Klantfeedback is er volop, inzicht nog niet
Consumenten geven hun mening voortdurend: via reviews op webshops, via forums, op social media. Organisaties die consumentenproducten ontwikkelen hebben zo automatisch toegang tot grote hoeveelheden klantenfeedback. Maar feedback is nog geen inzicht. Wat zeggen deze reviews echt? Welke patronen en signalen kun je uit deze klantreacties halen? Vaak blijft deze klantenfeedback onbenut, simpelweg omdat het te veel, te onsamenhangend of te ongestructureerd is.
Wat organisaties wél nodig hebben
In zo’n overvloed aan klantreacties hebben organisaties vooral behoefte aan duidelijkheid. Ze willen weten waar klanten nu echt blij van worden, waar irritaties ontstaan en welke producteigenschappen doorslaggevend zijn voor een positieve beoordeling. Maar dat vraagt om meer dan het lezen van losse reviews. Organisaties hebben een manier nodig om:
- Grote hoeveelheden tekst om te zetten in goed onderbouwde en meetbare inzichten
- Te begrijpen welke producteigenschappen de grootste invloed hebben op ratings en klanttevredenheid
- Verbeterkansen te vertalen naar concrete ontwikkelrichtingen
- Beslissen op basis van onderbouwde feiten, in plaats van op aannames of onderbuikgevoel
Met andere woorden: bedrijven zoeken een manier om de ‘stem van de klant’ écht te begrijpen en te benutten, zodat innovatie- en marketingbeslissingen goed onderbouwd genomen worden op basis van wat klanten daadwerkelijk zeggen en bedoelen.
Van ongestructureerde tekst naar concreet inzicht
CQM helpt organisaties om van ruwe klantfeedback te komen tot heldere, voorspellende inzichten. We combineren daarbij diepgaande statistische en machine-learning-kennis met domeinervaring in innovatie en marketing intelligence. Een greep uit onze werkwijzen:
Vage klanttaal omzetten naar meetbare eisen
- Voice of the Customer (VoC) concreet maken
Vage klanttermen zoals mooi, snel, duurzaam of gebruiksvriendelijk vertalen we, in samenwerking met organisaties, naar meetbare, objectieve producteisen. We structureren en kwantificeren wat deze termen voor klanten betekenen én hoe belangrijk elk aspect is.
Tekst analyseren met topic modelling en sentimentanalyse
- Grote hoeveelheden tekstuele data verwerken naar gestructureerde inzichten
Met technieken als topic modelling en sentimentanalyse halen we de belangrijkste thema’s, emoties en producteigenschappen uit ongestructureerde tekst. Zo wordt inzichtelijk wat klanten ervaren, waarderen of missen.
Voorspellend modelleren van ratings
- Voorspellend modelleren
Met onze Ratings & Reviews-tool bepalen we welke producteigenschappen de grootste invloed hebben op klanttevredenheid. Daardoor weten ontwikkelteams direct waar ze hun energie op moeten richten. Zo selecteer je de meest kansrijke innovatie- en ontwikkeltrajecten en voorkom je investeringen die weinig effect hebben.
Wat levert het op?
Door de stem van de klant helder en kwantitatief te maken, kun je innoveren op basis van feiten in plaats van aannames. Je richt je ontwikkelcapaciteit op wat echt impact heeft voor klanten, waardoor productontwikkeling sneller en doelgerichter verloopt. Met als resultaat: tijdwinst, hogere klanttevredenheid en een sterker onderscheidend vermogen.
Meer weten over onze aanpak?
Wil je weten wat VoC, Reviews & Ratings en text analytics voor jouw organisatie kunnen opleveren?
Neem contact op met Heleen of bekijk onze whitepaper en klantcases.
