Door alle technologische ontwikkelingen op het gebied van datamining, data-analytics en artificial intelligence hebben bedrijven ongekende mogelijkheden om met data hun eigen processen te verbeteren. CIO’s moeten aan de bak, want bedrijven die nu inzetten op de mogelijkheden van datagedreven zakendoen, zijn de koplopers van morgen.

‘E-commerce is het domste businessmodel ter wereld.’ Dit statement is opmerkelijk genoeg afkomstig van Pieter Zwart, CEO van Coolblue, een van de snelst groeiende e-commercebedrijven van Nederland. Maar zijn redenering snijdt wel hout.

De concurrentie tussen webwinkeliers is moordend. Er zijn maar weinig punten waarop je je kan onderscheiden, waardoor het verleidelijk is om met prijzen te stunten terwijl de service steeds van een buitengewoon hoog niveau moet zijn. Leveringen van producten moeten gratis zijn en snel plaatsvinden, en de klantenservice kosteloos 24 uur per dag bereikbaar.

Hoe overleef je die moordende concurrentie? Door slim gebruik te maken van data. Coolblue heeft heel veel informatie over koopgedrag en klantinteresses. Ze weten daardoor wat klanten willen en kunnen hun assortiment daarop afstemmen. Coolblue verkoopt daardoor meer en effectiever dan een ander en kan met zijn inzichten fabrikanten zelfs overtuigen producten speciaal voor Coolblue-klanten te ontwikkelen.

Datagedreven

Coolblue is het schoolvoorbeeld van wat we een datagedreven onderneming noemen: een bedrijf dat data verzamelt, analyseert en gebruikt om bedrijfsprocessen beter en efficiënter te maken. Dit soort bedrijven kenmerkt zich door het actieve gebruik van hun data. Ze weten welke gegevens ze genereren en gebruiken die strategisch om processen te automatiseren en betere beslissingen te nemen. Ook gebruiken ze data uit externe, openbare bronnen wanneer ze denken die nodig te hebben.

Het datagedreven bedrijf is mogelijk geworden door de steeds grotere rol die technologie en software in ons dagelijks leven speelt. Alles is tegenwoordig digitaal meetbaar, deelbaar en vergelijkbaar, van onze hartslag en bloeddruk tijdens een rondje hardlopen, tot de klanttevredenheid in verschillende fasen van de customer-journey.

De afgelopen tien jaar is er veel vooruitgang geboekt op het gebied van datamining, analytics en artifical intelligence. De combinatie van deze ontwikkelingen zorgt ervoor dat er nu inzichten uit data te halen zijn die eerder ondenkbaar waren. Wanneer data echt het hart van de bedrijfsvoering vormt, spreek je van een datagedreven onderneming.

Sneller dan de markt

Datagedreven bedrijven groeien sneller dan de markt en zijn bovendien in staat om effectief te reageren op turbulente veranderingen. Met name grote internetbedrijven zoals Facebook en Booking.com springen in het oog. Maar ook organisaties die niet direct een link met technologie hebben, zijn tegenwoordig steeds meer datagedreven.

Het Universitair Medisch Centrum Groningen gebruikt bijvoorbeeld inzichten uit data om ziektes te herkennen in scans. De computersystemen doen dit nu zo goed dat ze artsen met grote zekerheid kunnen adviseren. Landbouwbedrijven combineren sensordata over bodemkwaliteit met klimaatmodellen en kunnen zo beter bepalen welke gewassen ze dit jaar het beste kunnen verbouwen. En de Amsterdam Arena is momenteel bezig om met behulp van data het slimste stadion ter wereld te worden (programma Amsterdam Innovation Arena). Het bedrijf zet onder andere data van Rijkswaterstaat in om de supportersstroom naar het stadion te regelen en gebruikt Twitter en Facebook om klanten persoonlijk te benaderen.

Ontsluiten van data

Mooie voorbeelden van innovatie met behulp van data zijn er dus genoeg. Maar de meeste bedrijven zijn echt nog niet zover. Ze zitten nog in de fase waarin ze de technologische bouwblokken – netwerken, systemen, infrastructuur – koppelen, op orde brengen en houden. Dat is vaak al lastig genoeg. Deze bedrijven worstelen nog met de vraag hoe ze (nieuwe) zinvolle en renderende toepassingen kunnen inzetten. Of ze hebben die vraag zelfs nog niet eens gesteld.

Wat betreft de transformatie naar een datagedreven onderneming staan de meeste nog aan het begin: het ontsluiten van data. Inzichtelijk krijgen waar welke data staat is een grote uitdaging. Data bevindt zich tegenwoordig niet meer zonder meer op de bedrijfsinfrastructuur, maar is gefragmenteerd opgeslagen op verschillende devices en in verschillende externe clouds.

Dit brengt heel specifieke problemen met zich mee. Veel grote bedrijven kampen bijvoorbeeld met ongecontroleerde datagroei en hebben in feite geen inzicht in hoe snel dit gaat en hoeveel opslagruimte ze nodig hebben. Ook compliancy is voor veel organisaties een pijnpunt. De nieuwe privacywetgeving, die in mei dit jaar van kracht wordt, stelt dat bedrijven in staat moeten zijn te reproduceren van wie ze persoonsgegevens in beheer hebben en wat ze met die gegevens doen. Bovendien moeten ze die gegevens aanpassen of vernietigen als hierom gevraagd wordt. En dat is lastig als er geen inzicht in de eigen databanken is.

Het begin

Het beschikbaar en zichtbaar maken van data is pas het begin. De volgende stap is inzichten uit data verschaffen die de business kunnen versterken. Denk bijvoorbeeld aan dashboards voor de salesafdeling waarin (voorspellende) salesopportunity’s zijn opgenomen en klanten worden aangedragen die al lange tijd geen aandacht hebben gehad. Of aan inzichten die de HR-afdeling ondersteunen zodat ze ervoor kunnen zorgen dat medewerkers over de juiste skills beschikken zodat ze persoonlijke doelen kunnen halen. Inzichten uit data maken een ander gesprek met de business mogelijk. Het maakt duidelijk waar kansen en pijnpunten liggen, en er kan effectief op worden geacteerd.

Als dit eenmaal staat kan de laatste fase ingaan: door middel van data en technologie werkprocessen automatiseren en slimmer maken. E-commercepartijen als bol.com en Amazon zijn hier al heel ver in en geven websitebezoekers een volledig gepersonaliseerde ervaring. Maar ook met behulp van kunstmatige intelligentie zijn geweldig mooie automatiseringsslagen te maken.

In de verzekeringswereld is fraudedetectie met behulp van data-analysetechnieken heel gewoon. Zo’n proces laat zich heel goed automatiseren. En ook bij de overheid is automatisering met behulp van kunstmatige intelligentie mogelijk, zoals bij het verlenen van vergunningen of het doen van basale inspecties. In eerste instantie nog met een menselijke ambtenaar ernaast die controleert of alles goed gaat, maar op termijn is dit wellicht ook niet meer nodig.

De uitdagingen zijn groot, maar de potentiële winsten ook. De komende jaren gaan bedrijven aan de slag met het ontsluiten en aan elkaar knopen van digitale systemen. Het zijn de noodzakelijke eerste stappen van de transformatie naar een datagedreven organisatie en uiteindelijk een datagedreven maatschappij.


Whole Foods versus Walmart

Een mooi voorbeeld van de flexibiliteit van een datagedreven onderneming is de reactie van Walmart op Amazon (zoals onder andere beschreven door Steven van Belleghem in zijn boek Customers the day after tomorrow). Amazon, ’s werelds grootste e-commercebedrijf, nam in de zomer van vorig jaar de supermarktketen Whole Foods over. De overname zorgde voor behoorlijk wat tumult bij andere supermarktketens, want Amazon is als geen ander in staat om met behulp van inzichten uit data het winkelproces in de supermarkt te transformeren.

Momenteel worden de boodschappen nog voor het grootste deel in de lokale supermarkt gedaan, maar Amazon zou dat weleens in rap tempo kunnen doen veranderen. In de eerste maanden na de overname stelde Amazon niet teleur. Er werden prijsverlagingen doorgevoerd op basis van inzichten die ze hadden in consumentengedrag. Kassa’s verdwenen uit de winkel, mensen konden in plaats daarvan shoppen met de Amazon Go-app in de winkel, en versproducten werden toegevoegd aan het aanbod van Alexa.

Walmart zag in dat het niet op zijn lauweren kon rusten en kwam in actie. Ze hebben gekeken naar hun assets en die zitten vooral in het dichte netwerk aan supermarktlocaties. Er zit een Walmart op tien minuten afstand van ieder huis. Bovendien heeft de organisatie een enorm personeelsbestand. Het bedrijf besloot hier gebruik van te maken. Personeel mag voortaan eerder naar huis als ze maar een paar pakketjes in de buurt afleveren.

Omdat het bedrijf in shifts werkt, kan Walmart hierdoor een geweldig goede pakketservice bieden. Binnen twee uur na een aankoop kan een pakket worden afgeleverd. Walmart is niet zo technologisch vooruitstrevend als Amazon, maar door inzicht in de eigen kracht is het alsnog in staat Amazon bij te blijven. In ieder geval voorlopig.

LAAT EEN REACTIE ACHTER

Laat alsjeblieft een reactie achter!
Laat hier je naam achter