Predictive customer service: anticiperen met outbound klantcontact

Wat is het

Proactief klantcontact kan gebaseerd zijn op een voorspelling, maar kan ook gebaseerd zijn op business rules: als aan bepaalde voorwaarden is voldaan, nemen we contact op met de klant.

Predictive customer service is customer service waarbij geanticipeerd wordt op een bepaalde uitkomst waar je iets mee wil doen. Die uitkomst kan bepaald gedrag van de klant zijn, maar ook voorspelde gebeurtenissen bij klanten of signalen van systemen. Het anticiperen gebeurt op basis van het herkennen van patronen en het voorspellen aan de hand van data.

Voorbeelden van predictive klantcontact

• ingrijpen op shopping cart abandonment: voorkomen dat een klant een gevuld winkelwagentje achterlaat zonder te betalen of het winkelmandje gedeeltelijk weer leegt;
• ingrijpen op zoekgedrag: bijvoorbeeld wanneer iemand te lang bij bepaalde invoervelden van een online formulier blijft hangen;
• maken van een afspraak voor een monteursbezoek omdat een apparaat hapert en op termijn defect kan raken.

Voorbeelden van proactief klantcontact

• als zorgverzekeraar je klanten benaderen voordat de periode van overstappen/prolongeren aanbreekt;
• contact opnemen met een creditcardhouder wegens mogelijke betaalproblemen of vermoedens van fraude;
• contact opnemen met een geadresseerde omdat een pakket later bezorgd wordt dan afgesproken.

Hoe werkt het

Predictive customer service kan gevoed worden door verschillende soorten gebeurtenissen. Door historische gegevens en gedragspatronen te evalueren, kan AI anticiperen op de behoeften en voorkeuren van de klant om een snelle en persoonlijke ervaring te leveren. Hiervoor zijn verschillende stappen nodig.

• data verzamelen (online trackingdata, informatie uit klantgesprekken, CRM-data);
• data analyseren (aan de hand van machine learning/algoritmen en eerdere klantreizen die al bekend zijn) om op basis van patronen voorspellingen kunnen te doen over klantbehoeften;
• acties definiëren: criteria voor welke actie, op welk moment/in welke situatie via welk kanaal moet worden genomen; denk aan klantwaarde, prioriteit/urgentie, kosten et cetera;
• data inzetten om acties te initiëren;
• acties uitvoeren (bijvoorbeeld call, mail, chat of sms) en opvolgen.

Geavanceerde CCaaS-oplossingen hebben de benodigde functionaliteit voor predictive engagement aan boord. Naarmate je predictive klantcontact verdergaand wil personaliseren, kan je ook data gebruiken afkomstig uit andere bronnen, denk aan CRM-systemen en connected apparaten.

Waarom is het relevant

Met proactieve customer service kan je mogelijke vragen voor zijn en kan je in een vroeg stadium inspelen op specifieke behoeften van een klant of toekomstige problemen voorkomen. Predictive customer service kan zowel de dienstverlening verbeteren door een goede timing en personalisatie, als direct bijdragen aan de commerciële resultaten, bijvoorbeeld door een hogere klantwaardering, een hogere klantwaarde (door extra bestedingen).

Lees ook: Proactief klantcontact, wie wil dat nou niet – Problemen voorkomen in plaats van oplossen – of vanuit het perspectief van de contactcentermanager: klantcontact vermijden in plaats van afwikkelen. Dat klinkt aantrekkelijk en heeft grote voordelen, maar het moet niet verward worden met klassieke programma’s gericht op callreductie.

 

Predictive customer service en proactief klantcontact kunnen bovendien de druk op de klantenservice verkleinen. Enerzijds door daluren te gebruiken voor uitgaand contact en anderzijds door inkomend klantcontact te voorkomen.

Technologie

Steeds meer CRM- en klantcontactplatformen zijn uitgerust met functionaliteit op het gebied van proactief en predictive klantcontact. Denk aan Zendesk Relay (in partnership met Meta), Genesys predictive engagement, Twilio CustomerAI Predictions en NICE Enlighten AI. Ook CRM-applicaties zoals Salesforce (Einstein Analytics) en Pega (Next Best Action) hebben functionaliteiten aan boord, primair gericht op het definiëren van acties. Je kunt voor proactief klantcontact verschillende kanalen inzetten: van een outbound telefoontje tot een pushbericht of sms of van een e-mailnotificatie tot een pop-up voor een chatbot of live chat. WhatsApp is weliswaar een populair inboundkanaal, maar outbound communicatie is lastiger in te regelen. Sms kan probleemloos worden ingezet. Direct messages (DM’s) via socialmedia-kanalen zoals X worden steeds minder ingezet.

Even opletten

1. Predictive en proactief klantcontact is niet iets wat je zonder meer op je volledige klantenbestand kunt loslaten. Omdat je je klant actief benadert, bestaat het risico van irritatie. Bij shopping cart abandonment zal je je bijvoorbeeld moeten richten op klanten waarbij de kans het grootst is dat je doeltreffend ingrijpt in een proces. Klanten waarvan je kunt voorspellen dat ze vrijwel zeker wel (of vrijwel zeker niet) gaan afrekenen, bieden een lagere kans op succes.
2. Predictive wordt vaak aangeprezen als mogelijkheid om te komen tot minder contacten, tot een snellere oplossing of zelfs tot helemaal geen contacten meer. De vraag is of dit realistisch is. Interessanter is de vraag hoe je predictive en proactief klantcontact kunt inzetten om de relatie met je klant te verstevigen.
3. Bij het inzetten van proactief klantcontact moet je er rekening mee houden dat dit tot extra kosten kan leiden. Bijvoorbeeld wanneer je een klant in eerste instantie per geautomatiseerde e-mail of chatbot benadert, waarna de klant graag verder geholpen wil worden via een live kanaal. De kosten moeten, ook wanneer live contact ontstaat uit een geautomatiseerd predictive bericht, in balans zijn met het beoogde commerciële resultaat.
4. Er zijn regels voor het opnemen van contact met klanten in specifieke situaties. Die regels hebben te maken met opt-in voor klantcontact (consent) maar ook met privacy. Die regels zijn relevant bij goedbedoelde acties zoals service calls, happy calls en welkomstcalls, maar ook bij acties die de privacy raken, zoals bij shopping cart abandonment of het waarschuwen voor limieten bij belbundels en banksaldo’s. Betrek daarom je CISO of privacy officer bij het ontwerp en de implementatie van proactief en predictive klantcontact.