In een vorig artikel uit onze 'WUA Xplained' serie lieten we je WUA's Digital Sales Model en de bouwstenen zien. Het Digital Sales Model visualiseert de digitale verkoopjourney van klanten, die plaatsvindt in zes opeenvolgende stappen:
Vindbaarheid, Eerste Indruk, Doorklikken, Verder Kijken, Voorkeur en Bestel-/Aanvraagproces. Het model sluit theoretisch aan bij customer journeys in verschillende markten (bijvoorbeeld Verzekeringen, Telecom of Financiële diensten). Bovendien is het succesvol gevalideerd met meerdere statistische methoden. Dit artikel geeft je meer inzicht in belangrijke aspecten van het Digital Sales Model. Je leert over:
-
Hoe het model eruitziet (zie dit artikel voor meer detail)
-
Hoe we het model in meerdere stappen hebben gecreëerd en verfijnd
-
Hoe we het model hebben getest met zowel kwalitatieve als kwantitatieve pilots
-
Het vermogen van ons model om CX-issues te prioriteren en consumentenvoorkeur te voorspellen
De zes fases van het Digital Sales Model
In een notendop bestaat het Digital Sales Model uit 6 opeenvolgende fases die plaatsvinden tijdens de customer journey (zie Afbeelding 1 hieronder):
1 – Vindbaarheid
Kunnen consumenten je website vinden tijdens het zoeken naar een product? Zo ja, via welke route?
2 – Eerste Indruk
Hoe beoordelen consumenten de eerste 0-60 seconden op je website?
3 – Doorklikken
Zijn consumenten bereid om je website verder te verkennen, gebaseerd op hun eerste indruk?
4 – Verder Kijken
Hoe beoordelen consumenten je website op een dieper niveau, tijdens het volledig verkennen van de gepresenteerde content, prijzen en aanbod?
5 – Voorkeur
Kiezen consumenten na het vergelijken van meerdere websites uiteindelijk voor jouw website om het gewenste product te kopen/aan te vragen?
6 – Bestel-/Aanvraagproces
Hoe beoordelen consumenten het proces van bestellen/aanvragen van het gewenste product nadat ze voor jouw website hebben gekozen?
Het WUA Digital Sales Model bestaat uit drie thema's in zowel de Eerste Indruk als de Verder Kijken fase van de customer journey.
Per fase bestaan alle drie thema's uit een set open en gesloten vragen over informatie, aangeboden producten, contactmogelijkheden en merkimago.
Creatie en verfijning
Alle zes fases van het Digital Sales Model zijn gekoppeld aan diverse gesloten en open vragen. Deze items vormen de basis van onze gestandaardiseerde onderzoeksvragenlijst, waarmee deelnemers de customer experience op een gegeven website of app evalueren. We hebben de vragenlijstitems in drie opeenvolgende stappen gecreëerd en zorgvuldig verfijnd, gebaseerd op onze onderzoeksexpertise:
We begonnen met een meta-data analyse waarbij we naar meer dan 100.000 website-evaluaties met onze vorige vragenlijst keken om te leren welke vragen ons het best helpen bij het meten van online experience, het prioriteren van CX-issues en het voorspellen van consumentenvoorkeur. Bovendien leerde deze analyse ons meer over hoe respondenten de vragenlijst invullen, waar ze afhaken en hoe we de vragenlijstervaring voor respondenten konden verbeteren om de volledigheid van onze vragenlijst te waarborgen. We categoriseerden duizenden open antwoorden. Wat zeggen consumenten over wat ze belangrijk vinden tijdens een websitebezoek? Dit leidde tot enkele aanvullende elementen die we in ons model integreerden.
Vervolgens analyseerden we alle vragen opnieuw op inhoud. Is de bewoordingen van onze vragen duidelijk? Vragen we echt wat we willen weten? Tijdens vele brainstormsessies met onze digitale experts herformuleerden we de universele online customer journey en transformeerden deze in een verbeterde vragenlijst.
Het Digital Sales Model op de proef stellen
Na de creatie en verfijning van ons Digital Sales Model voerden we verschillende tests uit. Zo zorgden we er objectief voor dat ons model de echte consumentenervaring weerspiegelde en dat het statistisch gezond en krachtig was. In totaal voerden we drie tests uit:
In een kwalitatieve test nodigden we deelnemers uit op ons kantoor om de vragenlijst in te vullen en ons uitgebreide feedback te geven. Naast vele insights gaf deze pilot ons een nog beter begrip van hoe consumenten hun eerste indruk van een website vormen. Dit inzicht stelt ons in staat om ons model verder te optimaliseren.
Bovendien voerden we twee kwantitatieve tests uit om onze vragenlijst grondig te controleren op statistisch niveau. In deze pilots gebruikten we verschillende statistische methoden om drie hoofdonderzoeksvragen te beantwoorden:
-
Zijn de thema's en de vragen waaruit ze bestaan onderling gerelateerd op een manier die past bij ons theoretische model? (onderzoeksmethode: factoranalyse)
-
Voegt elke vraag waarde toe aan het model? (onderzoeksmethode: correlatie- en betrouwbaarheidsanalyse)
-
Stellen de vragen ons in staat om te voorspellen welke website uiteindelijk de voorkeur krijgt van de consument? (onderzoeksmethode: regressieanalyse)
Gebaseerd op de statistische output die we kregen uit het analyseren van meer dan 3.000 website-evaluaties, selecteerden we de allerbeste vragen om de online customer journey accuraat te meten terwijl we de vragenlijst zo beknopt mogelijk hielden.
CX-issues prioriteren met voorspellende modellering
Wat heeft de uitgebreide verfijning en het testen van ons Digital Sales Model opgeleverd? Een van de belangrijkste voordelen van het model is zijn hoge voorspellende kracht. Over het algemeen voorspellen de elementen in ons model in 80 procent van alle gevallen welke website consumenten de hoogste algemene beoordeling geven! Algemene beoordeling is sterk verbonden met voorkeur. Dit betekent dat we (bijna) alle relevante aspecten van de customer journey in ons model meten.
Meer specifiek kunnen we voorspellende modellering uitvoeren via regressieanalyses. Dit betekent dat we de scores op de 3 hoofdthema's van het model (Look & Feel, Aanbod en Merk) kunnen gebruiken om accurate voorspellingen te maken over consumentengedrag op elke website.
Kijkend naar de bouwstenen van het model kunnen we (met behulp van regressieanalyses) het relatieve belang van elk thema in de Eerste Indruk berekenen, als het gaat om consumenten die beslissen of ze doorgaan op de website die ze bezoeken. In combinatie met de CX-scores die gerelateerd zijn aan deze thema's ten opzichte van die van concurrenten, kunnen we de meest impactvolle CX-issues aanwijzen die bezoekers ervan weerhouden de website verder te verkennen.
Bovendien kunnen we vergelijkbare CX-prioriteiten berekenen in de Verder Kijken fase: door regressieanalyses uit te voeren op de thema's Aanbod en Merk in deze fase (omdat Look & Feel hier een meer indirecte impact heeft), weten we welke thema's het belangrijkst zijn voor het creëren van consumentenvoorkeur voor een website binnen een markt. Door deze data te koppelen aan de CX-scores van onderliggende componenten van de thema's (bijvoorbeeld waargenomen expertise, prijsperceptie) en ze te vergelijken met scores van concurrenten, komen CX-prioriteiten naar voren.
Laten we naar een voorbeeld kijken (zie Afbeelding 2 hieronder): bedrijf A presteert misschien goed online op de meeste merkgerelateerde elementen vergeleken met concurrenten, maar mist mogelijk een duidelijk productaanbod. In dit voorbeeld is het productaanbod zeer belangrijk voor het genereren van voorkeur voor die website binnen de markt. Als gevolg daarvan geven consumenten de voorkeur aan concurrent B die iets beter presteert in het presenteren van hun producten. Als website A de voorkeur die ze van consumenten krijgen wil verhogen en dus conversie en marktaandeel wil vergroten, toont het model dat ze aanbodgerelateerde componenten op hun website moeten verbeteren om concurrent B te verslaan.
Afbeelding 2: De Prioriteitsmatrix voor bedrijf A in de Verder Kijken fase op desktop. De x-as vertegenwoordigt het relatieve belang van de thema's Productaanbod en Merk (de grafiek toont de vragen waaruit deze thema's bestaan) bij het genereren van algemene beoordeling. De y-as vertegenwoordigt het scoreverschil op deze vragen, relatief ten opzichte van de best scorende concurrent in de markt.
Onze klanten helpen digitaal te floreren
Ter afsluiting steken we continu veel energie in het optimaliseren van ons Digital Sales Model en vragenlijst. We doen dit om onze klanten nog beter dan voorheen te helpen bij het verbeteren van hun online conversie. Alle aanpassingen en verfijningen aan het model worden gemaakt met ons uiteindelijke doel altijd in gedachten: onze klanten helpen de beste te worden en te blijven in de digitale arena!
