Blog Layout

Laat de data praten

Gert Huizing • apr 23, 2021

This is a subtitle for your new post

“Wie wat bewaart die heeft wat,” zei mijn moeder vroeger. En dat hebben wij geweten, toen we het ouderlijk huis moesten leegruimen. De moderne Vinex-woningen hebben daar de ruimte niet meer voor. Alles is ingericht op zoveel mogelijk leefruimte voor vandaag. Dat is misschien maar beter ook, in elk geval voor de kinderen.

Tot mijn schrik kom ik dit ook vaak tegen bij bedrijven en hun data… De focus ligt op vandaag; gisteren is geweest. En dat is niet beter. Een beetje voorspellen wat er komt, zou dan wel weer handig zijn, maar dat lijkt lastig. En dat is het ook, als je niet naar het verleden kan kijken.

Zo ken ik een prachtige tool voor autodealers om de occasionvoorraad te beheren, te vergelijken, te prijzen, alles is mooi en makkelijk. Maar de data wordt niet bewaard. Dus terugkijken en prestaties uit het verleden vergelijken is moeilijk en trends spotten onmogelijk.

En daar begint voorspellen mee: kijken wat er in het verleden gebeurd is. Natuurlijk: seizoenspatronen herkennen daar zijn we aan gewend, maar er is veel meer uit die oude data te halen. De makkelijkste verbeteringen vind je door de beste prestaties nog eens proberen te herhalen. Dat kan de data je zo vertellen.

Een occasionverkoopmanager wil graag weten welke auto te duur geprijsd staat, welke te lang op een klant staat te wachten en hoeveel van zulke auto’s er in het land te koop staan. Die informatie heeft hij nodig om zijn werk goed te doen. Als hij ook ziet welke auto’s eerder wél snel verkocht zijn, waar, hoe die geprijsd waren of welke andere kenmerken die hadden. Dan kan hij voortaan zijn werk beter doen.

Alleen kijken naar wat voor occasions er nu staan is zoiets als tijdens een tentamen kijken welke leerlingen er als laatste aan het zwoegen zijn en dan denken dat het te moeilijk geweest is - of vooral voor jongens met een bril of zoiets - zonder te kijken naar welke leerlingen al wél snel hun werk hebben ingeleverd en met welk resultaat.

Nu denk je wellicht: zo gaat dat toch niet in professionele organisaties, dit is een tikje overdreven, ze zullen echt óók naar het verleden kijken. Maar dan is mijn vraag: hoe is dat in jouw organisatie? Wordt daar de data bewaard en bekeken? Hoe vaak worden de verschillen in bijvoorbeeld verkoop of conversie van marketing naar sales geanalyseerd, per locatie, prijs, verkoper of product?

Of heb je hier wel rapportages over, maar worden die gebruikt als bevestiging dat we het goed gedaan hebben? Of om daar lessen uit te trekken om het niet alleen goed, maar ook beter te doen? Want je moet niet alleen rapporteren, maar ook op zoek gaan naar verschillen die iets verklaren, de goede vragen stellen en kansen zien, en dan kan de data je de antwoorden geven.

En als dat wel zo is, je wél de data bewaart en analyseert en wél weet waar het goed gaat en hoe het beter kan: zoveel te beter, want dan ‘heb je niet alleen wat’ dan zal je ook trends zien, ga je verwachtingen formuleren en kan je voorspellingen gaan doen. Dan gaat de data praten.
door Rick Hermanns 05 mrt, 2021
Het managen van een Sales team is niet eenvoudig. Dat is maar goed ook anders zou iedereen het kunnen... Duidelijke doelen stellen, heldere dashboards, mijlpalen slaan/gebruiken en het als manager belangrijk maken is key om er een succes van te maken. Dit kan met verkoop doelstellingen, lead creatie maar bijvoorbeeld ook met klantentevredenheid. En dan niet het najagen van 9 en 10-en maar een helder en soepel lopend proces, duidelijke afspraken en uiteraard als resultaat die echte aanbeveling van een klant. Een sales funnel in een autobedrijf kent veel verschillende momenten die je kunt meten. De meeste Salesmanagers focussen zich op 6-8 KPI's om ervoor te zorgen dat verkopers hun leads (op tijd) opvolgen, dagelijks voldoende contact momenten hebben, offertes opvolgen en maximaal auto's verkopen. Er zijn echter meer Performance Indicators die je kunt opvolgen. Zaken die stuk voor stuk bijdragen aan het verkopen van meer auto's, services of uren. Als we er samen voor gaan zitten komen we misschien wel op 60 extra punten waarvan je weet dat het goed is om ze te volgen. Als ik dit bespreek bij dealers en Salesmanagers dan vliegen de "maar dat levert toch bijna niets op” of de “goed idee, maar hoe dan?” me om de oren. En terecht, want de rapportages en Excel tools die men inzet om de business te volgen zijn niet ingericht op het slim volgen van deze punten. En dan krijg je dus óf een mega rapportage óf een rapportage op een moment dat het (vaak) al te laat is. Terwijl men ook weet dat als je deze punten wel zou opvolgen er, druppel voor druppel, toch een mooie plas aan extra orders of uren uitkomt. In deze tijden van crisis toch zeer welkom. De nieuwe Business Intelligence tools als Power BI of Tableau maken het mogelijk om informatie bronnen eenvoudig(er) te combineren en krachtige dashboards te maken. Vaak worden deze dashboard dan volgens de bestaande rapportages opgebouwd. En gaat men helaas voorbij aan het feit dat de combinatie van bronnen ervoor kan zorgen dat er andere, effectievere dashboards mogelijk zijn. Met Sales en Marketing data gecombineerd bijvoorbeeld of dat je deze dus dynamisch kunt maken. Dus de juiste info, op het juiste moment, door jou gekozen of op basis van urgentie, bij de juiste persoon. En dat maakt het dus ook mogelijk op de druppels te letten...
door Gert Huizing 19 feb, 2021
Wij weten allemaal wel hoe de toekomst eruitziet. De tekening van Charles Burki laat zien hoe DAF die zag in 1971. Eerder nog, in 1956, organiseerde GM de Motorama en maakte dit filmpje: www.youtube.com/watch?v=Rx6keHpeYak GM voorspelt zelfrijdende auto’s en prachtige grafische dashboards en navigatie. Allemaal goed. Alleen het jaartal niet: in 1976 reden mijn ouders nog in een 2CV, stond de straat nog vol met Opel Ascona’s – even de best verkochte auto van Nederland – en kochten de innovators misschien net de eerste Golf of een Citroën GS. En dat is dus het probleem met voorspellen: de timing. De virus-pandemie was allang voorspeld, alleen wist men niet wanneer. Dat die vliegende bezorgers er zouden komen verwachtten we al 100 jaar, maar nu ineens zijn ze er. Zo gaat het meestal: we zien iets moois, voorspellen een gouden toekomst en vervolgens gebeurt er niets. Maar dan, veel later, onverwacht maar onstuitbaar, komt de toekomst toch dichterbij. Dit probleem van voorspellen en timing is er ook op kleinere schaal binnen bedrijven met rapportages en dashboards. Net als in auto’s zien de sales-dashboards van bedrijven er steeds mooier en grafischer uit. Ze laten zien hoeveel er verkocht is en je kan, als de goede tools gebruikt zijn (zie eerder artikel ‘usine à gaz’ of: ik was (n)ooit een Excel-koning), doorklikken en schuiven en plaatjes maken zoveel je wilt. Allemaal mooi, maar terecht wordt gevraagd: wat doe je er mee? Ze zijn niet actiegericht. Net als het dashboard in een auto dat ook al in 1976 liet zien hoe vol de tank is. Daar heb je alleen wat aan als die vol is. Dan hoef je voorlopig niet te tanken. Maar wanneer wel? De betere sales-dashboards laten je ook nog de sales-funnel zien, hoeveel offertes, leads, prospects, etc. Maar geen voorspelling. Misschien, hopelijk, wel de gemiddelde conversie, of de conversie van vandaag. Dat is hetzelfde als de auto die laat zien wat het gemiddelde verbruik de afgelopen 1000 km was, of nu op dit moment als ik voor het stoplicht sta (we zijn inmiddels bij een Saab 900 uit 1987). Toch is die voorspelling best te doen. Met DADA (https://www.dutchautomotivedataalliance.nl) stellen wij daarvoor conversieprofielen op van de hele sales-funnel. Daarmee kunnen wij een inschatting doen hoeveel en wanneer de verkopen zullen vallen en ook die in het dashboard weergeven. Net zoals je autodashboard tegenwoordig laat zien hoever je nog kunt rijden op deze tank. Het klopt nooit precies maar die voorspelling voorkomt wel een hoop hoofdrekenen, stress en zoeken naar een tankstation als het net niet uitkomt. En het helpt je in actie te komen wanneer dat nodig is.
door Rick Hermanns 18 feb, 2021
The body content of your post goes here. To edit this text, click on it and delete this default text and start typing your own or paste your own from a different source.
Share by: