Business Intelligence inzetten om de customer experience te verbeteren

Business Intelligence: waar creëren we de toegevoegde waarde in 2021? De vraag is niet langer of ondernemingen al dan niet in een SaaS-oplossing moeten investeren. Aangezien de waargenomen voordelen groter zijn dan de vooropgestelde, zijn de meeste bedrijven al begonnen met de migratie van hun tools naar de cloud. En degenen die het nog niet gedaan hebben, overwegen het serieus.

Op termijn zal de differentiatie zich op een ander niveau uiten: namelijk op de capaciteit van organisaties om zich te ontwikkelen tot data-centrische ondernemingen. Data is reeds gemakkelijk beschikbaar via de cloud, dus ze zullen zich onderscheiden door hun data te benutten en die te transformeren tot echte hulpmiddelen waarmee ze toegevoegde waarde creëren.

Boekhoudkantoren zijn een goed voorbeeld van dit idee. Vandaag de dag kunnen accountants een deel van hun operationele taken uit handen geven dankzij digitalisering en automatisering. Hun echte talent is hun capaciteit om gegevens te analyseren. Dat talent kunnen ze nu beter inzetten om hun klanten te adviseren en hen te helpen hun transformatie te beheren. Ruim genomen kunnen ze overgaan van delegeren naar kwalitatief adviseren.

Er bestaan nog meer voorbeelden van sectoren en functies die veranderen door de ontwikkeling van gegevensanalyse. Eén van de grootste voordelen van data-analyse is dat we met Business Intelligence (BI) de customer experience kunnen verbeteren. Dat kan op drie manieren: de aangeboden diensten of producten verbeteren, zich benchmarken met de rest van de markt en voorspellende analyses uitvoeren.

Business Intelligence: het gedrag van gebruikers analyseren om uw producten te verbeteren

De customer experience optimaliseren begint bij de klant leren kennen. Dit is een groot voordeel van data-analyse en kan u eenvoudig implementeren in een SaaS-oplossing. Dankzij nauwkeurige evaluatietrackers is het mogelijk om gebruikersgedrag nauwkeurig te analyseren. Dit doen we enkel op vooraf geanonimiseerde gegevens, natuurlijk.

Bij Sage analyseren we systematisch het gedrag van gebruikers van onze SaaS softwareproducten om onze oplossingen verder te ontwikkelen. Of het nu gaat om het verbeteren van de functies die u het meest gebruikt of om de algehele ervaring vlotter te maken, het gaat er altijd om onze klanten op het juiste moment het product of de dienst te leveren die ze nodig hebben. Klanten die meer tevreden en gelukkiger zijn, zijn meer geneigd om merkambassadeurs te worden, wat duidelijke voordelen zijn.

Profiteer van benchmarktools in de sector om uw value proposition te verfijnen

Het verzamelen en gebruiken van uw eigen gegevens om de klantervaring te verbeteren, of natuurlijk uw bedrijf runnen met de juiste rapportagetools, is erg handig. De extra stap is om uit nog grotere datasets te minen. Dit is de logica van de zogenaamde “data lakes”.

Wat is een “data lake” of datameer? Het is een grote verzameling gestructureerde of ongestructureerde data die te benutten zijn met behulp van kwalitatieve BI tools. In dit geval maken onze cloudoplossingen het gemakkelijker om toegang te krijgen tot onze klantgegevens. Dit stelt ons in staat om ze op een veilige en conforme manier te beheren, door een datameer te bouwen dat bestaat uit al deze gegevens, opnieuw vooraf geanonimiseerd.

Dankzij algoritmes voor machine learning kunnen we vervolgens nauwkeurige sectorbenchmarks produceren en ze toegankelijk maken in dashboards. Door sociale rapporten te analyseren, kunnen we bijvoorbeeld sectorale gemiddelden vaststellen die bruikbaar zijn voor benchmarking met de concurrentie. Zo kan een CFO precies weten of zijn salarisadministratie in overeenstemming is met de markt. Het is een waardevolle tool voor het ondersteunen van beslissingen, die toegankelijk is voor bedrijven van elke grootte.

Bedrijfsinformatie: bereid u voor op de toekomst met voorspellende analyses

Vanaf het moment dat u een grote dataset heeft, kan de bedrijfsinformatie eindelijk worden vergroot door middel van voorspellende analyses. Zo gaan we van statisch gegevensbeheer naar dynamisch beheer, met mogelijks vele vertakkingen. Dankzij voorspellende analyses en automatisering hebben de meest succesvolle bedrijven op dit gebied al een stap vooruit gezet. Ze zijn nu in staat om gedrag, activiteit en meer te voorspellen en verstandig te innoveren door op de toekomst te anticiperen.

Voorraadbeheer optimaliseren, salarisadministratie plannen of zelfs het verkoopproces stroomlijnen: alles is mogelijk. De sleutelbegrippen zijn meer efficiëntie, minder risico en verbeterde service.

Bij Sage worden onze customer experience-teams dus ondersteund door machine learning-algoritmes. Die bestuderen eerdere interacties om klanten op te sporen die meer ondersteuning nodig hebben, om onze interventies beter te richten en om eventuele knelpunten te verbeteren. Zo optimaliseren we onze processen, rationaliseren we onze kosten en verlagen we onze churn-rate (of verloop), met een grotere klanttevredenheid als gevolg.