Customer journey analytics versus klantonderzoek

2 november 2022

Artikel geschreven door Peter Reddering en Kees Groenewoud

Regelmatig krijgen wij van opdrachtgevers de vraag wat het verschil of de verhouding is tussen Customer Experience (CX) Analytics en markt/klantonderzoek. Moet ik investeren in data-oplossingen om CX te monitoren en verbeteren of moet ik mijn klanten gewoon vragen wat ze er van vinden? Of moet ik het beide doen? 

We gingen in gesprek met Theo van der Steen, oprichter en directeur van zusterbedrijf Underlined over zijn visie en ervaringen op dit vlak. Underlined is gespecialiseerd in CX Analytics en stelt met haar ervaring, frameworks en tooling bedrijven in staat om klanten beter te bedienen en klantinteractieprocessen effectief en efficiënt in te richten vanuit continue analyse en monitoring. In de projecten die Underlined doet wordt vaak samengewerkt met markt- en klantonderzoek bureaus. Echter, de opdrachtgever kent niet altijd het verschil of weet waarvoor zij het een of het ander moet inschakelen.

In dit artikel geven wij onze gemeenschappelijke ervaringen, visie en beeld over hoe je als organisatie met deze twee vormen van klantinzicht om zou moeten gaan.

Traditioneel marktonderzoek en data science?

Als we kijken naar de wereld van markt en klantonderzoek zien we enerzijds de van oorsprong meer “klassieke” bureaus zoals die van oudsher verenigd zijn in de MOA (het expertise center voor marketing insights, onderzoek en analytics). Zij baseren hun inzichten voornamelijk op klantonderzoek. Daarnaast zien we de beweging vanuit de meer technische en consultancy gerichte bedrijven die met de inzet van data en data science, inzichten vanuit klantinteracties en klantdata halen.

Data science in het licht van klantgedrag, was altijd al gericht op het “snappen” van (klant)gedrag en ontwikkelt zich nog steeds in rap tempo. Mede door technologische ontwikkelingen komt daarbij de nadruk steeds meer te liggen op het “snappen” en minder op het verzamelen en ordenen van dergelijke klant data.

In de toekomst zal data science zich steeds verder tot een “brein” ontwikkelen dat duiding geeft en alles probeert te snappen. Deze visie komt voort uit het werk van Piek Vossen, hoogleraar Computational Lexicology aan de VU Amsterdam, zoals zijn project Newsreader en de ontwikkelde History Recorder die elke dag het nieuws “leest”, verbanden signaleert en historisch vastlegt.

Markt- en klantonderzoek is nogal een breed begrip…

Het is wat gevaarlijk om markt- en klantonderzoek onder een en dezelfde noemer te plaatsen. Als we bijvoorbeeld kijken naar de MOA zien we de groei naar zeven expertise gebieden waaronder ook een aantal dat door beweging in het vakgebied vanuit technologie, maar ook bijvoorbeeld vanuit wet-en regelgeving is ontstaan.

Wat we in de praktijk bij onze opdrachtgevers zien is dat markt- en klantonderzoek met name ingezet wordt voor klantsentimentmetingen en verdiepingen daarop. En het volgen en snappen van markt en marktontwikkelingen, bijvoorbeeld als het gaat om merk en imago. Veel van deze onderzoeken zijn gebaseerd op de grote panels die de belangrijke spelers hebben opgetuigd om dergelijke inzichten te bieden. Als het gaat om merk, imago en marktontwikkelingen is data science en CX Analytics niet zozeer een vervanging. Als het echter gaat om inzicht in klantinteracties, gedrag en sentiment zien we een andere beweging. Op dat vlak kent traditioneel klantonderzoek een aantal nadelen.

Valkuilen van markt- en klantonderzoek

Veel klant onderzoek naar interacties/klantreizen vindt plaats op de end-point van klantreizen. Dit type onderzoek vindt vaak ook nog eens periodiek plaats om voldoende aantallen respondenten te hebben. Wat je echter wil is inzicht opbouwen in de hele klantreis, wat daar goed en fout gaat en hoe je dat direct en op de juiste plek kunt aanpakken. Onderzoek kan deze gedetailleerde informatie en gevraagde snelheid vaak niet bieden. Of in ieder geval niet tegen redelijke en terug verdienbare kosten. Iets wat je met continu en fijnmazig meten en monitoren op basis van data en data science veel beter en efficiënter kunt doen.

Daarnaast is een nadeel van veel klantonderzoek dat het gebaseerd is op de uitvraag van wat klanten vinden of denken. We weten immers vanuit andere onderzoeken dat mensen vaak anders zeggen te gaan doen dan wat ze uiteindelijk echt gaan doen. Pas als we in staat zijn om daadwerkelijk gedrag te meten en zo mogelijk weer terug te koppelen naar onderzoek, kunnen we de werkelijke kracht van het onderzoek vaststellen.

Door ontwikkelingen op het gebied van neuromarketingonderzoek, ook wel marktonderzoek in het brein genoemd, zien we de potentie overigens wel dat dit gat kan worden gedicht. Ook dan zien we dat nieuwe technologieën de oude methoden van onderzoek overbodig maken.

Ook data science toepassingen op bijvoorbeeld klantcontactcenter data (conversational analytics) zijn steeds krachtiger om te achterhalen wat bij klanten leeft en waar zaken anders en efficiënter kunnen worden ingericht. Door AI toe te passen op gespreksopnames hoeven agents geen vastlegging en interpretaties meer te doen. Hiermee zijn organisaties direct in staat om klantbeleving en serviceprocessen te optimaliseren zonder uitvraag aan klanten.

De vraag blijft echter wel of nieuwe technologie het meer traditionele marktonderzoek vervangt?

Traditioneel marktonderzoek en data science – vriend of vijand?

Al pratende vormt zich de conclusie dat de combinatie van beide werelden het meest krachtig is. Door het systematisch meten en monitoren van klantdata en interacties ontstaat op alle punten in de klantreis een volledig en up-to-date beeld van wat klanten ervaren en doen. Met kwalitatief onderzoek kan vervolgens de verdieping worden aangebracht om de klantreis verder te optimaliseren.

We zien daarbij dat nieuwe technologie ook de meer traditionele manieren van onderzoek efficiënter, effectiever en betrouwbaarder maken. En dat interpretatie en toepassing van de inzichten, consulting skills vraagt die van oudsher bij de adviesbureaus liggen. Als beweging in de markt zien we dan ook dat data science-, onderzoek- en adviesorganisaties steeds meer naar elkaar toegroeien.

Welke keuzes maak je als organisatie

Om als organisatie de juiste keuze te maken in het opbouwen van inzichten en het continu monitoren van klantbeleving, gelden de volgende drie uitgangspunten:

• Begin bij het vaststellen van het doel en doelstellingen
  • Zonder doel geen richting. Concrete doelen die verband houden met drivers die de klantbeleving vergroten, dienen aan te sluiten bij de hogere bedrijfsdoelen. Dit is nodig om gericht te kunnen meten en verbeteringen aan te brengen. Om zo een wildgroei van goedbedoelde metingen en initiatieven te voorkomen.
• Maak een hoog over business case
  • Als de doelen helder zijn en we weten welke activiteiten van invloed zijn, maak dan een beknopte business case.
  • Dus welke inspanningen gaan we doen en staat dat dan in verhouding tot wat we daar mee denken te bereiken. En geldt dat voor alle klanten of alleen voor specifieke groepen.
  • Denk daarbij niet alleen aan korte termijn effecten maar ook aan langere termijn voordelen. Houd je bijvoorbeeld een groep klanten aan boord die op termijn heel waardevol zijn. Durf over meerdere jaren heen te kijken.
  • Zonder een business case in de diepte uit te willen denken, is een eerste verkenning van kosten en baten vaak al heel nuttig om bepaalde uitgaven rondom onderzoek te kunnen duiden.
• Doe en leer – breng kortcyclisch en op een fijnmazige manier verbeteringen aan. Effecten en winst is te behalen als je de klantreis in kleine stukken opknipt en hier verbeteringen in aanbrengt.

Als je in staat bent om doelgericht, met gezonde investeringen en continu lerende, data science en onderzoek met elkaar te combineren, maak je het verschil voor jouw organisatie

Wil je meer weten over dit onderwerp, neem dan contact met ons op. We praten graag met je verder over welke aanpak voor jouw situatie het beste past.