Hoe meet jouw organisatie of er storm op komst is?

Terwijl ik wakker wordt op de warme zondagochtend draaien m’n ogen naar m’n wekker: hoe laat is het? Zal ik al opstaan? Voordat ik me ga aankleden kijk ik even op de thermometer: hoe warm is het? Kan ik dat zomerjurkje aandoen of wordt het een warme trui? In onze maatschappij hebben we allerlei metertjes ontwikkeld, zoals de klok en de thermometer, die ons haarfijn vertellen hoe het er voor staat. Is het vroeg of laat, is het warm of koud? Zulke vragen kunnen we eenvoudig beantwoorden.

Ook in organisaties hebben we metertjes, zoals financiële kentallen die vertellen hoe het er voorstaat op zakelijk gebied. Ook met betrekking tot klanten zijn er steeds meer metertjes en ik vind het interessant om te zien hoe de klantmetertjes zich ontwikkelen. Veel organisaties vinden het belangrijk om de tevredenheid van hun klanten te meten. Maar: eigenlijk kijk je dan ‘in de achterspiegel’. Tevredenheid vertelt je immers hoe je klant je dienstverlening in het verleden heeft ervaren. Veel organisaties zijn daarom druk bezig om ook ‘metertjes van de toekomst’ te ontwikkelen, die noemt men vaak ‘loyaliteit’. Het gaat er dan niet alleen om wat klanten in het verleden van je vonden, maar er wordt ook gevraagd naar toekomstige intenties. Zou u opnieuw voor ons kiezen? Denkt u dat u over 12 maanden nog klant bij ons bent? Toch is dit niet genoeg en zijn er andere metertjes nodig.

Een interessante ontwikkeling is dat steeds meer organisaties beseffen dat niet alle klanten even belangrijk zijn. Zo geeft Reichheld aan dat je met name moet kijken naar het aantal fans versus het aantal kritische klanten. Vogelaar laat zien dat een focus op superpromoters heel belangrijk is, dat zijn je enthousiaste klanten die dat enthousiasme uitdragen binnen hun grote netwerk. Bij deze benaderingen wordt het duidelijk dat klanten niet even belangrijk zijn.

Een mooi praktijkvoorbeeld hiervan is Buckler. Tot 31 december 1989 was dit een biermerk dat aardig aan de weg timmerde. Toen kwam er echter een bijzondere avond met de nieuwjaarsconference van Youp van ‘t Hek. Het alcoholvrije bier van Buckler werd genadeloos op de korrel genomen:
“Wat is een gewone man? Nou in dit geval bedoel ik zo’n Hollandse eikel, zo’n lul, zo’n Buckler-drinker, zo’n type die je d’r van verdenkt dat hij zijn eigen caravan trekt, zo’n grensrechter.”
Na de avond kelderde de verkoop en binnen een paar jaar verdween het bier uit de handel. Stemmen bij Heineken zegen dat dit met name kwam door de introductie van andere alcoholvrije bieren, maar het is duidelijk dat de conference van van ‘t Hek het begin van einde inluidde.

Het voorbeeld van Buckler laat een gebrek van de huidige klantmetertjes zien. Veel klantonderzoeken maken bij hun analyse gebruik van statistiek. Deze gaat uit van een normale verdeling van mensen binnen een populatie. Het voorbeeld van Buckler laat echter zien dat er in de praktijk regelmatig géén sprake is van een normale verdeling. Een mooi boek dat helemaal op dit thmea ingaat is ‘De zwarte zwaan’ van Nassim Nicholas Taleb. In dit boek staat het idee centraal dat er soms onvoorspelbare zaken gebeuren die een groot en ontwrichtend effect kunnen hebben.

Het bijzondere is dat een aantal van die onvoorspelbare zaken met zekere regelmaat optreden. Zo is er van tijd tot tijd een financiële crisis, of wordt een favoriet in een eerste ronde van een sporttoermooi uitgeschakeld. Taleb geeft dan ook aan dat het naïef is om er van uit te gaan dat onvoorspelbare gebeurtenissen niet plaats zullen vinden. Sterker nog: hij pleit er voor om je juist zo te organiseren dat je er vanuit gaat dat ze wél plaatsvinden. Met zijn eigen investeringsbedrijf rekent hij dan ook op incidentele sterke koersdalingen, in plaats van continue kleine stijgingen. Hij noemt dit soort gebeurtenissen ‘zwarte zwanen’ en in het geval van Heineken is de oudejaarsconference van Van ‘t Hek zo’n zwarte zwaan.

Dit doort gebeurtenissen zijn met onze huidige klantmetertjes en statistiek die uitgaat van een normale verdeling in een populatie slecht te voorspellen. Eigenlijk zouden we andere modellen moeten gebruiken om deze effecten echt te begrijpen. Modellen die gebruik maken van verspreidingen binnen netwerken, waarbij het grote effect van invloedrijke knooppunten tot hun recht komt. Zulke modellen zouden moeten laten zien dat het meer effect heeft wat tien invloedrijke superpromoters van je vinden, dan wat 1.000 gemiddelde klanten vinden. Dit soort modellen is echter nog amper ontwikkeld of in gebruik in organisaties.

Je kunt zulke modellen vergelijken met de buienradar op internet. Die laat niet alleen zien hoe warm het nu is, maar toont ook hoe buien zich in de komende uren gaan ontwikkelen. Voor organisaties is het hoog tijd dat er een echte ‘klantenradar’ wordt ontwikkeld: een metertje die niet alleen weergeeft wat de gemidelde klant nu vindt, maar die ook de belangrijke ontwikkelingen en stormfronten in de nabije toekomst laat zien. Dan weet jouw organisatie ook of het tijd is voor een zomerjurkje of dat er storm op komst is.