Hoe je met data science de online klantreis verbetert

Hoe je met data science de online klantreis verbetert

Door: Erwin van Oosten
Commercial director bij Building Blocks

Door het coronavirus heeft digitalisering een enorme vlucht genomen. Er is alleen één grote maar: persoonlijk contact met consumenten is via digitale kanalen een stuk lastiger. Toch verwachten consumenten online óók gepersonaliseerde services, content en producten. Als je hier geen rekening mee houdt, loop je het risico om de connectie met je klant te verliezen. Met als gevolg dat je concurrentiepositie verzwakt ten opzichte van bedrijven die wél aan de verwachtingen voldoen. De uitdaging om relevant te blijven is daarom groter en urgenter dan ooit. Wil jij de online klantreis verbeteren? Lees in deze blog hoe je dat met data science realiseert.

Persoonlijk contact in de digitale wereld
Vroeger keek je de klant recht in de ogen. Je wist wie er voor je stond, wat zijn of haar voorkeuren waren en ontdekte snel waar je hem of haar blij mee kon maken. In de digitale omgeving ontbreekt deze persoonlijke interactie. Als je wil weten wat er bij de klant speelt, zul je op zoek moeten gaan naar andere tactieken. Consumentendata kan je hier goed bij helpen. Het geeft je inzicht in de behoeftes en voorkeuren van klanten en vertelt wat de context is waarin iemand winkelt. Doet hij dat bijvoorbeeld voor zichzelf of voor een zoon of dochter? Met data science voorspel je klantgedrag, waardoor je de consument online beter bedient. Doordat je nu de juiste content op het juiste moment aanbiedt, blijf je relevant. Maar op welke manier zet je data science in om de klantreis persoonlijker en relevanter te maken? Hiervoor zijn drie zaken belangrijk.

1. Verantwoordelijkheid bij de business
Allereerst is het noodzakelijk dat de verantwoordelijkheid voor data science wordt belegd bij de business, oftewel de ‘voorkant’ van de organisatie waar de consument in contact staat met het merk. Nu is het in veel gevallen zo dat data science een eilandje is binnen de organisatie, vaak onder de vleugels van de IT-afdeling of een apart data science team.

In zo’n situatie ontbreekt een cruciaal element: de connectie met de business, de consument en zijn klantreis. Als deze disciplines los van elkaar handelen, maakt data science nooit de impact die het kan maken. Dan wordt er immers vanuit techniek gedacht, in plaats vanuit de klantbehoefte waarop de manager kan sturen. Zorg er dus voor dat het initiatief voor data science uit de business komt. Daar vindt de interactie met de klant plaats en daar liggen ook de problemen waar data science een oplossing voor kan bieden.

2. Basiskennis bij managers
Om het initiatief voor data science uit de business te laten komen, is het cruciaal dat managers een basisbegrip hebben van wat data wel en niet kan. Het is belangrijk dat ze op praktisch niveau weten wat er met data opgelost kan worden. Denk aan het slimmer inzetten van de website, het personaliseren en beter timen van mailings of het realiseren van een consistente klantreis. Hiernaast is het belangrijk dat ze de grenzen en gevaren van algoritmes kennen. Door het bijbrengen van de juiste expertise en het delen van succesvolle use cases, kan dit basisbegrip bij managers worden gecreëerd. Als de nodige kennis en inspiratie aanwezig is, kan de business zelf met ideeën komen en data als oplossing zien voor het verbeteren van de klantreis. 

3. Klein beginnen voor groot succes
Als laatste is het zaak om klein te beginnen. Het is niet reëel om te verwachten dat je data science in één keer binnen alle klantinteracties succesvol kunt inzetten. Begin binnen een kanaal, bijvoorbeeld aanbevelingen op de website. Creëer een projectteam waarin marketing en data science samenwerken. Ga op zoek naar de juiste balans tussen technologie en mens en bouw data science als ondersteuning van je business steeds verder uit. Zo ben je steeds beter in staat om aan te sluiten op de behoeften van de klant en kun je de klantreis persoonlijker en relevanter maken.