Big data is een wildwaterrivier

Big data is een wildwaterrivier

Big data is hét buzzword van de afgelopen jaren, maar het is vaak onduidelijk wat er nu precies mee wordt bedoeld. En wat gaat deze hype eigenlijk toevoegen aan onze bedrijfsvoering? Op dit moment weet niemand het precies, want de waarde moet zich nog bewijzen. Er is al veel mogelijk, maar je hebt ook doorzettingsvermogen nodig om er écht van te profiteren, stelt Ralf Kleijkers, consultant bij TRIMM.

Wat is big data?

Big data is een buzzword dat vaak in de verkeerde context wordt gebruikt. Het gaat niet alleen om grote hoeveelheden data, maar ook om het snel beschikken over die data voor analyse en duiding. Daarnaast heb je  het ook over verschillende soorten data. Waar we vroeger voornamelijk gestructureerde data tot onze beschikking hadden, hebben we tegenwoordig ook ongestructureerde data die we kunnen analyseren, zoals uitingen die onze klanten doen op social media, of de klachten die bij de servicedesk binnenkomen. Big data heeft eigenlijk drie componenten: het is veel, het is snel en het is afkomstig uit verschillende bronnen. Laat je er real time analyses op los, dan kun je in theorie snelle en goed geïnformeerde beslissingen maken voor je marketing- en sales keuzes.

Op dit moment is big data nog vooral een hype en hebben weinig organisaties zich er echt in verdiept. Er zijn nog maar weinig goede business cases. En met name voor Business to Business moet  de waarde van de hype zich nog in de praktijk bewijzen. Organisaties hebben doorzettingsvermogen en visie nodig, maar uiteindelijk kunnen de opbrengsten hoog zijn.

Wat is er nieuw aan het concept big data?

Je zou big data kunnen zien als een rivier. De rivier was er al een tijdje, maar is nu veel breder geworden. Het water stroomt sneller en er zitten bovendien meer vissen in. Dat is natuurlijk mooi, maar je moet er wel wat mee doen; je hebt een goede analyse nodig om al die diversiteit aan data bruikbaar te maken. De term big data suggereert dat je de grote hoeveelheid data gebruikt op een manier die voorheen niet mogelijk was. Je kunt veel mogelijke toepassingen bedenken en er is ook al een aantal praktijkvoorbeelden te geven. Kijk bijvoorbeeld naar hoe we onze marketingsegmentatie vormgeven. Dat werd altijd voornamelijk gebaseerd op demografische gegevens, maar daar kun je nu ook allerlei andere gegevens voor gaan gebruiken, zoals klikgedrag, uitingen op Social Media of gegevens uit feedbackformulieren van de klantenservice. Met de kanttekening dat het natuurlijk wel belangrijk is dat je rekening houdt met de privacy van je klanten.

Waarom moeten bedrijven meedoen met de big data trend?

Het onderscheidend vermogen van bedrijven en organisaties kun je steeds vaker terugvinden in de klantbeleving. Het verschil zit hem daarbij in kleine dingen, zoals problemen die sneller en beter worden opgelost, het bieden van relevantere informatie en het presenteren van aanbiedingen die beter op de interesse van de klant aansluiten. Hoe beter een organisatie in staat is om de diversiteit aan data die tot haar beschikking staat te analyseren en op de juiste manier in te zetten, hoe beter de customer experience zal kunnen worden. Verzekeringsmaatschappijen hebben bijvoorbeeld te maken met een hoog verloop in klanten, oftewel een hoge churnfactor.. Dat wordt hoofdzakelijk veroorzaakt door de kwaliteit van de dienstverlening en de service. De kwaliteit en de snelheid waarmee je geholpen wordt, bepaalt grotendeels of je bij de verzekeraar blijft of afhaakt. Wanneer met het op de juiste manier inzetten van big data 1% van die churn kan voorkomen, dan scheelt dat al gauw vele miljoenen.

Wat kan big data voor de salesafdeling betekenen?

Het kan je helpen met het bepalen hoe je de winkel in moet richten, of welke berichten je op welk moment naar de klant wilt sturen. Je kunt je klanten real time kortingen bieden, of real time informatie tonen op displays. Je kunt je prijs differentiëren aan de hand van de data die je tot je beschikking hebt. In de B2C-wereld is veel meer gebruikersdata, daar gebeurt veel meer. Maar ook in de B2B-wereld valt er veel te winnen met het gebruik van big data. Denk bijvoorbeeld aan netwerkoptimalisatie, of het kunnen voorspellen wanneer producten  onderhoud nodig hebben of zelfs aan het eind van hun levenscyclus zijn. Dan kun je de klant veel beter en gerichter van dienst zijn en bovendien geld besparen op onnodige controles. Hoe langer je een bepaald product levert hoe meer kennis je kunt vergaren over het proces.

Hoe verwerk je al die data?

Er zijn drie trappen van analyse van big data. De eerste is descriptive analytics, waarbij je beschrijft wat er gebeurt. Zo kun je bijvoorbeeld voorspellen dat een product elk half jaar onderhoud nodig heeft. Als je real time data toe kunt voegen aan je analyse dan ben je in staat tot predictive analytics, waarbij je kunt voorspellen wat er gaat gebeuren op basis van de informatie die je op dat moment binnen krijgt. Je hebt dan geen absolute zekerheid, maar wel een goed geïnformeerde aanduiding van zaken die je te wachten staan.  Tot slot heb je de prescriptive analytics. Dat is het allermooiste, want daar kun je meest intelligente vorm van marketing op baseren. De data kan je vertellen wat er gaat gebeuren, maar het systeem kan je ook vertellen wat je moet doen voor deze ene specifieke klant. Heb je bijvoorbeeld een klant met een klacht, dan  kun je real time uit het systeem de noodzakelijke informatie  de aflezen en op basis daarvan een uniek en passend aanbod doen. Het spreekt voor zich dat dit aanbod af zal hangen van de grootte van de klantwaarde.

Met behulp van de juiste tools kun je alles wat je weet naast elkaar leggen en kijken of er een relatie is tussen alle verschillende gegevens die je verzameld hebt. Op basis van acht tot tien verschillende parameters kun je het gedrag van klanten goed voorspellen. Vervolgens toets je of je model ook daadwerkelijk werkt en het kan je het aanpassen waar het niet werkt. Dat is een continu proces: je giet de data uit verschillende bronnen in het analysesysteem, je zoekt naar de verbanden en de uitkomsten blijf je toetsen op ieder moment dat je het toepast; zo creëer je lerend en zelfcorrigerend systeem dat steeds slimmer wordt.

Heb je vragen over big data? Neem dan gerust contact op met Ralf via 053 – 4800 480.