Analyseren van data

Ik heb altijd een fascinatie voor data gehad en dan met name de analyse waarmee je patronen kunt ontdekken die niet direct zichtbaar zijn. Waar mijn studiegenoten een hekel hadden aan SPSS (statistiek programma) kon ik stiekem genieten van alle resultaten die ik met de vele opties voor  statistische toetsen daaruit kon krijgen. Daarom bied ik dit ook aan als service naar mijn klanten. Er zijn zoveel manieren waarop je als organisatie al data verzamelt maar er vaak niks mee doet. Zo zijn er genoeg websites die bestaan maar waarvan zelden de statistieken worden geraadpleegd. Of apps die activiteitsdata bijhouden maar die vervolgens niet wordt gebruikt. En nieuwsbrieven waar niet wordt omgekeken naar de resultaten. Interne bedrijfsonderzoeken en enquêtes die maar voor een klein deel worden benut door een samenvatting van de antwoorden te maken. Terwijl je veel vragen kunt kruisen en interessante verbanden kunt ontdekken. Super zonde van alle tijd en geld die daarin gestoken worden. Veel mensen zeggen dat het te moeilijk is of te veel tijd kost. Maar wat heeft het dan voor zin om te blijven doen wat je doet als je niet weet of het werkt?!

Meer doen met bestaande data

Je kunt heel veel leren van het kijken naar cijfers en leggen van verbanden. Bijvoorbeeld in het geval van een bedrijfsonderzoek (fictief voorbeeld): ‘Jonge medewerkers hebben vier keer vaker last van een burn-out dan oudere medewerkers. En van die jonge medewerkers met een burn-out is 70 procent van plan een nieuwe baan te zoeken.’ Dat zou betekenen dat je een groot deel van je jonge personeel snel kwijt kunt raken en je daar dus iets aan moet doen. Maar vaak staat er in de rapporten enkel een simpele analyse met verdeling van de deelnemers op basis van leeftijd, geslacht en afdeling en vervolgens het antwoord of men al een burn-out gehad heeft en of men op zoek is naar een nieuwe baan. Die statische antwoorden over hoeveel mannen en vrouwen hebben meegedaan zijn veel minder interessant dan antwoorden die je krijgt door meerdere vragen te kruisen. Dan kun je constructief werken met data om de situatie te verbeteren en gericht mensen te targeten.

Maar data kan je ook helpen met simpele vragen als ‘wanneer wordt een blogbericht beter gelezen door mijn doelgroep?’ Je website-, app- of nieuwsbriefstatistiek kunnen je helpen ontdekken of een bericht beter gelezen wordt om 15:00 ’s middags dan om 08:00 ’s ochtends. Of je kunt een A/B test doen om erachter te komen hoe meer mensen je nieuwsbrief openen. De mogelijkheden zijn eindeloos.

Aan de slag

Dus heb je onderzoeken waar je meer mee wilt? Apps, nieuwsbrieven of websites waarvan je de data geanalyseerd wilt hebben op wekelijkse of maandelijkse basis (afhankelijk van het gebruik)? Of ben je op zoek naar iemand die heldere rapporten kan schrijven en je kan verrassen met nieuwe inzichten vanuit bestaande data? Neem dan contact met me op en we bespreken de mogelijkheden.