Maak je Big Data Plan

Het zal niet de eerste keer zijn dat u over Big Data hoort of leest. En ook niet de laatste! Dat er veel data beschikbaar is was u mogelijk al bekend, maar dit neemt nog steeds toe. Wat mogelijk minder bekend is zijn de technische mogelijkheden die in sneltrein vaart ontwikkelen. Er zijn vele software oplossingen, cloud opties en partijen die u hierover kunnen adviseren. Wat u dus eerst nodig heeft is een Big Data plan van aanpak.

Enkele voorbeelden

Toch eerst maar een paar voorbeelden om de verschillende opties te illustreren.

Sensoren zijn veel goedkoper geworden dus veel productie bedrijven zetten deze op diverse plekken om temperatuur, trillingen, vochtigheid of andere zaken te meten. Vervolgens kun je de relatie tussen deze factoren en de kwaliteit van je eindproduct meten. Of het preventief gebruiken. Zo hoorde ik tijdens een presentatie van Prof. Frans Feldberg dat de nieuwe wasmachines sensor informatie via de ingebouwde Wi-Fi doorgeven zodat de leverancier al preventief weet wanneer iets vervangen moet worden. Scheelt tijd, kosten en zorgen.

Tijdens de uitreiking van de “Slimste organisatie van Nederland” gaf de politie toelichting op haar gebruik van data – inbraakgegevens gebruiken om je surveillance schema’s te optimaliseren. De winnaar van de avond, Fietsenwinkel.nl gebruikt heel veel data omdat haar business model zo is opgezet. Clickgedrag op de modellen op de website wordt gebruikt om de bestellingen per model en kleur vast te stellen (en hiermee voorraadkosten te verlagen). Van elke fiets wordt ook elke reparatie bijgehouden zodat de kwaliteit van de fietsen ook door data is onderbouwd (welk onderdeel gaat hoe snel en hoe vaak kapot).

Sales data

Sales data dan. U kunt modellen bouwen met de data van verloren klanten (bepalen van kans op “churn” van bepaalde klanten). Als u het groeipad van uw beste klanten weet kan u ook achterhalen wat de “ideale” aanpak is vanaf eerste contact tot aan fase beheer top klant. Nog eenvoudiger is om op basis van uw historische gegevens van de huidige klanten te bepalen wat een goede aankoop aanbeveling is als vervolg op een eerste aankoop.

Mogelijk nog interessanter is om de relatie tussen allerlei factoren en de tevredenheid en/of de uiteindelijke omzet. Intuïtief zien wij wel de nodige relaties maar met het bouwen van modellen met de huidige techniek is het mogelijk om dit ook daadwerkelijk te toetsen. Ik weet nog van projecten voor banken dat de relatie tussen tevredenheid en wel of niet afsluiten van een hypotheek niet voor alle doelgroepen (leeftijd, ervaring o.a.) hetzelfde is en ook dat deze pas positief aanwezig is bij een score boven een 8. Als je vervolgens ook nog de factoren die aan tevredenheid bijdragen kunt identificeren en laten onderzoeken dan weet je ook beter welke investeringen het meest zullen lonen.

Plan van aanpak

In een plan van aanpak kunt u alles kwijt van wat u wilt bereiken tot hoe u het wilt inrichten. Volgens onderzoek van Cosic e.a. zullen de volgende 4 gebieden tegelijk aandacht moeten krijgen: “governance”, “culture”, “technology”, “people”. “Governance” omvat niet alleen de link met je strategie en doelen maar ook de verantwoordelijkheid voor de inrichting en het managen van deze verandering. Onder “culture” vallen aspecten zoals de rol van leiding en de zorg voor data gedreven werken en beslissen. “Technology” gaat over de inrichting van de techniek en de keuze voor platform elementen, maar ook om data management en rapportage inrichting. “People” heeft uiteraard betrekking op de opleiding en adoptie door uw mensen want die moeten er mee werken.

Volgens een artikel van McKinsey is het van belang om in een plan de volgende drie zaken in balans te brengen:

• investeringen en strategie matchen (want hoe belangrijker voor je strategie hoe meer het mag kosten)
• balans treffen in kosten, snelheid en acceptatie (niet te groot en traag maar wel een aanpak die goed is en door allen wordt gedragen)
• zorgen dat het echt een onderdeel van het dagelijkse werk wordt

Startpunt van een plan moet dus in ieder geval je strategie en de link met je strategie zijn. Wat zijn onze doelstellingen, zowel financieel alsook naar de dimensies klant, operatie, markt, medewerkers e.a.? Wat zijn voor jullie de belangrijkste KPI’s naar succes?

Vervolgens gaat het om het formuleren wat je graag allemaal gemeten zou willen hebben en of je de benodigde data hiervoor al hebt en/of je deze kunt verkrijgen. Dit kan data uit de eigen organisatie zijn maar zeker ook van buiten de organisatie. Er is tegenwoordig veel data beschikbaar, bijvoorbeeld data vanuit overheidsorganisaties.

Welke analyse toepassing je wilt gebruiken is hierna pas relevant. Dit kan variëren van gebruik van tools om beschikbare historische eigen data zoals omzet, klanten, kosten goed te presenteren tot tekst analyses, bouwen van voorspel modellen op allerlei vlakken of optimalisatie modellen voor productie, prijsstelling of winstgevendheid.

De uitkomsten van de analyses zullen vervolgens gedeeld moeten worden zodat ze echt gebruikt worden. Alleen dan zal de echte waarde blijken en kan je met leren aanpassen en weer verbeteren. Of beter nog dan alleen verbeteren, innoveren!