Hoe onttrek je inzicht uit data?

Hoewel organisaties tegenwoordig een enorme hoeveelheid onbewerkte data genereren en vastleggen, slagen ze er niet altijd in om de potentiële toepassingen van deze data effectief te benutten.

Het uit onbewerkte data inzichten halen en het nemen van datagedreven besluiten is relevant geworden voor organisaties over de hele wereld, hoe klein of groot deze organisaties ook mogen zijn.

Door data-inzichten en -analyses aangestuurde bedrijven en organisaties groeien elk jaar met gemiddeld meer dan 30 procent, en in 2021 wordt verwacht dat ze bijna 2 biljoen aan omzet van hun minder geïnformeerde tegenhangers zullen afnemen.

Dit betekent dus dat als je je concurrenten voor wilt blijven en relevant wilt blijven in de branche waarin je je begeeft, het vergaren en bekijken van bruikbare inzichten uit data geen optie meer is, maar een noodzaak.

De 7 manieren om inzichten te onttrekken uit data

1.     Verzamel alle onbewerkte data

Informatie is er in verschillende vormen en maten. Je data kan afkomstig zijn uit alle soorten gestructureerde of ongestructureerde bronnen.

De eerste stap is dus het verzamelen van alle data waarover je beschikt, inclusief wetenschappelijke data, bedrijfsgegevens, statistieken en prestatiegegevens, en data van socialemediaplatforms.

Al deze data moeten uiteraard op een logische manier gesorteerd worden zodat je er later ook daadwerkelijk mee aan de slag kunt gaan.

2.     Data opnieuw formatteren en voorverwerken

De data die je dan hebt verzameld, zijn op dat moment nog niet direct zinvol of in de meeste gevallen zelfs nog niet eens klaar voor verwerking. In deze stap moet je de data opnieuw formatteren zodat ze geschikt worden voor verwerking door machine learning. Hiervoor zou je je data moeten filteren, decomprimeren of normaliseren.

3.     Opschonen om inzicht te krijgen in data

Zelfs nadat je de voorverwerking hebt toegepast, zal de data nog altijd enkele onvolkomenheden en hiaten vertonen. Het kan inconsistent of vuil zijn of er ontbreken een aantal waarden die van belang zijn.

Je moet alle datawaarden handmatig doorzoeken om eventuele incongruenties te vinden en recht te zetten. Deze stap vereist vaak veel moeite en tijd om er zeker van te zijn dat deze volledig schoon is voor de uiteindelijke analysefase.

4.     Strategische data-analyse

Nu je data goed is getransformeerd en opgeschoond, is het tijd om datavisualisaties en statistische methoden te gebruiken om de onderliggende patronen in de data te kunnen ontdekken.

Clustering van de data is een veelgebruikte machine learning-techniek die wordt gebruikt voor statistische data-analyse. Het verdeelt alle datapunten in groepen op basis van hun eigenschappen en kenmerken.

5.     Vind de juiste algoritmen voor voorspellende analyse

Het ligt aan de kenmerken van de groepen die in voorgaande stap zijn gevormd, welk machine learning-model je zal moeten kiezen om voorspellingen te doen met behulp van data over inzichten en toekomstige trends binnen je bedrijf of organisatie.

Het juiste model hangt uiteraard af van het type invoer dat je hebt en de uitvoer die je nodig hebt. Je kunt ook een paar geselecteerde modellen implementeren om te zien welke de meest nauwkeurige resultaten oplevert. Het is natuurlijk nooit verkeerd om eerst wat uit te proberen, tot je de beste manier hebt gevonden.

6.     Valideer de voorspellingen

De volgende stap is de validatie van voorspellingen, ervoor zorgen dat ze ook daadwerkelijk kloppen. Om dit te kunnen doen, moet de waargenomen data overeenkomen met de voorspellingen die je doet, om ervoor te zorgen dat deze écht op één lijn liggen.

Het is cruciaal om te evalueren en te identificeren welk model de beste resultaten oplevert voor de gegeven dataset. Door de prestaties van de verschillende machine learning-modellen te evalueren, kun je ook het juiste model identificeren voor de meest nauwkeurige data-inzichten.

Aan het einde van deze stap zou je het beste machine learning-model moeten hebben gevonden en nauwkeurige datavoorspellingen moeten hebben gegenereerd.

7.     Neem betere datagedreven beslissingen

Je kunt de resultaten omzetten in visuele prognosemodellen (data dashboards) of zelfs beslissingsbomen om de data begrijpelijk te maken voor alle betrokken belanghebbenden binnen en buiten je bedrijf en om ervoor te zorgen dat je betere zakelijke beslissingen te neemt.

4 voorbeelden van manieren om inzichten te onttrekken uit data

1.     Kosten voor klantenwerving (CAC) (Customer Acquisition Cost)

Klantenwerving verwijst naar het proces van het werven van nieuwe klanten voor je bedrijf. De kosten voor klantenwerving zijn de kosten die komen kijken bij het vinden en overtuigen van een klant om jouw product of dienst aan te schaffen.

Kosten die hierbij horen zijn bijvoorbeeld reclame-uitgaven, marketingkosten, het salaris van werknemers, commissies of bonussen en overhead (de vaste lasten die je als bedrijf hebt).

Als je weet wat de kosten zijn om een klant te verwerven, helpt dat bij het bepalen van de totale winstgevendheid van jouw bedrijf of organisatie. Zo zijn er bijvoorbeeld bedrijven die niet winstgevend zijn direct na de eerste aankoop van een klant. Dergelijke bedrijven hebben het dus nodig dat een klant meerdere aankopen doet om winstgevend te zijn.

Wil je de kosten van klantenwerving berekenen? Neem dan de totale verkoop- en marketinguitgaven en deel dit door het aantal nieuwe klanten in een bepaald tijdsbestek.

2.     Koopgewoonten van de klanten

Koopgewoonten worden regelmatig vergeten als een metriek voor MKB’ers. Toch is en blijft het belangrijk om te begrijpen waarom en hoe je klanten aankopen bij je doen.

Wanneer je jouw klanten beter begrijpt, kun je effectievere reclamecampagnes maken, marketingcommunicatie op maat maken en de communicatiestrategie voor je bedrijf blijven verbeteren.

Wil je de koopgewoonten van je klanten beter begrijpen? Stel dan vragen zoals:

  • Waar winkelen mijn klanten?
  • Op welke kanalen chatten ze het liefst?
  • Wat zijn mijn klanten hun koopvoorkeuren?
  • Hoe vaak shoppen mijn klanten bij mij?
  • Waarom kopen mijn klanten mijn diensten of producten?

Kijk naar welke vragen voor jouw bedrijf/organisatie en producten/diensten van toepassing zijn.

3.     Gemiddelde ticketprijs

De gemiddelde ticketprijs is een goede metriek om bij te houden als je uit data inzichten wilt halen. Dit gaat natuurlijk over het gemiddelde totaal van elke bestelling die of elk ticket dat over een bepaalde periode is geplaatst.

Dit is een goede metriek om bij te houden, omdat als je een ton aan verkeer en een hoge conversie hebt, maar je gemiddelde ticketprijs toch laag is, het nog altijd moeilijk zal zijn om winst te blijven genereren.

4.     Percentage van de klant dat afkomstig is van marketing (Marketing Originated Customer Percentage)

Het Marketing Originated Customer Percentage verwijst naar hoeveel nieuwe verkopen een direct resultaat zijn van de marketinginspanningen die je hebt verricht. Om dit te kunnen berekenen, neem je alle nieuwe klanten die je in een specifiek tijdsbestek hebt ontvangen, en kijk je terug naar welke van die klanten zijn gaan shoppen bij jouw bedrijf als gevolg van leads die door de marketing zijn verkregen.

Normaliter kan het percentage hiervan tussen de 20 en 40% liggen voor een gemiddeld verkoopteam. Als je veel leads uit marketing haalt, kan het ook zelfs tussen de 40 en 80% zijn. Een andere aanpak om hiernaar te kijken, is dit berekenen op basis van de omzet die je bedrijf heeft. Het hangt altijd af van hoe jij naar je bedrijf wilt kijken.

Geschreven door:

Karim Tazmi

Karim Tazmi

Karim maakt bedrijven datagedreven en werkt o.a. met Tableau, Power BI, SQL, Python en Mongo(DB).