Leestijd: 6 minuten

Wil je aan de slag met je data om de klantloyaliteit te vergroten? Aan de hand van 8 tips lees je in dit blog hoe je data slim kunt inzetten om te zorgen dat je klanten loyaal worden en blijven.

Klantloyaliteit een hot item op BI en AI-conferenties

Klanten hebben meer keuze dan ooit. Met de informatie die ze via internet en social media verkrijgen, kunnen ze gemakkelijk product- en prijsvergelijkingen doen. Wanneer ergens een betere aanbieding blijkt te zijn dan bij jou, kan je klant flexibel overstappen naar een andere aanbieder voor een soortgelijk product of dienst. Een hoge klantloyaliteit is de beste manier om dit te voorkomen. Welke slimme technieken kun je inzetten om die te bereiken? Deze vraag wordt ook op verscheidene Business Intelligence- en Artificial Intelligence-conferenties gesteld. De toepassing van BI en AI in de marketingwereld is een standaard agendapunt geworden, zoals ook te zien was in de laatste edities van de AI & Big Data Expo in Amsterdam en de Londen AI summit. De kennis en adviezen die daar gedeeld werden, gecombineerd met mijn ervaringen in het marketingdatadomein, heb ik vertaald naar 8 concrete tips waarmee je direct aan de slag kunt.

Tip 1: Zorg voor een positieve klantervaring

Alles begint uiteraard met het aanbieden van je product of dienst. Het online platform waarop de klant met jouw product of dienst kennismaakt, moet goed in elkaar zitten. Denk aan de website, een klantportaal en/of app. Deze moeten naar behoren werken en betrouwbaar en gebruiksvriendelijk zijn, zodat je klant hier bij elk bezoek een positief gevoel aan overhoudt. Als je kijkt naar de customer journey, dan is de algemene filosofie waarover iedereen het eens is: focus op klantretentie en -loyaliteit, en dus niet zozeer op acquisitie. Het is tenslotte veel duurder en moeilijker om een nieuwe klant aan te trekken dan er een te behouden.

Tip 2: Creëer inzicht in de klant en ontwikkel KPI’s voor klantloyaliteit

Met een goed datafundament en het ontwikkelen van de juiste informatieproductenkrijg je inzicht. Verzamel data om voor jezelf de volgende vragen beantwoord te krijgen:

  • Welke producten/diensten worden het meest afgenomen? Wanneer in het jaar/maand/week/dag?
  • Hoe lang is iemand online? Op welk platform?
  • Reageren je klanten op nieuwsbrieven? Op campagnes?

Stel vervolgens de juiste KPI’s op om de prestaties op het gebied van klantloyaliteit te meten, bijvoorbeeld:

  • Aantal contactmomenten, aantal orders per week
    Bij een online shop is het bijvoorbeeld belangrijk om te zien hoe vaak er een contactmoment is geweest met de klant.
  • First time right (FTR)
    Hoe goed ben je als organisatie in staat om de klantvraag in één keer op te lossen? Hiermee meet je de kwaliteit van je dienstverlening en de efficiëntie van je bedrijfsprocessen.
  • Aantal ‘engaged customers’
    Hoeveel klanten zijn betrokken bij je organisatie? Sommige bedrijven hebben bijvoorbeeld een community-forum, waar actieve klanten feedback geven en zelfs andere gebruikers helpen om incidenten te onderzoeken en op te lossen.
  • (niet) Nagekomen afspraken
    Het is belangrijk om je te houden aan wat je de klant belooft. Een voorbeeld van een KPI is de wachttijd van een bestelling. Als je de klant beloofd hebt om je product binnen een bepaalde tijd te leveren en je komt deze afspraak niet na, dan verlies je het vertrouwen van de klant.

Tip 3: Begrijpen van je data = begrijpen van je klant

Als je je meetwaarden hebt vastgesteld en je verzamelt alle gegevens, dan is de volgende stap het analyseren van de correlatie. Welke patronen van klantbetrokkenheid leiden tot welke gevolgen en groei? En hoe kun je de KPI’s koppelen aan de bedrijfsresultaten? Dit gaat over het begrijpen van je KPI’s en je baseline, de basis van je succes. Ook is het belangrijk je KPI’s te borgen. Bijvoorbeeld omdat collega’s de organisatie verlaten en nieuwe personen het overnemen of omdat een nieuw project wordt gestart en je niet opnieuw het wiel wilt uitvinden. Hiervoor kun je een KPI-library opzetten waarin je de KPI’s centraal opslaat inclusief definitie, doel, interpretatie en een eigenaar die ervoor waakt dat er geen verschillende versies in gebruik zijn. Om ervoor te zorgen dat er met correcte, betrouwbare data wordt gewerkt, is een goede datakwaliteit van groot belang voor zowel je klanten als medewerkers. Let er ook op dat rapportages die dezelfde KPI’s bevatten, gecontroleerd zijn op het tonen van de juiste waarden, zodat iedereen naar dezelfde data kijkt. Heb je een betrouwbare basis opgezet, dan wordt het mogelijk je klant echt te begrijpen en je acties op basis van feiten bij te sturen.

Tip 4: Zet een AI-model op om het klantgedrag te begrijpen en te voorspellen

Een volgende effectieve stap in het vergroten van klantloyaliteit is het gebruik van AI-technieken en slimme algoritmes om het gedrag van je klanten beter te begrijpen. Hiermee krijg je antwoord op vragen als:

  • Wanneer klikt een klant, wat is de volgende actie die wordt uitgevoerd?
  • Op welke campagnes reageert de klant?
  • Welke trends en patronen zijn er te ontdekken?

Deze uitkomsten kun je opnemen in een zogenaamd ‘propensity model’ om het koopgedrag van de klant in een bepaalde periode te voorspellen. Een andere waardevolle toepassing voor deze data is een ‘customer lifetime value model’ dat de toekomstige waarde per (potentiële) klant weergeeft over meerdere jaren heen, zodat je alle activiteiten en klantcommunicatie daarop kunt afstemmen. Ook hier is het weer belangrijk om je KPI’s en baseline goed te begrijpen. Pas dan kun je klantpatronen herkennen en producten en diensten beter laten aansluiten. Houd er rekening mee dat dit serieus tijd kost; in de praktijk zie ik dat het ongeveer een jaar duurt voordat je alle verbanden scherp hebt, de nodige verbeteringen hebt doorgevoerd en het AI-model echt waarde oplevert. Een mooi voorbeeld van het goed begrijpen van je data en de doorvertaling naar een waardevol AI-model lees je in dit blog op de website van Future Facts.

Tip 5: Onderhoud het AI-model

Om je model optimaal te kunnen benutten, moet je regelmatig toetsen en aanpassingen maken. Dit doe je door middel van training. Gebruik een trainingsdataset en zet een testgroep op met eigen werknemers die de klant representeren om fouten op te lossen, verbeteringen door te voeren en zo slimmere modellen te ontwikkelen. Sommige klantgedragingen zie je pas na een langere periode. Om de baseline en je succes te begrijpen, gaat het dan om vraagstukken als: wanneer blijft een klant bij je en wat triggert een klant om bij je weg te gaan? Probeer het afwijkende gedrag te doorgronden en de factoren te bepalen die churn beïnvloeden.

Bij het gebruik van AI-modellen zijn ethiek en transparantie belangrijke aandachtspunten. Verwerk je persoonsgegevens met een algoritme? Dan is de AVG van toepassing. Maar ook als je model geen persoonsgegevens verwerkt, kun je mogelijk met bepaalde wetgeving te maken hebben. En zorg ervoor dat de output van je model verklaarbaar is. Je moet kunnen uitleggen hoe je tot een bepaalde voorspelling of conclusie bent gekomen. Meer informatie over ethiek en transparantie vind je in dit blog op de website van Future Facts.

Tip 6: Personaliseer je strategie

Gebruik algoritmes die toegespitst zijn op je klant. Bepaal welk sales- en marketingkanaal je het beste kunt inzetten: is dit bijvoorbeeld e-mail of werkt een accountmanager als contactpersoon beter? Dit hangt ook af van de cultuur of de branche. Wat werkt in de Westerse cultuur hoeft bijvoorbeeld in de Aziatische cultuur helemaal niet succesvol te zijn.

Houd ook rekening met seizoenspatronen. Zo kocht ik online herensokken voor de mannen in mijn familie tijdens de kerstperiode. Vanaf dat moment kreeg ik geregeld reclame voor herenkleding, waar ik uiteraard helemaal niet in geïnteresseerd was. Dit zie je ook vaak gebeuren bij reclames gerelateerd aan zwangerschapsproducten. Na negen maanden zijn deze niet meer interessant voor de klant. Als bedrijf moet je rekening houden met tijdelijk afwijkend koopgedrag; het is belangrijk om seizoensfactoren te minimaliseren en uit je patroon te krijgen.

Een andere manier om te personaliseren is om nauw betrokken te blijven bij de behoeftes van je klant en je bedrijfsactiviteiten uit te breiden als dat passend is. Een mooi voorbeeld is een maaltijdbezorgdienst die op den duur niet alleen maaltijden denkt te bezorgen, maar ook de boodschappen, als dat is wat de klant nodig heeft.

Tip 7: Gebruik contextuele communicatie

Stem je communicatie af op de klant door gebruik te maken van je klant- en transactiedata. Dit kan op verschillende niveaus:

  • Proactieve communicatie gebaseerd op wat je de klant te bieden hebt vanuit je eigen kennis en toegespitst op de interesses van de klant. Denk aan nieuwsbrieven voor het delen van inzichten in trends of notificaties wanneer een nieuwe versie van je product beschikbaar komt.
  • Een stap verder is communicatie waarbij je advies geeft en de klant begeleidt bij het realiseren van zijn doelen, gebaseerd op de transactiedata. Bijvoorbeeld: een bedrijf dat begeleiding geeft in de financiële doelen van de klant stuurt een app-notificatie wanneer de klant in een webwinkel een betaling wil afronden: “Wil je echt nog meer uitgeven in deze categorie? Je hebt al 600 euro uitgegeven in de afgelopen week.” Of een webwinkel die een app-notificatie stuurt op basis van klantwensen: “Het product op je wensenlijstje is nu in de aanbieding!”

Tip 8: Maak betere modellen door samen te werken

Vaak zie ik nog dat er vanuit de business een informatiewens is en dat een team van data scientists vervolgens aan de slag gaat. Hoe krachtig zou het zijn als andere disciplines hun kennis aan het AI-model toevoegen? Denk aan domeinexperts vanuit de business, BI-teams en datakwaliteitsexperts. Iedere discipline begrijpt de data vanuit zijn eigen invalshoek en door samen te werken ontstaat waardevolle kennisdeling binnen je organisatie. Dit resulteert niet alleen in betere AI-modellen, maar kun je ook inzetten voor het verbeteren van bijvoorbeeld je bronsystemen, je datakwaliteit of je verkoopstrategie.

Meer weten?

Wil je eens van gedachten wisselen over het verhogen van klantloyaliteit in jouw organisatie? Neem dan contact met ons op, we denken heel graag met je mee.