Onlangs sprak ik met datawetenschapper Margaret Potter van Calabrio over het belang van datawetenschap en analyse voor het bedrijfsleven. In deze vraag en antwoord deelt Margaret haar onorthodoxe reis om Calabrio’s vaste “wiskundedame” te worden en waarom de mensen achter de tools nog steeds de hoeksteen van succes zijn als het gaat om analytics.
V: Vertel me eens iets over je achtergrond. Iets onverwachts?
Margaret: Ik ben vrij laat begonnen met datawetenschap. Ik werkte als bouwkundig tekenaar en vond het heerlijk om ruimtelijke problemen op te lossen en met klanten te werken die hun huis aan het verbouwen waren.
Ik ging terug naar school om wiskunde te studeren nadat de markt instortte om wiskundeleraar te worden. Ik had er niet aan gedacht om datawetenschapper te worden en ik had nooit verwacht dat ik het zo leuk zou vinden. Elke dag moet ik problemen oplossen en elke dag probeer ik echte mensen te helpen hun bedrijf te verbeteren. In sommige opzichten lijkt het veel op mijn vorige werk.
V: Wat interesseerde u het eerst in gegevensanalyse?
Margaret: Ik ben begonnen bij het ontwikkelingsteam dat werkt aan Calabrio Workforce Management (WFM). We begonnen te praten over de mogelijke toepassingen van alle gegevens die in WFM worden verzameld. We kwamen met een echt cool idee en dan zou iemand uiteindelijk zeggen: “Ja, maar dat is echt analytics, geen WFM.”
Het maakte me hongerig om aan die problemen te werken.
V: Waarom is data-analyse een belangrijk vakgebied?
Margaret: Statistische hulpmiddelen worden al heel lang gebruikt om gebeurtenissen in het verleden te beschrijven en te interpreteren. Data analytics in zijn huidige vorm gaat over zoveel meer. We gebruiken het om dingen te voorspellen.
Natuurlijk gaat voorspellen over voorspellen, maar meestal gaat het over voorspellen hoeveel middelen we nodig hebben, zoals contactcentermedewerkers. Dat doen we al heel lang en dat zullen we blijven doen.
Analytics is anders. We gebruiken analytics om dingen te voorspellen die van invloed kunnen zijn op hoe we zaken doen. In Calabrio Analytics kunnen we bijvoorbeeld de evaluatiescores van gesprekken voorspellen. In plaats van een willekeurige steekproef van oproepen te scoren, scoren we alle oproepen en een beoordelaar scoort vervolgens een kleine willekeurige steekproef om de automatische scores te verifiëren. Op die manier kunnen de beoordelaars zich concentreren op probleemgesprekken. Dit is een fundamentele verandering in hoe de beoordelaar zijn of haar werk benadert; het is een verandering in het proces.
Dat is het andere dat ik zo leuk vind aan data-analyse: het heeft de potentie om ieder van ons effectiever te maken in ons werk, relevanter. Wij helpen bedrijven om gegevens over klantinteracties te gebruiken, patronen in de gegevens te vinden en die patronen te gebruiken om hun klanten beter te begrijpen. Uiteindelijk willen we dat onze klanten manieren vinden om hun gegevens te gebruiken om hun bedrijf beter te maken – om efficiëntere werkplekken te creëren met tevreden klanten en betrokken werknemers.
V: Wat is één misverstand dat iemand heeft gehad over uw rol?
Margaret: Mensen schijnen te denken dat ik geen mensen-mens ben omdat ik van wiskunde en het werken met gegevens hou. Ik ga graag met mensen om en ben gefascineerd door menselijk gedrag. Een deel van wat we bij Calabrio doen is vragen stellen over menselijk gedrag (meestal gedrag van agenten of klanten) en dan naar de gegevens kijken voor een antwoord. Ik vind het heerlijk om mijn nerdy, wiskundige kant te verbinden met mijn menselijke kant. Dat is een van die dingen die me plezier geven in mijn werk.
Nog één ding over analytics in het algemeen. Analytics is geen hocus pocus. We gebruiken bekende, betrouwbare voorspellende modellen (machine learning modellen) en enkele meer traditionele statistische modellen.
V: Wat is je favoriete onderdeel van een nieuw project?
Margaret: Ik hou van het traject van een project. Ten eerste zijn we in het donker en is alles slecht gedefinieerd. Door het uit te werken, geeft het team een richting aan een project. Dan beginnen we de gegevens te onderzoeken om dingen uit te zoeken als: “Hebben we gelijk?” en “Kan dit echt werken?”. Als we dat hebben gedaan, gaan we aan de slag met het volgende probleem: hoe kunnen we dit in het product verwerken zodat mensen er echt iets aan hebben? Het geeft veel voldoening om een project te zien evolueren van iets vormloos en neveligs naar iets welomschreven en bruikbaars.
V: Wat heeft een bedrijf te winnen bij een investering in analytics? Wat zouden ze kunnen verliezen als ze dat niet doen?
Margaret: Een bedrijfsleider die besluit om af te zien van gegevensanalyse staat niet met lege handen; hij kan nog steeds beslissingen nemen op basis van jarenlange ervaring. Dat is waardevol en mag niet over het hoofd worden gezien.
Je concurrenten hebben toegang tot dezelfde tools als jij – zowel de informatie uit jarenlange ervaring als de informatie die uit klantgegevens kan worden gehaald. Als je een van deze tools negeert, kun je een concurrentienadeel hebben.
Analytics zal nooit mensen vervangen, maar het zal mensen wel beter maken in hun werk. Dankzij analysetools hebben bedrijfsleiders nu toegang tot solide gegevens waarop ze hun beslissingen kunnen baseren, in plaats van op vermoedens. Negeer je zakelijke expertise niet, maar zorg ervoor dat je die aanvult met inzichten uit de gegevens die je al verzamelt.
V: Wat is één tip die u een bedrijf zou kunnen geven over hoe geavanceerde analyse aan te pakken?
Margaret: Verwacht niet dat je al je problemen in één keer kunt oplossen. Begin met het aanpakken van één probleem (of vraag) en gebruik vervolgens het inzicht dat je krijgt uit het analyseren van je gegevens om een verandering door te voeren. Probeer iets eenvoudigs te kiezen zodat iedereen kan zien hoe het werkt en waarom het waardevol is.
Verandering is moeilijk, dus bereid je voor op succes. Door te beginnen met kleine projecten, kunt u analytics beginnen te integreren als een natuurlijk onderdeel van uw bedrijfsproces. Na een tijdje wordt het een gewoonte en ga je overal analytische vragen over stellen.
V: Als je niet met gegevens werkt, wat doe je dan graag in je vrije tijd?
Margaret: Ik hou van wandelen, wat goed is omdat ik graag kook en lekker eet. Ik maak ook graag roadtrips om plaatsen te zien waar ik nog nooit ben geweest.
