Hoe oude data je toekomstig succes bepalen

Bedrijven beschikken over een gigantische berg aan actuele big data die een grote meerwaarde is bij het versterken van klantrelaties. Maar hoe waardevol oude data precies zijn, daar zijn bedrijven zich vaak niet terdege van bewust. Als je historische informatie efficiënt genoeg gebruikt, kan je nochtans op een haast helderziende manier je marketingbeleid sturen. Dat bewijst de studie van de ‘predictive analysis’, waarbij historische data worden ingezet om klantgedrag te voorspellen.

Doorbreken tot de gevoelswereld van je klant, hem sterker aan je binden, en vooral: vermijden dat je hem verliest. Ruim bekeken zijn dat de doelstellingen van de ‘predictive analytics’, een studiemethode die historische data onder de loep neemt en er trends mee voorspelt. Hoe sterker de kwaliteit van de data die je verzamelt en hoe langer het tijdsbestek waarin je de informatie hebt verzameld, hoe beter je bepaalde tendensen - goed of slecht - kan waarnemen en erop in kan spelen. Kijk bijvoorbeeld naar de klanttevredenheid. Dankzij de brede waaier aan bestaande big data, wordt het een stuk makkelijker om nieuwe doelgroepen te bepalen en te segmenteren. De gedetailleerde informatie over gebruikersprofielen en hun gedragspatronen zorgt ervoor dat bedrijven hun klanten veel gerichter kunnen benaderen met producten en diensten die beantwoorden aan hun specifieke behoeften.  

Vertrouwen geven aan consumenten

Het uitgangspunt van die doelgroepbepaling hoeft daarbij niet enkel puur commercieel te zijn. Uiteraard wil je dat consumenten loyaal blijven aan je bedrijf, maar de omgekeerde insteek - vertrouwen geven aan je klanten - is even goed een efficiënte manier om aan klantenbinding te doen. Zo kan je de negatieve boodschappen die in het verleden over je bedrijf werden geschreven op sociale media, in je voordeel ombuigen. Door hiermee rekening te houden bij de ontwikkeling en lancering van een nieuw product, kan je negatieve customer-ervaringen proactief in de kiem smoren en aantonen dat je je klant wél begrijpt.

Predictive analysis is in die zin een belangrijk instrument om bedrijven inhoudelijk te adviseren over nieuwe producten en diensten: waar heeft de klant nood aan en hoe zet je het best in de markt? De 360°-visie die de analyse van historische data biedt, geeft ook inzicht in welke producten en diensten je optimaal kan combineren.

Minder klantenverloop

Potentiële technische problemen, storingen en andere bottlenecks zijn makkelijker te detecteren en voorspellen als je gegevens uit het verleden zorgvuldig bijhoudt en monitort. Een perfect voorbeeld daarvan is de toepassing van een predictive maintenance-beleid: een telecomoperator die een klant opbelt om te waarschuwen dat zijn digicorder hapert, nog voordat de klant het zelf heeft opgemerkt, bijvoorbeeld.

Ook wanneer er zich toch technische problemen voordoen, kan predictive analysis alsnog voor een positieve context zorgen bij de klant. Stel je voor dat de customer care-agent het issue al gedetecteerd heeft op het ogenblik dat de klant inbelt? De oplossing meteen aangeboden krijgen op het moment dat het probleem zich voordoet, geeft een klant ongetwijfeld meer voldoening dan wanneer hij zijn besognes met handen en voeten moet uitleggen. Frustraties bij de klant vermijden, door in te spelen op zijn onmiddellijke en toekomstige noden, leidt er zonder meer toe dat consumenten minder geneigd zullen zijn om over te stappen naar de concurrentie.

Predictive analytics schetst de manier waarop bedrijven vandaag functioneren. Het helpt hen om bepaalde knelpunten weg te werken en nieuwe opportuniteiten detecteren, wat leidt tot een betere customer experience en een groter concurrentievoordeel. Maar de doorgedreven analyse van historische data is meer dan dat: het is de basis van waaruit bedrijven hun klanten écht kunnen leren kennen. Dat is de eerste vereiste om een diepgaand engagement te creëren over verschillende kanalen heen.