Hoe big data helpt klantenservice te verbeteren

Big Data
Voor iedere organisatie is een goede klantenservice belangrijk. Om de klanttevredenheid van je klantenservice te verbeteren is data belangrijk. Data helpt om effectiever te monitoren en te luisteren naar de behoeften en ervaringen van je klanten. Big data zal daarom ieder jaar een grotere rol aannemen als het gaat om klanttevredenheid.

5 manieren waarop big data het beste uit je klantenservice naar boven haalt

Toegang tot bronnen
Een interne kennisbank, met oplossingen voor veelvoorkomende vragen, kan een uitstekend hulpmiddel zijn personeel op de telefoons. Door deze bronnen toegankelijk te maken voor uw klanten (FAQ’s op website), kun je simpele vragen van klanten naar de telefonisten verminderen. Door gespreksnotities vast te leggen (in CRM) per account is de klantenservice beter voorbereid op het omgaan met herhaalde problemen, waardoor de hele organisatie toegang heeft tot dezelfde, up-to-date informatie. Dit betekent veel voor gefrustreerde gebruikers die moe zijn van zichzelf te herhalen.

Customer Experience (CX) monitoren
Het monitoren van de ervaring van de klant met je organisatie en medewerkers wordt gemakkelijker door big data. Door middel van continu onderzoek na klantcontact zijn realtime gegevens beschikbaar over hoe de klantenservice ervaren wordt. Gegevens die ook per medewerker zijn in te zien. Zo kan op medewerkersniveau effectiever gecoacht worden en leren medewerkers van klantfeedback resulterend in persoonlijke en effectievere communicatie. Op procesniveau kan de dienstverlening worden vergeleken met resultaten van voorgaande maanden en bijgestuurd worden op punten om klanttevredenheid te verbeteren.
Neem contact op:

Robert van Loon
Client Service Director
Robert van Loon
Verbeterde responstijd
Responstijd en wachttijd zijn belangrijk voor klanttevredenheid. Grote bedrijven besteden vaak ondersteuning uit aan een callcenter om het belvolume aan te kunnen en daarmee consumenten beter te bedienen. Door big data is de organisatie beter in staat om op operationele aspecten (Gespreksduur, aantal gesprekken per medewerker, first call resolution) van klantenservice te sturen, waardoor onder meer de responstijd verbeterd kan worden. Op deze manier kan de organisatie effectiever personeel inzetten en inhuur verminderen. Door de harde kwaliteitsdata te integreren in één realtime dashboard met de zachte CX data is zichtbaar per werknemer en afdeling hoe er gescoord wordt.

Inzicht in sentiment en topics
Met nieuwe data technieken zoals tekstanalyse en speech technologie kan het sentiment en topics in binnenkomende reacties bij klantenservice steeds beter worden herkend. Binnenkomende e-mails, chatberichten, klachten en calls zijn met tekstanalyse automatisch te vertalen naar meest genoemde onderwerpen en sentiment. Zo wordt inzichtelijk waar je klanten de meeste vragen over stellen en waar ze negatief en positief over zijn: de sentimentwaarde. Met deze informatie kunnen FAQ’s verbeterd worden. Ook kunnen met tekstanalyse e-mails automatisch geprioriteerd en gecategoriseerd worden. Dit draagt bij aan een betere responstijd. Lees hier hoe Feeddex je kan helpen met tekstanalyse.

Anticiperen op klantbehoeften
Tot slot is het van groot belang om te anticiperen op de behoeften van de klant. Anders gezegd, het doel is om de klant iets te bieden dat hij nergens anders kan vinden. Big data maakt het makkelijker om deze ambitie te blijven waarmaken. Door de data van continu klanttevredenheidsonderzoek en tekstanalyse te koppelen en daarop analyses te doen houdt de organisatie beter zicht op klantbehoeften en is daardoor sneller in staat hierop in te spelen.

Wij willen graag dat u onze website zo goed mogelijk kunt gebruiken. Daarvoor plaatsen we cookies. Meer informatie

De cookie-instellingen op deze website zijn ingesteld op 'toestaan cookies "om u de beste surfervaring mogelijk. Als u doorgaat met deze website te gebruiken zonder het wijzigen van uw cookie-instellingen of u klikt op "Accepteren" hieronder dan bent u akkoord met deze instellingen.

Sluiten