Slimmere beslissingen op basis van data in vijf stappen

Organisaties hebben vandaag de dag toegang tot meer gegevens dan ooit tevoren. Maar wat doe je ermee? Ondernemingen die hun data gebruiken bij hun besluitvorming, behalen concurrentievoordeel, verlagen de bedrijfskosten en verhogen de winst. Maar hoe doe je dat precies? In dit artikel zoomen we in op datagestuurde besluitvorming, en vertellen we hoe je in vijf stappen slimmere zakelijke beslissingen kunt nemen.

Wat is datagestuurde besluitvorming?

Datagestuurde besluitvorming is een strategie die data gebruikt om zakelijke beslissingen te nemen. Als je kiest voor deze strategie gebruik je historische gegevens om trends te analyseren en beslissingen voor de toekomst te nemen. Dat doe je dus op basis van wat er in het verleden heeft gewerkt, in plaats van beslissingen te nemen op basis van onderbuikgevoelens, meningen of ervaring.

Wat is het voordeel van datagedreven besluitvorming?

Als ondernemer loop je altijd een bepaald risico. Door je beslissingen te baseren op data, verklein je die risico’s. Stel: je plant een go-to-market-strategie voor een SaaS-dienst. In plaats van helemaal van scratch te beginnen en maar te hopen dat je nieuwe strategie werkt, kun je ook de data van eerdere lanceringen bekijken. Wat was succesvol en wat niet? Neem die kennis mee. Dat deze aanpak werkt, blijkt ook uit onderzoek. Bedrijven die op deze manier data gebruiken, boeken een winststijging van acht tot tien procent en verlagen hun kosten met zo’n tien procent. Wat bijzonder is, is dat 91 procent van de bedrijven zegt dat datagestuurde besluitvorming belangrijk is voor de groei van hun bedrijf, terwijl slechts 57 procent dat ook daadwerkelijk doet.

Voor welke zakelijke beslissingen kun je data gebruiken?

Bij welke beslissingen kun je nu als organisatie data inzetten om beslissingen te nemen? Je kunt bijvoorbeeld data gebruiken om erachter te komen wat de meest kosteneffectieve manier is om nieuw personeel aan te nemen of wat de goedkoopste manier is om een nieuw product te promoten. Je kunt data ook inzetten om te uitschrijvingen op je dienst te voorkomen of om de loyaliteit van klanten te verbeteren. Maar je kunt het ook gebruiken om inzicht te krijgen in welk advertentiekanaal de beste ROI heeft of welke verkoopactiviteiten de meeste leads opleveren. Maar hoe doe je pak je dit nu concreet aan?

In vijf stappen naar slimmere zakelijke beslissingen

1. Kijk naar je doelstellingen en stel prioriteiten

Bij elke beslissing die je neemt, moet je beginnen bij de kern: je bedrijfsdoelen. Welke doelen wil je verbeteren? Stel dat je wil dat meer mensen zich abonneren op jouw SaaS-tool. Dan is het genereren van meer aanmeldingen je belangrijkste prioriteit. Maar tijdens de onderzoeksfase zou je kunnen ontdekken dat drie kwart van de abonnees uit de Randstad komt, en minder dan tien procent uit Friesland of Groningen. Dan kun je je doel specifieker maken door je te richten op het verhogen van de abonnementen in Friesland en Groningen. Als je dat besluit hebt genomen, heb je data nodig om dit te ondersteunen.

2. Zoek en presenteer relevante data

Zodra je weet wat je doel is, is het tijd om relevante gegevens te zoeken en te presenteren. Het woord ‘relevant’ is hierbij heel belangrijk. Je wil immers geen uren stoppen in het analyseren van data die geen invloed hebben op je uiteindelijke beslissing. Verzamel dus alleen de gegevens die betrekking hebben op je doel. Die gegevens kun je halen uit bronnen zoals je website, CRM-software, business-intelligence-platforms, social listening en feedback van klanten. Vooral dat laatste is belangrijk omdat zestig procent van de bedrijven zegt dat het gebruik van klantfeedback als onderdeel van het besluitvormingsproces heeft bijgedragen aan de meest succesvolle projecten. In het voorbeeld van de SaaS-dienst, zou je gebruikers kunnen vragen waarom ze klant zijn geworden en waarom ze jouw product verkozen boven de producten van een concurrent. Deze inzichten kunnen je vervolgens helpen een doelgerichter bericht op te stellen voor je potentiële Friese en Groningse abonnees. Bij een doelstelling als uitschrijvingen voorkomen, kun je wellicht de onboarding-volgorde bekijken om te zien in welke fase de conversieratio’s het meest dalen.

3. Trek je conclusies uit de data

Bekijk de historische data die je hebt verzameld en probeer patronen of trends te identificeren. Als je bijvoorbeeld uitschrijvingen wil verminderen, kun je overwegen om je e-mailberichten te herschrijven om te zien of dit impact heeft op het uitschrijvingspercentage. Organisaties die kiezen voor datagestuurde besluitvorming, moeten naar historische data kijken om te zien of er aanwijzingen zijn dat een herschrijving tot verbetering zal leiden. Gedurende dit proces zou je bijvoorbeeld kunnen ontdekken dat posts op social media met een wat humoristischer toon voor meer betrokkenheid zorgen, terwijl je die toon niet je mailings hanteert. Op basis daarvan kun je concluderen dat het herschrijven van je mailings best eens succesvol kan zijn.

Vergelijk dit eens met een niet-datagedreven besluitvormingsvoorbeeld. Je besluit je mailings te herschrijven. Maar omdat je niet naar de historische gegevens kijkt, redigeer je de tekst, zonder iets aan de toon te veranderen. Er zal dus niets aan de uitschrijvingen veranderen, waardoor je zou kunnen concluderen dat het probleem niet daarin zit maar in iets anders. Je gokt immers maar wat. Logisch dat bedrijven die datagestuurde besluitvorming gebruiken, veel succesvoller zijn.

4. Plan je strategie

Goed. Je hebt het doel gevonden dat je wil verbeteren, en je analyseert je data op basis waarvan je beslist of je doorgaat met een nieuwe strategie. Nu moet je een actieplan opstellen om je beslissing in praktijk te brengen. De sleutel in deze fase is om duidelijk gedefinieerde doelen te stellen over wat er moet worden gedaan en wanneer, door wie, waarom je het doet en wat het resultaat is dat je verwacht – in plaats van vage doelen te stellen. Je kunt bijvoorbeeld data gebruiken om te concluderen dat een beloningsprogramma helpt bij de loyaliteit van je klanten. In dit geval zou je doel er ongeveer zo uit kunnen zien: ‘Erik en Miriam zullen een op punten gebaseerd beloningsprogramma opzetten om de klantenbinding binnen de komende twee maanden te verhogen. Dit zal de klantloyaliteit verbeteren en de retentie met 15 procent verhogen.’ Simpel, maar verrassend effectief.

5. Meet je succes en herhaal

Je beslissing is genomen, de resultaten zijn binnen. Top! Dat betekent niet dat je besluitvormingsproces voorbij is. Bekijk de data die je oorspronkelijk hebt verzameld. Vergelijk vervolgens, zodra de deadline voor je doel is bereikt, de historische data met de nieuwe data en vraag jezelf af of je datagestuurde beslissing een positieve invloed heeft gehad op de groei van je bedrijf. Was je beslissing succesvol? Gefeliciteerd! Wat dat niet het geval? Dan weet je in ieder geval wat niet werkt. Soms is dat net zo belangrijk als weten wat wel werkt. Zoals Thomas Edison ooit zei over de uitvinding van de gloeilamp: ‘Ik heb niet gefaald, ik heb 10.000 manieren gevonden die niet werkten.’

De juiste route met het juiste team

Elke organisatie verdient het om toegang te hebben tot de mooiste data-oplossingen. Daarom staan we bij MostWare Next klaar, met een team van ervaren en goed opgeleide data-wranglers, data-artists en data-scientists, om ook met jouw onderneming die reis te maken naar datagedrevenheid. Met een van onze abonnementen op datagedrevenheid, zorgen Andy, Dony en Frans – samen met onze projectmanager, onze businessanalist en iemand uit jouw organisatie – dat je in no time die cultuuromslag wel kunt maken.

Zin in een data-date?

Vind jij het tijd om data een plek aan de directietafel te geven, maar weet je niet zo goed waar je moet beginnen of hoe je moet beginnen? Dan kun je een gratis data-date met onze consultants inplannen. We maken er samen met jou een actieve date van aan de hand van ons beproefde volwassenheidsmodel. Zaken die aan bod komen:

• Wat zijn de strategische doelen van jouw organisatie?
• Hoe zorg je ervoor dat ideeën en wensen omgezet worden naar heldere doelen?
• Welke databronnen zijn er beschikbaar?
• Op welke manier valideer je data?

Vraag hier je data-data aan.