Digital customer journey analytics

Article

Digital customer journey analytics

Doorgrond de ideale klantbeleving met process mining

Zowel marketeers als UX (User eXperience) designers zijn elke dag bezig met het creëren van een zo aantrekkelijk mogelijke klantbeleving. Maar in de digitale wereld zien zij die klantbeleving ieder op hun eigen manier. Objectieve data is soms voorhanden, maar niet altijd op zo’n manier beschikbaar dat dit leidt tot breed gedragen inzichten. Process mining kan een oplossing bieden.

De customer journey bottom-up

Marketeers en UX designers beperken zich nu vaak noodgedwongen tot een zogenaamde bottom-up customer journey definitie: wat is onze doelgroep, wat zoeken mogelijke klanten in deze doelgroep, wat zijn daarbij de meest voorkomende contactopties per type klant en wat voor brand- en klantervaring willen we aanbieden? In de praktijk zijn op deze wijze gedefinieerde klantsegmenten moeilijk te herkennen aan de hand van beschikbare data en deze doen vaak geen recht aan alle individuele klantbehoeftes. De variëteit aan klantreizen op de gemiddelde website en gerelateerde kenmerken is namelijk overweldigend.
 

Digital customer journey analytics en process mining

Voor een goede klantbeleving is een consistente brandervaring ten aanzien van content en navigatie van groot belang. Ook tussen verschillende kanalen en devices. Process mining biedt de mogelijkheid om hier feitelijk inzicht in te krijgen. Process mining is het (visueel) reconstrueren van een proces, zoals het proces daadwerkelijk is uitgevoerd. De geregistreerde data van afzonderlijke processtappen vormt de hierbij de input. Vervolgens zijn analyses ten aanzien van proces variabiliteit, volgordelijkheid, proces uitval en doorlooptijd mogelijk.
Organisaties registreren vaak een groot deel van de stappen in de customer journey: voor de offline kanalen gebeurt dit bijvoorbeeld in IT systemen zoals CRM en ERP. Voor de online kanalen wordt vaak nog meer data geregistreerd via bijvoorbeeld Google Analytics of Adobe. Als je de data van verschillende stappen tussen verschillende kanalen en devices kunt koppelen aan een (potentiele) klant via Big Data oplossingen, dan is het mogelijk om process mining te gebruiken om de volledige klantreis te visualiseren en dynamisch te analyseren voor alle klantsegmenten. Hierdoor zijn marketeers en UX designers beter in staat om samen met een analist de oorzaken van zowel gewenst als ongewenst klantgedrag te achterhalen en om hierdoor de juiste actie te ondernemen.
 

Dynamische analyse van digitale customer journeys

Process mining wint binnen de offline wereld al enige tijd aan terrein, vooral voor het optimaliseren van bedrijfsprocessen. Ook in de digitale wereld staan deze process mining tools nu voor een doorbraak. Tools als Disco, Celonis, Perceptive of Deloitte Process X-Ray™, worden steeds meer gebruikt om online data dynamisch te analyseren. Met dynamische analyse bedoelen wij dat deze tools het mogelijk maken om de online data zo te analyseren en te visualiseren dat interactieve sessies mogelijk zijn. Je hoeft hiermee niet vooraf af te bakenen wat je wilt analyseren of meten. Hoe beter de data is vastgelegd en beschikbaar is over meerdere kanalen, des te meer inzichten over de totale customer journey gevonden kunnen worden. Door het inbouwen van filtermogelijkheden zoals klantsegment, device type en productinteresse kunnen klantreizen snel in beeld worden gebracht. Zo komen de meest gebruikte navigatiepaden en potentiele klantbelevingsverbeteringen snel aan het licht. Dit is een groot verschil ten opzichte van de statische ‘web analytics’ toepassingen, die vooral zijn gericht op het vooraf definiëren en meten van KPI’s en next-page analyses waarbij de interactie beperkt is.
 


In het ideale geval kunnen online en offline data aan elkaar worden gekoppeld maar alleen al de online toepassing van process mining is meer dan de moeite waard. Een bijkomend voordeel is dat er veel gestructureerde data beschikbaar is over de pagina’s die mensen bezoeken, en zelfs welke navigatie elementen worden gebruikt op de pagina.

Process mining kan snel en flexibel inzicht bieden in de online customer journey, waardoor het een zeer belangrijke bijdrage levert aan het realiseren van inzicht gedreven marketing en UX optimalisaties.
Een goede toepassing van customer journey mining kenmerkt zich door:

  • Een duidelijk beeld vooraf van de met de digitale brand te bereiken klantdoelstellingen. En welke segmenten en kenmerken daarbij horen.
  • Een goede voorbereiding van interactieve sessies: wat zijn de belangrijkste vragen met betrekking tot klantdoelstellingen die per segment spelen?
  • Regelmatige sessies met marketeers en UX designers om deze vragen ook met behulp van process mining door te nemen en te valideren, inclusief een opvolging van vragen die niet tijdens sessies konden worden opgelost.
  • Het meten of inzichten ook echt hebben geleid tot verandering, eventueel met behulp van A/B testing of live analytics.

De belangrijkste vraag die overblijft is eigenlijk: waarom gebruiken organisaties deze feitelijke methode om de customer journey voor belangrijke segmenten in kaart te brengen en te optimaliseren, nog niet vaker?

Vond u dit nuttig?

Gerelateerde onderwerpen