Voldoen aan klantverwachtingen

Organisaties worden tegenwoordig geconfronteerd met steeds hogere verwachtingen van hun consumenten. Zo willen consumenten steeds betere en snellere service aansluitend op hun persoonlijke behoeften. Echter tonen deze “nieuwe”, veeleisende consumenten grote bereidheid om innovatieve producten, diensten, kanalen en nieuwe manieren van interactie met leveranciers/retailers te omarmen.

De uitdaging is dan ook om te bepalen wat de meest effectieve manier is om interactie op te bouwen met de consument als individu. Dit vereist een aanpak waarbij de klant centraal staat. Hiervoor is het essentieel dat u goed op te hoogte bent van de laatste ontwikkelingen en uiteraard de klant echt begrijpt.

Capgemini Consulting Customer Value Analytics oplossingen

Onze oplossingen helpen organisaties bij het beter begrijpen van hun klanten. Wij beginnen altijd vanuit het oogpunt van de consument en werken vanuit daar terug naar de benodigde informatie en data. Dit stelt organisaties in staat om gericht de juiste data te gebruiken of te verzamelen. Door het opschonen, combineren en structureren van data zijn wij in staat om de data echt te begrijpen en om relevante inzichten te creëren die de klantwaarde verhogen.

Onze toegevoegde waarde

Al jarenlang hebben wij een succesvol track record op het gebied van Customer Value Analytics in de publieke en private sector. Recentelijk vragen steeds meer van onze klanten hulp bij de strategie en de implementatie van een ‘data-driven’ aanpak om de klantwaarde te verhogen.

Wij zorgen ervoor dat data-gedreven inzichten leiden tot nemen van betere en informatie-gedreven beslissingen. Dit zal uiteindelijk leiden tot verbeterde bedrijfsresultaten.

Een aantal voorbeelden van onze oplossingen op het gebied van Customer Value Analytics zijn:

  • Aantrekken van nieuwe consumenten door identificatie, profilering & segmentatie van consumentengedrag.
  • Groei share of wallet van bestaande consumenten door de ontwikkeling van cross / up sell or ‘next best actions’ modellen
  • Vergroten van de customer lifetime value (CLV) door de oorzaken van churn te identificeren en gebruik te maken van “predictive modelling”