Ontbrekende data-vaardigheden zijn bij bedrijven een hindernis. De noodzaak om data te vertalen naar informatie is groot. Welke behendigheden zijn onmisbaar?
De vier functies van data
De rol die data kan vervullen is op te delen in 4 functies: beschrijven, interpreteren, voorspellen en voorschrijven. Hoe meer je nieuwe acties definieert op basis van deze functies functies, des te meer je kunt spreken van 'data-gedreven'.
Functie 1: Beschrijven (‘descriptive’)
De functie ‘beschrijven’ is retrospectief en beperkt zich grotendeels tot kwantiteit. Het stelt de vraag “Wat is er gebeurd?” en genereert een beeld van in het verleden behaalde resultaten en trendlijnen. Veel van onze standaard rapportages bevatten precies dit soort data. We berekenen gemiddelden, tellingen en groei.
In marketing analytics kijken we naar historisch websiteverkeer, sessieduur, gemiddelde conversieratio's, kosten per klik, A/B-tests en nog veel meer — alleen om te kunnen zien wat het resultaat van onze inspanningen precies is geweest.
Functie 2: Interpreteren (‘diagnostic’)
Interpretatie zoekt naar het antwoord op de vraag “Waarom is iets gebeurd?” Deze diagnose is essentieel om nieuwe acties te kunnen bepalen. Het gaat hier om een kwalitatieve analyse. Als mijn kosten per klik stijgen en mijn websiteverkeer daalt in dezelfde periode, mag ik dan een causaal verband trekken tussen deze twee variabelen?
De werkelijkheid is natuurlijk niet zo eenvoudig als dit voorbeeld: de vergelijkingen die we maken, bevatten zelden maar twee variabelen. Het bepalen van correlaties en significantie is dus cruciaal om de juiste interpretatie te maken. ‘Data-wijsheid’ is dan ook één van de belangrijkste professionele vaardigheden van de komende paar jaar: onderzoeks- en adviesbureau Gartner verwacht dat 80% van de bedrijven in 2020 actief meer data-bekwaamheid zal ontwikkelen.
Functie 3: Voorspellen (‘predictive’)
De voorspellende functie van data kijkt - zoals je zou verwachten - vooruit. De hoofdvraag is “Wat zou er kunnen gebeuren?”. Met forecasting-modellen en kansberekeningen die worden gevoed door historische data kunnen verwachtingen voor de toekomst worden berekend en gevisualiseerd.
Sommige grote marketingtools en advertentiekanalen bieden deze functie standaard aan om je de mogelijkheid te geven betere beslissingen te maken. De Google Keyword Planner geeft je niet alleen zoekvolumes van het afgelopen jaar, maar ook de verwachte zoekvolumes voor een jaar in de toekomst. Zo kun je bepalen in welke periodes je de meeste zichtbaarheid hebt en wanneer je het meeste budget moet inzetten.
Functie 4: Voorschrijven (‘prescriptive’)
De vierde functie van data ligt voor veel organisaties nog niet binnen handbereik. De voorschrijvende functie is veelal gebaseerd op machine learning-algoritmes en heeft een adviserende rol. Het doel is om uit een reeks voorspellingen de ‘beste’ optie voor te schrijven en daarbij aan te geven op welke variabelen die selectie is gebaseerd.
Op het gebied van marketing zijn het vooral de advertentie-giganten die hier voorop lopen. Het is immers in hun belang om de gegeven voorspellingen en bijbehorend advies zo scherp én toegankelijk mogelijk te maken. Verwacht de komende anderhalf jaar dus veel nieuwe A.I. en machine learning-functionaliteit in je favoriete tools.
Datagebruik nu en over 2 jaar
