Van digitale analytics naar continue optimalisatie van klantreizen

Bij Philips hadden we uitgebreide digitale analytics en miljoenen klantinteracties om te analyseren. Maar die data betekende nog niet dat we begrepen hoe klanten zich werkelijk door hun klantreis bewogen.

Traditionele digitale analytics was heel geschikt om specifieke vragen te beantwoorden over bezoekers, pagina’s, campagnes en conversie. Moeilijker te begrijpen was de volgorde achter al die interacties.

Hoe bewegen klanten zich werkelijk langs digitale contactmomenten? Welke routes leiden tot een aankoop? Waar lopen klanten vast of haken ze af? En hoe verschillen deze klantreizen tussen markten en klantgroepen?

Ik leidde het ontwerp en de wereldwijde uitrol van een oplossing voor customer journey intelligence om die vragen te beantwoorden. We gebruikten process-intelligencetechnologie, met Celonis als platform, om digitale klantreizen te analyseren.

Van individuele interacties naar klantreizen

We vertaalden miljoenen digitale interacties naar betekenisvolle gebeurtenissen en stelden geavanceerde KPI’s op om de prestaties van klantreizen te meten.

Celonis kon die reeksen gebeurtenissen vervolgens lezen en reconstrueren hoe klanten zich werkelijk door hun klantreis bewogen. In plaats van data vooral in grafieken te tonen, liet process intelligence de verschillende klantstromen en hun prestaties zien.

Dat leverde een wezenlijk andere manier van werken met klantdata op. Gebruikers konden de procesvisualisatie verkennen, specifieke routes of gedragingen selecteren, uitkomsten vergelijken en hun analyse bijstellen zodra er nieuwe vragen opkwamen.

In plaats van contactmomenten vooral los van elkaar te analyseren, konden we de volgorde van klantgedrag bestuderen en zien waar klantreizen samenkwamen, uiteenliepen of vastliepen.

Een intuïtievere manier om klantgedrag te begrijpen

Wat mij is bijgebleven, is hoe stakeholders op deze procesvisualisaties reageerden.

Voor het eerst zag ik mensen naar complexe data over klantinteracties kijken en het gevoel krijgen dat ze werkelijk konden zien wat er gebeurde.

Ze konden beginnen bij de totale klantstroom, iets ongewoons opmerken en direct inzoomen. Naarmate hun begrip groeide, pasten ze filters aan, isoleerden ze specifiek gedrag en verkenden ze meteen nieuwe vragen.

Dat is een belangrijk verschil met veel gangbare analyticsomgevingen. Grafieken zijn uitstekend om vaste metrics te volgen en bekende vragen te beantwoorden. Process intelligence is vooral sterk wanneer je wilt onderzoeken hoe een resultaat tot stand kwam.

Je krijgt een interactief beeld van de onderliggende stroom, in plaats van alleen een verzameling opgetelde meetwaarden.

Inzicht in klantreizen vertalen naar kansen

Het doel was niet simpelweg betere analytics. De inzichten moesten teams en leiding helpen zien waar klantreizen beter konden.

Patronen in klantreizen konden kansen op meer conversie, onnodige frictie en betekenisvolle verschillen tussen markten of klantgroepen blootleggen. Analisten hoefden niet ieder onderzoek met een vooraf vastgestelde hypothese te beginnen. Ze konden echte klantstromen verkennen, patronen herkennen en vervolgens onderzoeken waar aandacht de meeste waarde had.

Daar zie ik een belangrijk voordeel van process intelligence voor het analyseren van klantreizen.

Het slaat een brug tussen klantgedrag en bedrijfsresultaat. Management en teams kunnen van een opgetelde KPI doorklikken naar de werkelijke klantstromen erachter. Zo ontstaat een sterkere basis om te bepalen waar digitale ervaringen, dienstverlening en klantinteracties beter kunnen.

Van analyticsproject naar blijvend vermogen

Het langetermijndoel was niet nog een dashboard of analyticsapplicatie.

We verankerden het verbeteren van klantreizen als een doorlopende, datagedreven werkwijze.

Samen met senior stakeholders en analisten stimuleerde ik het gebruik en verankerde ik de aanpak in de organisatie. Het analyticsfundament was zo ontworpen dat het over markten heen kon opschalen en verder kon groeien.

Het resultaat: beter inzicht in en meer grip op klantreizen, sneller zicht op verbeterkansen en een schaalbaar fundament om klantreizen continu te verbeteren.

Terugkijkend is dat ook wat deze case vandaag relevant maakt.

De technologie is sterk vooruitgegaan. Klantdataplatforms, journey analytics, decisioning en AI kunnen veel meer dan toen. Maar de onderliggende managementvraag is vergelijkbaar gebleven.

Organisaties willen interacties steeds persoonlijker maken, klantbehoeften voorspellen en de beste volgende stap bepalen. Om dat goed te doen, moeten ze klantgedrag over de hele klantreis begrijpen, niet alleen per afzonderlijk contactmoment.