+31 (0)30 636 39 70 | info@onmarc.nl

Data Deepdive APS

 

OnMarc

Touch Your Customer

Data deepdive: Achmea Pensioen Services

Bij de onlangs gestarte Data Spreekuren, hebben we ook voor Achmea Pensioen Services (APS) een beknopte data deepdive gedaan. Een data deepdive betekent dat OnMarc in data (uiteraard met toestemming) van klanten ‘duikt’ en op zoek gaat naar inzichten die tot toepasbare verbeteringen kunnen leiden gebaseerd op (klant)data. 

Achmea Pensioen Services, (ook wel APS genoemd), verzorgt het beheer en de administratie van verschillende grote Pensioenfondsen in Nederland en is daarnaast verantwoordelijk voor de communicatie van de pensioenfondsen met hun deelnemers. Sinds enkele jaren wordt dit laatste, de communicatie, op een datadriven manier gedaan (verzorgd door OnMarc) en worden er onder andere custom dashboards gemaakt voor de Pensioenfondsen met de voor de stakeholders belangrijkste KPIs. 

De Deepdive

Bij OnMarc zijn wij in de beschikbare data van APS gedoken en zijn we op zoek gegaan naar mogelijke patronen/inzichten die te herkennen zijn. Kanttekening hierbij is dat het gaat om een beginnende data deepdive, die een aantal interessante inzichten geeft. Met deze nieuwe inzichten kan APS direct aan de slag of kan indien gewenst er door OnMarc verder onderzoek worden gedaan.

Deze APS deepdive is voornamelijk gericht op de contactmomenten, via email, website bezoek, contactformulieren en via klanten reviews via Usabilla. Email is het primaire communicatiemiddel tussen de Pensioenfondsen en hun deelnemers, daarom is het van essentieel belang dat er zo veel mogelijk mails geopend worden, er doorgeklikt wordt naar de website en er engagement plaatsvindt.

Personaliseer, Personaliseer, Personaliseer!

Op welke manier kunnen email campagnes worden geoptimaliseerd met als doel ervoor te zorgen dat er zoveel mogelijk wordt doorgeklikt naar de website? Bij deze deepdive hebben hebben wij ervoor gekozen om de gemiddelde open ratio per mailing van de verschillende pensioenfondsen te bekijken. Deze worden over het algemeen goed geopend, maar bij nadere bestudering zijn hierin toch duidelijke verschillen waar te nemen per pensioenfonds.


Grafiek 1. Verschillende opens per pensioenfonds per dagdeel.  

De verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat het moment van het versturen van de email, bepaalde beroepsgroepen andere werktijden hebben, of dat deelnemers van een pensioenfonds in het buitenland werken in een andere tijdzone. Hieruit blijkt ook dat 40% van de ontvangers de e-mail opent in hetzelfde dagdeel als ze de mail ontvangen, en 60% van de ontvangers (die de mail opent), dit niet in hetzelfde dagdeel doet als het dagdeel waarin ze de mail ontvangen. (zie onderstaande grafiek) 

Conclusie die kan worden getrokken naar aanleiding van de data deepdive bij APS: Personaliseer het moment van versturen van de email op basis van het dagdeel van de opens per pensioenfonds om de opens te verhogen wat tot verhoogde engagement kan leiden.

 

 

Grafiek 2. opens in dagdeel.

Naast het bestuderen van de mailings van APS hebben we ook onderzocht of doorklikken vanuit de mailings naar de website ook voor verhoogde engagement zorgt. En maakt het uit of er snel of laat wordt doorgeklikt in de mailing? En is hier een correlatie te ontdekken? 

Ook hieruit blijkt: geen fonds is hetzelfde. Waar er bij het ene fonds duidelijk meer websitegedrag was naarmate er sneller geklikt werd op de e-mail, was dat bij een ander fonds juist andersom. Wederom een kans voor personalisatie! 

Per pensioenfonds is er gekeken naar engagement op de website. Hoe vaak gemiddeld bezoekt een pensioendeelnemer de website van zijn/haar pensioenfonds en hoe lang is het gemiddelde bezoek? En wat is de gemiddelde tijd tussen deze bezoeken? Hieruit is gebleken dat er doorgaans frequenter voor de inlog bezocht wordt. Conclusie: er wordt dus behoorlijk wat content geconsumeerd zonder in te loggen.  

Textmining

Daarnaast hebben we ook textmining toegepast op zowel de ingevulde contactformulieren als de voice of the customer feedback via Usabilla. Door de ingevoerde antwoorden geanonimiseerd door topic modelling technieken te laten ontleden, konden de vele vrije tekstvelden worden gestructureerd.

Daaruit bleek onder andere dat mensen veel vragen hebben over wijzigingen in hun persoonlijke situatie. Daarin kan dus in de opzet van een website rekening mee gehouden worden, door deze vragen alvast te beantwoorden op de website. 

Tot slot

In deze beknopte Data Deepdive bij APS, zijn er verschillen waardevolle inzichten naar voren gekomen. Deze inzichten, waarvan sommigen nog verder onderzocht moeten worden, of waar er vrijwel direct een aanpassing kan worden doorgevoerd in de communicatie met de pensioendeelnemers om hier zodoende meer waarde uit te halen.   

Wil je voor jouw organisatie eens goed laten beoordelen welke data er beschikbaar is en wat voor een waarde je daar uit kan halen voor je bedrijf? Neem dan contact op met OnMarc voor een kennismaking en/of een Data Spreekuur en start direct met meer geld uit je data te halen!