Datagedreven werken. Het leeuwendeel van de organisaties geeft aan dat ze dit al doen. In de praktijk kom je ze echter nog niet vaak tegen. Om een datagedreven organisatie te zijn, is namelijk meer nodig dan alleen geweldige technologie en goede data.
Het vereist de juiste interne processen en cultuur, waarbij het bedrijf ervoor moet zorgen dat goed gebruik van data leidt tot het nemen van de juiste beslissingen. Bedrijven hebben meer data dan ooit, maar zitten vast in een cultuur waarin de beslissingen top-down worden genomen en waarin traditionele tools worden gebruikt zoals wekelijkse rapportages en vooraf geconfigureerde dashboards. Dit betekent dat de kansen die de data biedt lang niet worden benut.
Symptomen
Is jouw organisatie werkelijk datagedreven of is het slechts een façade? Onderstaande symptomen spelen bij organisaties die zich slechts voordoet als datagedreven. Ook wordt aangegeven hoe je deze bestrijdt.
- Voor het gemiddelde gaan
Klanten, leveranciers en andere belanghebbenden op dezelfde manier behandelen en beslissingen nemen op basis van gemiddelden kan negatieve gevolgen hebben. Als een bedrijf bijvoorbeeld dertig dagen invoert als de optimale betalingstermijn – terwijl sommige leveranciers 45 dagen vragen en anderen al na 25 dagen boetes opleggen – zal het geld verliezen door sommige facturen eerder dan nodig te betalen en anderen te laat. Data als leidraad nemen, is goed, maar als gemiddelde waarden het zicht op de werkelijkheid wegnemen, gaan nuances verloren en wat ten koste gaat van je uiteindelijke doel: het optimaal benutten van data.
- Iedereen heeft zijn eigen versie van de waarheid
Als medewerkers beweren dat ‘hun waarheid beter is dan de waarheid van anderen’, dan doe je je meer datagedreven voor dan dat je daadwerkelijk bent. Elke afdeling kan zelfstandig werken en beslissingen nemen op basis van data, maar als de informatie die ze hebben anders is, dan zullen ze het niet snel eens worden. De oorzaak hiervan ligt doorgaans in datasilo’s waarbij elke afdeling alleen naar zijn eigen deel van de werkelijkheid kijkt. Ook kan er onenigheid zijn over welke data gebruikt moeten worden voor besluitvorming.
Daarom is het belangrijk dat alle betrokkenen het eens zijn over welke data leidend zijn. Zo wordt een gemeenschappelijke bron van waarheid gecreëerd om beslissingen te nemen. Om dit te faciliteren, is het verstandig uniforme data zo breed mogelijk beschikbaar te maken binnen een organisatie en te zorgen dat iedereen toegang heeft tot dezelfde informatie. Het gaat om het resultaat, niet het eigenaarschap van de data. Dit loslaten vraagt wel om een cultuuromslag.
- Achteraf beslissingen met data onderbouwen
Het is heel menselijk om beslissingen te nemen en pas daarna op zoek te gaan naar de relevante data om ze te ondersteunen. We hebben immers allemaal de neiging om op ons eigen instinct en onderbuikgevoel te vertrouwen. Er zijn hier echter twee problemen: de ene betreft de heilige manier waarop we data zijn gaan bekijken; de andere manier waarop we beslissingen aan anderen communiceren.
Het is belangrijk te erkennen dat instinct en ervaring nog steeds cruciaal zijn bij zakendoen. Sommige gebeurtenissen – zoals de Cvoid-19-crisis – zijn ongekend en om te beslissen hoe je moet handelen heeft het weinig zin om te kijken naar historische data. Maar over het algemeen is het niet wenselijk om data te misbruiken om een beslissing te rechtvaardigen. Dit schept een slecht precedent terwijl je als leider juist een voorbeeld zou moeten stellen.
Als data op grote schaal worden gedeeld, kun je op teams vertrouwen met medewerkers die belangrijke domeinexpertise hebben, om zo inzichten en kansen te ontdekken. Het is de taak van de leider om zijn ervaring toe te passen op deze inzichten en de juiste koers te bepalen. Ideeën beginnen niet altijd bij de leider, maar wel bij data. Hiervoor kan het nodig zijn het ego te onderdrukken en te accepteren dat in een datagedreven wereld ideeën overal kunnen ontstaan. Wel zullen leiders altijd een cruciale rol hebben bij het bepalen van de te volgen koers.
De verkeerde prikkels inzetten
Data worden vaak gebruikt voor bonussen en andere beloningen, maar die prikkels werken averechts als ze niet verstandig worden ingezet. Wanneer verkopers weten dat ze beloond worden voor een tweede telefoontje, zullen ze dat telefoontje plegen, zelfs als een deal onwaarschijnlijk is. Het gebruik van data om mensen te prikkelen kan werken, maar doelen moeten worden gebruikt om te motiveren en niet als straf. Anders moedigen ze alleen maar slecht gedrag aan. Een medewerker van de klantenservice die gemiddeld vijftien in plaats van twaalf minuten nodig heeft om een klant te bellen, is mogelijk ‘minder productief’, maar kan in werkelijkheid ook hogere Net Promotor-scores behalen en meer bijdragen aan het bedrijfsresultaat. Focussen op de verkeerde of te weinig metrics kan dus uiteindelijk je bedrijf schaden.
Data heeft een enorm potentieel voor het verbeteren van klantenservice, innovatie en efficiëntie. Organisaties moeten zorgen voor de juiste randvoorwaarden om van dit potentieel te profiteren. Data moeten uniform zijn en breed beschikbaar worden gemaakt zodat werknemers één gemeenschappelijke bron van waarheid hebben. Eerstelijnswerkers moeten in staat worden gesteld actie te ondernemen op basis van data en over duidelijke kanalen beschikken om ideeën te delen en deze snel in acties om te zetten.
Dit alles vergt een flinke cultuuromslag, maar de kansen zijn groot. De bedrijven die de genoemde symptomen weten te bestrijden en overwinnen kunnen de façade van zich afwerpen en uitzien naar een veelbelovende, pure datagedreven toekomst.
