In 4 stappen data-driven ondernemen
Data-driven ondernemen blijft een moeilijke competentie voor veel bedrijven. Van het bekrachtigen van de ROI tot het ontwikkelen van een groeistrategie, data-analyses zijn de leidende factor. Voor sommigen is de uitdaging van data-driven ondernemen gemakkelijk te overwinnen met slechts een paar klikken in Microsoft Excel. Voor anderen is het een overweldigende taak dat tijd en energie kost. Niettemin, in 2015 meldde 90% van de best presterende bedrijven dat data-analyses van cruciaal belang waren voor het succes van het bedrijf.
Daarom vinden wij het belangrijk om een paar procesgerichte stappen te belichten die de pijn wegnemen bij data analyse.
Stap 1: welke vragen worden met de data beantwoord?
Begin hier voordat je data verzamelt of een rapport opstelt. Vaak presenteert de vraag zich in de vorm van een probleem of juist een kans voor de organisatie. Zo kan een probleem zijn dat het marketingteam in een bepaalde periode niet voldoende gekwalificeerde leads genereerde voor het sales team. De vraag bij dit probleem kan zijn: “Is de doelgroep waar de marketingacties op gericht zijn wel zo optimaal mogelijk gesegmenteerd? ” Zodra je de vraag hebt geïdentificeerd, ben je klaar voor de volgende stap.
Stap 2: plan je data-analyse
- Welke gegevens heb je nodig om de vraag te beantwoorden?
Heb je klantgegevens zoals demografische informatie, adresgegevens, naam en/of functie nodig? Of heb je inzicht nodig over hoe afnemers bijvoorbeeld de Customer Journey doorlopen?
- Bestaat deze data al?
In het tijdperk van “Big Data,” gebeurt het niet vaak dat men een bepaald type data ontdekt dat nog niet bestaat. Het gaat ook niet zo zeer om het vinden van unieke data, maar juist om het onderscheiden en juist inzetten van waardevolle data. In 2015 werd gemeld dat 55% van de marketeers de mogelijkheid mist om data te verzamelen en te verbinden over verschillende kanalen. Voor bedrijven die een CRM systeem en een marketingautomation-platform gebruiken, betekent dit dat je vaak data uit beide bronnen moet halen om het beste antwoord op je vraag te krijgen.
Het herkennen of data al in je bezit is, zorgt ervoor dat je niet onnodig werk verricht. Als de data nog niet bestaat, moet je een plan maken voor het verzamelen van deze data. Dit kan onder andere met behulp van enquêtes, interviews of door het observeren van het gedrag van klanten.
- Welke statistieken heb je nodig voor analyses en rapportages?
Om ervoor te zorgen dat de analyses de juiste variabelen meten, is het belangrijk om de statistieken die je nodig hebt te identificeren.
Deze statistieken kunnen zijn:
- aantal potentiële klanten
- ingeplande afspraken
- conversiepercentages
- de opbrengsten
- Wat zijn de belangrijkste prestatie-indicatoren van je analyse?
Deze vraag zal je helpen bepalen hoe de analyse het bedrijf zal beïnvloeden. Bijvoorbeeld, telefonische doelgroep benaderingscampagnes moeten resulteren in 8 afspraken per week om te worden beschouwd als goed presterend. Als je ontdekt dat er slechts 4 afspraken per week worden ingepland, moeten de doelgroep benaderingscampagnes worden geanalyseerd en verbeterd.
Stap 3: verzamel de data
Vaak begint men het data-analyseproces door gegevens te verzamelen zonder een plan of een vraag in het achterhoofd. Daardoor wordt ondervonden dat een recentere, aanvullende of zelfs een nieuw type data nodig is. Bij het verzamelen van de benodigde data, is het vervolgens van belang om de bron van de data te overwegen.
- Interne data is het meest voorkomende type data dat wordt gebruikt voor analyse en verwijst naar data afkomstig uit het bedrijf. Dit soort data is meestal nodig voor de analyse, omdat het bedrijven in staat stelt om inzichten te verkrijgen in hun resultaten die kunnen leiden tot toekomstige groei.
- Externe gegevens zijn gegevens die worden verzameld uit bronnen buiten het bedrijf.
Stap 4: analyseer en communiceer
Je kunt met behulp van een dashboard je bevindingen eenvoudig en professioneel presenteren met de gewenste parameters. Maak van data informatie die je slim kunt inzetten.
