Post on 24-Jan-2015
description
Customer Intelligence bij UWV
Small data, big results
Henk de Ruiter MBA27 november 2012
3
UWV in cijfers
> 1.200.000 lopende uitkeringen > 19.000 medewerkers 136 kantoren (locaties) Budget (kleine geldstroom) € 1.7 mljd
Maar ook: Besparingsopdracht ruim € 550 mljn; Reductie personeel 5000-6000 fte’s Reductie locaties
Small data, big results
Small data, big results 4
Case 1
5
PraktijkvoorbeeldKlantproces WW Uitkeren “Ik word werkloos”
Maand 1 Maand 2 Maand 31-2 week 3-4 week 5-6 week 7-8 week 8-9 week
Start Werkloosheid
Eerste Betaling
Tweede betaling
Derdebetaling
Normaal gesproken salarisbetaling
Normaalgesproken salarisbetaling
Focus in het primaire proces -> tijdigheid eerste betaling
Vergelijking ‘betaalprocesgegevens’ met vraaggegevens
Vragen worden met name gesteld voor de tweede betaling
Vervolgaanpak: Aanpassen betaalcyclus niet mogelijk; Beter informeren over de betaaldata Introductie betaalkalender op beperkt aantal vestigingen
Small data, big results
6
Case 1Klantproces WW Uitkeren “Ik word werkloos”
De betaalkalender is vanaf 6 september 2010 gestuurd naar alle klanten van vestiging (1) die een aanvraag hebben ingediend, nieuwe WW gevallen. Vestiging (2) heeft hun klanten geen betaalkalender gestuurd.
Resultaat: 21% minder vragen van klanten die de betaalkalender hebben ontvangen.
Small data, big results
7
Case 1Klantproces WW Uitkeren “Ik word werkloos”
Online notificatie van betaling (statusinformatie)
Small data, big results
Small data, big results 8
Case 2
Small data, big results 9
Hoe werkt dat?
10
UWV heeft wel heel veel data
Small data, big results
11
De reis van de klant
Small data, big results
Small data, big results 12
Onze ontdekkingstocht
Small data, big results 13
Succesfactoren
Small data, big results 14
Succesfactoren
Small data, big results 15
Succesfactoren
Small data, big results 16
Succesfactoren
Small data, big results 17
Conclusies en tips
Conclusie: Data-analyse kan helpen om meer (kwalitatieve
dienstverlening), met minder (efficiëntie) te doen; Perspectief van de klant helpt, om verbeterpotentieel in de
dienstverlening of uitvoerende processen te herkennen.
Tip’s: Benader data altijd vanuit de context van de bedrijfsvoering
(aanschaffen pakketten is geen oplossing); Probeer niet de oceaan te koken, neem de tijd; Zorg voor inbedding in de leerprocessen van de organisatie
(bijvoorbeeld P&C cyclus)
Small data, big results 18
Vragen?
Small data, big results 19