Verbeterde klantreis door process mining
Gemeente Den Haag
- Klantcase
- Customer Experience
- Dataconsultancy
- Research
Gemeente Den Haag zocht een partner die hen kon ondersteunen bij hun webanalyse. Hierbij hadden ze een centraal doel: Onderzoeken of de toekomstige nieuwe website goed presteert en erachter komen waar de verdere optimalisatiekansen liggen. Ze schakelden onze hulp in om het proces op te zetten en uit te voeren.
Aanpak
Om de optimalisatiekansen van de nieuwe website in kaart te brengen, adviseerden we een 0-meting uit te voeren na de livegang van de website. Eén van de processen die we hiervoor opzetten, ziet er als volgt uit:
- We bepaalden de 10 belangrijkste en grootste online klantreizen van de Gemeente Den Haag.
- Van deze klantreizen tekenden we alle online touchpoints uit in een user flowchart. Hierin brachten we de ideale reis in kaart met een visualisatie van de benodigde en optionele stappen om een proces af te ronden. We gaven hierbij aan welke Key Performance Indicators (KPI's) we wilden gebruiken om succes te meten en om welk type pagina het ging (bijvoorbeeld een navigatiepagina of een formulier). Ook visualiseerden we de optie om contact op te nemen en de mogelijke in- en uitstroompunten.
- We adviseerden te onderzoeken of de ideale klantreis overkomt met de realiteit. We raadden hierbij aan process mining toe te passen zodra de nieuwe website live is. Hierbij breng je op basis van webdata het daadwerkelijke proces in kaart. Je ziet dan hoe gebruikers door de website navigeren. De gemeente vroeg ons dit advies ook voor hen te implementeren.
We zetten de process mining methode op deze 5 stappen:
- We ontsloten de ruwe webdata met behulp van een API naar een centrale dataresearch omgeving (DRO).
- We prepareerden de ruwe data voor analyse in het DRO met de tool R.
- Met de ‘bupaR’ package in R voerden we de analyse uit. Hiermee maakten we met behulp van visualisaties processen op de website inzichtelijk. We deden dit specifiek voor gebruikers die interactie hadden met de klantreis die we in de onderzoeksfase hadden geprioriteerd.
- Voor een duidelijk overzicht kozen we welke specifieke data we lieten zien en hoe we deze visualiseerden. Als bepaald gedrag maar door een klein aantal gebruikers werd vertoond, visualiseerden we deze data bijvoorbeeld niet.
- We maakten door het aanpassen van de kleuren, de volgorde en de positie van de interacties duidelijk visueel onderscheid tussen de verschillende paden.
Resultaat
De ideale klantreizen van de 10 belangrijkste online taken zijn uitgewerkt. Daarnaast is bepaald hoe we process mining gaan inzetten en is alles hiervoor voorbereid. Zo kunnen we bij de live gang van de nieuwe website direct aan de slag met de uitvoering van process mining.
Toekomst
Zodra de website live is, gaan we de ideale klantreis vergelijken met de daadwerkelijke klantreis. Dit doen we op basis van process mining. Hierbij gaan we verbeterpunten en optimalisatie kansen spotten.
Deze willen we vervolgens valideren door gebruik te maken van A/B-testen (kwantitatieve data) en gebruikersonderzoek (kwalitatieve data)in een nieuwe samenwerking met UX-onderzoekers van de gemeente. De inzichten van het kwalitatieve onderzoek en het kwantitatieve onderzoek worden gecombineerd. Zo komen we tot betere inzichten én oplossingen.
Meer weten?
Jonathan gaat graag met je in gesprek over wat we als datapartner voor jou en je organisatie kunnen betekenen.
Account Manager020 308 439006 4150 4041jonathan.oversteegen@digital-power.com
1x per maand data insights, praktijkcases en een kijkje achter de schermen ontvangen?
Meld je aan voor onze maillijst en blijf 'up to data':