Maak je verzamelde gegevens productief.
De meeste leidinggevenden weten dat het verzamelen van gegevens essentieel is om efficiënt te kunnen werken. Met de gebruikelijke systemen voor gegevensverzameling kunnen bedrijven echter niet de volledige waarde uit die gegevens halen.
Bedrijven moeten stoppen met denken dat het verzamelen en opslaan van gegevens genoeg is. Of ze nu gestructureerd of ongestructureerd zijn, het doel van gegevens is om inzichten te verkrijgen die een nauwkeurigere besluitvorming ondersteunen.
Vandaag de dag zijn datawetenschappers, die getraind zijn om de betekenis binnen de gegevens te decoderen, “must haves” voor bedrijven die nieuwe intelligentieniveaus willen ontdekken. Managers en leidinggevenden, over alle afdelingen heen, die datawetenschap nog niet zien als cruciaal voor de bedrijfsstrategie, zullen blijven terugkijken op gemiste kansen als het te laat is.
De hedendaagse zakelijke “FOMO” (fear-of-missing-out) is een spel met een hoge inzet – als bedrijven data science-initiatieven niet snel op de rails zetten, lopen ze operationele kosten, een grotere betrokkenheid van klanten, innovatie en – het allerbelangrijkste – omzetgroei mis.
Het landschap van gegevenswetenschap
Uit een onderzoek van LinkedIn blijkt dat het aantal datawetenschappers de afgelopen vier jaar is verdubbeld. Het aantal medewerkers is in alle soorten industrieën en afdelingen toegenomen omdat managers dankzij gegevensanalyse verder kunnen kijken dan investeringsrisico’s en beslissingen kunnen baseren op echte trendinformatie vanuit de organisatie. Hoewel datawetenschap steeds belangrijker wordt, is het niet nodig om een team van wetenschappers in te huren – de software wordt steeds geavanceerder om dezelfde resultaten te behalen.
Er zijn tools voor mobiele en webanalyse op de markt, zoals Mixpanel en Looker, die analisten, productmanagers en technici helpen om de prestaties van hun software en de manier waarop hun gebruikers ermee omgaan beter te begrijpen. Kissmetrics is een ander hulpmiddel voor digitale en contentmarketeers om te analyseren wat werkt en wat niet werkt, om het gebruikersgedrag te veranderen en bezoekers aan te zetten tot klikken. Maar dat is slechts een tipje van de sluier van hoe gegevens kunnen worden gebruikt om resultaten te sturen. Of het nu gaat om productontwikkeling, engineering, financiën, marketing of nog veel meer, analytics haalt het giswerk uit de besluitvorming.
Het onmiddellijke obstakel zit in de adoptie. Het kan een culturele uitdaging zijn om van datawetenschap een vereiste te maken binnen een bedrijf. Het veranderen van de manier waarop mensen denken over gegevens of het aannemen van mensen die gegevens zien als informatie die een rijker verhaal over een bedrijf vertelt, is een operationele investering, maar wel een die uiteindelijk zijn vruchten zal afwerpen.
Het verhaal van gegevens
Of je nu probeert het voorraadbeheer voor zeevracht te optimaliseren of inzicht wilt krijgen in de beslissing van een consument om een saladedressing te kopen in plaats van een andere, datawetenschap gaat in essentie echt over mensen. Uiteindelijk streeft datawetenschap ernaar om de menselijke conditie te begrijpen en wat het gedrag van mensen drijft. De beste manier om consumentengedrag te begrijpen is het analyseren van klantinteracties met spraak- en tekstanalyse. Het meten van het sentiment en de emotie in de stem van de klant is de belangrijkste stap van een bedrijf om de klant centraal te stellen in de bedrijfsstrategie.
Natuurlijk zegt elk bedrijf dat ze klantgericht zijn. Maar het gaat er niet om “centraal” te staan. Een bedrijf moet klantbewust zijn, met al je zakelijke en digitale zintuigen.
Naarmate bedrijven digitale transformaties ondergaan, zal data-analyse de eerste stap zijn op weg naar klantbewustzijn. Zoals McKinsey opmerkte, zullen bedrijven “kunnen anticiperen op opkomende patronen in het gedrag van klanten en relevante interacties met hen kunnen afstemmen door gestructureerde gegevens, zoals demografische gegevens en aankoopgeschiedenis, snel en dynamisch te integreren met ongestructureerde gegevens, zoals sociale media en spraakanalyses.”
Wijs worden met gegevens
Vóór de groei van data science en machine learning waren we niet in staat om klantbewustzijn te bereiken, het vermogen van een organisatie om te denken en te handelen als de klant met behulp van kennis, ervaring en inzicht – allemaal aangedreven door gegevens. Managementteams hebben nu de mogelijkheid om meer holistische perspectieven en op feiten gebaseerde strategieën te hanteren dan ooit tevoren.
Klantbewustzijn is het bijproduct van een organisatie die gegevens gebruikt om meer mensgericht te werken, en het contactcentrum is de oorsprong van de klant. Spraak- en tekstanalyse helpen om het contactcentrum te katalyseren tot een nexus van diepere klantbetrokkenheid, waar innovatie voortkomt uit aanbevelingen van klanten. Met betere inzichten leren bedrijven ook hoe ze meer kunnen verkopen aan bestaande klanten.
Bedrijven die hun klanten begrijpen en weten wat hun klanten nodig hebben, hebben een voorsprong op hun concurrenten en durfkapitalisten versnellen deze vraag in de onderneming. Zoals VentureWire meldt, “stortten investeerders een recordbedrag van $572,3 miljoen in klantenrelatiebeheer, het meeste ooit in één kwartaal voor deze categorie sinds Dow Jones Venture in 1992 begon met het bijhouden ervan.”
Als een bedrijf gebruik maakt van een datamart die analyses van het contactcenter, personeelsbeheer, CRM-systemen, website, sociale media, enquêtes, productbetrokkenheid, enz. combineert, zal een managementteam eindelijk in staat zijn om een aantal van de meest ingewikkelde vragen van vandaag te beantwoorden:
- “Kan een bedrijf trends ontlenen aan zijn gegevens over klantinteractie?”
- “Hoe begrijp ik wat mijn klanten frustreert?”
- “Welke soorten gesprekken in het contactcenter leiden tot een hogere omzet?”
- “Wat kunnen we bijwerken, toevoegen of verbeteren om de marktkansen te optimaliseren?”
Data science is de meest nauwkeurige manier om te investeren in en de vruchten te plukken van het analyseren van de klantervaring. Bedrijven met de juiste software en het juiste talent kunnen inzichten vergaren die niet alleen de operationele kosten verlagen, maar ook informatie verschaffen over beslissingen die als eerste van de klant komen en die de productontwikkeling veranderen, bredere markten bereiken en meer inkomsten opleveren bij bestaande klanten.
Het beste nieuws is dat deze praktijk nog maar net begonnen is en dat je waarschijnlijk niets mist. Maar toch.
