Masterclass Customer Journey Analytics De Journeymap voorbij

Masterclass Customer Journey Analytics De Journeymap voorbij

WELKOM Klantreisleiders voor vandaag: Theo van der Steen Sander Claus Milou Keijzers 2

OVER UNDERLINED CUSTOMER JOURNEY ANALYTICS SUITE CJ Data Gathering Integreert relevante CJ databronnen Integreert alle relevante databronnen rondom de customer journey. CJ Data Connecting Integreert relevante CJ databronnen Verbindt de datastromen met CJ-modellen en tekst-algoritmen. CJ Data Insights Integreert relevante CJ databronnen Concrete verbeterinsights voor het realiseren van de ideale customer journeys. CJ Data management Cockpit Integreert relevante CJ databronnen Customer journey dashboard om uw journeys te besturen en te monitoren. 3

ONZE KLANTEN 4

ONZE KENNISPARTNERS Gezamenlijke research Gezamenlijke development State of art technology Wetenschappelijke toetsing methodes Hackatons 5

WIE ZIJN VANDAAG AANWEZIG? 6

PROGRAMMA VOOR VANMIDDAG Introductie CJ Context CJ Gathering CJ Connecting CJ Insights CJ Cockpit Afronding met lunch 7

Customer Journey Context Theoretisch kader

"Financial service providers must change rapidly to keep pace with rapidly changing demands of consumers. Our future depends on the digital relationships with our customers. Adrian Grace, UK CEO 9 14 maart 2017 Underlined

KEY SUCCESS FACTOREN VOOR CX Customer Experience Index: Effectiviteit Gemak Emotie 10

11

12

WAT IS JOUW DOEL? Met Customer Journeys en/of Customer Experience? Wat zou je uit deze Masterclass willen halen? 13

UITGANGSPUNT VAN DE MASTERCLASS Hoe je met Customer Journey Analytics: goud haalt uit eigen data; door inzicht te creëren in kansen en prioriteiten; voor directe verbetering van klantbeleving en kostenverlaging. 14

CUSTOMER JOURNEY MAP Kwalitatieve inventarisatie van de klantreis Customer Goal Journey fasen Gedachten en Gedrag Kanalen en Touchpoints Klantbeleving en -ervaring Emotie en feedback 15

PROCES CUSTOMER JOURNEY ERVARING Automatische incasso Automatische incasso Factuur en Herinneringen 450 Aanmaning 450 plus 100 kosten EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL BRIEF EMAIL EMAIL Welkom Declaratie Overzicht Nieuwe Polis Declaratie Overzicht Betalings Herinneringen Aanmaning Incasso Bureau Mails met antwoorden Nieuwe Polis EMAIL EMAIL EMAIL EMAIL BRIEF EMAIL EMAIL LETTER Tom Welkom Nieuwe Polis Aanmaning Incasso Bureau Mails met vragen Nieuwe Polis Klacht 16 23 14 March maart 2017 Underlined Underlined

VOICE OF THE CUSTOMER Return On experience Marge Feedback Tevredenheid Aanbevelingen Customer Satisfaction Score (1-10) Customer Effort Score (5-1) Net Promotor Score (-100 +100) Merk NPS (relationeel) Contact NPS (transactioneel) Social NPS (online) 17

18

EMOTIE CURVE Over alle touchpoints heen Pleasure Pain GAP Peak-End Rule Moment of truth 19

DOELGROEPEN VAN KLANT(BELEVINGS)- ONDERZOEK + Niet klanten en beïnvloeders Social NPS, reputatie + Klanten die geen (contact-) ervaring hebben gehad rnps Klanten die een (contact-) ervaring hebben gehad tnps, CXI, CES, KTV 20

VERSCHILLENDE UITDAGINGEN BIJ CJ METINGEN Wat kan je observeren met beschikbare data? Wat kan je onderzoeken met een enquête? Op welk deel van de journey heeft de response betrekking? Komt wat de klant zegt overeen met wat je wil meten? 21

HOE KAN JE KLANTBELEVING REAL TIME BEÏNVLOEDEN? Customer Experience Index: Effectiviteit Gemak Emotie Uitdaging: sturen op basis van beschikbare data i.p.v. op basis van enquêtes. 22

THE NEXT STEP Om een journey effectief te kunnen beïnvloeden moet je real time en zelfs proactief kunnen sturen. 23

KLANTREIS VOOR HYGIËNE OF VOOR WOW Klantreis vanuit de operatie (tnps) Om de klantreis te optimaliseren ontbreekt het vaak aan inzicht in de grootste verbeterpunten. Klantreis vanuit marketing (rnps) Marketing wil invulling geven aan de merkbelofte. Customer Journey s helpen hierbij, echter waar liggen kansen voor een WOW moment? Wat wil je leren: Vragen die klanten stellen. Routes hoe klanten deze vragen proberen beantwoord te krijgen. Welke contacten welke waarde bieden. Wat wil je leren: Emoties die klanten uiten. Kansen om relevant te zijn op de juiste momenten. 24 14 maart 2017 Underlined

HET MANAGEMENT DILEMMA VOOR DE CJ Digital/Mobile First Only Op welke KPI s wordt bij jullie gestuurd binnen het klantdomein? Op welke KPI s zou je willen sturen? Welke bronnen heb je hier voor nodig? Zet ze op een post-it. 25

Customer Journey Analytics In 4 stappen de werkelijke Journey in beeld

CUSTOMER JOURNEY ANALYTICS http://www.cmswire.com/customer-experience/gartner-report-highlights-emerging-customer-journey-analytics-market/ 27

Customer Journey Gathering Integreer relevante CJ databronnen

DATA GATHERING: IEDERE BRON ZIJN EIGEN VERHAAL Social: Klantervaring Online: Klantgedrag Telefoon: Klantvraag CRM: Klantbeeld Backoffice: Klantproces Onderzoek: Klantperceptie 29

DATA GATHERING VOOR VERSCHILLENDE DOELEINDEN Eenmalige analyse Historische datasets Inrichten van datamodel Bronnen downloaden Doorlopende rapportage Live data aansluiting Genormaliseerd datamodel Bronnen met API verbonden 30

Customer Journey Connect Verrijk het klantbeeld met CJ data

CONNECTING TECHNIEKEN Tekstmining Rubriceren van open tekst t.b.v. journey mining Vanuit de data, aangevuld met menselijke kennis Duiden van feedback Procesmining Clustermethoden om proces flows te construeren op basis van aanwezige data Vinden van veel gebaande klantpaden Duiden van klantpaden Volgorde van beide technieken is afhankelijk van het doel 32

TEKSTMINING: VOORBEELD - Verzamelen van alle open teksten - Taaltechnische analyse - Detecteren van veelgenoemde woorden, in combinatie met woordtype - Synoniemen samenvoegen - Eventueel gebruik van stopwoordenlijst (wat wil je niét meenemen) - Levert woordenboeken als resultaat op (met onderwerpen) Tekst 1: Ik loop over straat in Amsterdam, 1057DK, met mijn fiets Tekst 2: Zij liep niet maar fietste met haar blauwe fieets, http://bitly.com/sdrtw Tekst 3: Mijn tweewieler is kapot, wat een slecht stuk ijzer, @#$%$@! +Fiets (znmw) 3 keer Fietsen (ww) 1 keer Blauwe (bvg) 1 keer Amsterdam (locatie) 1 keer +Lopen (ww) 1 keer Straat (znmw) 1 keer Kapot (bijw) 1 keer Slecht 1 keer Stuk IJzer 1 keer 1057DK (postcode) 1 keer http://bitly.com/sdrtw (Internet) 1 keer 33 14 maart 2017 Underlined

TEKSTMINING: RUBRICEREN VOOR JOURNEY MINING Rubriceren van open tekst, uit: - Social Media - Medewerker logging (Telefoon - tekst) - Telefoongesprekken (Telefoon - voice) - NPS Onderzoek (Open Vragen) Bouwen van op maat Taxonomieën: - Woordenboek voor de klantreis en de klantfeedback - Opbouw taxonomie op basis van de informatiebehoefte van de klant - Bedrijf en branche specifiek Rubricering benodigd voor journey mining algoritme Overlijden Beëindigen polis Status Aanleiding Onderwerp Product Actie Overlijden Opzeggen Verzekeren plus Beëindigen polis Betalingsachterstand 34

JOURNEY CONNECTING: BUILDING BLOCKS Vertalen van alle klantcontacten in- en outbound naar klantreizen en klantprocessen. Klant met klantvraag / behoefte Journey Reis door de organisatie Episode Deel van de journey Klant Hoofdproces Totale keten Procesfase Fase in de procesinrichting Activiteit Serie events over hetzelfde contact Event Alle los gelogde events De data Het proces 35

2 TYPES CONNECTING PROCES VS. ACTIVITY MINING - Toepassen als er duidelijke processen zijn - Geschikt voor processen met enige complexiteit en doorlooptijd - Herkenbare processen als leidraad maar sturing door de processen - Favoriet vanuit operatie - Toepassen als gedrag van relaties over tijd de belangrijkste indicator voor verbeteringen is - De data het verhaal laten vertellen, geen kapstok voor gebeurtenissen in de data - Favoriet vanuit marketing 36

PROCES GEDREVEN AANPAK: DATA VOORBEELD Proces Episode Activiteit Eventvolgnr Bron Actie Kanaal Timestamp Subject Pensioen Startbrief 1 1 SF Case Startproces Interne Trigger 5-10-2015 18:25 Pensioeningang op 04-2016 Pensioen Startbrief 1 2 SF Task Startproces Post Uitgaand 7-10-2015 06:43 Pensioeningangsbrief Pensioen Startbrief 1 3 SF Task Contactmoment: telefoon Telefoon Inkomend 11-11-2015 09:58 Gesprek 11-11-2015 10 Pensioen Startbrief 1 4 SF Case Contactmoment: telefoon Telefoon 11-11-2015 10:06 Informatie prepensioen Pensioen Startbrief 1 5 SF Task Contactmoment: telefoon Telefoon 11-11-2015 10:09 Contact moment 11-11-2015 11 Pensioen Startbrief 1 6 SF Task Ingestuurde stukken Post Inkomend 13-11-2015 08:02 Onbekend Pensioen Afhandeling 1 7 SF Task Eindproces Post Uitgaand 13-11-2015 08:58 Gegevens compleet Pensioen Nafase 2 1 SF Task Contactmoment: telefoon Telefoon Inkomend 22-12-2015 09:38 Gesprek 22-12-2015 10 Pensioen Nafase 2 2 SF Case Contactmoment: telefoon Telefoon 22-12-2015 09:48 Pensioen Pensioen Nafase 2 3 SF CaseComment Contactmoment: telefoon Comment 22-12-2015 09:49 Pensioen Nafase 2 4 SF ContactMeasurement Contactmoment: telefoon Email Uitgaand 22-12-2015 09:50 NPS Meting Pensioen Nafase 2 5 SF Task Contactmoment: telefoon Email Uitgaand 22-12-2015 09:50 E-mail Pensioen Nafase 2 6 SF Email Contactmoment: telefoon Email Outbound 22-12-2015 09:50 Besproken informatie Mijn Omgeving Pensioen Nafase 2 7 SF Email Contactmoment: telefoon Email Inbound 22-12-2015 09:50 Besproken informatie Mijn Omgeving Pensioen Nafase 2 8 SF Task Contactmoment: telefoon Overig 22-12-2015 09:50 Inkomend gesprek Pensioen Nafase 3 1 SF Task Contactmoment: telefoon Telefoon Inkomend 18-2-2016 12:40 Gesprek 18-2-2016 13 Pensioen Nafase 3 2 SF Case Contactmoment: telefoon Telefoon 18-2-2016 12:42 activatiecode aanvragen Pensioen Nafase 3 3 SF Task Uitgaande stukken Overig 21-2-2016 16:21 Uitgaand Post Pensioen Nafase 4 1 SF Case Contactmoment: telefoon Telefoon 1-4-2016 16:51 Prepensioen storting Pensioen Nafase 4 2 SF ContactMeasurement Contactmoment: telefoon Email Uitgaand 1-4-2016 16:54 NPS Meting 37

PROCES METHODE - Typische bronnen: Telefonie, Mijn- Omgeving, NPS Onderzoek, Backoffice - Data koppelen op basis van beschikbare klantinformatie - Journey Activity Cluster Algoritme toepassen op basis van uitgewerkt proces model - Ruwe tekstdata uit onderzoek, CRM en BackOffice o.b.v. procesmodel taxonomie inleren en toepassen. 38

ACTIVITY MINING AANPAK - Typische bronnen: CRM, Mijn- Omgeving, NPS Onderzoek, Backoffice - Data koppelen op basis van beschikbare klantinformatie - Ruwe tekstdata uit onderzoek, CRM en BackOffice o.b.v. branchemodel taxonomie inleren en toepassen. - Journey Activity Cluster Algoritme toepassen op basis van similarity en tekstrubrieken. 39

Customer Journey Insights Inzicht in de werkelijke journey

CUSTOMER JOURNEYS ADHV PROCES/ DATA Voorfase Herinnerings -brief Ingangsbrief Uitkeringsbrief Nafase Grootste volumes buiten het gedefinieerde proces 41 14 maart 2017

WAAR IN DE JOURNEY NEEMT EEN KLANT WAAROVER CONTACT OP EN HOE IS DE JOURNEY ERVAREN? 42 14 maart 2017 Underlined

TEKST ANALYTICS OP KLANTFEEDBACK DUIDT KANSEN 43

Customer Journey Cockpit Verbeter en bestuur de journey

KLANTBELEVINGSDASHBOARD Relationele NPS Alle klanten ook die geen contact hebben CXI (Customer experience Index): Alle klanten die een (omnichannel) klantervaring hebben Social NPS Alle klanten die over het merk en andere merken in de branche converseren 45

RELATIONELE NPS Beslissingsmatrix voor rnps: Effort om het te veranderen Impact/drivers op rnps (eventueel uitgedrukt in bolgrootte) Selectiefilters: Kwartalen Dimensies; relevante drivers rnps Wel of niet inbound contact gehad 46

CXI KLANTBELEVING CXI laat impact zien op klantbeleving (ontwikkeling bovenin weergegeven) Effort is moeite om het te verbeteren Belangrijkste onderwerpen in matrix (Impact op CXI als bolgrote) Bevat alle omnichannel klantcontacten voor een onderwerp (veranderobject). Ideaal voor verbeteren vanuit operatie en klantenservice. 47 14 maart 2017 Underlined

CXI KLANTBELEVING CXI klantbeleving laat ervaring omnichannel klantcontact zien. In te richten naar belangrijke reizen: Life-event Samenwerking Gekozen strategie Sturen op belangrijke uitgangspunten van een goede klantreis. Klantreis is filter op de data. 48 14 maart 2017 Underlined

SOCIAL NPS: SENTIMENT, LOYALITEIT & MERK Social NPS: Inzicht op basis van wat stakeholders over het merk zeggen Model: Human Brand. Sterk voorspellend voor loyaliteit. Meest besproken onderwerpen als indicator van relevantie. 49

Wrap-up

WRAP-UP Zijn jouw leerdoelen/vragen voldoende beantwoord? Follow-up mail Downloadlinks met presentatie en artikelen in PDF Feedback op de masterclass Kortingscode om collega s uit te nodigen 51 14 maart 2017 Underlined

GOOD READS 52 14 maart 2017 Underlined