Ga naar hoofdinhoud
Qualtrics Home page

OMNICHANNEL KLANTANALYSE SOFTWARE

Luister naar elk woord, op elk kanaal

Onze omnichannel analytics engine doorzoekt elk gesprek, elke vermelding, elk bericht, elke chat, elke sms en elke e-mail om de hoofdoorzaak van de wrijving (of genoegen) bij de klant te begrijpen en elk team in de organisatie realtime inzichten te verschaffen.

Melding op een telefoon die aangeeft dat het belvolume dringend is

Ga overal waar uw klanten zijn, zonder ook maar ergens heen te gaan

Als klanten contact opnemen, leggen wij alles vast. Telefoongesprekken, chats, posts, vermeldingen en wat daar nog tussendoor glipt. Alles komt samen op één platform waar het wordt geanalyseerd door onze toonaangevende tools voor klantanalyse om cruciale zakelijke inzichten naar boven te halen.

Feedback van alle verschillende sociale mediakanalen Feedback van alle verschillende sociale mediakanalen

Menselijk
inzicht
gecombineerd met machinale
schaalbaarheid

Krijg meer inzicht in elke klant met een engine voor spraak- en tekstanalyse die speciaal is afgestemd op branchespecifieke terminologie in meer dan 20 talen. Aangedreven door Natural Language Understanding (NLU) brengt het klantsentiment, inspanning, emotie en intentie in elke interactie aan het licht, zodat u weet wat uw klanten écht nodig hebben.

Sentimentanalyse van een contactcentrumchat op een telefoon

De juiste ervaring leveren aan elke klant, elke keer weer

Maatwerk voor elk contactpunt, van interacties met klantenservicemedewerkers tot digitale trajecten, op basis van automatische detectie van intenties, eerdere activiteiten van elke klant en individuele voorkeuren.

Met een 360° beeld van elke klant weet u precies wat uw volgende stap wordt, via welke kanalen u de klant moet bereiken, welke beloningen de klant verkiest en zelfs welke producten en diensten deze klant vervolgens zal kopen. Precies wat u nodig hebt om echt gepersonaliseerde klantervaringen op schaal te leveren.

Carpoolprofiel van Steph Choi Carpoolprofiel van Steph Choi

Maak van elke actie de juiste actie

Inzichten verzamelen is slechts het begin, het gaat erom wat u met die inzichten doet. Combineer omnichannelanalyse met xFlow – onze geautomatiseerde actie-engine – om de juiste mensen te waarschuwen, tickets te genereren en gaten te dichten. Hierbij worden de eerdere interacties, het sentiment, de intentie en het gedrag van elke klant gebruikt om in de juiste context tot actie over te gaan.

Automatische beantwoording

Bied ongeëvenaarde ervaringen en ondersteuning met omnichannel analyse

Bevorder de CX-transformatie in uw hele organisatie

Contactcentrum

Begrijp de intenties van uw klant, maak het uw klant gemakkelijker en coach uw werknemers om het onderste uit de kan te halen.

Product

Vind en los productproblemen op, pas het productstappenplan aan en stel uw klant centraal in uw product experience.

Digitaal

Identificeer veelvoorkomende wrijvingspunten, werk vaker digitaal en personaliseer digitale trajecten

Marketing

Weet wat de belangrijkste indicatoren zijn van merkgezondheid door ongevraagde gegevens, zoals die van sociale media en in zoekopdrachten, in uw merkanalyse op te nemen

Entreprise Grade

Eén platform –
veilig, beveiligd en betrouwbaar

  • Gecertificeerd door FedRAMP, HITRUST en ISO 27001, plus een krachtige beheerbediening, en functies voor naleving van de AVG en gegevensbescherming
  • Voldoe aan de AVG en andere privacywetten door eenvoudig de hand te houden aan welke klantgegevens worden verzameld, bewaard of gewist. Zo komt de privacy van uw klanten nooit in gevaar
  • Sluit eenvoudig aan op uw bestaande technologie met meer dan 100 vooraf ontwikkelde connectors voor naadloze gegevensintegratie
  • Krijg alle support die u nodig hebt om koploper te worden in klantenervaring, dankzij ons deskundige team van XM-wetenschappers, en implementatie-, engineering- en supportspecialisten

Veelgestelde vragen over omnichannel analyse

Klantanalyse is een techniek die organisaties gebruiken om gegevens over het gedrag, de activiteiten, het sentiment en nog veel meer inzichten in klanten te vertalen, zodat ze gebruikt kunnen worden bij de besluitvorming. Het is een brede categorie en betreft de analyse van elke vorm van klantgegevens. De allerbeste klantanalyseprogramma’s zijn echter programma’s die operationele gegevens (zoals koopgedrag, websiteactiviteiten, gemiddelde besteding, enz.) combineren met ervaringsgegevens (zoals NPS, klanttevredenheid, feedback op de website, enz.). Wanneer deze samen als één enkele gegevensset geanalyseerd worden, kunnen organisaties ontdekken wat de belangrijkste drijfveren achter klantresultaten zijn, zoals herhaalde aankopen. Ook krijgen ze beter inzicht in hoe de ervaring die ze bieden impact heeft op hun bedrijfsresultaten.

In het huidige consumentenlandschap, waar klanten via verschillende kanalen in contact staan met bedrijven, is een tool voor omnichannel klantanalyse onontbeerlijk. De gegevenspunten van elk kanaal worden samengevoegd, zodat bedrijven een volledig beeld krijgen van wat er bij elke klant speelt, ongeacht de kanalen die ze gebruiken. Zo kunnen wrijvingspunten in het traject en verbeteringsmogelijkheden in de ervaring worden opgespoord, wat een positieve uitwerking heeft op de ontwikkeling van het bedrijf.

Klantanalyse betreft doorgaans een mix van statistische tests, zoals analyse van de belangrijkste drijfveren en multivariate regressie. Dit stelt de relatie vast tussen twee of meer variabelen (bijvoorbeeld, hoe de feedback van de klant over de gebruiksvriendelijkheid van een website impact heeft op de kans dat ze weer opnieuw bij u zullen kopen). De beste klantanalysetools automatiseren deze ingewikkelde analyses en zetten de resultaten om in begrijpelijke taal, zodat zakelijke gebruikers op deze inzichten kunnen inspelen, zonder dat ze daarvoor een diepgaande kennis van statistische methodes nodig hebben.


Meer informatie over klantanalyses
Omnichannel klantanalyse is een techniek die meestal via softwareprogramma’s wordt aangeboden. Klantgegevens worden vanuit een breed scala aan kanalen samengebracht, waardoor belangrijke klantinzichten op klantniveau (in plaats van kanaalniveau) zichtbaar worden. Dit is in tegenstelling tot directe (van de klant naar de ontvanger) klantanalysetools die analyseren wat er op één enkel kanaal gebeurt. In het huidige consumentenlandschap is omnichannel analyse essentieel. Klanten gebruiken immers meerdere kanalen voor één interactie met een bedrijf. Alleen wanneer ze het totale traject bekijken, kunnen bedrijven zich een volledig beeld vormen van wat er speelt.
Er zijn verschillende soorten klantanalyses. Ten eerste zien we de gedragsanalyse, waarbij operationele gegevens onder de loep genomen worden, zoals muisklikken, bezoeken, koopgedrag, enz. Bedrijven krijgen zo een beeld van wat hun klanten doen. Dan is er analyse van de ervaring. Hierbij worden gegevens bekeken over hoe klanten zich voelen, ofwel hun sentiment en emoties tijdens elke trajectfase. Als bedrijven deze twee gegevenssets combineren, kunnen ze zien wat hun klanten doen (operationele gegevens) en waarom ze dat doen (ervaringsgegevens). Ze zien zo precies waar ze hun inspanningen het beste op kunnen richten om belangrijke bedrijfsmaatstaven te beïnvloeden, zoals herhaalde aankopen, gemiddelde besteding, loyaliteit, enz.

Beide vormen van klantanalyse kunnen zowel per kanaal worden uitgevoerd (zoals een website, winkel of contactcentrum) als op omnichannelniveau. Bij het laatste worden de gegevens en inzichten vanuit meerdere kanalen verzameld, zodat er een completer beeld ontstaat van de totale klantervaring bij een bedrijf.
Callcenteranalyse is een vorm van klantanalyse die beperkt wordt tot het verzamelen en analyseren van gegevens in een callcenter, waaronder operationele maatstaven als de gemiddelde verwerkingstijd en opgeloste kwesties bij de eerste contactlegging. Tegenwoordig geven de meeste organisaties de voorkeur aan de term ‘contactcentrum’, want de vele kanalen die ze gebruiken voor contact met de klant worden daarmee nauwkeurige beschreven. In deze bedrijven is omnichannel analyse essentieel, want daarbij worden gegevens van bronnen als e-mail, sms, chatbots, sociale media en nog veel meer gecombineerd met traditionelere callcenteranalyses. Bedrijven krijgen zo een nauwkeuriger beeld van de behoeften van hun klanten, waardoor ze hun service aan hen beter kunnen afstemmen.