Social data tonen de online sporen van de customer journey

Consumenten praten online over de aankoop van producten. Uit deze openbare berichten is veel informatie te herleiden. Wat vinden zij belangrijk in een product, hoe lang duurt een beslistraject en welke bronnen worden geraadpleegd? Door een media-analyse toe te passen op monitoring kun je veel over de reis van je klant leren.

Online sporen helpen customer journey te reconstrueren

Mensen praten online over producten, ervaringen en diensten. Welk type product of dienst je ook aanbiedt, de mening van een consument vind je zeer waarschijnlijk interessant om te lezen. Deze ervaringen vertellen je namelijk iets over de customer journey van mensen die geïnteresseerd zijn of waren in je product. Als socialmedia-analist heb ik voor diverse bedrijven een analyse gemaakt van de customer journey op basis van social data. In dit blog wil ik je meenemen op zoek naar online sporen die je kunnen helpen de customer journey van een consument te reconstrueren.

Stap 1. Definieer je branche

Op social media wordt veel gesproken over van alles en nog wat. Als socialmedia-analist kun je rustig stellen dat je start met een enorme bak big data, waarin je moet gaan zoeken naar zinvolle informatie die iets zegt over het aankoopproces van je klant. Uiteraard kun je dankzij een tool snel alle berichten vinden met de naam van je eigen organisatie of product, maar met deze zoektocht beperk je het onderzoek alleen tot díe berichten die echt over je eigen product gaan.

Een klant praat veel vaker over branchegerelateerde onderwerpen, dan direct over merken. Simpel gezegd: als je als brandmanager van Tele2 wilt weten wat mensen over de iPhone SE zeggen, beperkt diens monitoring zich vaak tot alles wat over Tele2 of iPhone SE gezegd wordt (let op: het is een hypothetisch voorbeeld). Hierdoor mis je het voortraject van mensen voorafgaand aan die keuze.

Daarom begint de zoektocht naar de customer journey met het definiëren van zoveel mogelijk branchegerelateerde woorden. Dit kan alleen met hulp van de klant, die de markt veel beter kent. Vraag hem alle merken uit de branche te noemen, evenals zoveel mogelijk producten en woorden die gebruikt worden in de branche. Simpel voorbeeld: als het om de financiële markt gaat, zoek dan woorden als: ING, Rabobank, hypotheek en spaarrekening. Let hierbij op dat je geen woorden kiest die ook buiten de branche gebruikt worden, zoals bijvoorbeeld ‘reclame’ of ‘klacht’.

Door een woordenset ook uit te breiden naar socialmediakanalen van merken uit de betreffende branche en blogs die alleen over de branche schrijven, creëer je een set. Stel dat ik als @jaapvanzessen een tweet stuur naar @Rabobank dan komt deze wel in de dataset terug, maar als ik zeg dat mijn nieuwe blog op Marketingfacts live is niet. Door de branche te definiëren pas je het allerbelangrijkste eerste filter toe.

Stap 2. Filter consumenten van tweetbots en organisaties

Als je een mooie dataset hebt gecreëerd, kun je nog geen ‘vragen’ aan deze dataset stellen. Je bent namelijk op zoek naar berichten van consumenten en niet van organisaties of twitterbots. Zodra je in een monitoringtool de woorden gaat zoeken die je als branche hebt gedefinieerd, krijg je een lijst met auteurs die over je branche praten. Dit zijn niet allemaal customers waarnaar je op zoek bent. Er staan ook organisaties, twittersbots of medewerkers tussen. Je kunt lijsten met organisaties gebruiken om ze uit te sluiten. En twitterbots vallen op doordat zij relatief veel over je branche schrijven.

Het tweede filter dat ik in mijn selectie toepas is dan ook het filter of ik met ‘echte’ consumenten te maken heb of met de categorie ‘overig’.

Stap 3. Maak filters voor merken, producten of onderwerpen die belangrijk zijn

Van de berg big data waarmee je gestart bent, is dankzij een paar simpele filters nog maar een heel gerichte dataset over. In dit stadium is het goed om de merken, producten en belangrijke onderwerpen te definiëren waarover je straks informatie wilt hebben.

Bedenk welke verschillende namen gebruikt worden voor een merk (kies niet alleen ‘ABN AMRO’, maar ook ‘ABNAMRO’, dus zonder spatie, en vergeet accounts als ABNAMROZakelijk niet), bepaal producten waarvan je straks wilt weten of een klant erover gesproken heeft (sparen, betalen, beleggen) en bedenk welke thema’s relevant zijn om aan je doelgroep te vragen.

In dit stadium kun je bijvoorbeeld wel zoeken op woorden als ‘klacht’ of ‘reclame’, je zoekt immers alleen binnen de dataset met woorden uit je branche en niet op alles wat er op internet verschijnt met het woord ‘klacht’. Denk ook aan de woorden die een klant gebruikt gedurende een journey en aan de lengte ervan. Bij een bank blijft iemand vaak meerdere jaren klant, een telefoonabonnement kan meerdere jaren lopen, maar een vakantie duurt vaak maximaal een paar weken.

Stap 4. Definieer wanneer iemand klant is

Het laatste filter dat je moet toepassen voordat je de customer journey kunt reconstrueren, is dat je moet definiëren of iemand klant is bij jou of een concurrent. Hier is een aantal manieren voor.

1. Laat webcare labels toekennen aan gebruikers

In een webcaretool kun je labels toekennen aan gebruikers. Als je webcaremedewerkers het label ‘klant’ meegeven aan iemand waarvan ze zeker weten dat diegene klant is, kun je direct een analyse maken van deze groep.

2. Iemand die vragen stelt via webcare is klant

“Iedereen die gedurende een jaar meer dan tweemaal iets tegen mijn webcareteam heeft gezegd, is met grote waarschijnlijkheid een klant.” Met deze definitie kun je snel een groep gebruikers aanduiden als klant. Eventueel zou je gebruikers die hetzelfde doen bij concurrenten kunnen uitsluiten uit je eigen klantenset.

3. Iemand die jouw socialmedia-accounts volgt

Als je een overzicht maakt van de volgers op je eigen socialmediakanalen en die van je concurrenten, kun je alle accounts zoeken die alleen jouw account volgen. Dit is een sterke indicatie dat die persoon ook klant bij je is.

Stap 5. Bekijk wat klanten tijdens de customer journey hebben gezegd

Als je gedefinieerd hebt wie je klanten zijn, kun je met terugwerkende kracht analyseren wat zij in de verschillende fases voor en na de aankoop hebben gezegd.

Door je klanten op een lijst te zetten, kun je terug naar stap 1 en nagaan hoe vaak je klanten iets over de branche hebben gezegd. In eerste instantie kun je de klanten als groep analyseren en zien wanneer ze als groep iets zeggen over de branche. Zo kun je bijvoorbeeld zien wanneer gedurende het jaar over je branche gesproken wordt door je klanten. Een voorbeeld van berichten over de gehele uitvaartbranche:

Als je een grote groep klanten hebt, kan dit type onderzoek zeker aanvullend zijn op bestaand marktonderzoek. Verder inzoomen op de data is ook relatief eenvoudig. Kijk bijvoorbeeld wanneer je klanten praten over het ‘boeken’ van een vakantie en wanneer ze uiteindelijk over ‘op vakantie’ gaan praten. Zo krijg je op een eenvoudige manier antwoord op de vraag hoe ver van tevoren mensen een vakantie boeken.

Maar je kunt nog verder in de customer journey duiken, bijvoorbeeld door in te zoomen op individueel niveau. Bekijk alles wat een klant heeft gezegd over een telefoon of een gerelateerd onderwerp. Zo zie je zeer waarschijnlijk wanneer de oriëntatiefase is begonnen (“Heeft iemand goede ervaringen met de Samsung Galaxy S?”), welke andere opties zijn overwogen en wanneer iemand zijn uiteindelijke aankoop toelicht. Dit kun je zien door binnen de dataset alles van een bepaald account te zoeken.

Doordat je bij stap 1 de branche gedefinieerd hebt, zie je direct alles wat er over een branchegerelateerd onderwerp is gezegd zónder dat je opnieuw moet nadenken welke woorden diegene gebruikt moet hebben. Sterker nog: als deze persoon alleen het woord “Ja” op een relevante Facebookpagina heeft geplaatst, zie je deze ook terug. Als je de tijd neemt een flink aantal accounts te analyseren, krijg je een goed beeld van de beweegredenen van deze klant. En dat is exact wat ik als socialmedia-analist als rapportage oplever aan merken.

Hierbij is het goed te weten op welke momenten consumenten ‘online’ sporen in hun journey achterlaten.

Vier manieren om online over je customer journey te praten

Via mediamonitoring kun je meelezen met alles wat op openbare bronnen wordt gepubliceerd. Alles wat op radio, tv, print, video en online nieuws wordt gezegd is interessant om te weten, maar wordt niet door de customer zelf geplaatst, maar door een redactie. Als je op zoek bent naar wat er onder consumenten speelt, kun je de scope beperken tot social media, blogs en fora. Op deze bronnen zijn in grote lijnen vier typen ervaringen te herkennen als je kijkt naar hoe en wanneer consumenten over je merk of organisatie praten:

1. Mensen hebben een vraag of klacht over een product of organisatie

Als mensen een vraag aan een bedrijf hebben, weten de online actieve gebruikers de klantenservice via social media al goed te vinden. De meeste organisaties hebben webcare dusdanig ingericht dat er snel een reactie volgt op een door een consument gestelde vraag via social media.

2. Mensen vragen om gebruikservaring van anderen

Een groep mensen laat zich graag informeren door bekenden. Logischerwijs heeft wetenschappelijk onderzoek aangetoond dat ervaringen van bekenden geloofwaardiger worden geacht dan bijvoorbeeld een reclame. Vaak vragen mensen dan ook of er vrienden of volgers zijn die ervaring hebben met een product of dienst.

3. Mensen delen ervaring achteraf met vrienden

Wanneer mensen een mening of ervaring over een product of organisatie willen delen met vrienden, doen zij dit op hun eigen socialmediakanalen. Denk hierbij aan mensen die trots een foto van hun nieuwe auto op hun timeline delen, ouders die vrienden op de hoogte houden van de situatie van een kind in het ziekenhuis of oom Henk die trots poseert met zijn nieuwe supersonische vishengel. Als men iets deelt, is het vaak een erg positieve of erg negatieve ervaring over een product of dienst.

4. Specifieke ervaring gezocht en gedeeld

Algemene vragen of ervaringen worden op openbare socialmediakanalen gedeeld, maar mensen die een specifieke vraag of informatiebehoefte hebben, zoeken vaak op blogs of fora naar mensen die eerder in dezelfde situatie hebben gezeten. Zo vertellen patiënten vaak op hun eigen socialmediakanalen wel hoe het met hun traject gaat, maar vertellen ze aan lotgenoten op blogs en fora meer specifieke informatie. Lotgenoten weten namelijk wel of een bepaald medicijn in het vliegtuig meegenomen mag worden en of het normaal is dat je pijn hebt na een bepaalde behandeling, terwijl je vrienden op Facebook dit nooit kunnen weten. Ditzelfde geldt voor mensen die dezelfde camera gekocht hebben: zij weten waar het knopje zit om bij een vallende avondzon goed te fotograferen, terwijl je Instagramvrienden alleen filters toepassen.

Weet welke thema’s belangrijk zijn tijdens de customer journey

Uiteindelijk kun je binnen je groep klanten ook kijken welke thema’s belangrijk zijn. Stel dat je telecomprovider bent: vinden je klanten prijs belangrijk, of praten ze vaker over dekking, klantenservice of storingen? Dat kun je achterhalen door te tellen hoe vaak een term genoemd wordt door je klanten. Zo krijg je inzicht in de thema’s die belangrijk zijn tijdens de journey.

Kijk wat je klant nog meer bezighoudt

Naast de customer journey is er een andere veel voorkomende rapportage die steeds vaker geleverd wordt: de zogenaamde ‘deep dive’-rapportage. Hierin focus je juist op alles wat de klant zegt als het níet over je branche gaat, precies andersom dus. In zo’n analyse kijk je waar je klant nog meer over praat: over welke tv-programma’s, steden, campagnes, merken, sport of festivals praat je klant? Dit type rapportage is eenvoudig omdat je het belangrijkste al hebt gedaan: gedefinieerd wie je customer eigenlijk is.

Deze rapportages kunnen als aanvullend marktonderzoek worden gebruikt. Het is geen 100 procent representatieve groep van al je klanten, maar je ziet wel of deze groep van online actieve gebruikers bijvoorbeeld meer artikelen van Telegraaf of NRC deelt. Ook kun je inzicht krijgen in de merken en organisaties waar je klant nog meer diensten afneemt. Dit soort resultaten leveren je inzicht in het klantprofiel en dit kun je voor diverse marketingdoeleinden gebruiken.