Hoewel het van vitaal belang is, is het verzamelen van verkoop-, klant- en voorraadgegevens niet genoeg om groeibevorderende innovaties te ontwikkelen. Het management moet deze informatie nog steeds begrijpen en “bruikbare inzichten” gebruiken om een strategie te formuleren. Anders wordt de impact van cruciale KPI’s mogelijk gemist.
Bruikbare inzichten garanderen dat organisaties de verkregen informatie kunnen gebruiken om een plan op te stellen om verschillende bedrijfsactiviteiten en -diensten te verbeteren. Uit onderzoek van Forrester blijkt dat inzichtgestuurde bedrijven tot acht keer sneller groeien dan het wereldwijde BBP.
Daarom helpt het verzamelen van informatie en het produceren van waardevolle, bruikbare inzichten bij procesverbetering en bedrijfsontwikkeling.
Wat zijn de bruikbare inzichten?
Bruikbare inzichten zijn specifieke, datagestuurde bevindingen of informatie die duidelijke en praktische richtlijnen bieden om weloverwogen beslissingen te nemen en concrete acties te ondernemen. Het management kan big data sets met bruikbare inzichten gebruiken om efficiënte datagestuurde activiteiten te creëren.
Deze inzichten kunnen worden afgeleid uit ruwe gegevens om grondige rapporten en analyse-eenheden te leveren, die vaak worden verzameld uit software voor klant-, verkoop- en voorraadbeheersystemen.
Organisaties kunnen op basis van deze informatie vaststellen welke activiteiten nog verbetering behoeven. Het stelt het management in staat om de bedrijfsprestaties vanuit verschillende invalshoeken te beoordelen en verstandige keuzes te maken om de activiteiten en de klantenservice te verbeteren.
Met deze inzichten kunnen praktische stappen worden ondernomen om de gemiddelde verkoop, operationele effectiviteit en klanttevredenheid te verhogen. Als gevolg hiervan hebben organisaties die zich richten op het maken van datagestuurde keuzes een voordeel bij het inzetten van bruikbare inzichten om hun bedrijf vooruit te helpen.
Waarom zijn bruikbare inzichten belangrijk?
Bruikbare inzichten zijn om verschillende cruciale redenen belangrijk:
Verbeterde besluitvorming
Het analyseren van gegevens, waaronder feedback van klanten en interessante gegevenspunten, biedt bedrijven bruikbare inzichten. Deze inzichten maken geïnformeerde besluitvorming mogelijk en helpen organisaties om strategische keuzes te maken die aansluiten bij de behoeften van de klant en markttrends.
Verbeterde klanttevredenheid
Met bruikbare gegevens uit kwalitatieve gegevensanalyse kunnen de hoofdoorzaken van klanttevredenheid of ontevredenheid worden blootgelegd. Door deze problemen aan te pakken, kunnen bedrijven de klantervaring proactief verbeteren, wat leidt tot meer geluk en loyaliteit bij de klant.
Concurrentievoordeel
Bedrijven die bruikbare inzichten gebruiken, krijgen een voorsprong op de concurrentie. Ze kunnen sneller dan hun concurrenten hiaten in de markt, opkomende trends en gebieden voor verbetering identificeren. Deze flexibiliteit maakt tijdige aanpassingen aan producten, diensten en strategieën mogelijk.
Optimalisatie van hulpbronnen
Met bruikbare gegevensanalyses kunnen organisaties middelen effectief toewijzen. Bedrijven kunnen hun budgetten, personeel en inspanningen optimaliseren om de gewenste resultaten efficiënter te bereiken door zich te richten op gebieden die echt van invloed zijn op zakelijk succes.
Voortdurende verbetering
Inzicht dat kan worden afgeleid uit kwalitatieve gegevensanalyse ondersteunt een cultuur van voortdurende verbetering. Door regelmatig feedback van klanten en andere kwalitatieve bedrijfsgegevens te verzamelen, te analyseren en erop te reageren, kunnen organisaties zich aanpassen en ontwikkelen om aan de veranderende behoeften van de klant te voldoen en de concurrentie voor te blijven.
3 gebieden om bruikbare inzichten te krijgen
Hier zijn drie plaatsen waar je bruikbare inzichten kunt krijgen:
01. Netto Promotor Score (NPS)-enquêtes voor geïnformeerde beslissingen
- Feedback verzamelen: NPS-enquêtes zijn een waardevol hulpmiddel voor het verzamelen van feedback van klanten, wat helpt bij het begrijpen van de gevoelens en voorkeuren van klanten.
- Bedrijfsresultaten stimuleren: Door NPS-gegevens te analyseren, kunnen bedrijven gebieden identificeren die voor verbetering vatbaar zijn en acties ondernemen om het geluk van de klant te vergroten, wat uiteindelijk positieve resultaten oplevert.
- Probleemgebieden aanpakken: Pas vragen van enquêtes aan om potentiële probleemgebieden aan te wijzen en zorg tegelijkertijd voor onbevooroordeelde, open vragen die leiden tot bruikbare inzichten.
02. Online beoordelingen en analyse van concurrenten voor interessante gegevenspunten
- Verkrijg bruikbare inzichten: Wanneer online beoordelingen worden geanalyseerd met oplossingen voor tekstanalyse zoals Thematic, bieden ze bruikbare inzichten in de meningen van klanten, productprestaties en verbeterpunten.
- Benchmarking van de concurrentie: Gebruik online beoordelingen van concurrenten om uw producten of diensten te benchmarken en inzichten af te leiden voor strategische verbeteringen.
- Interessante gegevenspunten: Identificeer intrigerende gegevenspunten, zoals opkomende trends en veelvoorkomende pijnpunten uit zowel je eigen feedback als die van je concurrenten.
03. Social media monitoring voor inzicht in klanttraject
- Monitor vermeldingen in sociale media: Houd vermeldingen in sociale media bij om de merkperceptie, de stemming onder klanten en opkomende trends te peilen.
- Feedback verzamelen: Analyseer discussies op sociale platforms naast relevante forums en websites om uitgebreide inzichten te krijgen in het klanttraject.
- Datagestuurde beslissingen: Gebruik inzichten uit sociale-mediamonitoring om zakelijke beslissingen te nemen, marketingstrategieën aan te passen en de klantbetrokkenheid tijdens het hele klanttraject te verbeteren.
Het verschil tussen inzichtelijke en niet-inzichtelijke gegevens
Het verschil tussen inzichtelijke en niet-inzichtelijke gegevens ligt in hun vermogen om bruikbare inzichten te vinden en een interessant gegevenspunt te onthullen dat relevant is.
Inzichtelijke gegevens
Dit soort informatie biedt bruikbare inzichten, specifieke en relevante informatie die beslissingen en acties kan sturen. Het bevat vaak interessante gegevenspunten die licht werpen op belangrijke trends, patronen of kansen, wat uiteindelijk leidt tot meer bruikbare inzichten.
Niet-inzichtelijke gegevens
Niet-inzichtelijke gegevens missen de diepgang of relevantie die nodig is om beslissingen effectief te onderbouwen. Het kan bestaan uit routinematige of ongerelateerde informatie die niet bijdraagt tot een beter begrip van een situatie of probleem. Zonder de aanwezigheid van interessante gegevenspunten biedt het vaak minder relevante inzichten.
Inzichtelijke gegevens leveren meer bruikbare inzichten op door de aanwezigheid van interessante en relevante gegevenspunten, terwijl niet-inzichtelijke gegevens waardevollere richtlijnen moeten bieden voor besluitvorming en acties. Door gebruik te maken van tools zoals Google Analytics en grondige analyses uit te voeren, kun je meer inzichten uit informatie halen en deze beter afstemmen op de bedrijfsdoelstellingen.
Technieken voor gegevensimplementatie voor bruikbare inzichten
Het vereist nieuwe vaardigheden en een andere manier van denken om goede informatie om te zetten in nuttige informatie.
Regels om inzichten uit gegevens te halen:
Samenwerking
Wederzijds begrip is de sleutel tot het succes van het team. Teams moeten samenwerken om zinvolle inzichten in gegevens te krijgen. Confrontatie en eisen bieden minder inzichten dan communicatie en ondersteuning.
Transparantie
De analist begrijpt gegevensbronnen, methoden en metingen. Het management begrijpt zijn doelen en vragen. Beide partijen moeten open en transparant communiceren om elkaars eisen te begrijpen.
Specificiteit
Bedrijfsonderdelen moeten inzicht hebben in hun inkomsten, kosten en risico’s. Alle belanghebbenden moeten hun criteria, doelen en doelstellingen beschrijven om representatieve gegevensreeksen te identificeren. Gegevensanalisten hebben duidelijkheid nodig om de juiste parameters te bewaken.
Principes gebruikt in de praktijk:
Leg de vraag of vragen in detail uit
Vaagheid kan verwarring veroorzaken. Bekijk deze illustratie: Voordat je iemand kunt antwoorden die vraagt: “Hoe ga ik naar het vliegveld?”, heb je meer details nodig, zoals Waar zijn ze nu? Pikken ze iemand op of vliegen ze?
Het belang, de instelling en de commerciële implicaties uitleggen
Je kunt kiezen welke statistieken je wilt bijhouden en hoe je dat wilt doen door rekening te houden met de beperkingen, doelen en redenen van de analyse. Het doel? Leg een verband tussen de maatregelen en de betekenis van de informatie.
Stel precieze doelen voor de output van de gegevensanalyse
Geef aan welke inzichten je kunt krijgen uit de informatie die je gaat leveren. Moet je bijvoorbeeld het totale bedrag, het gemiddelde aantal of het veranderingspercentage opgeven?
Het creëert kwantificeerbare KPI’s
Zorg ervoor dat de vragen vergezeld gaan van kwantificeerbare maatregelen. De SMART-structuur kan worden gebruikt om te bevestigen (Specifiek, Meetbaar, Bereikbaar, Relevant en Tijdgebonden).
Formuleer voor de meeste duidelijkheid een hypothese
Alle bovenstaande doelstellingen kunnen worden bereikt door het definiëren van een hypothese. Dit is een voorbeeld van een visie: als A het resultaat is, zal het bedrijf XYZ ervaren. Als B het resultaat is, zal ons bedrijf profiteren van ZYX.
Verzamel de juiste gegevens op de juiste manier
Selecteer de metriek die de benodigde gegevens kan weergeven. Het kan nodig zijn om na het correleren van gegevens van verschillende metingen een strategie te creëren voor het bereiken van de uitkomsten die leiden tot de gewenste antwoorden.
Zorg ervoor dat je segmenteert
Door te segmenteren kun je gerichter te werk gaan en een verfijnder perspectief op je gegevens krijgen. Je kunt je beperken tot een specifieke subset van gegevens, zoals een websitesectie, een bedrijfssector of een publiek, voordat je je verder verdiept in het gedrag van die gegevens.
De gegevensbronnen aan elkaar koppelen
Overweeg om gegevens uit secundair onderzoek en bronnen uit verschillende velden te combineren. Selecteer de bronnen die je voorzien van feiten van de hoogste kwaliteit om het gewenste resultaat te ondersteunen.
Correleer de gegevens
Onderzoek samenhangende statistieken die elkaar beïnvloeden. Om de verkeerscijfers in het juiste klantperspectief te plaatsen, moet je bijvoorbeeld voortdurend het verkeer op je website in de gaten houden.
Zoek de context
Tot nu toe hebben we de waarde van specificiteit benadrukt. Je moet dit specifieke gegeven echter evalueren in de context om de betekenis te begrijpen en het effect of gevolg te bepalen.
Conclusie
Om succes te behalen is bruikbaar inzicht nodig. Ze moedigen verstandigere keuzes aan en sturen je marketinginitiatieven in de richting van succes.
Stel dat je een strategie wilt ontdekken die werkt voor jouw bedrijf. In dat geval kun je ook overwegen om een paar verschillende uit te proberen. Elke techniek die in dit artikel wordt besproken, zal je helpen je actieplan te verbeteren om gegevens om te zetten in waardevolle inzichten ten voordele van je bedrijf.
Gegevens zijn relatief weinig waard tenzij ze worden omgezet in cruciale bruikbare inzichten. De ontwerp- en productieprocessen kunnen worden verbeterd met deze inzichten, die ook kunnen worden gebruikt om de besluitvorming te verbeteren. Daarom zijn inzichten het nieuwe goud, niet gegevens.
Bij QuestionPro bieden we onderzoekers toegang tot een bibliotheek met inzichten voor langetermijnonderzoek en tools voor gegevensverzameling, zoals onze enquêtesoftware. Bezoek de InsightHub als je een demo wilt bekijken of er meer over wilt weten.
Veelgestelde vragen (FAQ)
Bruikbare inzichten zijn specifieke, door gegevens gestuurde bevindingen die duidelijke richtlijnen bieden voor het nemen van weloverwogen beslissingen en het ondernemen van praktische acties.
Het implementeren van bruikbare inzichten omvat het analyseren van gegevens, het stellen van prioriteiten en het nemen van concrete stappen om geïdentificeerde kansen en uitdagingen aan te pakken.
Technieken zoals datasegmentatie, trendanalyse en voorspellende modellering kunnen helpen bij het ontdekken van bruikbare inzichten in datasets.
