Data wordt vaak het nieuwe goud genoemd en dat is niet zonder reden. In de huidige markt is data een van de meest waardevolle activa geworden, waarmee bedrijven gericht waarde kunnen toevoegen. Dit kan variëren van verbeterde klantgerichtheid en efficiëntieverbeteringen tot innovatie en verduurzaming. Echter, die gouden bergen zijn niet zomaar bereikbaar. In dit artikel lees je hoe je data kunt verzamelen, analyseren en gebruiken om je bedrijfsvoering te verbeteren, en waar je in de Drechtsteden terecht kunt voor hulp.
Blij zijn met wat je hebt
‘Blij zijn met wat je hebt’ is in dit geval geen oproep tot bescheidenheid, maar bedoeld als aanmoediging om eens te inventariseren over welke data je al beschikt binnen je bedrijf. Elke interactie met klanten, of het nu via een website, sociale media of fysieke winkel is, genereert waardevolle gegevens. Deze gegevens kunnen inzicht geven in klantgedrag, voorkeuren en koopgedrag. Ook transacties zoals verkoopgegevens, facturen en betalingsinformatie bieden waardevolle inzichten. In industriële omgevingen kunnen sensoren in apparaten data leveren over beschikbaarheid, onderhoud en procesoptimalisatie. Veel ondernemers zijn verrast door wat er al mogelijk is met de data die ze hebben.
De juiste tools
Het ontsluiten en verzamelen van data is de eerste stap in het benutten van de kracht van data. Er zijn steeds meer tools beschikbaar die hierbij kunnen helpen. Voorbeelden zijn Customer Relationship Management (CRM) tools, Google Analytics, Tableau en Microsoft Power BI. Deze tools helpen bij het beheren en analyseren van klantinteracties, websiteverkeer, verkoopgegevens en andere belangrijke metrics. Voor fysieke winkels kunnen kassasystemen (POS) helpen bij het verzamelen en analyseren van verkoopgegevens. Voor productiebedrijven zijn er oplossingen op het gebied van Industrial Analytics, die helpen bij asset management en slim onderhoud. Hiermee kunnen fouten of verstoringen vroegtijdig worden gesignaleerd, zelfs voordat ze optreden. Bovendien kun je met je data een ‘digital twin’ maken van je organisatie, die op basis van simulatie kan helpen bij het maken van onderbouwde investeringsbeslissingen, risicomanagement en innovatie.
De juiste vragen
Het is echter belangrijk om eerst goed te bepalen wat je informatiebehoefte is. Zoals een manager het probleem schetste: “Al onze apparaten kunnen tegen me praten, maar ik weet niet goed wat ik ze moet vragen.” Om dat te kunnen bepalen is het ook goed om te weten dat je verschillende vormen van data-analyse kunt toepassen. Zo gebruikt Descriptieve Analyse historische data om patronen en trends te identificeren. Diagnostische Analyse onderzoekt waarom bepaalde patronen of trends zich voordoen. Voorspellende Analyse gebruikt statistische modellen en machine learning om toekomstige trends en uitkomsten te voorspellen.
Waarde creëren
Nadat data is verzameld en geanalyseerd, is de volgende stap om deze inzichten te gebruiken om waarde toe te voegen aan je bedrijf. Door inzicht te krijgen in klantvoorkeuren en -gedrag, kun je je marketingstrategieën aanpassen om beter aan de behoeften van je klanten te voldoen. Dit kan leiden tot hogere klanttevredenheid en loyaliteit. Data-analyse kan ook helpen bij efficiëntieverbeteringen, bijvoorbeeld door inefficiënties in bedrijfsprocessen te identificeren of voorraadbeheer te optimaliseren op basis van verkooptrends. Daarnaast kan data helpen bij het genereren van nieuwe productideeën en het verbeteren van bestaande producten. Tot slot speelt data ook een cruciale rol bij verduurzaming door energieverbruik efficiënter te beheren, verspilling te verminderen en duurzame energiebronnen effectiever in te zetten.
Samen kom je verder
Het benutten van de kracht van data is een noodzaak voor bedrijven die willen groeien en concurrerend willen blijven. Gelukkig is er genoeg hulp beschikbaar, bijvoorbeeld bij de Dordtse Duurzaamheidsfabriek. Deze innovatiehub biedt onder meer masterclasses en workshops rond het thema data, heeft een netwerk van deskundige partners en kan met subsidie een assessment uitvoeren van jouw organisatie om te kijken waar de kansen en mogelijkheden liggen.
Enkele praktische tips voor een goede start met data in je bedrijf
- Begin met een inventarisatie: Kijk eerst welke data je al hebt. Vaak heb je al meer data beschikbaar dan je denkt.
- Gebruik de juiste tools: Er zijn veel tools beschikbaar die je kunnen helpen bij het verzamelen en analyseren van data. Kies tools die passen bij jouw specifieke behoeften en budget.
- Stel duidelijke doelen: Bepaal wat je wilt bereiken met je data-analyse. Wil je klanttevredenheid verhogen, inefficiënties in je processen opsporen of nieuwe markttrends ontdekken? Duidelijke doelen helpen je om gerichter te werken.
- Leer de basis van data-analyse: Begrijp de verschillende soorten data-analyse. Dit helpt je om de juiste vragen te stellen en de juiste technieken toe te passen.
- Zorg voor datakwaliteit: Verzeker je ervan dat de data die je verzamelt accuraat en up-to-date is. Slechte data kan leiden tot verkeerde conclusies en beslissingen.
- Blijf leren en aanpassen: Data-analyse is een continu proces. Blijf leren van je resultaten en pas je strategieën aan waar nodig. De markt en technologieën veranderen voortdurend, dus flexibiliteit is belangrijk.
- Bescherm je data: Zorg ervoor dat je data goed beveiligd is en dat je voldoet aan de relevante privacywetgeving, zoals de AVG. Dit beschermt niet alleen je bedrijf, maar ook het vertrouwen van je klanten.
Smart maintenance
Een middelgroot maakbedrijf in metalen scheepsonderdelen gebruikte data-analyse om hun productieproces te verbeteren. Door sensorgegevens van hun machines te analyseren, konden ze patronen identificeren die wijzen op mogelijke storingen of onderhoudsbehoeften. Met voorspellende analyse konden ze onderhoud plannen voordat er daadwerkelijk storingen optraden, wat leidde tot minder stilstand en hogere productiviteit. Dit zorgde voor een toename van 20% in de productie-efficiëntie en een verlaging van de onderhoudskosten met 25%.
Optimale leveringsroutes
Een lokaal logistiek bedrijf gebruikte data-analyse om hun leveringsroutes te optimaliseren. Door gegevens te verzamelen over verkeerspatronen, brandstofverbruik en levertijden, konden ze met behulp van een algoritme voor route-optimalisatie de meest efficiënte routes plannen, wat leidde tot een vermindering van de brandstofkosten en snellere levertijden. Dit resulteerde in een besparing van 15% op de operationele kosten en een verbetering van de klanttevredenheid.
