Data analyses

Data analyses zijn een essentieel onderdeel van moderne bedrijfsvoering. Ze stellen bedrijven en organisaties in staat om beter geïnformeerde beslissingen te nemen, klantgericht te werken, efficiënt te opereren en zich aan te passen aan een snel veranderende omgeving.

Om jou en jouw bedrijf of organisatie hierbij te helpen vind je hieronder een overzicht van analyses die ik vaak uitvoer. Met een korte uitleg over de stappen die ik hierin neem.

1. Doelbepaling en vraagstelling

Eerst voer ik een intake gesprek met jou om het doel van de analyse te bepalen en specifieke vragen te formuleren die je beantwoordt wilt krijgen.

2. Gegevensverzameling

Daarna inventariseer ik welke data en databronnen nodig zijn om deze vragen te beantwoorden, welke hiervan beschikbaar zijn (in bijv. databases, data warehouses, cloud opslag of externe bronnen), en verzamel ik deze data waar mogelijk.

3. Gegevensvoorbereiding

Data is niet altijd even mooi en netjes dus soms moeten datasets en bestanden opgeschoond worden, moeten ontbrekende gegevens worden aangevuld of moeten anomalieën (te grote afwijkingen) in de data geïdentificeerd en opgelost worden.

4. Analysemethode kiezen

Het is belangrijk om de juiste analysemethode te kiezen op basis van de specifieke vragen, doelen en beschikbare data. Voorbeelden van analyses die ik vaak uitvoer zijn:

  • beschrijvende analyses zoals analyses van verkoopcijfers, klantsegmentatie, kostenanalyses, trends in aantallen defecten, incidenten of retouren

  • diagnostische analyses zoals een analyse van de oorzaken van klantverliezen of onderzoek naar afwijkingen van KPI’s (Key Performance Indicators)

  • voorspellende analyses zoals voorspellingen van klantgedrag of extrapolaties van trends in verkoop, kosten of aantallen defecten, incidenten of retouren

  • voorschrijvende analyses zoals optimalisatie van voorraadbeheer of aanbevelingen voor marketingcampagnes

  • explorerende (verkennende) analyses om patronen, trends en relaties in gegevens te ontdekken zoals een clusteranalyse om klantgroepen (cohorts) te identificeren of een analyse om de structuur en kwaliteit van datasets te bepalen
5. Uitvoering van de analyse

Deze stap in het kort: doen!

Afbeelding: voorbeeld analyse van de invloed van klanteigenschappen op een fietsaankoop
6. Interpretatie van de resultaten

Ik analyseer de uitkomsten van de analyse en interpreteer wat die betekenen met betrekking tot het eerder bepaalde doel en de eerder vastgestelde vragen.

7. Terugkoppeling van de resultaten

De belangrijkste bevindingen en inzichten en de antwoorden op de eerder vastgestelde vragen koppel ik in een rapportage of feedback sessie terug naar jou als opdrachtgever of stakeholder.

Wil je weten hoe ik jou en je organisatie kan helpen met data analyses? Neem dan contact met mij op.