Klant van de overheid en tevredenheidsmetingen

Het valt op dat de aandacht van de samenleving verschuift van de aandacht voor de gemiddelde burger die goed bediend moet worden naar de uiteinden. Wie fraudeert moet keihard aangepakt en als iemand ten onrechte keihard wordt aangepakt is dat een schande! De aandacht gaat naar de uitersten. Daarbij kan de overheid niet leren van het bedrijfsleven. 

Bedrijfsleven let goed op de uitersten met NPS score
Het sluit aan bij een trend in het bedrijfsleven om alleen te kijken naar de uitersten. Het gaat dan om de Net Promotor Score. Deze score meet in welke mate een bedrijf wordt aanbevolen. De score kan lopen van 0 tot 10. De vraag luidt altijd hetzelfde, namelijk ‘Hoe waarschijnlijk is het dat je het bedrijf aanbeveelt bij vrienden of bekenden’. Je meet het cijfer voor de tevredenheid, laat vervolgens de 6, 7 en 8 weg en vergelijkt het aantal dat een 5 of lager geeft met het aantal dat een 9 of hoger geeft. Is de NPS positief, dan zit je goed. De NPS-score geeft veel sneller weer wat ingrepen in de dienstverlening doen. Let op de uitersten en reageer daar op.

NPS score kan iets verbergen
De vraag is of dat niet onbedoeld verkeerde bewegingen geeft. Bij een bedrijf kan het gunstig zijn dat je klanten die je toch niet tevreden stelt negeert. Die kosten mogelijk meer geld. Je richt je op de mensen die het bedrijf aan anderen aanbevelen. Bij de overheid is dat anders. Mensen kunnen niet uitwijken naar een andere aanbieder.

Ik heb de uitwerking van de NPS score eens vergeleken. In een fictief voorbeeld laat ik burgers cijfers geven voor de afhandeling door de overheidsinstantie en de vraag zou u onze organisatie aanbevelen aan vrienden en bekenden..

Reeks 1 (best aardig) voldoet aan de norm, NPS is nul, niemand vindt het uitzonderlijk. De telefoon wordt bijvoorbeeld niet snel en niet te laat opgenomen. De uitkering wordt terecht uitgekeerd of afgewezen. Er zijn geen problemen.

Reeks 2 (NPS belabberd) heeft NPS negatief en voldoet niet aan de norm. De telefoon wordt te laat opgenomen, maar soms gaat het prima. Omdat de onvoorspelbaarheid groot is en de helft ontevreden is dit belabberd. Gemiddeld scoort de overheid hier wel beter dan bij reeks 1. Dus de gemiddelde klanttevredenheid geeft een ander beeld.

Reeks 3 en 4 zijn bijzonder. De NPS scoort goed. Hier zou iets behoorlijk fout kunnen zijn gegaan. In reeks 4 zelfs met 30% van de gevallen. De onvoorspelbaarheid is in Reeks 4 groter, in principe is dat niet fijn voor klanten. Maar in veel gevallen wordt de verwachting ver overtroffen. Het zou kunnen dat de verwachtingen laag zijn, waardoor als het goed gaat de klanten extra tevreden zijn.

Gebruiken we de NPS dan zijn reeksen drie en vier mooi: er zijn meer mensen die de dienstverlening en afhandeling door de overheid aanbevelen dan mensen die er zeer ontevreden over zijn. Maar hier kunnen mensen tussen zitten die ten onrechte op de vingers getikt zijn of juist mensen die gepakt hadden moeten worden en zeer tevreden zijn over de lankmoedige behandeling. Reeks vier heeft de hoogste NPS-score: gemiddeld zijn de mensen redelijk tevreden net als overal (6,21 bij reeks 1 en 3, 6,32 bij reeks 2 en 4) , maar de NPS is met +10% het hoogste.

De reeksen geven aan dat het nogal wisselt welk doel je hebt als organisatie. Wil je iedereen netjes behandelen (reeks 1, niemand echt ontevreden) dan is dat anders dan als je hogere gemiddelde klanttevredenheid wilt (reeks 2 of 4) of als je vooral veel zeer tevreden klanten wilt en ontevredenheid kunt negeren (reeks 4).

Politieke aansturing maakt het lastiger
Gaan we de politiek er bij betrekken, dan wordt het lastiger. Is er veel maatschappelijke verontwaardiging over fraude? Dan moet je extra streng zijn en wordt er dan iemand per ongeluk slecht behandeld, dan is dat bijkomende schade. 

Zo was de oplossing voor de fraude in de wortel de oorzaak van het toeslagenprobleem.

Ik wil aanpak van fraude niet bagatelliseren, maar als bijvoorbeeld blijkt dat de “frauderende” burger lager opgeleid is, dan moet je ook kijken naar de helderheid van je eigen regels en brieven. De bijkomende schade is dus niet iets om te bagatelliseren. Toch gebeurde dat. Ik heb de aandacht voor strengheid zonder de effectiviteit te bekijken wel eens aangekaart, toen een ambtenaar mij meldde: "Hein, zo werkt dat niet. Het gaat de top om het streng zijn, niet om de resultaten."

Maar ook als de klanten niet onrechtmatig worden behandeld kan er iets  erg fout gaan. Want als de grote meerderheid best tevreden is en soms zelfs erg tevreden, maar de kleine minderheid die ontevreden is allemaal 80+, dan is er ook iets mis. Klanten die 80+ zijn, zijn vaak "bewerkelijker" bijvoorbeeld onhandig met ICT of minder mobiel om even bij de zaak langs te gaan om het in een gesprek op te lossen. Ze bellen vaker opnieuw en vergeten eerder wat er was gezegd. Mensen die bedrijven misschien liever kwijt dan rijk zijn. Kijk eens hoe banken ouderen behandelen, dan zijn mijn ervaringen als ik mijn tante of mijn moeder moet helpen niet goed. Het zijn tevens mensen die niet snel de barricaden opgaan, dus zo lang de politiek het niet opmerkt, is het gedoe voor ambtenaren om een oplossing te zoeken.

Dat is we op de uitersten letten is eigenlijk goed nieuws. Blijkbaar gaat het bij de gemiddelde burger redelijk. Maar de laatste restjes gaan nog niet goed. Heb je 1.000.000 klanten dan is die laatste 1% of 2% (10 of 20.000 klanten) een probleem. Daarbij moet de overheid niet leren van het bedrijfsleven maar kijken naar rechtmatigheid en rechtvaardigheid.

Volgende probleem
Het volgende probleem dat ik zie aankomen is maatwerk. Nu iedereen pleit voor maatwerk gaat het voordeel van de confectie verloren. Overal maatwerk bieden is heel duur, die kosten moeten worden opgebracht. 

Zo is vaak een oplossing de oorzaak van problemen.