De uitkomst is 0,918 zegt onze data analist: dus…? Laatst zag ik een cabaretier die vertelde over zijn bezoek aan een supermarkt. Hij vertelde dat hij geboeid was door de prijzen die deze supermarkt hanteerde. Hij had iets gezien dat 1,50 was en er waren ook dingen van 95 cent. Zijn betoog ging 10 minuten lang door waarbij hij met een vrolijk gezicht alleen maar getallen bleef opnoemen. De essentie van zijn boodschap was duidelijk: een getal op zich zegt je eigenlijk niets.

Ik moest er aan denken toen ik een gesprek had met een data analist. Hij had op basis van klant gerelateerde data een voorspellend model gemaakt. Hiermee konden de marketeers van zijn organisatie bepalen welke klanten loyaal zijn en welke klanten op het punt staan om weg te lopen. Toen ik hem vroeg mij dit model te tonen kreeg ik een overzicht van allemaal getallen. Voor mij was het net als bij de cabaretier, ik zag allemaal getallen, maar wat vertelde het me eigenlijk?

Het is misschien wel de grootste uitdaging van deze tijd, waarin we waarde uit data willen halen. Met krachtige statistische modellen kunnen we tot voorspellingen komen. Op basis van deze voorspellingen kunnen we slimme acties uitzetten. Nu de techniek ons in staat helpt om snel grote hoeveelheden verschillende data bij elkaar te brengen en te combineren, lijkt de wereld aan onze voeten te liggen.

Moneyball

De film Moneyball is het waargebeurde verhaal over de Amerikaanse honkbal wereld waar groot geld en dure spelers de boventoon voeren. De rijke clubs hebben dus de macht. Billy Beane wil met zijn honkbalteam de Major League winnen. Het enige probleem: zijn budget is minuscuul vergeleken met andere teams. Hij besluit daarom om op basis van analyses te bepalen welke goedkope spelers het beste voldoen in zijn spelstrategie.

On base percentage

Data analist Peter Brand gaat aan de slag, maar heeft moeite om zijn analyses over de bühne te krijgen totdat hij opeens zijn analyses vertaalt in “business taal”. Bij een discussie over de noodzaak om een speler te vinden die het eerste honk kan bereiken roept hij opeens: “koop dan speler X, hij bereikt in 85% van zijn slagbeurten altijd het eerste honk”. Getallen werden opeens vertaald in een actie die de business kon begrijpen.

Actionable

De man of vrouw die op basis van de toegepaste statistische modellen de business helpt om de juiste acties te bepalen is degene die de acceptatie van het werken met de inzichten, die voortkomen uit data analyse, zal bevorderen. Maak u niet ongerust, deze mensen zijn er. Ik ken er een paar, en geloof me, ze zijn best leuk in de omgang. Dus als u volgende keer hoort “de uitkomst is 0,918”, durf dan gerust te vragen: “en wat zouden we dan nu het beste kunnen doen?”

meer over dit onderwerp