Hoe een (dis)like de offline shopervaring verbetert

Hoe een (dis)like de offline shopervaring verbetert

Door Amnon Vogel
Redactie RetailWatching

De klant staat centraal, zo weet inmiddels iedere retailer anno nu. Consumenten die online iets kopen, weten zich naast een factuur verzekerd van een tevredenheidsonderzoek in hun mailbox. Maar ook voor fysieke retailers is het belangrijk te weten hoe de klant zijn winkelervaringen beoordeelt. Een gebrek aan tijd of zin is voor velen een reden om geen ellenlange vragenlijsten in te vullen. TryLikes biedt daarvoor een alternatief. Met een duimpje omhoog of omlaag kunnen consumenten kort maar krachtig hun oordeel vellen over hun shopervaring. Grote ketens als Albert Heijn en McDonald’s maken al gebruik van de diensten van het Nederlandse systeem, in april vorig jaar gelanceerd door Steven Kroon en Janneke van den Heuvel. Via panelen op meerdere plekken in de winkel kunnen klanten verschillende aspecten ‘liken of disliken’. Eén vraag per paneel, want bij meer vragen haken veel klanten af. Daarom heeft TryLikes ook eigen hardware ontwikkeld, legt Van den Heuvel uit. “Als klanten tablets zien, denken ze dat er meer vragen komen.”

Waarom is dit dé manier om klanttevredenheid te meten?
“Vanuit consumenten gezien is het ideaal omdat het laagdrempelig en snel is. Zij willen vaak best feedback geven, maar niet direct allerlei persoonlijke gegevens delen. Voor retailers is het goed dat ze zo heel veel data verzamelen. Ze krijgen met deze methode een goed beeld van het gros van hun klanten, niet alleen van de groep die zo mondig is om uitgebreid feedback te geven.”

Is het niet te simplistisch, een duimpje omhoog of omlaag?
“Dat lijkt zo aan de voorkant. Maar die twee duimen zeggen meer dan je op het eerste gezicht zou denken. We stellen hele specifieke vragen op meerdere plekken. Door die te koppelen aan dagen en tijden, kunnen we trends ontdekken. Als er op woensdagmiddag heel veel negatieve feedback binnenkomt bij kassa drie, zou je kunnen kijken wie er op dat moment werkt en of het daar iets mee te maken heeft. Maar eerst valideren we dat dan met een andere vraag, want misschien ligt het wel aan de lange kassarij op dat tijdstip.”

Ontbreekt met jullie methode geen cruciale informatie?
“Dat ligt eraan wat je doel is. Als van de tien mensen er zeven zijn die een winkel onder de maat vinden, dan kun je er van uitgaan dat dat zo is. Daarvoor hoef je niet te weten of ze 38 of 58 zijn. Maar retailers kunnen er altijd voor kiezen om de baseline die wij neerleggen te gebruiken voor nadere onderzoeken, zoals diepte-interviews. Wij zien ons systeem als dé manier om de operatie op de winkelvloer te optimaliseren. Op andere punten is het misschien niet het ultieme systeem.”

Hoe voorkom je fraude?
“We hebben onze eigen hardware ontwikkeld. Die hebben we zo ingesteld dat een te kleine vinger niet gedetecteerd wordt, zodat kinderen niet kunnen stemmen. Natuurlijk kun je niet voorkomen dat een medewerker zijn collega voor de lol een like of dislike geeft. Maar de aantallen zijn zo groot, dat de invloed daarvan te verwaarlozen is. Daarbij is daar na de eerste week de lol ook wel vanaf.”

Wat kunnen retailers concreet met jullie data?
“Er komt enorm veel feedback binnen, duizenden reacties per filiaal per maand. Wij kijken mee naar trends en als we extremen zien, zowel positief als negatief, dan sturen wij aanbevelingen naar de winkelmanager. ‘Let eens op kassa vier op vrijdagmiddag’, bijvoorbeeld. Wekelijks sturen we daarnaast een rapportje met eenvoudige actiepunten in Jip- en Janneketaal. Je hoeft dus geen data-analist te zijn om daar iets mee te kunnen, retailers kunnen er gelijk op de winkelvloer mee aan de slag. We helpen soms met het maken van een plan van aanpak, maar gaan niet te snel op de stoel van de retailer zitten.”

Welke trends in consumentengedrag hebben jullie al kunnen ontdekken?
“Een vraag die we altijd stellen, is of de klant de winkel die hij bezocht heeft zou aanbevelen. Wat daarbij opvalt, is dat de uitkomsten daarvan bijna altijd meebewegen met de vriendelijkheid van het personeel. Ook blijkt in veel gevallen de algehele ‘experience’ veel belangrijker voor tevredenheid dan de prijzen. Verder zien we dat veel bedrijven het idee hebben dat hun medewerkers de bedrijfscultuur wel in zich hebben en uitdragen. In de praktijk blijkt dit vaak tegen te vallen, omdat dit heel locatie-afhankelijk is. Maastricht is geen Amsterdam. Die bevindingen benadrukken het belang van het lokaal trainen van medewerkers. Overigens weten managers op de winkelvloer aan de hand van onze data vaak vrij goed wat er wel of niet goed zit, maar voor het hogere management komt het nog wel eens als een verrassing.”

Wat kan er nog verbeterd worden aan TryLikes?
“Waar we nog aan werken, is het koppelen van onze bevindingen aan al bestaande data. Daarvoor hebben we data-analisten in dienst. Wat verder nog lastig blijkt, is om retailers zo ver te krijgen dat ze TryLikes in hun dagelijkse ritme opnemen. Er komt echt iets bij, en daar moet wel ruimte voor zijn. We proberen het systeem stap voor stap op een game-achtige manier bij organisaties binnen te brengen. We zullen nog moeten ondervinden of dat overal gaat lukken. Uiteindelijk willen we winkels wereldwijd helpen een stabiele offline omgeving te creëren. Retailers die er niet in slagen ‘een full-round happy experience’ voor hun klanten te realiseren, missen de boot. En dat kun je niet doen zonder het sentiment van de klant te meten.”