Wat heeft een droger te maken met de closed feedback loop in jouw organisatie? Nou, alles!
De closed feedback loop zetten organisaties in voor het verzamelen, analyseren en terugkoppelen van klantfeedback. Klanten vertellen je wat ze van jullie producten en dienstverlening vinden. Op jullie beurt bekijk je deze feedback en maken jullie vervolgens de cirkel rond: je vertelt hen dat je blij bent met de ontvangen feedback of beter nog; wát jullie met deze feedback hebben gedaan. Tot zo ver, vertel ik je waarschijnlijk niet heel veel nieuws…
Wat is dan wél het nieuws waar je wat aan hebt? Dat dit hele proces rondom de closed feedbackloop, zo ontzettend veel eenvoudiger kan, waardoor je klanten beter/sneller/makkelijker informeert én dat je tegelijkertijd de klantgerichtheid verbetert. Klinkt als een behoorlijke win-win toch?
Maar hoe zit het dan met die droger?
Terugkomend op die droger – je vroeg je natuurlijk al af wat de overeenkomst is met jullie closed feedbackloop. Het concept komt oorspronkelijk uit de technische hoek van ‘closed loop systems’.
Die droger als voorbeeld: je propt de natte was erin, stelt van tevoren in hoe droog je wilt dat de kleding eruit komt. De droger start het programma, ondertussen checkt een sensor de juiste droogte van de was. Die info? Die koppelt het systeem terug waardoor de droger weet of hij nog wat rondjes extra moet blijven draaien of het programma kan stoppen. Oftewel: het systeem optimaliseert zijn prestaties.
En precies dit gegeven, is interessant voor jou. Met de closed feedback loop gebruik je prestaties en feedback om je organisatie te verbeteren.
Hoe kan je de closed feedback loop nog veel slimmer aanpakken?
Die droger is dus al behoorlijk slim bezig. Er zijn ook een flink aantal manieren om de closed feedback loop te optimaliseren. Daar gaan we:
1) Gebruik transcribing.
Klanten vertellen je, bijvoorbeeld telefonisch of via een klanttevredenheidsonderzoek, hoe zij jullie producten of diensten ervaren. Deze operationele data hoef je niet zelf letter-voor-letter door te spitten. Het laten transcriberen van deze feedback, scheelt je een hoop tijd en energie.
2) Breng aan het licht wat gezien wil worden door je klant.
Nu je een transcript hebt van de operationele data, kan je daarin een verdieping maken met een intent- en sentimentanalyse. Aangedreven door Natural Language Processing (NLP) brengt het klantsentiment, inspanning, emotie en intentie in elke interactie aan het licht. Handig, want zo weet je wat klanten écht nodig hebben.
3) Data, data, data voor een totaalbeeld.
Het is het goud van iedere organisatie. Met dit goud is het eenvoudig om rapportages te draaien. Het combineren van verschillende bronnen zoals feedbackdata, klanttevredenheidsdata, medewerkertevredenheidsdata, geven je een totaalbeeld van welke processen je kunt verbeteren.
Voorbeeld uit de praktijk
Evanne is in gesprek met meneer Alvares. Hij is zeer ontevreden over de draadloze stofzuiger die hij heeft ontvangen. Met alle vaardigheden die Evanne rijk is, handelt ze het gesprek af en meneer Alvares lijkt tevreden met de oplossing. Ook uit alle operationele data, de sentimentanalyse, Quality Monitoring en de score die Evanne gaf aan het gesprek scoort de interactie een 7,5. Een ruime voldoende. Wanneer de klanttevredenheidsscore van meneer duidelijk wordt, is het voor Evanne even slikken. Meneer Alvares geeft een 4. Ze is ontzettend benieuwd waar dat verschil in zit.
4) Koppel je rapportages met AI voor ultiem gemak.
Zoals je inmiddels weet, bevat een closed feedbackloop, ook de terugkoppeling aan de klant. Je bent natuurlijk hartstikke blij dat meneer Alvares de moeite neemt om een onderzoek in te vullen. Aan de ene kant wil je terugkoppelen dat je de feedback hebt ontvangen. Aan de andere kant wil je nóg liever kunnen melden wát je daadwerkelijk verbeterd hebt naar aanleiding van zijn feedback. Nu ervaren veel organisaties die laatste stap als een nogal bewerkelijk iets. Een 1-op-1 terugkoppeling vergt veel tijd (en dus euro’s). Tijd die een drukke medewerker van het contact center veelal niet heeft.
Dat kan dus ook een stuk slimmer. Lang leve AI! Door Artificial Intelligence in te zetten, is het eenvoudig om een koppeling te realiseren met de rapportage om vanuit daar klanten een reactie terug te geven. Als je weet dat iemand een klacht heeft gestuurd, kan je een reactie laten formuleren op welke manier jullie eraan werken. Ook de stap verder, vertellen als er een oplossing is, is op deze manier makkelijk te realiseren. Daarin kan je vervolgens ook uitvragen of deze oplossing ertoe leidt dat de klant tevreden is en of hij een volgende keer weer gebruik maakt van jullie organisatie/product/dienstverlening.
Er is wel een voorwaarde om te kunnen personaliseren…
De enige voorwaarde? Een klant moet toestemming hebben gegeven om zijn gegevens te gebruiken. Veel klanten hebben behoefte aan gepersonaliseerde en transparante dienstverlening. Ze willen duidelijk weten waar hun gegevens voor gebruikt worden. Het is dus ook belangrijk dat je hier veel aandacht aan geeft en meneer Alvares (vooraf) uitlegt hoe het gebruik zijn gegevens hem helpen in een betere dienstverlening.
5) Van 1-op-1 terugkoppeling naar brede communicatie.
Meneer Alvares waardeert de persoonlijke communicatie enorm. Maar hij is natuurlijk niet de enige klant die wil weten wat er met zijn feedback gedaan is. Als organisatie/bedrijf/overheid wil je in de volle breedte laten zien welke verbeterpunten jullie hebben opgepakt en welke verbeterpunten zijn doorgevoerd. Communicatie op de website of berichten op social media zijn daarvoor natuurlijk prachtige manieren. Maar de echte bevestiging of jullie op de juiste weg zijn om een klantgerichte organisatie te zijn? Dat is wat klanten zeggen. Reviews zeggen alles over je organisatie.
TIP: Veel bedrijven zeggen klantgericht te zijn, maar als je acties daar niet bij aansluiten, dan heb je geen klantgerichte organisatie. Kijk maar eens naar jullie Google reviews. Zeggen jullie klantgericht te zijn of vínden klanten ook dat jullie klantgericht zijn?
Welke stap heeft jouw organisatie nog te nemen in het closed feedback loop proces om werkelijk een klantgerichte organisatie te zijn?
Conclusie
Bovenstaande schetst een inspirerend beeld van hoe jouw organisaties de closed feedback loop kan optimaliseren om werkelijk klantgericht te worden. Het begint met het benutten van moderne technologieën om klantfeedback efficiënt te verzamelen en analyseren. Door transcriptie, sentiment- en intentieanalyse, krijg je een diepgaand inzicht in wat klanten écht nodig hebben.
Vervolgens wil je deze inzichten integreren met andere relevante data, zoals klanttevredenheidsmetingen. Zo ontstaat een totaalbeeld dat richting geeft aan waardevolle verbeteringen. En dankzij de inzet van AI kan je deze verbeteringen op een innovatieve, gepersonaliseerde manier terugkoppelen aan je klanten. Niet alleen om te laten zien dat hun feedback is gehoord, maar ook om trots te communiceren over de concrete stappen die jullie hebben gezet.
Ook klantgericht werken tot in de diepste vezels van je organisatie?
Uiteindelijk gaat het erom dat je klantgerichtheid omarmt in je gehele communicatie en organisatie. Door transparant te zijn over verbeterpunten en reviews te monitoren, laat je zien dat je werkelijk een klantgerichte cultuur nastreeft. Alleen dan kan je de closed feedback loop optimaal benutten om continu te verbeteren en een ongeëvenaarde – memorabele – klantervaring te bieden.
We staan te trappelen om samen met jou de juiste stappen te zetten in jullie closed feedback loop. Een vraag? Een helpende hand nodig? ⬇️