NL - Module 2 - Using your own Data

D: DRIVE
Hoe word ik data gedreven?
Dit project is gefinancierd met de steun van
de Europese Commissie.
Module 2: Verbetering van de
huidige activiteiten met eigen
gegevens

Smart Data Smart Region | www.smartdata.how
»De steun van de Europese Commissie voor de productie van deze publicatie vormt geen
goedkeuring van de inhoud die uitsluitend de mening van de auteurs weerspiegelt, en de
Commissie kan niet aansprakelijk worden gesteld voor het gebruik van de informatie die erin is
vervat.«
Het doel van deze module is om een overzicht te krijgen
hoe je reeds beschikbare data kunt gebruiken om je
bedrijfsactiviteiten te verbeteren.
Na het afronden van deze module:
- Weet je hoe je voordeel kunt halen uit reeds
beschikbare data
- Ben je in staat om te bepalen waar je deze interne
data kunt vinden
- Erken je het belang van het implementeren van
dataverrijking in je big data-projecten
- Ontdek je hoe data kan helpen bij het opbouwen van je
merk
Duur van de module: ongeveer 1 - 2 uur
Module 2:
Verbeteren van
bedrijfsactiviteiten
met eigen data

1 Voordelen van Smart Data
2
Data verrijking3
Dit project werd gefinancierd met de steun van de Europese Commissie. De verantwoordelijkheid voor deze publicatie ligt uitsluitend
bij de auteur; de Commissie kan niet aansprakelijk worden gesteld voor het gebruik van de informatie die erin is vervat.
– Bronnen van Data
– Bronnen van Interne Data
Dataverzameling
– Waarom gegevensverrijking een must is
– Hoe werkt het?
– De stappen van integratie
– De principes van data-verrijking
– Waarom is Smart Data smart?
– Data omzetten naar Concurrentie-
voordeel
Gebruik van gegevens om jouw merk te bouwen4
– Gebruik van gegevens om jouw merk te
bouwen
– De voordelen van het gebruik van interne
gegevens in marketing

VOORDELEN VAN
SMART DATA
1. Waarom is Smart Data smart?
2. Data omzetten naar Concurrentievoordeel

Het is niet belangrijk hoeveel data je hebt,
het gaat erom hoe je het gebruikt. Big Data
kan misschien gewoon een groot probleem
zijn. Smart Data is een oplossing die het spel
van marketing verandert en hoe we vanaf nu
betere oplossingen voor klanten leveren.

• Smart in welke data moet worden verzameld, gevalideerd en
getransformeerd
• Smart in hoe data wordt opgeslagen, beheerd en gebruikt
• Smart in het ondernemen van acties op basis van resultaten van data-
analyse zoals organisatiestructuren, rollen, deconcentratie en delegatie
van besluitvorming, processen en automatisering
• Smart in het realistisch, pragmatisch en zelfs sceptisch zijn over wat kan
worden bereikt en weten welke waarde kan worden verkregen en hoe
deze gemaximaliseerd kan worden
• Smart in het definiëren van een haalbare strategie
• Smart in het selecteren van te gebruiken kanalen en interacties in smart
data-projecten
Meer gerichte investeringen om betere bedrijfs- en
organisatieresultaten te behalen
Meer vertrouwen door het bedrijf en de organisatie
bij het rechtvaardigen en goedkeuren van
investeringen en de toewijzing van middelen
Snelle levering van resultaten
WAAROM IS SMART DATA SMART?
SMART DATA BETEKENT:

De echte uitdaging van Big Data is niet
technologie: het is "business”. Er is
menselijke expertise nodig om de data
te laten “spreken”. Wanneer je big
data in smart data wil omzetten houd
dan rekening met de volgende tips.
DATA OMZETTEN
NAAR
CONCURRENTIE-
VOORDEEL
Big Data is een project, geen hulpmiddel!
Stel de juiste vragen
Start met interne data
Verrijk bestaande data
Verrijk de modellen met externe data
Betrek bedrijfsexperts
Neem op voorhand geen stelling in over de uitkomst
1
2
3
4
5
6
7

1. Bronnen van Data
– Intern
• Bronnen van Interne Data
– Extern
DATAVERZAMELING

Big Data is niet
noodzakelijk groot. Het
meest "magische"
aspect van big data is
wat ik "Smart Data"
noem.
Philip Brittan

Bij veel bedrijven ligt de data gewoon in de
hoek of wordt niet eens verzameld. Met een
relatief kleine inspanning kan die data
worden verzameld, geanalyseerd en worden
gebruikt voor verbeteringen op het gebied
van marketing en service. Een website kan
bijvoorbeeld worden gepersonaliseerd om
gebruikers een betere service te bieden door
bezoekersgegevens te verzamelen en
gebruiken. Nieuwe processen vereisen altijd
investeringen zoals vaardigheden,
technologieën en bewustzijn.

De gegevensverzamelingscomponent van onderzoek is van toepassing op alle vakgebieden,
inclusief fysische en sociale wetenschappen, geesteswetenschappen, bedrijven, enz. Het doel van
alle gegevensverzameling is het verzamelen van kwaliteitsinformatie om deze te vertalen in een
rijke gegevensanalyse.
DATAVERZAMELING
Het verzamelen van gegevens
is het proces van het
verzamelen en meten van
informatie over
belangwekkende variabelen,
op een vastgestelde
systematische manier die het
mogelijk maakt om verklaarde
onderzoeksvragen te
beantwoorden en de
resultaten te evalueren.
Noodzaak van Gegevensverzameling
• Informatie verkrijgen voor analyse
• Om een idee te krijgen van de realtime situatie
• Om te vergelijken tussen twee situaties
Factoren die moeten worden overwogen vóór het
verzamelen van gegevens
• Reikwijdte van het onderzoek
• Bronnen van informatie
• Kwantitatieve expressie
• Technieken van gegevensverzameling
• Eenheid van verzameling

BRONNEN VAN DATA
DATA
INTERNE BRONNEN EXTERNE BRONNEN
PRIMAIRE
BRONNEN
SECUNDAIRE
BRONNEN

INTERNE DATA
Interne gegevens of eigen gegevens is informatie die is gemaakt
door de werking van een organisatie die verkopen, inkooporders
en transacties in voorraad omvat in plaats van de gegevens die
door een onafhankelijke studie of database worden gemaakt.
Veel bedrijven en afdelingen hebben informatie over hun reguliere
functies, voor hun eigen interne doel. Op deze manier zijn interne
gegevens de informatie die het bedrijf al bij de hand heeft,
waarover het beschikt en waarvan het eigendom is, inclusief
details die zijn opgenomen in de eigen computersystemen en
Cloud omgevingen van het bedrijf.

Bronnen van Interne Data
Voordat besluitvormers en gegevenswetenschappers op zoek gaan naar externe bronnen, is het van cruciaal belang dat alle interne
gegevensbronnen van een bedrijf worden gedolven, geanalyseerd en gebruikt voor het welzijn van het bedrijf. Hoewel externe gegevens tal van
voordelen kunnen bieden, zijn interne gegevensbronnen meestal gemakkelijker te verzamelen en kunnen ze relevanter zijn voor de eigen doelen en
inzichten van het bedrijf.
Er zijn een aantal impactvolle, interne plaatsen waar bedrijven naar mijn gegevens kunnen kijken. Deze omvatten:
TRANSACTIONELE
GEGEVENS EN POS-
INFORMATIE
KLANT RELATIE
MANAGEMENT
SYSTEEM
INTERNE
DOCUMENTEN
ARCHIEVEN
DIVERSEN
TOEPASSINGEN
APPARAATSENSOREN

TRANSACTIONELE
GEGEVENS EN POS
INFORMATIE
Een van de krachtigste gegevensbronnen bevindt zich in de financiële en transactiesystemen van een
bedrijf. Hier kunnen bedrijven zowel actuele als historische gegevens met betrekking tot hun eigen
zakelijke aankopen ontginnen, evenals informatie met betrekking tot de winkeltrends van hun klanten.
Op basis van deze gegevens kan een organisatie belangrijke inzichten verzamelen, waaronder manieren
om hun eigen uitgaven te verminderen en op budget blijven, evenals cruciale patronen met betrekking
tot de koopgedrag en winkelvoorkeuren van hun klanten.

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Naast hun inkoop- en winkeldata kunnen bedrijven gegevens ook binnen hun eigen CRM-systemen
ontginnen. Informatie zoals de bedrijfsrelaties van klanten, locaties en andere regionale of geografische
gegevens kunnen een gedetailleerd beeld schetsen van waar klanten zich bevinden. In combinatie met
hun transactie-informatie worden deze CRM-gegevens nog krachtiger.
KLANT RELATIE
MANAGEMENT
SYSTEEM

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Vooral nu binnen het tijdperk van Cloud computing, worden de eigen interne documenten van een
bedrijf waardevoller dan ooit. Gedigitaliseerde kopieën van interne formulieren kunnen een robuuste
bron van informatie bieden, met name als het gaat om de activiteiten, het beleid en de processen van
het bedrijf. E-mails, Word-documenten, PDF, XML en een reeks andere interne documenten kunnen
worden gedolven voor big data.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNE
DOCUMENTEN

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Als het gaat om interne informatie, moeten bedrijven zich niet beperken tot alleen de meest actuele
informatie. Historische gegevens kunnen ook heel veel zeggen. Daarom is het aan te bevelen om ook de
gearchiveerde documenten en gegevensstromen van het bedrijf te bekijken.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNAL
DOCUMENTS
ARCHIEVEN

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Hoewel CRM een van de krachtigste interne bronnen van big data is, betekent dit niet dat andere
interne applicaties niet kunnen worden gedolven. Andere platforms die door werknemers worden
gebruikt, waaronder projectbeheer, marketing, productiviteit, enterprise resource management, human
resources, onkostenbeheer en automatiseringsapps, kunnen ook ongelooflijk nuttig zijn. Bij het
ontginnen van deze bronnen is het in het belang van een bedrijf om de aard van hun big data-initiatief
de beslissingen te laten nemen over de bronnen die moeten worden gebruikt. Als een organisatie
bijvoorbeeld inzicht wil krijgen in het huidige budget, zullen bronnen zoals het bijhouden van uitgaven
en resourcemanagement het nuttigst zijn.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNAL
DOCUMENTS
ARCHIVES
DIVERSEN
TOEPASSINGEN

TRANSACTIONAL
DATA AND POS
INFORMATION
Het internet der dingen groeit elke dag en biedt aanvullende en steeds uniekere gegevens voor analyse.
Bedrijven die apparaten gebruiken die zijn uitgerust met sensoren en netwerkconnectiviteit, kunnen
deze ook gebruiken voor gegevens. Deze omvatten IoT-items die het bedrijf op zijn eigen kantoor
gebruikt of die het aan zijn klanten levert. Autosensoren op het wagenpark van een onderneming
kunnen bijvoorbeeld een schat aan gegevens bieden over gebruik, kilometerstand, gas en reiskosten.
Bedrijven die fitness- of andere gezondheidssensoren aanbieden, kunnen deze bronnen ook verzamelen,
anonimiseren en analyseren.
CUSTOMER
RELATIONSHIP
MANAGEMENET
SYSTEM
INTERNAL
DOCUMENTS
ARCHIVES
OTHER BUSINESS
APPLICATIONS
APPARAAT-
SENSOREN

Over het algemeen kunnen interne bronnen
van big data tal van voordelen bieden voor
bedrijven van vandaag. Deze bronnen zijn
niet alleen ongelooflijk veelzeggend en
relevant, maar ze zijn ook gratis voor het
bedrijf, omdat dit informatie is die de
organisatie al in bezit heeft. Op deze manier
kunnen bedrijven een reeks big data-
initiatieven lanceren zonder ooit verder dan
hun eigen muren te kijken.

EXTERNE DATA
Externe gegevens zijn gegevens die momenteel niet het eigendom
zijn van het bedrijf en kunnen ongestructureerde, openbare
gegevens omvatten, evenals informatie die door andere
organisaties is verzameld.
Meer informatie over externe gegevens en hoe deze jouw bedrijf
ten goede komt, kunt u lezen in Module 3: Jouw bedrijf
verbeteren met externe gegevens.

DATA VERRIJKING
1. Waarom gegevensverrijking een must is
2. Hoe werkt het?
3. De stappen van integratie
4. De principes van data-verrijking

Het proces voor gegevensintegratie wordt vanouds gedacht in drie stappen: extraheren,
transformeren en laden (ETL). Afgezien van de vaak besproken volgorde van hun uitvoering, is
"uitpakken" het ophalen van gegevens uit een bronsysteem, "transformeren" betekent het
valideren van de brongegevens en het converteren naar de gewenste standaard (bijv. Werven
naar meters), en laden betekent het opslaan van de gegevens op de bestemming.
Een extra stap, data "verrijking", is naar voren gekomen en biedt een significante verbetering van
de bedrijfswaarde van geïntegreerde gegevens. Het effectief toepassen ervan vereist een basis
van degelijke gegevensbeheerpraktijken.
DATA VERRIJKING
Gegevensverrijking verwijst naar
processen die worden gebruikt om
onbewerkte gegevens te
verbeteren, verfijnen of
anderszins te verbeteren. Dit idee
en andere soortgelijke concepten
dragen ertoe bij dat gegevens een
waardevolle troef worden voor
bijna elke moderne onderneming
of onderneming.
WHY DATA ENRICHMENTS IS A MUST
25%
74%
88%
36%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
van de database van de
gemiddelde B2B-marketeer
bevat kritieke
gegevensfouten
van bedrijven hebben geen
geavanceerde benadering
van de gegevenskwaliteit
van geanalyseerde records
missen firmografische
gegevens
van marketeers zeggen dat
datakwaliteit het grootste
obstakel is voor succesvol
marketingautomatisering

Hoe werkt het?
Data-integrators brengen van oudsher gegevens van
bron naar doel ongewijzigd. Het is alsof ETL-
ontwikkelaars verhuizers waren die er trots op waren
om je meubels op de nieuwe plek te zetten.
Bedrijven van vandaag vragen de verhuizers om het
meubilair te repareren en te verbeteren voordat ze
het in het nieuwe huis laten landen.
Het meest voor de hand liggende
verrijkingsvoorbeeld is adrescorrectie. Wanneer u op
sommige e-commercesites jouw adres invoert,
corrigeert de site dit door de velden voor straten,
steden en staten te standaardiseren en de laatste vier
cijfers van de postcode toe te voegen. ETL-verkopers
komen veel verder dan adrescorrectie.
De soorten informatie die kunnen worden toegevoegd of
"uitgebreid" aan een demografiedatabase:
GEOGRAFISCHE
• Zoals postcode, provincienaam, lengtegraad en breedtegraad, en politiek district
GEDRAGSMATIG
• Inclusief aankopen, kredietrisico en gewenste communicatiekanalen
DEMOGRAFISCH
• Zoals inkomen, burgerlijke staat, opleiding, leeftijd en aantal kinderen
PSYCHOLOGISCH
• Variërend van hobby's en interesses tot politieke overtuiging
VOLKSTELLING
•Household and community data

Gegevensverrijking of gegevensverbetering voegt meer informatie uit andere interne of externe gegevensbronnen toe aan informatie die al in
de organisatie wordt gebruikt. Dit proces verhoogt de analytische waarde voor de bestaande informatie. Een voorbeeld van het proces voor
gegevensverrijking is om de huidige klantrecords in de huidige database te koppelen aan koopgedrag en demografische informatie uit andere
bronnen.
Voor klanten die zich op doel richten, wordt de
inkomensclassificatie gebruikt om het inkomensniveau toe te wijzen
aan de klanten.
Naam Achternaam Inkomen
John Smith 32,000 $
Henry White 88,000 $
Andy Brown 120,000 $
Steve Brook 54,000 $
Inkomen L Inkomen U Doel
20000 39999 A
40000 59999 B
60000 79999 C
80000 99999 D
100000 119999 E
120000 139999 F
Naam Achternaam Inkomen Doel
John Smith 32,000 $ A
Henry White 88,000 $ D
Andy Brown 120,000 $ F
Steve Brook 54,000 $ B
VOORBEELD

Verrijking is niet alleen
beperkt tot demografische
gegevens. Tools voor
gegevenskwaliteit maken
de definitie van regels
mogelijk die voor elke
gegevensbron in de ETL-
stroom worden
geïntegreerd.
MATCHING
binnenkomende cijfers
met bestaande
gegevens, zoals het
identificeren van de
vraag aan welk
verzekerde lid een claim
van toepassing is.
CORRIGEREN
ongeldige gegevens
op basis van andere
gegevens in de record,
zoals het corrigeren
van handmatige
metingen buiten de
grenzen op basis van
een onafhankelijke
geautomatiseerde
gegevens feed.
Interpoleren
ontbrekende waarden
gebaseerd op andere
beschikbare gegevens.
Dus tijdens het laden
van een
zwangerschapsgerelatee
rde claim kan het
systeem een
ontbrekende waarde
voor geslacht invullen.
DE STAPPEN VAN INTEGRATIE

DE BEGINSELEN VAN GEGEVENSVERRIJKING
Bewerkingen die gegevenswaarden automatisch matchen, corrigeren of interpoleren, werken met een zekerheidsniveau, wat betekent dat ze soms ongelijk hebben. Dat
betekent dat honderdduizenden matches onjuist kunnen zijn geweest - niet noodzakelijkerwijs een probleem voor de betreffende applicatie, maar iets voor degenen die
verrijking implementeren om te overwegen.
Door deze drie basisprincipes te volgen, kunnen organisaties ervoor zorgen dat ze verrijkingsprocessen gebruiken die de bedrijfswaarde van geïntegreerde gegevens
verhogen terwijl het risico wordt geminimaliseerd en de flexibiliteit wordt gemaximaliseerd wanneer de vereisten evolueren
Het bedrijf zou de verrijkingsdefinitie moeten aansturen en beheren: datastewards die de inkomende gegevens begrijpen en
het beoogde gebruik moeten de belangrijkste drijfveren zijn van welke gegevens worden verrijkt, hoe het wordt gedaan en de verrijkingsresultaten
testen.
Verrijkte gegevens moeten identificeerbaar en controleerbaar zijn in de doeldatabase: elke integratiedoeldatabase moet
volledige metagegevens over de afstamming bevatten: waar komt dit data-element vandaan, wanneer is het geladen en wat er onderweg mee is
gebeurd? Dit geldt des te meer voor gegevens die worden toegevoegd door interpolatie van, aanvulling op, aanpassing of correctie van brongegevens.
Analisten moeten weten welke gegevens rechtstreeks afkomstig zijn van de bron, die is gegenereerd, en het betrouwbaarheidsniveau van de laatste.
Gegevens die worden vervangen door verrijking moeten beschikbaar zijn naast de verrijkte gegevens:
verrijkingsprocessen moeten aangepaste of toegevoegde gegevens opslaan op een manier dat analisten toegang hebben tot de "onbewerkte"
brongegevens. Analisten moeten onafhankelijke verrijkingsprocessen kunnen testen en indien nodig verbeteringen kunnen voorstellen. Als verrijking
om welke reden dan ook niet voldoet aan specifieke analysebehoeften, moeten ze kunnen terugvallen op de oorspronkelijke brongegevens.
1
3
2

GEBRUIK VAN
GEGEVENS OM JOUW
MERK TE BOUWEN
1. Hoe kan Data jou helpen bij het
opbouwen van jouw bedrijf
2. De voordelen van het gebruik van interne
gegevens in marketing

Hoewel het gemiddelde kleine bedrijf
minder zelf gegenereerde gegevens heeft
dan grote spelers zoals Google of Facebook,
betekent dit niet dat big data off-limits zijn.
In feite zijn big data in veel opzichten meer
geschikt voor kleine bedrijven omdat ze over
het algemeen flexibeler zijn en sneller
kunnen handelen op basis van
gegevensgestuurde inzichten. Laten we
kijken naar enkele manieren waarop kleine
bedrijven gebruik kunnen maken van big
data.
GEBRUIK VAN
GEGEVENS OM JOUW
MERK TE BOUWEN

Begrijpen wat jouw klanten beweegt
Dankzij big data kunnen kleine bedrijven een vollediger beeld krijgen van hun klanten - wat
beweegt hen, waarom ze kopen, hoe ze het liefst winkelen, waarom ze overstappen, wat ze
hierna kopen en welke factoren ertoe leiden dat ze een bedrijf aan anderen. Bedrijven
kunnen ook beter communiceren en met klanten communiceren door feedback van klanten
te analyseren om een product of dienst te verbeteren. Nuttige gegevensbronnen zijn
traditionele interne gegevens (zoals verkoopgegevens en klantenservicelogboeken), sociale
media, browserlogboeken, tekstanalyses en grote openbare gegevenssets (zoals
censusgegevens).
Social media is een bijzonder waardevolle gegevensbron geworden, waardoor activiteiten
zoals het identificeren van nichemarkten en het analyseren van klantfeedback veel
eenvoudiger en goedkoper zijn. Twitter - waar bijna alle gesprekken effectief in het openbaar
worden gehouden - is gemakkelijker voor mij dan de meeste platforms.
1

Trends identificeren
Het opsporen en monitoren van gedrag en patronen stelt ons in staat om te voorspellen waar
de dingen naartoe gaan, hoe de vraag naar onze producten of diensten in de loop van de tijd
zal veranderen en wat die verandering zal oproepen. Tot voor kort kwamen trendanalyse en
voorspelling vaak neer op 'goed instinct'. Big data nemen veel giswerk uit dat proces.
Populaire onderwerpen knipperen elke dag op Facebook en Twitter, waardoor het makkelijker
dan ooit is om te bepalen wat mensen willen. Diensten zoals Trendera en Trend Hunter
verzamelen trendgegevens en gebruiken deze om specifieke vragen voor bedrijven te
beantwoorden. In de detailhandel, online en offline, kan klantengedrag tot in detail worden
gemeten - zelfs tot hoe iemand zich verplaatst in de fysieke en online winkel. Die gegevens
kunnen worden vergeleken met externe gegevens, zoals de tijd van het jaar, economische
omstandigheden en zelfs het weer, om een gedetailleerd beeld te krijgen van wat mensen
waarschijnlijk zullen kopen en wanneer.
2

De concurrentie onderzoeken
In het verleden was het begrijpen van je concurrentie beperkt tot roddels in de industrie of
rondkijken op websites of winkels van rivalen. Sommigen gaan zelfs zover dat ze zich
voordoen als klanten om meer te weten te komen over de service of het product van een
concurrent. Tegenwoordig hoeft jij echter nauwelijks jouw bureau te verlaten om erachter te
komen waar de concurrentie mee bezig is; financiële gegevens zijn direct beschikbaar, Google
Trends kan inzicht bieden in de populariteit van een merk of product, en analyse van sociale
media kan populariteit illustreren (d.w.z. hoe vaak een bedrijf wordt genoemd) en laten zien
wat klanten zeggen. Nogmaals, Twitter is een bijzonder transparante plaats om te beginnen.
Alle informatie die jij verzamelt, kan worden vergeleken met jouw eigen merk; krijgt jouw
concurrent bijvoorbeeld meer vermeldingen op Twitter? Hoe verhouden hun Twitter-
gesprekken met klanten zich tot die van jou? Houd er rekening mee dat het voor jouw
concurrenten ook gemakkelijk is om meer informatie over jouw bedrijf te verzamelen dan
ooit tevoren. Er is geen manier om dit te omzeilen, maar jij kunt een stap voor blijven door
up-to-date te blijven over de nieuwste big data-technologieën en -gebruiken.
3

Het verbeteren van processen
Big data worden ook steeds vaker gebruikt om bedrijfsprocessen en dagelijkse activiteiten te
optimaliseren. Met elk bedrijfsproces dat gegevens genereert, kan je die gegevens gebruiken
om verbeteringen aan te brengen en efficiëntie te genereren.
Voor industrie of industriële bedrijven kunnen machines, voertuigen en gereedschappen
'slim' worden gemaakt, wat betekent dat ze kunnen worden aangesloten, gegevens kunnen
worden gebruikt en voortdurend hun status aan elkaar kunnen rapporteren. Door deze
gegevens te analyseren, kunnen organisaties realtime inzicht krijgen in hun activiteiten en
zoeken naar manieren om de efficiëntie te vergroten. Retailbedrijven zijn in staat om hun
voorraad te optimaliseren op basis van voorspellingen die zijn gegenereerd op basis van
sociale mediadata, trends in webzoek opdrachten en weersvoorspellingen. Hiermee kunnen
winkels de populairste items opslaan, zodat ze geen omzet mislopen en de hoeveelheid
ongewenste voorraad die rondslingert, vermindert. Supply chain- of delivery-route-
optimalisatie is een ander bedrijfsproces dat sterk profiteert van big data-analyse. Hier
worden GPS en sensoren gebruikt om goederen of bestelwagens te volgen en routes te
optimaliseren door live verkeersgegevens te integreren, enzovoort.
4

Talent werven en beheren
Gegevens kunnen jou helpen de meest succesvolle kandidaten te vinden, de beste
wervingskanalen te identificeren en bestaande werknemers beter te betrekken. De meeste
bedrijven genereren al een schat aan HR-gerelateerde gegevens: ziekteverzuimcijfers,
productiviteitsgegevens, persoonlijke ontwikkelingsbeoordelingen en
personeelstevredenheidsgegevens. Daarnaast hebben bedrijven nu toegang tot zoveel meer
gegevens die nog niet eerder beschikbaar waren: gegevens van wervingssites, informatie van
sensoren in ID-badges, gegevens van sociale media, enz. Al deze informatie kan worden
geanalyseerd om inzichten te verkrijgen, die eerder niet beschikbaar was.
5

Jouw bedrijfsmodel aanpassen
Gegevens kunnen zelfs onderdeel van jouw bedrijfsmodel worden, wat leidt tot interessante
nieuwe manieren om inkomsten te genereren. Facebook is bijvoorbeeld gratis voor
gebruikers, maar nereert historisch gezien inkomsten uit advertenties. Nu maakt het bedrijf
gebruik van de enorme hoeveelheid gegevens die het heeft voor zijn gebruikers, door
bepaalde gegevens beschikbaar te stellen voor bedrijven. Sommige van deze gegevens zijn
gratis beschikbaar, maar voor een deel moet je betalen, waardoor een nieuwe
inkomstenstroom voor Facebook ontstaat. Er zijn nu veel mogelijkheden voor kleine bedrijven
om inkomsten te genereren met de gegevens die ze genereren door diensten met een
toegevoegde waarde te leveren of gegevens te verkopen aan klanten of derden.
6

In tegenstelling tot externe gegevens die
voor het publiek beschikbaar zijn, zijn
interne gegevens exclusief voor een merk.
Het is informatie die nergens anders
verkrijgbaar is. Dit is slechts een van de
redenen waarom deze gegevens zo perfect
zijn voor het vertellen van verhalen over
het merk. Inhoud op basis van originele
gegevens trekt de aandacht en wordt
geleverd met verschillende andere
voordelen.
DE VOORDELEN VAN HET
GEBRUIKEN VAN INTERNE
GEGEVENS IN DE MARKETING

In plaats van regurgiteren wat de rest
van jouw branche zegt in hun inhoud,
kan jij met het delen van jouw
bedrijfsgegevens iets unieks
presenteren. Door de kimono te openen
en jouw interne gegevens te delen,
biedt jij iets dat nergens anders te
vinden is aan, wat extreem aantrekkelijk
voor jouw consumenten is.
1
VOORBEELD: SPOTIFY
Spotify, een app voor het streamen van muziekservices, verzamelt dagelijks de hele dag
gegevens. Terwijl luisteraars nummers, afspeellijsten en artiesten selecteren, verzamelt de
muziek-app informatie over de muzikale keuzes van de gebruiker, evenals hun locatie en
demografische gegevens.
Spotify heeft unieke toegang tot de gewoonten en eigenschappen van luisteraars; Hierdoor
kan het originele, unieke inhoud creëren die nergens anders verkrijgbaar is. Het bedrijf deelt
de informatie en trends die het onthult in zijn gegevens op het Spotify Insights-blog.ORIGINALITEIT
Het creëerde zelfs
een wereld
"muzikale kaart"
die de
luistergewoonten
en voorkeuren van
mensen in steden
over de hele
wereld laat zien.
Door gebruik te
maken van de
interne
gegevensbron
waartoe geen
enkel ander merk
of organisatie
toegang heeft,
maakt Spotify
originele verhalen
en inzichten die
nergens anders te
vinden zijn.

CONSUMENTENWAARDE
Het publiek geniet van educatieve
inhoud die iets laat zien wat ze nog
niet eerder hebben gezien. Door
interne gegevens te gebruiken, kunt
u waardevolle inhoud maken die
opleidt, nieuwe ideeën introduceert
en / of ondersteuning biedt aan
bestaande ideeën.
2
VOORBEELD: INDEED
Met duizenden en duizenden vacatures die op haar website worden gepost, kan Indeed.com
gegevens verzamelen over jobtrends over de hele wereld. In plaats van deze gegevens voor
zichzelf te houden, deelt Indeed de gegevens op de pagina Job Trends.
Op de pagina Jobtrends wordt informatie gedeeld over het aantal vacatures van een vacature
in de loop van de tijd. Het deelt ook de posts per hoofd van de bevolking, de concurrentie op
de arbeidsmarkt in het hele land en de groei en daling van de werkgelegenheid in grote
werkgelegenheidsindustrieën.
De grafieken en diagrammen
bieden waardevolle informatie
voor zowel werkzoekenden als
werknemers. Door bruikbare
inzichten te bieden, kan
Indeed zijn doelgroep helpen
en tegelijkertijd gebruikers
naar het platform trekken en
zijn merkherkenning
vergroten.

OPERATIONELE
TRANSPARANTIE
Meer en meer klanten snakken naar
transparantie van de merken waar
ze van houden. Jouw organisatie
openstellen en insiderinformatie
delen is een manier om klanten een
kijkje te laten nemen in jouw merk.
3
VOORBEELD: GROOVE
Groove is een helpdesk-softwareoplossing voor kleine bedrijven. Klanten van Groove
vertrouwen erop voor het leveren van vitale ondersteuning aan hun bedrijf. Dus om aan zijn
klanten te laten zien hoe het helpt, gebruikt Groove gegevens en transparantie om te laten
zien hoe het zijn eigen bedrijf ondersteunt.
Op de Groove-blog delen teamleden regelmatig statistieken en gegevens van de activiteiten.
In het gedeelte 'Startup Journey' van het blog onthullen ze 'alles op onze reis naar $ 500.000
aan maandelijkse inkomsten'. In de post 'Hoe meten en optimaliseren we statistieken over
klantensucces in ons SaaS-Start-Up', graven ze diep in de wereld interne statistieken en delen;
onboarding, conversie, churn en actieve gebruikersgegevens.
Door de lagen van zijn bedrijf los
te laten en open te breken voor
de wereld, gebruikt Groove data
om transparant te zijn, zijn
autoriteit te tonen en vertrouwen
op te bouwen met een publiek
waarvan het hoopt dat het
klanten zal worden.

CONSUMENTEN
VERTROUWEN
Klanten willen transparantie omdat
het hen helpt merken te
vertrouwen. Wanneer u interne
gegevens en een interne blik op
jouw bedrijf of activiteiten deelt,
toont dit aan dat jouw bedrijf
openheid waardeert. Hierdoor
kunnen jouw klanten weten dat jij
niets te verbergen hebt, dat
vertrouwen en duurzame relaties
met consumentenmerken opbouwt.
4
VOORBEELD: HUBSPOT
HubSpot is een toonaangevende software voor inbound-marketing die ook fungeert als een
leidende inkomende marketingresource. Het bedrijf biedt zowel software als educatieve
inhoud om haar klanten te helpen succesvol te zijn.
HubSpot laat zien dat het een betrouwbare bron is in zijn branche door content (inhoud) te
gebruiken om vertrouwen op te bouwen. Het deelt gratis content marketinginformatie via
tientallen e-boeken, white papers, blogposts en het jaarlijkse State of Inbound Report.
The State of Inbound is een diepgaande hulpmiddel die resultaten van het jaarlijkse
onderzoek van marketeers door HubSpot bevat. Het rapport laat zien dat HubSpot weet
waarover het spreekt en dat het toegang heeft tot toonaangevende informatie in de branche.
Door een diep aanbod
van marketingkennis en -
inzichten te delen, laat
HubSpot klanten zien
waarom ze zich erop
zouden moeten richten
en haar producten en
kennis moeten
vertrouwen als ze
behoefte hebben aan
content marketing.

Merk Herkenning
In een met content gevulde wereld is
het moeilijk om merkblootstelling te
krijgen. Het is moeilijk om op te
vallen. Maar met originele interne
gegevens kan jij het geluid doorbreken
en jouw merk bij een groter publiek
onder de aandacht krijgen. Het
publiek maakt kennis met jouw merk
en heeft een indruk achtergelaten die
hen in staat stelt jouw merk te
herkennen en te onthouden.
5
VOORBEELD: JAWBONE
Jawbone is een draagbaar technologiebedrijf dat "producten en softwareplatforms op basis
van gegevenswetenschap" bouwt. Zoals zijn missie uitdrukt, is Jawbone een bedrijf dat is
geworteld in gegevens. Het bedrijf gebruikt gegevens om zijn producten te verbeteren, zijn
klanten te helpen en bekendheid te geven aan zijn merk.
De Jawbone-blog bevat regelmatig verhalen met trends in gegevens die worden verzameld
door de draagbare apparaten van Jawbone. Door gebruik te maken van informatie die
exclusief is voor zijn database, kan Jawbone zijn merkbeleving vergroten door inhoud te delen
die relevant is voor een groot publiek.
Door interessante en unieke
verhalen uit zijn gegevens te
halen, kan Jawbone de
aandacht van online
doelgroepen trekken, het
bewustzijn over zijn merk
verspreiden en
merkbekendheid met elke op
gegevens gerichte blogpost
opbouwen.

BEDRIJFDWAARDE
Interne gegevens zijn ook handig voor het
promoten van jouw merk en het tonen
van de waarde ervan. Jij kunt jouw interne
gegevens gebruiken om te laten zien hoe
jouw producten of diensten jouw klanten
ten goede komen. De gegevens kunnen
laten zien hoe verschillend jij bent en zich
onderscheiden van concurrenten,
waardoor jouw merk in staat is om te
resoneren met potentiële klanten.
6
VOORBEELD: KASPERSKY
Met meer dan 400 miljoen gebruikers over de hele wereld is Kaspersky een grote leverancier
van antivirus- en internetbeveiligingssoftware met toegang tot veel informatie over
cyberbedreigingen.
Kaspersky bewaart deze grote hoeveelheid gegevens niet voor zichzelf. In plaats daarvan deelt
het de gegevens om zijn klanten te helpen en de waarde van zijn producten in te laten zien.
Door statistieken over cyberbeveiligingsrisico's onder de aandacht te brengen, deelt het een
insider-blik op de industrie terwijl het klanten informeert over waarom ze antivirussoftware
nodig hebben.
Het antivirusbedrijf heeft een blog, Kaspersky Labs, dat vol zit met bronnen over digitale
beveiligingstips, onderzoeken, producten en trends. Het creëerde ook de Cyberthreat Real-
Time Map, een interactieve website waarmee doelgroepen kunnen zien wat voor soort
digitale bedreigingen overal ter wereld plaatsvinden.
Door bevindingen uit zijn
database over cyberbeveiliging
te delen, kan Kaspersky het
probleem dat zijn merk oplost
blootleggen. Dit toont zijn
waarde aan zijn klanten terwijl
ze worden onderwezen over
een interessant onderwerp.

www.smartdata.howwww.facebook.com/smartdatasr

NL - Module 2 - Using your own Data

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Tendances

Tendances (14)

Similaire à NL - Module 2 - Using your own Data

Similaire à NL - Module 2 - Using your own Data (20)

Plus de caniceconsulting

Plus de caniceconsulting (20)

NL - Module 2 - Using your own Data