nl
Als klant geef je graag een 5-sterrenbeoordeling aan bedrijven die je een goede klantervaring bieden. Maar wat als een organisatie hoger wil mikken dan 5 sterren? Wat zou er gebeuren als een organisatie een 10- of zelfs een 11-sterrenervaring wil bieden? Brian Chesky, CEO van Airbnb, sprak hierover tijdens een interview voor Masters of Scale: 'Do things that don't scale'.
Om een 11-sterrenervaring te bieden zou een organisatie onbeperkte middelen moeten hebben om ervoor te zorgen dat de klant een waanzinnige, over-the top ervaring heeft. Stel je voor dat je op vakantie gaat. Je stapt uit het vliegtuig en daar staat Elon Musk, jou op te wachten om je hartelijk welkom te heten. Maar dan zegt hij: 'Laten we je eerst naar de maan schieten, daar wacht een live privéconcert van je favoriete band op je om te beginnen. Daarna kun je je begeven naar je all-in verblijf waar alles perfect geregeld is.'
Natuurlijk is zo'n ervaring niet haalbaar. Maar wat organisaties kunnen doen, is die 11-sterrenervaring reverse-engineeren. Door na te denken wat je precies wil bereiken met customer experience, kun je een stap terugzetten en definiëren wat een 6- of 7-sterrenervaring zou inhouden. Daarna is het kwestie van te kijken hoe je dat kan behalen met de beschikbare middelen. Artificiële intelligentie (AI) kan organisaties helpen om dat vraagstuk op te lossen.
Bron: Jessica Pang, UXDesign.cc
Er is een behoorlijk bekende analogie tussen AI en tomatensoep met balletjes. Als je tomatensoep met balletjes eet, wil je zoveel mogelijk balletjes in je kommetje hebben. Dat is geen probleem als je de hele kom soep voor jezelf hebt. Maar als je maar één lepel kunt eten, moet je zien uit te vissen wat de beste manier is om met één lepel zoveel mogelijk balletjes op te scheppen.
Hetzelfde geldt voor AI: als een bedrijf onbeperkte middelen heeft, heeft het misschien geen AI nodig, omdat het zoveel kan investeren waar en wanneer het dat zelf wil. Maar als de middelen beperkt zijn, wat bij veel organisaties het geval is, moet je werken binnen bepaalde beperkingen en moet je slim investeren. AI kan je helpen zo efficiënt mogelijk te zijn met de middelen die je hebt en helpt je bij het prioritiseren van de juiste acties om jouw klantbeleving naar een hoger niveau te tillen en je te onderscheiden van concurrenten.
AI is meer dan alleen machine learning en algoritmes. AI vertegenwoordigt een complete stroom die begint bij de data die in het algoritme worden geplaatst en uiteindelijk aan de eindgebruiker worden gepresenteerd.
Representatie van de datastroom in Hello Customer
Om je data echt waardevol te maken, is het cruciaal dat je gegevens op een efficiënte manier kunt beheren, opslaan en gebruiken. Daar komt het concept van data mesh in beeld. Data meshing is ontstaan in software engineering. Software-ingenieurs waren gewend om hele grote systemen te bouwen als monolieten. Maar na verloop van tijd realiseerden ze zich dat deze systemen veel te groot, te complex en simpelweg niet te onderhouden waren. Ze besloten daarom op zoek te gaan naar een manier om deze systemen op te delen in meerdere kleinere services, waar kleinere teams aan kunnen werken. Zo kan elk team veranderen wat ze willen binnen hun eigen, kleinere systeem dat veel gemakkelijker te beheren is.
In 2018 zagen we een soortgelijke evolutie in de dataspace. Tot dan toe gebruikten organisaties vaak grote datawarehouses om al hun gegevens te centraliseren. Het nadeel was dat die gegevens nooit volledig bij een specifieke use case pasten: de financiële afdeling wil gegevens op een andere manier zien dan het product- of marketingteam. In plaats van het gebruik van enorme datawarehouses stelt het principe van data mesh voor om elk team zijn eigen, kleinere datawarehouse te geven. Zo wordt de data verdeeld in verschillende domeinen voor verschillende afdelingen in een organisatie. Die afdelingen kunnen dan de data gebruiken op een manier die relevant is voor hen.
Hoe kan dit jou helpen om de klantervaring te verbeteren? Als jouw team toegang heeft tot die data, kunnen ze dat natuurlijk intern gebruiken, maar ze kunnen de data ook connecteren met externe tools, zoals customer experience management software. Zo wordt je CX software een dataproduct in je volledige data mesh setup. Hello Customer bijvoorbeeld stelt bedrijven in staat om gemakkelijk alle gegevens die je al verzameld hebt aan het platform te koppelen, zodat je bijvoorbeeld verschillende klant- of productsegmenten kunt maken en vergelijken.
Andersom kan je de gegevens die je hebt verzameld in het Hello Customer-platform pushen naar jouw eigen systemen via API of via onze Snowflake-connector. Zo kan jouw CX-team die gegevens gebruiken om resultaten aan de rest van de organisatie te presenteren. Dit kan helpen om een businesscase te bouwen over de ROI van jouw CX verbeteringen, bijvoorbeeld door ontvangen feedback van klanten te koppelen aan omzetgegevens, zodat je echt begrijpt wat jouw omzet positief of negatief beïnvloedt.
Integratiemodel Hello Customer
Zoals eerder vermeld, is het cruciaal dat je gegevens op een efficiënte manier kunt beheren, opslaan en gebruiken. Op dezelfde manier, als het gaat om het verbeteren van jouw CX, is data gewoon data als je niet weet hoe je deze kunt vertalen in relevante inzichten. Bij Hello Customer innoveren we voortdurend om deze inzichten te verbeteren, zowel kwantitatief als kwalitatief, met behulp van AI.
Als het gaat om kwantitatieve inzichten, is onze Key Driver Analysis (KDA) een cruciaal instrument om te begrijpen wat je prioriteit moet zijn om een gekozen KPI te verbeteren, op basis van statistische relevantie. De KDA past eigenlijk heel goed bij het verhaal van tomatensoep met balletjes: als je de scope of het budget (middelen) niet hebt om alles in één keer te repareren, laat de Key Driver Analysis zien waar je je als eerste op moet concentreren. Alles wat zich in het kwadrant 'Fix This Now' bevindt, heeft een grote invloed op de algemene tevredenheid van jouw klanten. Hier moet je dus eerst jouw middelen inzetten om die 6- of 7-sterrenervaring te bieden.
Key Driver Analyse in Hello Customer
Over de afgelopen jaren heeft ons team bij Hello Customer hard gewerkt aan ISAAC, onze in-house AI-analyse. ISAAC is gespecialiseerd in het omzetten van grote hoeveelheden klantfeedback in tastbare, kwalitatieve inzichten. Onze AI analyseert elk feedbackitem individueel en creëert verschillende predicties zodat je in detail begrijpt waar je klanten over praten. Daarnaast past het ook sentimentanalyse toe op elk gedetecteerd topic, zodat je snel weet wat je klanttevredenheid beïnvloedt en wat je in je achterhoofd moet houden om een 6- of 7-sterrenervaring te creëren.
Customer feedback analysis in Hello Customer
De laatste tijd heeft AI aan een recordtempo ontwikkelingen doorgemaakt, grotendeels dankzij de release van ChatGPT door OpenAI. Hoewel de totale impact nog moet blijken, veranderen programma's als ChatGPT de manier waarop organisaties al jaren werken. ChatGPT en alle andere grote taalmodellen worden 'generatieve AI' genoemd, omdat ze erg sterk zijn in het genereren van tekst.
Hoe werkt generatieve AI? Je kunt ChatGPT zien als een black box die eigenlijk een extreem moeilijke wiskundige functie is. Die functie krijgt een bepaalde input zoals 'We will, we will…' (1). De black box probeert vervolgens te voorspellen wat het volgende woord zou kunnen zijn. In het begin weet de black box niets en vult deze de parameters willekeurig in om een willekeurige uitkomst te genereren (2).
Omdat ChatGPT zich baseert op gegevens die het op internet te vinden zijn, kan het voorspellen wat het juiste antwoord wel zou moeten zijn: 'ROCK YOU!' (3). Hierdoor kan de black box alle parameters bijsturen, wanneer het dan in de toekomst dezelfde input krijgt, zal het voortaan wel de juiste uitkomst voorspellen. Dit vereist miljoenen voorbeelden en het zal dit proces itereren, waarbij het de parameters telkens een beetje verandert. Dit wordt de leer- of trainingsstap genoemd (4).
Ons team ontwikkelde reeds oplossingen op basis van generatieve AI, zoals onze geautomatiseerde samenvattingen. Geautomatiseerde samenvattingen geven jou een directe samenvatting van feedback die je hebt verzameld over een specifieke categorie, zodat je niet duizenden feedbackitems zelf hoeft door te nemen. Bovendien geeft het jou de top 3 positieve en top 3 negatieve genoemde onderwerpen en geeft het zelfs suggesties tot verbeteringen.
Geautomatiseerde samenvattingen in Hello Customer
Hoewel die 11-star experience onbereikbaar is voor de meeste organisaties, kunnen ze wel alles op alles zetten om een 6- of 7-sterren ervaring te bieden. AI kan organisaties helpen om uitzonderlijke klantbelevingen te bieden, zelfs binnen de grenzen van hun middelen. Door AI te gebruiken om gegevens te beheren, klantbehoeften voorop te stellen en inzichten te verwerven, kunnen organisaties een niveau van service bieden dat hen onderscheidt van hun concurrenten.
Wil je meer weten over ons AI-gestuurde platform voor klantfeedback en hoe het je kan helpen om een 11-sterrenervaring aan je klanten te bieden? Bekijk dan ons platform of vraag een demo aan, we helpen je graag.
Schrijf je in op onze nieuwsbrief en krijg de laatste inzichten en publicaties. Jij kiest je favoriete topics.
