Functionele cookies

Wij plaatsen functionele cookies om deze website naar behoren te laten functioneren en analytische cookies waarmee wij het gebruik van de website kunnen meten. Deze cookies gebruiken geen persoonsgegevens.

Gepersonaliseerde informatie

Hiermee ontvangt u gepersonaliseerde informatie op onze website die wordt afgestemd op uw internetgedrag.

Veel organisaties vinden dat zij zonder data al een goed beeld hebben van de klantbehoefte. Maar, door data slim in te zetten kom je nog veel meer te weten. Zo bereik je écht de juiste mensen met een passende oplossing. Ik geef je een aantal succesvolle voorbeelden uit de praktijk.

Breng de behoefte in kaart

Een aantal gemeenten heeft te maken met krimpregio’s; wijken of gebieden waar de jonge, hoogopgeleide mensen wegtrekken. Een hotel in een van deze krimpregio’s ambieerde juist een short stay hotel voor hoger opgeleiden en ondernemers. Deze ambitie stond recht tegenover de stedelijke ontwikkeling. Totdat het hotel uitzocht hoeveel hoger opgeleiden er in de stad bij hun ouders woonden: 800 mensen. Deze mensen waren niet gebonden aan de stad. Ze werkten elders. Het hotel bracht hun behoeften in kaart en wat bleek? Slechts 76 woningen in de stad voldeden aan hun behoeften. Op basis hiervan bouwde de hoteleigenaar een nieuw short stay hotel dat voldeed aan de behoefte van de jong hoogopgeleiden. En door deze jongeren in de stad te houden, kreeg de lokale economie een nieuwe groei-impuls: meer winkels, meer horeca, enzovoort.

Identificeer je prospects

De autobranche kreeg het zwaar op het moment dat de crisis insloeg. Consumenten beperkten hun uitgaven en reden daarom langer door met hun huidige auto. Een autodealer verzamelde data van consumenten die op dat moment wél een nieuwe auto kochten. Op basis van hun kenmerken werd een vergelijkbare groep mensen in de regio geïdentificeerd. Deze mensen werden vervolgens aangeschreven voor één-op-één gesprekken. Twee jaar later was 11% van deze groep daadwerkelijk klant geworden.

Manage risico’s

Vlak voor de economische crisis werd aan de rand van de stad een nieuwe wijk gebouwd. In dit gebied ontstonden problemen: de cijfers stegen op het gebied van schooluitval, scheidingen en werklozen. Met als gevolg dat een groot aantal mensen hypotheekachterstanden had. Een hypotheekverstrekker besloot data te verzamelen over deze klanten. Hieruit bleek dat voor een deel van deze groep de financiële problemen van tijdelijke aard waren. De hypotheekverstrekker hoefde slechts in enkele gevallen daadwerkelijk een gesprek aan te gaan. Voor het grootste deel was een tijdelijke betalingsstop in de financieel zware tijd voldoende. Hierdoor kregen de klanten met een betalingsachterstand meer lucht en waren de risico’s beperkt.

Denk mee met je doelgroep

Door bezuinigingen en veranderingen in de zorg hebben zorginstellingen lege bedden. Een zorginstelling met wie wij spraken had een leegstand van 20%. Een gevolg hiervan was dat de keuken onvoldoende werk had. Wij verzamelden data van de cliënten van deze instelling. Dit betrof ook de extramurale zorg (cliënten die buiten de instelling verblijven). Wat bleek: veel extramurale cliënten hadden moeite met koken. Op basis hiervan heeft de zorgstelling hun keukendienst aangeboden aan deze cliënten. Het resultaat was geweldig. De extramurale cliënten kregen de hulp die ze nodig hadden, de keuken kon open blijven en de zorginstelling kreeg een grotere rol binnen de gemeenschap.

Rendement sturen met data

Door data slim in te zetten kom je meer te weten over je doelgroep. Je kunt risico’s identificeren, maar vooral ook kansen. Om meer rendement te behalen kun je snijden in de kosten, maar is het niet veel mooier als je dit omdraait en gaat voor het beter bedienen van je klant? De data ligt vaak voor handen. Denk met je klant mee en ga rendement sturen met data.

Gerelateerde artikelen
Alle artikelen