Naar inhoud

Hoe zet ik big data in voor mijn bedrijf zonder te verzuipen

Big data wordt nogal eens afgedaan als een hype. Onterecht want de stortvloed aan data die op een willekeurig bedrijf afkomt, verdubbelt jaar op jaar. Om nog maar te zwijgen over de diverse vormen van gegevens. Wat moet je nu met die ontwikkeling, zonder te verzuipen in de data?

Marketeers willen big data nogal eens afdoen als onbelangrijk. En hoewel de term an sich zeker alle elementen van de klassieke it-/internethype in zich heeft, zijn de onderliggende ontwikkelingen alles behalve geschikt voor uitstel of afstel. Cijfers liegen niet. De datastroom groeit. Consumenten raken meer en meer vertrouwd met dat gegeven, zodat de verwachting groeit dat bedrijven ook zinnige dingen doen met dat wat ze over hun afnemers weten. Bedrijven worden gedwongen om met data aan de slag te gaan. Maar hoe?

De 3 v’s van big data

Om de terminologie wat beter te begrijpen, is het goed even naar de onderliggende ontwikkelingen te kijken. Big data valt uiteen in drie soorten datagroei. Ten eerste is er volume, waarvan gezegd wordt dat alleen de zakelijke data tussen en over bedrijven wereldwijd elke 1,2 jaar verdubbelt. Dan is er de snelheid (velocity) waarmee nieuwe data verschijnt en bestaande moet worden aangepast. Tot slot is er de variëteit aan databronnen, datastructuren en soorten data. Voor grote bedrijven met veel contactmomenten kan dat samenkomen in enorme databergen. Neem het Amerikaanse supermarktbedrijf Walmart dat per uur een miljoen transacties verwerkt die worden geïmporteerd in databases van een geschatte omvang van rond de 2,5 petabytes.

Volume is voor veel bedrijven echter niet de crux. De pijn van veruit de meeste organisaties zit in de variëteit aan data, zegt Pascal de Zwart, directeur/eigenaar van bi-specialist Intenzz uit Soesterberg. "Er gaat al zoveel data schuil in de eigen organisatie die door marketing en management maar met moeite te vertalen zijn naar bruikbare inzichten. Dat heeft weinig met de omvang te maken, maar alles met de herkomst van de data die zijn opgeslagen in verschillende bestanden, verschillende applicaties met andere structuren. Rapporteren is tijdrovend en foutgevoelig waardoor bedrijven niet snel en niet goed kunnen reageren op ontstane omstandigheden", zegt De Zwart.

Ronald Wiekenkamp, partner van 'fact based' marketing specialist Cmotions uit Amersfoort, geeft aan dat veel bedrijven wel degelijk het gevoel hebben dat ze wat moeten met big data, maar niet goed weten waar te beginnen. De druk is er wel. " Retailers zie je bijvoorbeeld  meer en meer met data stoeien. Ze zien steeds minder kopers op de winkelvloer en voelen de behoefte de markt en hun klanten beter te leren kennen. Maar wat ze willen weten en meten, is voor de meesten nog niet honderd procent uitgekristalliseerd", zegt Wiekenkamp. Vaak laat hij klanten eerst eens kennismaken met de kracht van de data waarover ze al beschikken, zogenoemd laaghangend fruit. Bijvoorbeeld door eerst te kijken naar retentie, hoewel dat niet gelijk onder big data valt.

Verder dan de basis

Wanneer bedrijven de smaak te pakken hebben, dan begint het spel pas. Dan wordt het zaak te zoeken naar de juiste doelstellingen van data-analyse. De Zwart legt daarbij direct relaties met de bedrijfsdoelstellingen. Bedrijfsgroei, meer verkopen, meer marge maken, stuk voor stuk vertalen deze doelen zich in aparte stuurcijfers voor de verschillende afdelingen. "Het meten van de juiste cijfers en weten aan welke knoppen je moet draaien om bij te sturen, is doorslaggevend om van een investering in big data of data-analyse een klinkende businesscase te maken", aldus De Zwart.

Wanneer een traject wordt aangegaan onder De Zwart's supervisie wordt veel tijd en energie in dit traject gestopt. Aan de basis begint dat met definiëren van ogenschijnlijk simpele termen die de basis vormen van de data waarmee het bedrijf gaat sturen. "Neem omzet", zegt De Zwart, " afhankelijk van bedrijf of afdeling kan dat gefactureerde omzet betekenen, ondertekende contracten of betaalde facturen. Aan de basis van elk analysetraject liggen eenduidige begrippen. Alleen om die helder te krijgen, zijn vaak al dagen mee gemoeid!"

Dat voorwerk is geen luxe. Recent onderzoek van het toonaangevende zakenblad Harvard Business Review laat zien dat zelfs met goede data nog talloze foute beslissingen worden gemaakt. De oorzaak daarvan schuilt in het begrijpen en interpreteren van de cijfers, maar ook in de kennis en kunde van werknemers om met die data te 'spelen'. "En vergeet vooral niet het helder formuleren van doelen en bepalen van de wijze waarop de resultaten gebruikt worden", zegt Wiekenkamp die duidelijk maakt dat big data het werkterrein is van data-analisten die de business snappen.

Schijnsamenhang

Er zijn twee manieren om tot inzichten te komen. Je kunt op zoek gaan naar een specifiek verband en kijken of dat tot inzichten leidt. Of, je kunt gaan spelen met data en kijken of je tegen inzichten aanloopt. Dat heet serendipiteit. Let wel: medewerkers met gebrek aan  analytische expertise lopen kans verkeerde verbanden te leggen die op dure misstappeen kunnen uitlopen. "De kans op signaleren van schijnsamenhang is levensgroot", aldus Wiekenkamp.

Desondanks zegt Wiekenkamp dat marketeers zich niet gek moeten laten maken. Hij signaleert nog nauwelijks voorbeelden van goede dataverrijking met gegevens uit sociale media als Twitter en Facebook. "Je moet echt je data en metrics op orde hebbeen voor je verder kunt. Dat houdt dus in dat de bestaande data ontsloten moet worden op klantniveau, omdat het voor elke verdere stap toch noodzakelijk is om op dat niveau verbanden te leggen. Zonder uitzondering moeten marketeers dus eerst maar eens de informatie opgeslagen in verschillende applicaties ontsluiten op klantniveau. Dat is voor de meeste bedrijven al een forse kluif."

"Bij letterlijk elk traject komt ook de betrouwbaarheid van de gegevens ter tafel", zegt De Zwart. "Dat is een prima kapstok om het over de verantwoordelijkheden voor de data te hebben. Zij die de gegevens invoeren zijn verantwoordelijk voor de betrouwbaarheid ervan. Salesmensen blijken kampioen in het niet of halfslachtig invoeren van data. Wij gebruiken daarom vaak een kritieke prestatie indicator (kpi) die eist dat sales op minimaal negentig procent correct ingevoerde data moet zitten. Die afspraken moeten afdelingen onderling maken anders komen marketinganalyses bijvoorbeeld niet eens van de grond", aldus De Zwart.

Relevantie staat bovenaan

"Het is belangrijk te beseffen dat big data voor wat betreft het volume aspect niet geschikt is voor analyse op klantniveau", besluit Wiekenkamp. Wel levert het volgens hem bruikbare andere inzichten op voor bijvoorbeeld procesverbetering, ontwikkelingen in markten en consumentensentiment. Marketeers moeten zich niet zozeer druk maken om big data, maar vooral om relevante data. Die relevantie wordt bepaald door het waarom en waarvoor je data wil gebruiken. Als die duidelijke doelen er niet zijn dan helpt zelfs een computer met de rekenkracht van tien keer de snelheid van het licht je niet verder.

Bron: Customer Talk
0

Reacties

Logo CustomerTalk

Cookie-instellingen

CustomerTalk maakt gebruik van cookies voor een optimale gebruikerservaring.

Graag vragen wij je toestemming voor het plaatsen van deze cookies.

Accepteren Meer informatie