26 Social Media analyses Factbased, visueel en verbindend Merkanalyse Reputatie Associaties Concurrentie analyse Reputatie ontwikkelingen branche Relatieve positie binnen branche Merkassociaties binnen branche Customer journey analyse Broken Journey s Loyaliteit promotors en detractors Communicatie event analyses Campagnes (relatie paid, owned en earned) Bepalende gebeurtenissen Underlined 26

27 Generiek Model (dimensies en meetwaarden) Jaar Totaal Totaal Totaal Totaal Totaal Kwartaal Product/dienst Verzorgingsgebied Segment Kanaal Klantwaarde Maand Klant*) Klant*) Klant*) Klant*) Tijd Product/dienst Geo Segment Kanaal Klantwaarde Klant*) = N, A, W, bereik (=externe measure) Measures = NPS (intern), sentiment, engagement (extern)

28 Analyse Platform Inrichting van infrastructuur Underlined Analyse Platform Bewerkingsomgeving voor interne en externe tekstdata van opdrachtgevers Voorzien van diverse voorzieningen om bewerkingsprocessen te automatiseren AFM, DNB, WBP, MOA en Esomar compliant Diverse tekstpreparatie tools voor onderzoek: Sentiment Onderwerp bepaling Woordnetten Ontwikkelingen taalkundecomponenten i.s.m. Analyse Naar wens wel/niet identificeerbaar Bewerking Dedicated machine data center Identificeerbaar Niet benaderbaar voor opdrachtgevers Bron Analyse data omgeving Niet Identificeerbaar Social Media data Staging Underlined Bewerkingen (sentiment, matching,.) Data sources bijv. NPS data, weerdata, Analyse data omgeving Identificeerbaar Interne data (bijv. internet contact, ) Underlined 28

29 EXTEREN BRON SYSTEMEN TIER 5 DATACENTER ANY-IT DEN BOSCH MICROSOFT AZURE SQLSERVER ENVIRONMENT END USERS DESKTOP/LAPTOP BROWSER FILE STORAGE STAGING DWH DWH SOCIAL MEDIA DATA Jacques app Social data Files (text) Texts to analyze Social Media Sentiment (all) Sentiment Algorithm Subj/Obj analysis Pos/Neg analysis Internal Data (all) CUSTOMER SPECIFIC NPS DATA INTERNAL Internal NPS data Social media and Internal data matched Social Media User Name (Author) CUSTOMER ORIENTED CLIENT OWN AND SOCIAL MEDIA DATA ANONIMIZED DATA POWERPIVOT EXCEL SPSS Ascii file Database Software application Data transfer

30 Technologie overzicht Microsoft Azure SQL Server Cloud omgeving voor opslag van alle data Microsoft Visual studio, het ontwikkelplatform Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) ten behoeve van extractie, transformatie en laadprocessen Microsoft Analysis services tabular ten behoeve van datamarts Microsoft Excel Powerpivot ten behoeve van de rapportages Coosto

31

32 co-creatie 2014 Wat zegt je klant Underlined 32

33 Ons aanbod Co-Creatie voorstel 2014 Underlined zoekt deelnemers die met ons willen leren welke mogelijkheden textmining van sociale media en eigen kanalen kan bieden om inzichten te verkrijgen op verschillende gebieden, wij bieden; Merkanalyse Customer Journey analyse Mediawaarde analyse Een team dat dedicated met dit vraagstuk aan de slag gaat, Een platform en verwerkingsproces waarop alle bronnen kunnen worden ontsloten voor analyse, Een wetenschappelijk onderbouwde aanpak met de VU en Erasmus als partners, Een gefaciliteerde leerervaring voor de deelnemers om met elkaar kennis uit te wisselen over de analyse mogelijkheden en inzichten uit de data. Een duidelijk antwoord op verschillende vragen over de mogelijkheden van textmining, van alle sociale digitale media (nieuws, fora, twitter, Facebook, etc. ) en eigen data, als analysetechniek om inzicht te krijgen in verschillende relevante onderwerpen. Underlined 33

34 Underlined Methodiek De voordelen op een rij Underlined bied een platform, methodiek en resultaat dat; Uw klanten op basis van feiten en visualisatie tastbaar maakt voor iedere medewerker. Inzichten bied op basis van klantconversatie, waarbij kwalitatief inzicht onderbouwd word met kwantitatieve cijfers. Uw klantbeeld in de eigen database kan verrijken met onderbouwde en actuele inzichten over behoeften en reasons-why over vertoont gedrag. Klantwaarde verbeteringskansen inzichtelijk worden! Underlined 34

35 Verdiepen in kennis? Workshop: 15 april bij Underlined Voor meer informatie: Underlined 35

36 Onze belofte: Wij helpen u met de inzichten en methoden die nodig zijn om uw ideale klant(groepen) te bereiken en behouden. Underlined, De Gruyter Fabriek A1015, Veemarktkade 8, 5222AE s Hertogenbosch, The Netherlands Tel. +31 (0) , info@underlined.nl, Copyright. The information contained in this presentation is only intended for informational purposes. All Ideas, concepts and names fall under the property of Underlined and are therefore subject to intellectual property and copyright laws as described by the WIPO. You may not use, copy or disclose to anyone any information contained in this presentation before prior notice. Underlined 36

37 NIPPUR Spoordonkseweg KB Oirschot E: info@nippur.nl W: T: I: NIPPUR BV All rights reserved. No part of this document may be reproduced without the written permission of Nippur. 5-apr-14 37