Als marketingbureau is het van belang dat je je meerwaarde aan kunt tonen aan de klant. Dit kun je op verschillende manieren doen, waaronder door het toepassen van data-analyse. Hier lees je hoe je door middel van data-analyse je meerwaarde aantoont als marketingbureau!
Wat is data-analyse?
Data-analyse wordt gedefinieerd als een proces van het opschonen, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie voor zakelijke besluitvorming te ontdekken. Het doel van data-analyse is om nuttige informatie uit data te halen en een beslissing te nemen op basis van de data-analyse.
Het werkt dus eigenlijk precies hetzelfde als een beslissing die we maken in ons echte dagelijks leven. Elke keer dat we een beslissing nemen in ons dagelijks leven, is dat door na te denken over wat er de vorige keer is gebeurd in een gelijksoortige situatie (de historie van gegevens) of wat er zal gebeuren als we deze beslissing maken (voorspellingen van die gegevens), voor we die specifieke beslissing maken.
Dit is niets anders dan ons verleden of onze toekomst analyseren/bekijken en op basis daarvan nieuwe en betere beslissingen nemen. Daarvoor verzamelen we herinneringen aan ons verleden of dromen we over onze toekomst. Dat is in wezen dus niets anders dan data-analyse. Hetzelfde doet een analist voor zakelijke doeleinden en dat wordt dus data-analyse genoemd.
Waarom zou je data-analyse willen incorporeren in jouw marketingbureau?
Om je bedrijf te laten groeien, en zelfs om te groeien in je eigen leven, hoef je soms alleen maar goed te analyseren!
Als je bedrijf niet groeit, moet je terugkijken, je fouten erkennen en opnieuw een plan maken zonder die fouten te herhalen. En zelfs als je bedrijf groeit, moet je er natuurlijk naar uitkijken om het bedrijf verder te laten groeien. Het enige wat je hoeft te doen, is je bedrijfsgegevens en bedrijfsprocessen analyseren. Ja, zo simpel kan het zijn!
Welk type data-analyse?
Nu ik je overtuigd heb van het nut van data-analyse, wil ik je een insight geven in de verschillende manieren waarop je data-analyse toe kunt passen binnen je marketingbureau. De volgende typen data-analyse kun je toepassen:
- Tekstanalyse
- Statistische analyse
- Diagnostische analyse
- Voorspellende analyse
- Prescriptieve analyse
Tekstanalyse
Tekstanalyse wordt ook wel datamining genoemd. Het is een methode om een patroon in grote datasets te ontdekken met behulp van databases of dataminingtools. Vroeger werden ruwe gegevens omgezet in bedrijfsinformatie.
Er zijn tegenwoordig business intelligence-tools op de markt die kunnen worden gebruikt om strategische zakelijke beslissingen te nemen. Over het algemeen bieden die een manier om gegevens te verzamelen, te onderzoeken, er patronen uit af te leiden en tot slot natuurlijk de gegevens te interpreteren.
Statistische analyse
Statistische analyse laat zien wat er gebeurt door gegevens uit het verleden te gebruiken in de vorm van dashboards. Een datadashboard is een informatiebeheertool die key performance indicators (KPI’s), metrics en key data points visueel volgt, analyseert en weergeeft om de gezondheid van een bedrijf, afdeling of specifiek proces te bewaken. Ze kunnen worden aangepast aan de specifieke behoeften van een afdeling of bedrijf.
Statistische analyse omvat het verzamelen, analyseren, interpreteren, presenteren en modelleren van gegevens. Het analyseert een set gegevens of een steekproef van gegevens.
Diagnostische analyse
Diagnostische analyse toont waarom iets gebeurt, door de oorzaak te vinden op basis van het de resultaten van een statistische analyse. Deze analyse is handig om gedragspatronen van gegevens te identificeren.
Als zich een nieuw probleem voordoet in je bedrijfsproces, kun je deze analyse onderzoeken om vergelijkbare patronen van dat probleem te vinden. Dit kan ook kansen bieden om soortgelijke voorschriften te gebruiken voor nieuwe problemen die zich misschien in de toekomst voordoen.
Beschrijvende analyse
Beschrijvende analyse analyseert volledige gegevens of een steekproef van samengevatte numerieke gegevens. Het toont het gemiddelde en de afwijking voor continue gegevens, terwijl het percentage en hoeveelheid toont voor categorische gegevens.
Inferentiële analyse
Inferentiële analyse analyseert een steekproef van volledige gegevens. Bij dit type analyse kun je verschillende soorten informatie en conclusies uit dezelfde gegevens halen door verschillende monsters te selecteren.
Voorspellende analyse
Voorspellende analyse laat zien wat er waarschijnlijk zal gebeuren door gebruik te maken van eerdere gegevens. Het eenvoudigste voorbeeld is dat je, als je vorig jaar twee jurken kocht op basis van je spaargeld en als je salaris dit jaar verdubbelt, nu dus vier jurken kan kopen.
Maar het is natuurlijk niet zo gemakkelijk, omdat je aan andere omstandigheden moet denken, zoals de kans dat de prijzen van kleding dit jaar worden verhoogd, of misschien wil je in plaats van jurken een nieuwe fiets kopen, of moet je een huis kopen!
Zo doet deze soort analyse dus voorspellingen over toekomstige resultaten op basis van huidige of historische gegevens. Voorspellingen zijn natuurlijk wel slechts een schatting. De nauwkeurigheid is gebaseerd op hoeveel gedetailleerde informatie je hebt en hoe diep je bereid bent te graven in de informatie.
Prescriptieve analyse
Prescriptieve analyse combineert het inzicht van alle voorgaande analyses om te bepalen welke actie moet worden ondernomen bij een probleem of beslissing binnen het marketingbureau.
De meeste data-gedreven bedrijven maken gebruik van prescriptieve analyse omdat voorspellende en beschrijvende analyse niet voldoende zijn om de dataprestaties ook daadwerkelijk te kunnen verbeteren.
Op basis van situaties en problemen die zich op dat moment voordoen, analyseren ze de gegevens en nemen ze beslissingen.
Het data-analyseproces
Het data-analyseproces is niets anders dan het verzamelen van informatie met behulp van een geschikte toepassing of tool waarmee je die gegevens kunt bekijken en er een patroon in kunt herkennen. Op basis van die informatie en gegevens neem je beslissingen of kun je uiteindelijk conclusies trekken.
Data-analyse kan dus een meerwaarde zijn voor je marketingbureau, maar dan is het wel van belang dat je de data-analyse op de juiste manier doet. Hieronder zullen de stappen voor de beste data-analyse beschreven worden.
Verzamelen van gegevensvereisten
Allereerst moet je natuurlijk nadenken over waarom je deze data-analyse precies wilt doen, en alles wat je nodig hebt om het doel van de analyse te achterhalen. Op die manier moet je beslissen welk type data-analyse je wilt doen!
In deze fase moet je beslissen wat je gaat analyseren en hoe je dit wilt meten. Je moet begrijpen waarom je onderzoekt en welke maatregelen je moet nemen om deze analyse het beste uit te voeren.
Gegevensverzameling
Na het verzamelen van vereisten, krijg je een duidelijk beeld van wat je moet meten en wat je bevindingen zouden moeten zijn. Nu is het tijd om je gegevens te verzamelen op basis van die eerder beschreven vereisten.
Als je eenmaal je gegevens hebt verzameld, onthoud dan dat de verzamelde gegevens moeten worden verwerkt of georganiseerd voor analyse. Aangezien je gegevens waarschijnlijk uit verschillende bronnen komen, is het belangrijk een logboek bij te houden met de ophaaldatum en de bron van de gegevens.
Gegevens opschonen
Nadat je gegevens verzameld hebt, is mogelijk niet alle informatie nuttig of relevant voor je doel van data-analyse. Daarom moeten ze worden opgeschoond. De gegevens die worden verzameld, kunnen dubbele records, witruimten of fouten bevatten.
De gegevens moeten worden opgeschoond en vrij van fouten zijn. Deze fase moet vóór analyse worden uitgevoerd, omdat op basis van het opschonen van gegevens de output van je analyse dichter bij je verwachte resultaat zal liggen en dus meer waarde heeft voor jouw bedrijf.
Gegevensanalyse
Zodra de gegevens zijn verzameld, opgeschoond en verwerkt, zijn ze klaar voor de data-analyse. Terwijl je de gegevens manipuleert, kan het zijn dat je over de exacte informatie beschikt die je nodig hebt, of dat je mogelijk meer gegevens moet verzamelen.
Tijdens deze fase kun je gegevensanalysetools en -software gebruiken die je helpen bij het begrijpen, interpreteren en afleiden van conclusies op basis van de eerdergenoemde vereisten.
Data-interpretatie
Na het analyseren van de gegevens is het eindelijk tijd om te kijken naar je resultaten en deze te interpreteren. Je kunt de manier kiezen om je data-analyse uit te drukken of te communiceren; eenvoudig in woorden of misschien in een tabel of diagram.
Gebruik vervolgens de resultaten van je data-analyseproces om te beslissen wat je het beste kunt doen binnen je marketingbureau.
Datavisualisatie
Datavisualisatie is heel gebruikelijk in je dagelijkse leven; het verschijnt vaak in de vorm van grafieken en diagrammen. Met andere woorden: gegevens worden grafisch weergegeven, zodat het menselijk brein ze gemakkelijker kan begrijpen en verwerken.
Datavisualisatie wordt vaak gebruikt om onbekende feiten en trends te ontdekken. Door relaties te observeren en datasets te vergelijken, kun je een manier vinden om zinvolle informatie te achterhalen.
Hoe toon je je meerwaarde aan door middel van data-analyse?
Het is nu duidelijk wat data-analyse is, wat voor soorten data-analyse er zijn en hoe je het beste aan de slag kunt met data-analyse. Tot slot wil ik je nog laten weten hoe je het beste de meerwaarde aan kunt tonen van je marketingbureau door middel van data-analyse.
Focus op de juiste data
Door de juiste gegevens te identificeren om te analyseren, zorg je ervoor dat je bedrijf beslissingen neemt die tot waardevolle inzichten leiden. Met zoveel data en uit zulke verschillende bronnen is het cruciaal dat je je in de planningsfase op de juiste data focust.
Om ervoor te zorgen dat de juiste gegevens worden geselecteerd, kun je proberen je verschillende gegevens in categorieën te segmenteren. Door deze segmentering kun je je gegevens duidelijk zien en kun je dus de gegevens selecteren die moeten worden geanalyseerd. Dit is een belangrijke stap als je je meerwaarde wil aantonen door middel van data-analyse binnen je marketingbedrijf.
Stel effectieve bedrijfsregels op
Bij het omgaan met gegevens is het omgaan met de complexiteit van gegevensanalyse de grootste struggle van een bedrijf. Het is daarom van belang dat alle gebruikers meedoen; dus iedereen binnen het bedrijf moet met de neuzen dezelfde kant op staan.
Door de gegevens te bespreken met verschillende medewerkers van verschillende afdelingen, kunnen de medewerkers vanaf het begin de bedrijfsregels identificeren. Als deze regels eenmaal zijn ingevoerd, is het gemakkelijk om een succesvolle oplossing voor deze complexe analyse te bepalen.
Start de analyse op alle afdelingen
Zodra de bedrijfsregels zijn ingevoerd, kun je beginnen met de toepasselijke analyse voor alle afdelingen. Communicatie is de sleutel tot het soepel verlopen van dit proces, en bijgevolg zal samenwerking het analyseproces vereenvoudigen en versnellen.
Zonder de medewerking van iedereen binnen je marketingbureau zal de data-analyse wel wat effect hebben, maar je haalt dan niet alles uit de data-analyse wat je eruit kunt halen. Zorg er dus voor dat de communicatie tussen alle medewerkers over de data-analyse duidelijk is en werkt voor jouw bedrijf.
Onderhoud regelmatig
Om met data-analyse je bedrijfsdoelen met succes te bereiken, is continue aandacht essentieel. Naarmate je marketingbureau groeit, groeit je datavolume natuurlijk mee. Het analyseteam zal moeten voldoen aan de vraag en de steeds veranderende zakelijke vereisten.
Door ervoor te zorgen dat het systeem up-to-date wordt gehouden en er continu aandacht wordt besteed aan de data, is het zeker dat je bedrijf een waardevol en efficiënt analysesysteem heeft opgebouwd. Dit geeft jouw marketingbureau uiteraard meerwaarde!
Zorg ervoor dat het systeem gebruiksvriendelijk is
Het is van essentieel belang dat het systeem dat je instelt gebruiksvriendelijk is. Het is allemaal goed en wel als de opslag en verwerking correct verloopt, maar als het systeem niet voor alle gebruikers toegankelijk en begrijpelijk is, zal de analyseprocedure niet efficiënt verlopen en ook niet waardevol zijn.
Neem de tijd om je personeel op de juiste manier op te leiden. Dit garandeert dat ze het systeem begrijpen en dat ze de gegevens correct analyseren, op een manier die van grote waarde zal blijken te zijn voor jouw bedrijf.
Als je werkgevers niet weten hoe het systeem werkt, zal het een rotzooi worden, en zal data-analyse in plaats van waardevol vooral onhandig zijn voor je bedrijf.
