Tevredenheid op bestelling

26 maart 2015, 14:30

Als we precies weten wat burgers gelukkig maakt in hun contact met ons, kunnen we onze hele organisatie richten op die elementen die daar het meest aan bijdragen. Zo kun je de hoogst mogelijke tevredenheid realiseren. De vraag is dus: hoe weten we welke elementen welke invloed hebben op die tevredenheid en hoe richten we onze organisatie in om te excelleren op die elementen? En willen we wel een tien, want wat kost dat?

Deze gastbijdrage is geschreven door Michiel Phaff, adviseur dienstverlening bij Gemeente Amsterdam.

Sturen op klanttevredenheid

Een hoge klanttevredenheid is een belangrijke doelstelling van de gemeente Amsterdam. Maar we weten niet wat de drivers voor tevredenheid zijn. Welke actie heeft veel effect op de tevredenheid en welke eigenlijk nauwelijks? Sturen op klanttevredenheid houdt in dat we precies weten wat er gebeurt als we deze drivers gericht aanpakken. Op die manier beïnvloeden we niet alleen de tevredenheid, maar kunnen we ook een afweging maken in welke verbetering in tevredenheid wat mag kosten. Bijvoorbeeld: worden mijn bezoekers blijer van ruimere openingstijden of van kortere wachttijden?

Tevredenheid versus efficiëntie

We willen weten hoe groot het effect van ruimere openingstijden of kortere wachttijden is, omdat we een hoge tevredenheid proberen te bereiken tegen zo laag mogelijke kosten. We kunnen onze winkels 24 uur per dag openhouden en wachttijden terugbrengen tot 30 seconden, maar als daardoor de prijzen verdrievoudigen of vertienvoudigen gaan we failliet.

Sturen op tevredenheid kunnen we dus niet los zien van sturen op efficiëntie. Een extra reden om het precieze effect van de elementen van dienstverlening op de tevredenheid nauwkeurig te gaan bepalen. Pas dan kunnen we onze organisatie inrichten op het maximaliseren van de tevredenheid tegen de laagste kosten.

Het voorspellen van tevredenheid over contact aan de balie

“Als we precies weten welk dienstverleningselement in welke mate bijdraagt aan de tevredenheid van onze burger over het contact dat hij met ons heeft, kunnen we zijn tevredenheid over dat contact tot op één cijfer achter de komma nauwkeurig voorspellen.” Dit is de kern van het voorspelmodel voor klanttevredenheid dat de gemeente Amsterdam sinds 2011 samen met VODW ontwikkelt. Sindsdien voeren we enkele keren per jaar een klanttevredenheidonderzoek uit en kunnen we tot op 0,2 punt nauwkeurig de tevredenheid van de burger voorspellen op basis van de onderliggende dienstverleningselementen.

We hebben een groot aantal variabelen per kanaal benoemd die volgens de literatuur, eerder onderzoek en onze ervaring belangrijk zijn voor de tevredenheid van de burger over het contact dat hij met ons heeft aan de balie. Deze variabelen zijn vertaald naar gerichte vragenlijsten. Voor de balie zijn bijna 2.000 respondenten ondervraagd. Alle variabelen zijn bekeken op correlatie en bijdrage aan de tevredenheid.

De variabelen met een lage correlatie (geen aanwijsbare invloed) zijn afgevallen. Vervolgens zijn alle variabelen geclusterd op basis van factoranalyse en is er met behulp van regressieanalyse een model gemaakt. Dit model kan schematisch worden weergegeven als:

Bovenstaand schema leidt uiteindelijk tot een voorspelformule waarin we verschillende elementen kunnen variëren om te zien wat het effect op de tevredenheid is. Hieronder ga ik per element dieper in op de uitkomsten van het model.

Wat zegt dit model?

Wachttijd

De wachttijd bepaalt ongeveer 29 procent van de tevredenheid. Een langere wachttijd leidt tot een lagere tevredenheid. In onderstaande grafiek komt duidelijk naar voren hoe het element wachttijd wordt beoordeeld door de burger bij verschillende wachttijden.

Werken op afspraak heeft een kleine positieve invloed op de tevredenheid (2 procent), maar bij nadere analyse blijkt dat mensen die een afspraak hebben maximaal 5 minuten willen wachten. Langer wachten leidt tot een lagere tevredenheid dan iemand die op inloop komt en even lang wacht.

Beoordeling van de medewerker

Tevredenheid van de burger over de medewerker die hem of haar helpt bepaalt ongeveer 30 procent van de tevredenheid. Een burger beoordeelt een medewerker op vijf factoren:

  1. Deskundigheid van de medewerker
  2. Vriendelijkheid van de medewerker
  3. Duidelijkheid van de gegeven informatie
  4. Snelheid van de afhandeling
  5. De mate van meedenken door de medewerker

De burger beoordeelt onze medewerker op de mate waarin hij geholpen wordt terwijl een medewerker zelf beperkt invloed heeft op een aantal van deze factoren. De deskundigheid van een medewerker is afhankelijk van de kennis en ervaring van deze medewerker. Een medewerker is echter slechts zo goed als de mate waarin we hem ondersteunen. Hebben we onbegrijpelijke processen en producten, dan kunnen wij niet van onze medewerker verwachten dat hij alles weet en kan.

Ontsluiten wij niet voldoende of niet de juiste informatie aan de medewerker, dan beschikt de medewerker niet over de juiste kennis. Als de medewerker een beperkt mandaat heeft om zaken op te lossen dan kan hij de burger niet altijd helpen.

Mate van inspanning

De mate waarin de burger inspanning ervaart om zijn zaken aan de balie geregeld te krijgen bepaalt -5 procent van de tevredenheid. Hoe hoger de door de burger ervaren inspanning hoe lager de tevredenheid. De mate van inspanning meten we met de customer effort score (CES). De CES geeft de door de burger ervaren mate van inspanning aan. Opvallend is dat de CES in de andere kanalen – telefonie en vooral internet – een veel groter effect heeft op de tevredenheid.

Overige elementen

De omgevingsfactoren zoals openingstijden, parkeergelegenheid, ontvangst receptie, wachtruimte en duidelijkheid waar je moet zijn binnen de locatie, bepalen gezamenlijk ongeveer 14 procent van de tevredenheid.

Het vertrouwen van de burger in de gemeente (medewerkers en bestuur) bepaalt voor 10 procent de tevredenheid. Hoe hoger het vertrouwen in het personeel en het bestuur van de gemeente, hoe hoger de tevredenheid.

Nieuw concept voor dienstverlening aan de balie in Amsterdam

Wachttijd en medewerker zijn dus de belangrijkste indicatoren voor de tevredenheid van de burger. Weten we de wachttijd gemiddeld onder de vijf minuten te krijgen, dan is de medewerker bijna de enige nog beïnvloedbare factor voor de tevredenheid. Omgevingsfactoren zijn vaak kostbaar en complex om aan te passen en hebben afzonderlijk weinig invloed op de tevredenheid. Opleiding en vertrouwen in de gemeente kunnen we vanuit dienstverlening niet beïnvloeden. Dit maakt het voor baliedienstverlening duidelijk waar we op in moeten zetten voor een gezonde verhouding tussen tevredenheid en kosten daarvan.

Op basis van bovenstaande kennis hebben we een nieuw concept voor dienstverlening aan de balie ontwikkeld. We hebben gekozen voor een retail benadering: alle producten leveren op meerdere plekken in de stad, in plaats van voor elk product een aparte locatie met balies. Voor de nieuwe stadsloketten hebben we een organisatiemodel gekozen dat is gebaseerd op ons contactcenter (onder andere COPC).

We sturen op een gemiddelde wachttijd van 5 minuten (80 procent in 5 minuten). Breed inzetbare medewerkers kunnen de meeste producten direct aan de inloopbalie leveren. De processen en systemen zijn gericht op directe afhandeling van (aan)vragen.

Teamleiders coachen de medewerkers continu in hun gespreksvaardigheden om medewerkers in hun kracht te zetten als specialist in het voeren van goede en effectieve dienstverleninggesprekken met de burger. Zij zijn immers de belangrijkste speler als het over tevredenheid gaat. Daarbij zorgt een goede forecast op ons bezoekersvolume (1,3 miljoen baliebezoekers per jaar) voor efficiency, door elk uur van de dag precies voldoende medewerkers in te zetten om de burger binnen vijf minuten te kunnen helpen.

Ook sturen we realtime bij als de voorspelling en de werkelijkheid afwijken en er dus te veel of te weinig medewerkers zitten om de burger snel te helpen. Alleen complexe of zeer specialistische producten leveren we nog op afspraak. Hierdoor is de brede receptiefunctie die de meeste gemeenten kennen niet meer nodig.

Deze nieuwe opzet voor onze balies moet zeer tevreden burgers en ondernemers opleveren tegen lagere kosten. De eerste vestiging waarin we deze veranderingen hebben doorgevoerd, is in stadsdeel Nieuw West en in deze pilotvestiging monitoren we onder andere of onze doelstellingen worden gehaald zoals we hadden voorspeld.

Elk kanaal heeft zijn eigen voorspelmodel

Bij het bepalen van de variabelen werd al snel duidelijk dat de indicatoren en elementen die bijdragen aan de tevredenheid per kanaal anders zijn of een andere invloed hebben. Uiteindelijk is er voor alle kanalen een eigen model gemaakt zoals het voorspelmodel voor social media ‘hoe interactiever, hoe beter’.

Onder deze gastblogaccount schrijven auteurs die geen blogger zijn van Marketingfacts. Heb jij een blog die je wilt delen, of wil je graag blogger worden, stuur dan een tweet of mail naar de redactie.

Categorie

Marketingfacts. Elke dag vers. Mis niks!