Michael Heering

Case KPN: stap voor stap naar een digitale marketing machine

Geschreven door Michael Heering Emiel Bruijntjes Ralph van den Broeck op

KPNData is relevantie! De groei voor bestaande e-commerce partijen moet de komende jaren komen vanuit de kracht en gegevens van relaties. Gebruik maken van de data die je reeds beschikt over je klanten om nog meer conversie hieruit te behalen.

KPN heeft een digitale marketing machine neergezet volgens het principe van database driven commerce. Zij zijn continue aan het zoeken naar mogelijkheden om, geautomatiseerd, klanten op het juiste moment relevante aanbiedingen te bieden. Die digitale marketing machine bestaat uit de volgende componenten:

  • Klantdata
  • Productdata
  • Regels
  • Interactie
  • Business Intelligence
Opbouw van een digitale marketing machine

In het geval van KPN bestaat de interactie module uit tools, die in de callcenters en winkels draaien, en verstuurde e-mails, SMS berichten en mobiele landingspagina's. Voor deze laatste onderdelen gebruikt KPN Copernica Marketing Software.

Aanpak:

De ontwikkeling van de digitale marketing machine is in de volgende stappen gegaan:

1. Advies over telefoons in callcenters:

  • Callcenter agents hadden behoefte aan advies over de beste handset voor een klant. Daarom is er een koppeling gemaakt met productgegevens zodat met behulp van gerichte en persoonlijke e-mailings de juiste telefoon, voor de juiste prijs aan de juiste klant aangeboden kon worden.

2. Advies over telefoons en abonnementen in callcenters

  • Naast het advies over de telefoons was er ook behoefte aan advies over de beste abonnementen, gebaseerd op het klantgedrag. Daarom is de tool uitgebreid zodat de juiste combinatie van abonnement en telefoon aangeboden kon worden. Dit klantgedrag werd in een centrale database opgeslagen zodat callcenter medewerkers op ieder moment per klant precies konden terugzien wat het beste advies was.

3. Klantspecifiek advies over producten in callcenters en winkels

  • Nadat het advies geimplementeerd is in de callcenters was het vrij eenvoudig om dit uit te rollen naar de winkels, waardoor klanten een eenduidig advies krijgen, ongeacht het gekozen verkoopkanaal.

4. Maatregelen voor leadgeneratie en non-conversie

  • Omdat de tool draait in winkels en in callcenters is het mogelijk om cross channel communicatie in te zetten, in de vorm van SMS of e-mail. Dit zijn, bijvoorbeeld, e-mails/sms berichten om klanten die niet direct converteren naar de winkel te leiden. Dat houdt in dat de klanten die met het callcenter in contact komen een gerichte en relevante e-mail ontvangen met daarin het product dat zij besproken hebben met de callcenter-medewerker.

5. Toepassen van acties in verschillende kanalen

  • Cross-channel communicatie, gebaseerd op opgeslagen klantgedrag en geadviseerde producten. KPN gebruikt Copernica om richting de klanten niet alleen relevante aanbiedingen te sturen via e-mail maar ook via SMS en gebruik van mobiele landingspagina’s.
Vincent Kuivenhoven (Distributie consultant KPN) & Peter Sonke (Manager distributie consultancy KPN) over de inzet van Copernica Marketing Software: "Dankzij deze cross-channel mogelijkheden zijn we beter in staat om te voorzien in de behoefte van de klant die zich in meerdere kanalen wilt orienteren."

De resultaten

De centrale opslag van alle klantgegevens zorgt ervoor dat de de klantervaring geüniformeerd wordt en de klant een kwalitatief beter advies krijgt, over alle kanalen heen. En klanten weten dit te waarderen.

85% van de e-mails die KPN verzendt, worden geopend. 20% van de klanten die een mail krijgt, gaat daadwerkelijk naar de winkel om alsnog een product af te nemen.

De grote uitdaging is het gebruik in alle kanalen. Het succes valt of staat met de acceptatie door de verkoopmedewerker. Belangrijk hierin zijn de volgende aspecten:

  • Dat de data altijd accuraat is
  • Dat de tools makkelijk toegankelijk zijn
  • Dat de tools toegevoegde waarde leveren in het verkoopproces

De toekomst

Na de implementatie zijn er simulaties gemaakt over grote hoeveelheden data. Op basis daarvan worden voorspellingen gedaan over het te verwachten klantgedrag. Deze voorspellingen worden gebruikt om beter te anticiperen en de logica in de tools nog beter te maken. 

Daarnaast is gebleken dat non-conversie (klanten die wel komen maar niet kopen) een enorme bron van leads vormen. Bij een andere klant heeft Netwinst gezien dat rond de 20% van de verkoop gerelateerd was aan herinneringsmailings op klanten die eerder hebben afgehaakt. Hier ligt ook voor KPN en anderen een enorme conversiekans.