Hoe kan data-analyse de groei van uw bedrijf bevorderen?

Het gebruik van data is essentieel in de tijd waar we in leven. Het gebruik van data in de bedrijfsvoering faciliteert snelle groei.

In de gedigitaliseerde wereld van vandaag de dag kunt u er niet meer omheen. Het gebruik van data is essentieel bij het nemen van grote en kleine beslissingen. Als u grote hoeveelheden informatie op een correcte manier analyseert, kunt u er waardevolle inzichten uit halen. Toch beschikken veel bedrijven nog niet over de juiste middelen om hun data om te zetten naar deze inzichten. Zonde, want juist door een correcte analyse van de data kan uw onderneming winstgevend groeien.

Omdat er zoveel data te verzamelen is, is het soms moeilijk om door de bomen het bos te zien. Daarbij vindt u altijd wel een reden om iets niet te doen. Ook vragen veel ondernemers zich af of het allemaal wel de moeite waard is.

Chapter 1

Hoe wordt data-analytics toegepast?

In uw dagelijks leven wordt er continu data over u verzameld, geanalyseerd en omgezet in bruikbare inzichten. In Nederland wordt bijvoorbeeld data over in- en uitchecken op treinstations gebruikt om een analyse te maken over de stroom van reizigers. Data scientists bij de Nederlandse spoorwegen kunnen zo de doorstroming van reizigers optimaliseren. Ook zet ProRail data in om te achterhalen waar risico’s op spoorlopers groot zijn om zo vertragingen en gevaarlijke situaties door spoorlopers zo veel mogelijk te voorkomen.

Netflix is een ander mooi voorbeeld. Heeft u zich ooit verbaasd over hoe gepersonaliseerd de genres zijn die u worden aanbevolen? Dat komt omdat Netflix een echt data driven bedrijf is. Met ruim 150 miljoen abonnees wereldwijd beschikt het over een enorme hoeveelheid data, die informatie bevat over het kijkgedrag van de abonnees. Netflix heeft bovendien een grote hoeveelheid microgenres gemaakt, waardoor het heel specifiek kan bepalen waar u het liefst naar kijkt. Hoe meer Netflix laat zien dat het u kent, hoe groter de kans dat u ook abonnee blijft.

Chapter 1

Inzichten uit data-analyse

Als u dit projecteert naar het bedrijfsleven, dan is het duidelijk dat het gebruik van data-analyses essentieel en tijdbesparend is. Neem het voorbeeld van een klant die meerdere vestigingen heeft, waarbij de ene vestiging het beter doet dan de andere. Data scientists kunnen een op maat gemaakte analyse uitvoeren met de bestaande data om dit probleem aan te pakken, door inzicht te geven in de achterblijvende resultaten. Zo kan het bijvoorbeeld worden achterhaald als de ene vestiging een betere afzetmarkt heeft dan de andere. Met dat inzicht kan vervolgens aan een concrete oplossing worden gewerkt.

Met data-analyses krijgt u inzichten die u helpen om uw doelstellingen te realiseren. U krijgt inzicht in uw huidige markt, potentiële markten, uw klanten, klantgedrag en afwijkende patronen. U kunt namelijk heel specifiek analyses uitvoeren die zich richten op uw bedrijf of uw markt.

Chapter 1

Het juiste evenwicht

Er wordt het nodige over big data gezegd. Sommigen zien het als het roekeloos verzamelen van zoveel mogelijk data, zonder dat dit een toegevoegde waarde voor de analyses heeft of zelfs tot misinterpretatie van de resultaten leidt. En hoewel data niet meer uit ons leven weg te denken is, blijft het lastig om goede analyses te maken. Welke data is bijvoorbeeld bruikbaar voor analyses en welke problemen kunnen op basis daarvan worden opgelost?

De juiste toepassingen van machine learning en analyses kunnen zorgen voor waardevolle en winstgevende inzichten. Met de expertise van ervaren data scientists kunnen bruikbare analyses worden uitgevoerd. Door de juiste tools te gebruiken kunnen data scientists het evenwicht vinden tussen een overvloed aan data enerzijds en waardevolle inzichten anderzijds.

Whitepapers

De laatste best practices in credit, risk en data management.

Handboek moderne creditmanager

Creëer een vooruitstrevende creditmanagementafdeling

Zakendoen: Wat u moet weten

Zo kunt u de winstgevenheid van uw bedrijf vergroten

Gerelateerde blogartikelen

De laatste trends in credit, risk en data management.