Beslissingen nemen op basis van data in plaats van op fingerspitzengefühl of een gebruikersonderzoek. Zodat je vanuit signalen die klanten afgeven verbeteringen door kunt voeren in je organisatie. Dat is waar Livia en Michiel zich hard voor maken. Achmea heeft hiervoor een speciaal programma opgezet: Continu Beter. Onderdeel ervan is het bouwen van een gebruiksvriendelijk dashboard waarop al deze informatie inzichtelijk is. 

Michiel Maathuis is Manager Klantbediening Visie, Strategie & Innovatie. Samen met Livia Lablans, Data Consultant en een aantal andere collega’s zet hij zich in om Achmea meer datagedreven te laten werken. “Beslissingen binnen Centraal Beheer (een van de labels van Achmea) waar wij werken, worden soms genomen op basis van beperkte gegevens of onderbuikgevoel. Dat is prima, maar als je je beslissing bevestigd ziet in data, dan weet je het zeker. En… zo kom je er ook achter als je gut feeling er een keer naast zat. Op basis van data kun je dan alsnog de beste beslissing nemen.”

Voor deze transformatie naar een datagedreven organisatie is onder andere het programma Continu Beter in het leven geroepen. Een intern programma met als missie: vanuit signalen die klanten afgeven fricties opsporen en verbeteringen doorvoeren. Michiel geeft een voorbeeld. “Komen er ineens veel berichten en telefoontjes binnen met vragen over de dekking van een verzekering, dan wil je weten waar dat aan ligt. Is de dekking bijvoorbeeld aangepast en staat dit niet duidelijk genoeg vermeld op de website? Of geeft de chatbot onduidelijke antwoorden? Of hebben medewerkers van het klantcontactcentrum te weinig kennis over dit product? Dat zijn allemaal waardevolle kwalitatieve gegevens waar je organisatie al over beschikt.”

“Ook kwantitatieve data is heel bruikbaar,” vervolgt Michiel. “Het maakt nogal wat uit of er in een week tientallen vragen binnenkomen over een product, of duizenden. In het laatste geval weet je zeker dat het structureel is en je heel snel actie moet ondernemen. Als het om uitzonderingen gaat, zul je er eerder kiezen om de data wat langer te bestuderen. Neemt het aantal klachten toe, of af? Ook dat kun je weer meten aan de hand van beschikbare data in je organisatie. Het is mooi dat we alle stakeholders bij elkaar hebben, zodat niemand met zijn eigen lijstje rondloopt maar dat iedereen dezelfde top 10 heeft,” vertelt Michiel enthousiast. “Voor al die issues op deze top 10-lijst bedenken we oplossingen.”

Livia werkt binnen een team dat bouwt aan een dashboard waarbinnen alle data over klantcontact samenkomt. Daarbij wordt de data op een gebruiksvriendelijke manier gepresenteerd. Dat gebeurt met Power BI: een interactieve tool van Microsoft voor het visualiseren van data. Daarmee is Business Intelligence (BI) niet langer alleen maar bereikbaar voor dataexperts die exact hun weg weten, maar voor iedereen in de business. Ongeacht zijn of haar kennis van datamining. “Allereerst kijken we naar de behoefte van de collega’s vanuit de business. Dat zijn collega’s die bijvoorbeeld werken aan het optimaliseren van een kanaal of een klantreis. De Data Engineer in het team helpt met het bouwen van het dashboard in Power BI. Data Scientists ontwerpen de modellen en voegen daarmee slimmigheid toe aan de data. Als Data Consultant zorg ik ervoor dat de behoeftes van de business zo goed mogelijk geborgd zijn De uitdaging is om zoveel volledig mogelijk te zijn en tegelijkertijd ook heel bruikbaar. Dat klantdata daarin centraal staat, blijkt wel uit de naam van dit project: Voice of the Customer.” 

“We zijn gestart met een klein clubje dat er op dagelijkse basis al veel mee deed. Nu het dashboard steeds meer handen en voeten krijgt, komen vanuit alle hoeken van de organisatie geïnteresseerden bij ons aankloppen,” vertelt Livia bevlogen. “We gebruiken modellen om onderwerpen uit contacten met klanten te halen. Als mensen bellen, dan wordt er vaak wel een bepaalde reden meegegeven waarom ze bellen. Maar dat is vaak heel erg breed geformuleerd. We proberen nu uit dat telefonische klantcontact de data te halen die laat zien wat nu de exacte intentie van de klant was om te bellen. Maar we kijken ook naar het sentiment. Hoe verliep het gesprek? Was de klant blij? Hebben we zijn verwachtingen overtroffen? Of was hij teleurgesteld en heeft hij opgehangen? Als collega’s in de business horen dat we daar mee bezig zijn, dan zeggen ze: wow, daar wil ik ook wat mee doen! Als iemand bijvoorbeeld tijdens het laatste gesprek aan de telefoon geïrriteerd was, dan kun je die klant beter niet lastigvallen met een marketingactie. Het is dan beter om hem vanuit service nog even te benaderen om te toetsen of zijn probleem nu is opgelost.”

Continu Beter en de ontwikkeling van het Voice of the Customer dashboard zijn op dit moment volop in beweging. Waar gaat dat naartoe volgens Michiel en Livia? “We hebben daar een roadmap voor liggen. Die scherpen we continu aan. Een ontwikkeling zoals ChatGPT, dat onlangs is gelanceerd, is voor ons heel interessant. Dankzij de snelle technologische ontwikkelingen liggen er heel veel kansen voor nieuwe mogelijkheden Uiteindelijk zouden we het tof vinden om naar automatische signalering toe te werken. Dan hoef je niet meer zelf in het dashboard te zoeken naar de onderwerpen waar veel klantcontact over is geweest, maar laat je het systeem voor je werken. Bijvoorbeeld om te detecteren of het klanten heel veel moeite kost om iets te regelen. Of dat klanten ons uiteindelijk toch moeten bellen omdat bepaalde informatie op de website niet goed te vinden is. Dit soort knelpunten willen we graag automatisch signaleren zodat we het direct kunnen oplossen.”

De mechanismen waaraan ze nu werken, smaken naar meer. “We gebruiken nu nog geen realtime-data,” legt Michiel uit, “maar waar we nu aan werken, zouden we natuurlijk ook heel goed in een realtime-omgeving kunnen gebruiken. Als collega’s eraan gewend raken om vanuit data beslissingen te nemen, dan zie je ook dat ze gaan vragen: kun je dat nóg sneller voor ons doen? Kunnen we nóg dichter op de bal gaan zitten? Voor de collega’s van traffic is dat bijvoorbeeld heel handig. Dat zijn de mensen die onze contactmedewerkers inplannen. Als we op basis van data kunnen aangeven dat klanten op een bepaald moment op zoek zijn informatie over een specifiek onderwerp, dan zoeken zij telefonisten die kennis hebben van dat betreffende onderwerp. Het is dan dus heel handig als je vooraf weet waar mensen over gaan bellen. Dit soort concrete toepassingen maakt het potentieel van deze data veel meer inzichtelijk voor onze organisatie.” Kortom: You Ain't Seen Nothing Yet. De mogelijkheden zijn eindeloos en het tempo waarop data beschikbaar komt en bruikbaar is, gaat snel, sneller en nog sneller! 

Over hoe Achmea zelf chatbots ontwikkelt, is eerder een artikel verschenen. Je kunt het hier lezen.