In een eerdere bijdrage heb ik al eens verteld over dat ik in mijn rol dagelijks bezig ben om inzichten uit alle gesprekken te halen die wij bij mijn werkgever met klanten van onze opdrachtgevers voeren en deze om te zetten naar waardevolle verbeteringen.
Nu 2022 naar het einde loopt, heb ik – door de oogharen kijkend – de balans opgemaakt wat het meeste is opgevallen of bijgebleven van alle analyses die ik dit jaar heb gedaan.
Eerst een paar feitjes:
- In 2022 hebben we ruim 2 miljoen gesprekken geanalyseerd (voor het 3e jaar op rij een verdubbeling)
- Spraak/telefonie is met stip binnen in de top 3 van meest geanalyseerde gesprekken (na WhatsApp en e-mail)
- Bijzondere vermelding: de analyses van klanttevredenheidsurveys haalt net de top 3 niet; veel van de trajecten die we gedaan hebben, missen toch de vertaling in de survey van het vaak gevraagde cijfer naar kwalitatieve inzichten om verbetering mogelijk te maken (waarbij de vaak te lage n van de beantwoorde surveys ook niet strookt met de verdeling van de totale contactvolumes)
Maar zoals ik eerder al zei: het doel is niet de analyse op zich, maar de inzichten waar je concreet mee aan de slag kunt. Kijkend naar de 9 opdrachtgevers waar ik dit jaar verbeterpotentieel inzichtelijk heb gemaakt, leverden de inzichten vooral:
- Voorkomen van contacten | o.a. door betere content, anticiperen op de vervolgvraag, vereenvoudigen processen, focus op herhaalverkeer en klanten met een hoge servicebehoefte
- Hogere klanttevredenheid | o.a. door bij prioritering van verbeterprojecten klantervaringen 1-op-1 mee te nemen
- Meer verkopen/activatie | o.a. door obstakels om te bestellen (of te gebruiken) weg te nemen,
- Voorkomen van annuleren van bestellingen | o.a. door verwachtingen over levertijden beter te managen
Wat worden de verwachtingen voor de inzet/toepassing van conversational intelligence in 2023? Tja, vanzelfsprekend meer van bovenstaande, zeker voor bedrijven die nog geen ervaring hebben met het verkrijgen van inzichten op deze manier. Voor een aantal van onze opdrachtgevers zal het meer en meer gaan over:
- Verandering van werkwijzen | hoe zorg je dat je organisatie op een andere wijze gaat werken (zodat ze maximaal gebruikmaken van de inzichten van klanten en klantervaringen) en niet teruggrijpen op onderbuik en de infame excellijstjes
- Verdieping op de functie van ‘het gesprek’ in relatie met klanten | vanuit sociologie en linguïstiek is er al langer aandacht voor ‘talk-in-conversation’ als specifieke interactievorm tussen mensen, de ongeschreven regels en de wederzijdse verwachtingen; met de toegenomen digitalisering / automatisering is nog onvoldoende aandacht voor dat aspect geweest met als gevolg dat er veel digitaal kán, maar nog erg vaak voor het contact met de mens gekozen wordt.
- ‘Transfer learning’ in klantcontact | Transfer learning is – kort door de bocht – een type onderzoeksprobleem in Machine Learning (ML) waarbij resultaten/kennis van een analyse gerealiseerd in het ene domein toegepast kunnen worden op het andere waarmee sneller getraind kan worden (met minder impact voor ons of onze opdrachtgever).
-- dit bericht is eerder gepubliceerd op LinkedIn