Customer Value Analytics

Wil je voorspellen hoe jouw klanten zich de komende tijd gaan ontwikkelen? Door Customer Value Analytics te meten krijgt je meer inzicht in het gedrag van je klanten en prospects. Daardoor voorspel je bijvoorbeeld hoe lang ze klant zullen blijven of wat de winkansen van lopende trajecten zijn.

Wat zijn de mogelijkheden om in jpuw organisatie aan de slag te gaan met Customer Lifetime Value? Ons team van experts ondersteunen je graag bij jouw ontdekkingsreis. Op basis van onze expertise en diepgaande branche-kennis hebben wij dit versnelde Customer Value Analytics traject voor je ontwikkeld.

Een eigen Customer Value Model

Artificial Intelligence en Machine Learning modellen maken het mogelijk dit soort voorspellingen te doen. Met de juiste datasets, expertise en techniek vind je het antwoord op vragen zoals:

  • Aan welke klanten verdien je de komende vijf jaar je geld?
  • Welke klanten gaan binnenkort opzeggen?
  • Wat zijn de voorspelde winkansen en waardes van leads en offertes?
  • Wat is/wordt het effect van mijn marketingactiviteiten op retentie, klantwaarde en marktaandeel?
  • Welke veranderingen in vraag kunnen we de komende tijd verwachten van onze klanten?

Met HSO Customer Value Analytics krijg je dit inzicht zodat je de klantwaarde kan verhogen.

Sensortechnologie

Onze visie op Customer Value Analytics

Customer Value Analytics maken het mogelijk om daadwerkelijk te sturen met jouw klantdata, om zo werk- en besluitvormingsprocessen te verbeteren. In onze Customer Value Analytics-trajecten gaan we dan ook een stuk verder dan het maken van berekeningen op basis van CRM-data. We zijn er van overtuigd dat voorspellingen op basis van meerdere databronnen zorgen voor de hoogste betrouwbaarheid en de meeste inzichten.

Denk bijvoorbeeld aan een bierbrouwer die niet alleen historische besteldata en weergegevens meeneemt in haar voorspellingen, maar ook het aantal likes per regio op zijn recente Facebook-updates. Zo herken je op tijd afwijkende trends zodat je op tijd weet welke leads, offertes of klanten binnenkort uw aandacht nodig zullen hebben.

Twee praktijkcases Customer Lifetime Value

Verzekeraar in een consumentenmarkt

Een verzekeraar kwam met de vraag om een instrument voor Customer Value Analytics te ontwikkelen. Ze zochten naar inzicht in de Customer Lifetime Value (CLV) per doelgroep, zodat ze doelgroep-specifieke aanbiedingen konden ontwikkelen. Dankzij het CLV-traject zag de verzekeraar welke factoren de klantreis beïnvloedden. Het eerste traject zorgde voor draagvlak voor het inbedden van Customer Value-inzichten in een nieuwe werkwijze. De verzekeraar kan nu voorspellen waar klanten zich over vier jaar bevinden, wat hun klantwaarde is over deze periode en welke segmenten voor de meeste waarde zorgden. De verzekeraar ging vervolgens aan de slag met het ontwikkelen van (retentie)acties op basis van de nieuwe inzichten.

Farmaceut in een B2B-markt

Een farmaceut kwam met de volgende vragen: Welke effecten hebben onze marketingevents op ons marktaandeel? Wat is het effect van deze events op de mate waarin een klant openstaat voor een bezoek door onze sales reps? En hoe kunnen wij de effectiviteit van onze sales reps verhogen? Met Customer Value Analytics kreeg de farmaceut inzicht in de factoren die bepalen of een B2B-klant inderdaad openstaat voor een bezoek door een sales rep. Maar daarnaast kreeg men ook inzicht in hoe zij dit konden verbeteren. Kortom: er kwam inzicht in het effect van de marketing- en salesactiviteiten op het marktaandeel en de bereikbaarheid van (potentiële) klanten.

In elke fase van het Customer Value Analytics-traject van HSO profiteer je van eerder opgedane ervaringen en modellen. Daardoor hoef je het wiel niet uit te vinden en behaal je snel resultaat. De weg naar een Customer Value-model ziet er bij HSO als volgt uit:

  1. Startup
    We starten met het in beeld brengen van de organisatie en het project. Nog voordat we daadwerkelijk met de data en de analyses aan de slag gaan, stellen we vast wat de doelen, plannen en uitdagingen zijn van uw organisatie.
  2. Dataverzameling & preparatie
    Data die nuttig kan zijn bij het doen van de analyses wordt verzameld, geprepareerd en samengebracht in een data lake-omgeving. Zo staat alles klaar om de daadwerkelijke analyses uit te voeren.
  3. Verkennende analyses & visualisaties
    We maken de eerste verkennende analyses en visualisaties. Dankzij eerder opgedane ervaringen en standaardmodellen kan snel inzicht gegeven worden in de huidige Customer Lifetime Value, marges en customer journey.
  4. Machine Learning modellen
    We starten met het inrichten van Machine Learning modellen en algoritmes, zodat er in ieder geval vijf jaar vooruit voorspeld kan worden. Dankzij de samenwerking met jullie interne domainexperts worden de algoritmes en modellen verder geoptimaliseerd.
  5. Prototype Customer Value Analytics
    Het prototype van het Customer Value-model staat live. We kunnen aan de slag met het testen in pilots. Het prototype-model wordt gevuld met data om zo de eerste voorspellingen te laten zien en deze te toetsen.
  6. Customer Value Model versie 1.0
    De stakeholders hebben akkoord gegeven op het prototype in zijn huidige vorm, dus we gaan live. Het werken vanuit Customer Value wordt ingebed in de huidige werkprocessen en applicaties, zoals Dynamics CRM en Power BI.

Alle analytics diensten

Neem contact op

  • * Verplichte velden
  • Met het invullen en verzenden van dit formulier ga je akkoord met ons privacybeleid