Succesfactoren voor realtime klantcontactprocessen - Ziptone

Voor het goed laten werken van realtime processen in klantcontact gaat de locatie waar data zich bevinden steeds vaker een faal- of succesfactor worden. Denk aan het eenduidig klantbeeld, videocalls, agent assist/next best action, realtime vertalen/transcriptie of andere realtime toepassingen. Deel 2 in de serie Ziptone Tech Updates over data gravity, het verschijnsel dat data en applicaties elkaar aantrekken.

TechUpdate is een nieuwe rubriek op Ziptone over opkomende technologie, relevant voor klantcontact. In kort bestek leggen we uit wat het is, hoe het werkt, waarom het relevant is, wat de valkuilen zijn en vragen we de mening van de lezer: Hot or Not?

1. Wat is het

klik om te vergroten

Data gravity is zowel een begrip als een metafoor. Data gravity verwijst naar de onderlinge aantrekkingskracht tussen applicaties, services en datacollecties. Datasets trekken (nieuwe) applicaties en services aan en ook weer (nieuwe) datasets. Data gravity is een relatief nieuw buzzword. Het is geïntroduceerd in 2010 door een VP Engineering bij het Amerikaanse concern General Electric (dat onder meer vliegtuigmotoren, maar ook medische apparatuur produceert).

2. Hoe werkt het

Bedrijven met grootschalig klantcontact hebben vaak een reeks aan applicaties in huis – zowel voor het routeren van interacties via verschillende kanalen als het plannen en vastleggen daarvan. Dat leidt tot een snelgroeiende berg aan data. Ook op andere plekken binnen organisaties – denk aan operationele data, transactiedata en IoT/sensordata – groeit de berg aan data. Door toenemende digitalisering groeit het volume aan digitale transacties en interacties en leiden ook fusies en overnames tot nieuwe datacollecties.

Die datasets worden steeds vaker in de cloud opgeslagen. Ze zijn daardoor steeds lastiger te verplaatsen. Bijvoorbeeld omdat de dataformats niet altijd uitwisselbaar zijn tussen clouds en er veel koppelingen met allerlei applicaties bestaan. Maar ook regulering op het gebied van databeveiliging zorgt ervoor dat data steeds minder worden ‘verplaatst’ tussen applicaties. Tegenwoordig bewegen applicaties zich dus naar de data en niet andersom.

Terwijl datacollecties groeien, neemt ook het aantal mogelijkheden om iets met die data te doen gestaag toe. Denk aan de opkomst van analytics software en toepassingen op het gebied van machine learning, die weer andere applicaties aansturen.

Een goed voorbeeld van data gravity is de berg aan data over klantgesprekken, die met behulp van analytics software worden geanalyseerd, die vervolgens de basis vormt voor het opbouwen en verbeteren van chatbotdialogen. De chatbot combineert verschillende soorten data, maar genereert zelf ook weer nieuwe data in de vorm van klantgesprekken en data in de vorm van kwaliteits- en klanttevredenheidsscores.

3. Waarom is het relevant

1. Bedrijven begrijpen steeds beter dat data een essentieel onderdeel van de bedrijfsvoering is. Data gaan in toenemende mate een rol spelen in marketing en sales en in realtime zakendoen. De locatie van data zal in toenemende mate een bepalende rol gaan spelen. Bij realtime processen zoals videocalls, realtime transacties, realtime agent assist of realtime next best action, realtime vertalen/transcriptie, realtime analytics of realtime AI-toepassingen gaat de locatie waar data zich bevinden een faal- of succesfactor worden. Bij realtime processen wil je bijvoorbeeld geen vertraging hebben omdat data te lang onderweg is naar een applicatie (latency). Ook is bij contactcenters steeds mee van belang dat data realtime kunnen worden gekoppeld met ACD-, IVR- en CRM-gegevens.

2. Data gravity kan een vendor lock-in in de hand werken omdat data niet gemakkelijk verplaatsbaar zijn, onder meer omdat het proces te kostbaar is of dat de dataformats een belemmering vormen voor het uitrollen van nieuwe toepassingen. Want zoals gezegd: datasets trekken nieuwe applicaties aan. Volgens Gartner wil twee derde van de bedrijven tegen 2024 een multi-cloud strategyhebben gerealiseerd om dit probleem van vendor lock-in als gevolg van een exclusieve keuze voor AWS, Google Cloud of Microsoft Azure te voorkomen. Ook geven experts aan dat bedrijven er verstandig aan doen om na te denken over hun data-architectuur in relatie tot opslag en ontsluiting.

3. De tijd dat applicaties standaard lokaal geïnstalleerd werden in de serverruimte van je eigen kantoor – en van daaruit beheerd en onderhouden – is voorbij. Vrijwel alle softwareaanbieders maken de beweging naar de publieke cloud. Deze cloudapplicaties – klein en groot – hebben allemaal zowel toegang tot data nodig. Aan de ene kant kan structureel draaien van zware data-analyses in de cloud een kostbare zaak worden; aan de andere kant is vanuit wet- en regelgeving nog niet altijd toegestaan dat bijvoorbeeld klant/persoonsgegevens in de cloud worden opgeslagen. Het verschijnsel data gravity kan dus van invloed zijn op je mogelijkheden om zowel kostenefficient als compliant gebruik te maken van data.

Tel alles bij elkaar op en de conclusie voor klantcontactafdelingen is dat een eenmaal ingeslagen weg richting de cloud steeds moeilijker te veranderen zal zijn naar mate er meer applicaties, data en services in die cloud belanden. Organisaties die overwegen om hun kernsystemen van het contactcenter of van de customerservice-afdeling (routeringsplatform en CRM-oplossing) naar de cloud te brengen, doen er dus verstandig aan om vooraf na te denken over hun data-architectuur.

ICT-dienstverlener Interxion heeft een Data Gravity Index ontwikkeld, een score (gigabytes per seconde) voor de omvang van data gravity aan de hand van variabelen als datacreatie, data-aggregatie en dataverkeer. Die score verschilt per regio en per sector.

4. Even opletten

Data gravity is in bepaalde opzichten big data 2.0, de hype waar je nu nog maar weinig over hoort. Big data ging vooral over de noodzaak voor bedrijven om concurrentievoordeel te kunnen realiseren met je datacollectie (en als onderdeel daarvan te investeren in opslag en analyse-competenties). Techbedrijven die aankomen met data gravity, benadrukken het belang van data-platforms waar allerlei soorten data bij elkaar staan en gemakkelijk ontsloten kunnen worden. Voor klantcontact is dit bijvoorbeeld relevant om snel en gemakkelijk tot een eenduidig klantbeeld – opgebouwd uit verschillende datasets – te kunnen komen of om realtime processen te kunnen laten draaien.