Data moet niet over tooling maar over waardecreatie gaan

Data moet niet over tooling maar over waardecreatie gaan

16 april 2017 10:08 - door PIM Redactie - 0 reacties

In hun boek ‘Creating Value with Big Data Analytics – Making Smart Marketing Decisions’ beschrijven Peter Verhoef, Edwin Kooge en Natasha Walk het ‘Big Data Value Creation’-model. De auteurs willen met het model de complexiteit van het werken met Big Data eenvoudig maken. Waarom gebruiken bedrijven data? Omdat ze daarmee waarde willen creëren voor hun business. Het boek is in 2016 bekroond met de 'PIM Marketing Literatuur Prijs' en er komt binnenkort ook een versie uit in het Chinees. 

 

Tijdens de themasessie 'Big Data' in ’s-Hertogenbosch, waar SAP als gastheer optrad, heeft Natasha Walk een presentatie gegeven. Zij vertelt dan ook dat je dat het beste kunt doen door te focussen op de waardecreatie en niet alleen op de data. Het gaat erom dat de taal van de marketeer samengebracht wordt met de taal van de data-scientist.

Big Data focust zich op dit moment veel meer op tooling. Vroeger kon je one-stop-shopping doen als bedrijf maar nu is er zo veel keuze in tooling en oplossingen. Moet je als bedrijf überhaupt nieuwe tools aanschaffen? Heb ik voor alles wel een Big Data-toepassing nodig? Vragen die je met het 'Big Data Value Creation'-model als bedrijf kunt beantwoorden.

In het boek zijn ze vier soorten bedrijven gedefinieerd om de waarde voor de klant versus de waarde voor het bedrijf toe te lichten. Het liefst wil ieder bedrijf in het ‘Win-Win’-veld staan: bedrijven met een succesvol verdienmodel maar ook tevreden klanten. Vanuit de zaal komt het Amerikaanse Zappos als voorbeeld. Dit bedrijf heeft een callcenter waar mensen werken zonder scripts. Ook wordt niet gewerkt met een minimaal aantal telefoontjes per uur. De norm is om persoonlijke verbinding te maken.

De categorie ‘Fatal Attraction’ bestaat voornamelijk uit start-ups: bedrijven met gelukkige klanten maar ze verdienen er nog niets mee. ‘Enjoy while it last’ is de categorie die bestaat uit de gevestigde bedrijven. Voorbeelden zijn netbeheerders, energieleveranciers en de financiële sector.  Eerst moet ieder bedrijf starten met het definiëren van de kritieke prestatie-indicatoren voor bedrijf, waarde voor het bedrijf, maar ook voor klant, waarde voor de klant, op drie niveaus: markt, merk en klant. Pas daarna kan je starten met de vier pijlers van het 'Big Data Value Creation' model.

Eerste pijler is Big Data Assets. Dit betreft alle data die verzameld kunnen worden, de snelheid waarmee data real-time komen en de toenemende diversiteit van data. Denk daarbij aan data uit het eigen CRM-systeem en uit externe bronnen als social media. Het liefst wil je individuen kunnen koppelen aan je data. Dat heeft dan weer restricties qua wetgeving, want je hebt als bedrijf permissie nodig en natuurlijk moet je een uniek sleutel hebben waarmee je de data kunt koppelen. 


Tweede pijler is Big Data Capabilities. Een Big Data-scientist heeft een set van multidisciplinaire competenties. Er is schaarste aan analytisch talent. Big Data Capabilities geeft antwoorden op vragen zoals ‘Aan welk profiel mensen voldoen?’ en ‘Hoe bouw je een team?’. Als je data succesvol wilt inzetten als bedrijf, zal de organisatie de juiste mensen, processen, systemen en organisatie moeten hebben. De belangrijkste boodschap van het model is dat organisaties niet alleen moeten investeren in technologie maar tegelijkertijd in mensen. 

 

Derde pijler is de Big Data Analytics waarmee je insights kunt krijgen in de verzamelde data door dashboards te ontwikkelen. Data kunnen dan gebruikt worden voor het nemen van beslissingen, voor de langetermijnstrategie maar ook voor beslissingen op de korte termijn omtrent campagnes. Met betrekking tot campagnes wordt vaak gesproken over A/B-testen. Dit een oude techniek. Bij direct mail in de jaren negentig gebruikten we het al, alleen duurde analyse ervan toen weken. Vaak zie je dat bedrijven zich focussen op de uitvoering; campagnes opstellen en live zetten. Maar de twee fases ervoor, de strategie en de specificatie, krijgen veel minder aandacht.

Als je alle pijlers in orde hebt, kan ieder organisatie waarde creëren vanuit Big Data voor het bedrijf  én voor de klant. 

Geschreven door Erdinç Saçan

 

 

Deel dit bericht

Reacties

Plaats een reactie