Nyttja kraften i X- och O-data för att skapa bättre kundupplevelser

Om 2020 var året då CX (Customer Experience) blev ett högt prioriterat område hos många bolag, blir 2021 året då de som agerar och investerar står som vinnare. De vinner inte bara genom att behålla och öka värdet på sin befintliga kundstock, de kommer växa ytterligare genom att locka nya kunder som tröttnat på dåliga kundupplevelser hos konkurrenterna.

En grundförutsättning för att skapa en god kundupplevelse är relevans. Ju mer träffsäker din kommunikation blir, desto större sannolikhet att du får önskad effekt. För att nå dit är nyttjandet av både X- och O-data helt nödvändigt.

  • X-data är customer experience data som t.ex. NPS (Net Promoter Score) eller annan kundnöjdhets-data

  • O-data är operationell data som t.ex. antal köp eller produkttyp

X och O data är A och O

En organisation som lyckas nyttja befintlig operationell data och säkerställa metoder för att samla in upplevelse-data, har goda förutsättningarna att lyckas. De som även förstår sambandet mellan kundlönsamhet och kundupplevelsefeedback, får en ökad förståelse för hur man bäst tjänar sin kund. De kommer också kunna allokera sina resurser där de har störst genomslagskraft. Operationell data (O-data) som kan nyttjas är t ex:

Ovan är klassiska datapunkter som ofta används och analyseras för att segmentera kunder. Annan O-data som är lika aktuell och som kan adderas för att göra än bättre avgränsningar är datapunkter som:

När det kommer till X-data handlar det om att strukturerat samla på sig information om hur kunderna upplever alla olika typer av interaktioner med ett varumärke. Exempel på sådana källor är:

Företag är traditionellt sett duktiga på att samla in och även analysera O-data. Det är klassiska styrmedel vi vant oss vid att arbeta med sedan länge. Det blir desto svårare när vi ska hitta och utnyttja den data som finns avseende kundernas känslor för oss. Den informationen återfinns oftast i olika system och analyseras och ageras på därefter. Det är här den största arbetsinsatsen behöver sättas in för att sammanföra den X-data som faktiskt redan finns.

Segmentering och prioritering

När X-data och O-data samverkar är det möjligt att upptäcka bristerna i kundupplevelsen. Genom att arbeta med segmentering av sin kundstock utifrån både X- och O-data, blir det också tydligt vilka områden som behöver prioriteras för att nå maximal effekt. Här är ett antal exempel på vilken typ av analys ett företag kan göra. När ni läser den, tänk på hur er organisation skulle kunna arbeta med analys baserad på både operationell- och upplevelsedata.

Välj rätt X- och O-data för att komma igång

Det gäller det att välja de datapunkter som är mest tillförlitliga och samtidigt säkerställa att de också i kombination, leder er fram till en ökad effekt. Det finns två olika angreppssätt för att komma igång - den operationella eller i den upplevelsebaserade. Om utgångspunkten blir X-data, som t.ex. ökad kundnöjdhet från en regelbunden kundundersökning som NPS. Använd då den datan genom att applicera den på olika kundsegment baserad på operationell data. Om du segmenterar dina kunder utifrån lönsamhet eller lojalitet, sök svaret på om den förbättring du ser, avspeglar sig lika här. Om den gör det, förstärk och investera då ytterligare på detta område.

Visar det sig att de viktiga segmenten ur ett lönsamhetsperspektiv, inte upplever en lika stor förbättring, sök svaren till varför. Du kan göra det genom att jobba igenom fritext-svar från undersökningen eller genom att sätta in en uppföljande insats. Att regelbundet jämföra olika kundsegment utifrån operationell data och jämföra den med hur kunder upplever er som leverantör, är en bra start. Utifrån sin helhetsbild av er och helst även i de enskilda kontaktpunkterna. Med en stabil grund i den analysen kommer strategi, taktik och faktiskt utförande samspela och ge kraftfulla resultat.

Om utgångspunkten utgår från operationell data är slutresultat detsamma, men vägen dit aningen annorlunda. Segmenteringen börjar t ex i storlek på köp eller köpfrekvens, här har de flesta bolag bra koll. Börja göra prioriteringar och våga väga segmenten mot varandra, för att se var bästa chansen för tillväxt finns. Därefter, tillför den upplevelse-data som finns tillgänglig för de olika segmenten. Den samlade bilden ni nu har utgör grunden för hur och var era framtida investeringar behöver göras.

Det viktiga är inte att väga in alla parametrar och alla datapunkter från första början. Då är risken överhängande att ni “drunknar” i data och missar det viktigaste av allt - att komma igång!

Vill du nyttja kraften i din X- och O-data vid en för kunden så avgörande kontaktpunkt som betalningen utgör - hör av dig!


Stefan Krafft

Håll koll på Billogram

Prenumerera på vårt utskick och få de senaste nyheterna direkt i din inkorg.

Läs vidare

Automatiserade påminnelser för obetalda fakturor: mer kontroll, mindre möda

Påminnelse- och inkassohantering präglas ofta av ineffektivitet, brist på överblick och risk för skadade kundrelationer. Kämpar även ditt företag med tidskrävande manuella processer som inte kan anpassas efter olika kunders behov och beteende? Utan flexibilitet i kravhanteringen riskerar du att missa viktiga affärsmål, som att minska churn, förbättra kassaflödet och öka kundnöjdheten.

Läs mer

Dina kunder vill betala. I alla fall de allra flesta.

Tillämpar ditt företag indirekt ett slags kollektiv bestraffning på hela kundbasen, bara för att ett fåtal personer missköter sina betalningar? En kravhantering präglad av avgifter och inkasso riskerar att bli en kostsam strategi i längden. Här får du veta varför – och hur det lönar sig att tänka annorlunda.

Läs mer

Value Engineering: strategin som maxar värdet av din fakturaprocess

Hur ditt företag tar betalt är en mer strategisk fråga än du tror. Här förklarar Billograms expert varför du bör applicera Value Engineering på dina faktura- och betalprocesser.

Läs mer