Data

Column: Big Data gaat de wereld veranderen

Het VPRO programma Tegenlicht onderzocht vorige week hoe je met behulp van ‘Big Data’ kunt doordringen in gesloten bolwerken. In de aflevering Big Data: de Shell search onderzocht Tegenlicht hoe deze enorme databronnen nieuwe manieren van journalistiek mogelijk maken.

De casus is energiegigant Shell. Aan de hand van een berichtje over een miljarden schuld die Shell zou hebben uitstaan bij het Iraanse regime ging Tegenlicht op zoek en daalde af in een zee van digitale informatie. Met de inzet van een interactieve onderzoekstool – de powermap – die Tegenlicht speciaal voor dit doel ontwikkelde, werden de relaties tussen Shell en de overheid in beeld gebracht. Dit alles werd onderzocht met als bron de vrij beschikbare data op het net over Shell en zijn handelspartners. Een fascinerende reportage was het gevolg. Het is duidelijk dat de journalistiek zijn voordeel kan halen uit Big Data, maar welke kansen liggen er voor bedrijven, organisaties of merken?

“Met data heb je goud in handen ”

We hebben het steeds over de continu toenemende hoeveelheid data, die bedrijven, organisaties en merken binnen krijgen. Hoe kunnen ze de data inzetten? Met alle beschikbare data hebben ze feitelijk goud in handen, maar hoe ga je nu slim om met data en welk voordeel kun je er precies mee behalen? Tot nu was het een abstract verhaal, daarom een aantal voorbeelden van Big Data uit de praktijk:

  • Producenten van consumentengoederen en retail-organisaties zijn bezig met het monitoren van sociale media, zoals Facebook en Twitter om een ​​zicht op het gedrag, voorkeuren, en beleving van klanten te krijgen.
  • Fabrikanten zijn bezig met het monitoren van sociale netwerken, maar met een ander doel dan marketeers: Ze gebruiken het om support-vraagstukken op te sporen.
  • Financiële diensten organisaties gebruiken de gegevens, die worden gewonnen uit interactie met hun klanten, om hun gebruikers te positioneren in beter afgestemde segmenten. Dit maakt dat financiële instellingen een steeds relevanter en verfijnder aanbod creëren.
  • Reclame- en marketingbureaus zijn bezig met het bijhouden van conversaties op sociale media om de response beter te begrijpen van campagnes en promotie-acties.
  • Verzekeringsmaatschappijen zijn met analyses bezig om te zien welke aanvragen voor een opstalverzekering direct verwerkt kunnen worden en welke een validatie dienen te krijgen door een bezoek van een agent.
  • Ziekenhuizen zijn bezig met het analyseren van medische gegevens en patiëntendossiers. Een ziekenhuis kan dan ingrijpen in de hoop dat ze een langer duurder verblijf in het ziekenhuis kunnen voorkomen.
  • Bedrijven zijn bezig met het ontwikkelen van informatieproducten, die gegevens verzamelen en combineren van klanten om meer aantrekkelijk aanbevelingen en succesvollere ‘coupon’-programma’s aan te kunnen bieden.
  • De overheid is bezig met het openbaar het maken van gegevens op zowel de nationaal, provinciaal en stedelijk niveau voor gebruikers om nieuwe toepassingen te kunnen (laten) ontwikkelen.
  • Sportclubs en evenementen-organisaties gebruiken de gegevens voor het bijhouden van de kaartverkoop en zelfs voor het bijhouden van strategieën.

“Met hulp van data kun je gedrag voorspellen”

Sandjai Bhulai is universitair hoofddocent aan de Vrije Universiteit in Amsterdam en is afgestudeerd in zowel Wiskunde, als in Bedrijfswiskunde en Informatica. Voor de opleiding Business Analytics houdt hij zich bezig met het modelleren en optimaliseren van bedrijfsprocessen bij dienstverlenende diensten. Met zijn huidige onderzoek vestigt hij zijn aandacht op detectie van trends in ‘Social Big Data’. Onlangs tijdens Emerce Engage heeft Bhulai twee voorbeelden gegeven waar hij aan werkt.

Het volgen van voorraad en populariteit van verschillende producten binnen een supermarkt. Als je verder kijkt kun je die gegevens ook gebruiken voor meting van de drukte bij de kassa’s en op basis daarvan een planning maken voor het in te zetten personeel. Combineer je die gegevens met data van bijvoorbeeld het KNMI dan kun je de drukte verklaren en voorspellen. De volgende stap zou dan kunnen zijn om dezelfde data te gebruiken om te ‘spelen’ met prijzen en te meten hoe klanten daarop reageren via de sociale kanalen.

Bij de politie is men nu bezig met het oprichten van een zogenaamd ‘intelligence center’, waarbij ‘Big Data’ ook een rol gaat spelen. Met modellen uit de psychologie en de data uit Facebook en Twitter kun je mensen gericht monitoren. Door gebruik te maken van social media kun je ook situaties als ‘flash crowds’, of erger ‘mob crowds’, in de hand houden (denk daarbij aan Project X). Het bijhouden van bijvoorbeeld auto-inbraken op Google Maps en deze gegevens combineren met gegevens uit het kadaster zou inbraken moeten kunnen voorspellen.

“Effectief gebruik data verhoogt productiviteit, winstgevendheid en marktwaarde bedrijven”

Tot zover een aantal praktische voorbeelden. Maar wat zit daar nu concreet achter? We leven momenteel in een verregaande digitale economie waarbij sociale platforms als Facebook, Google, Twitter e.d. onbeperkt (gratis) toegang geven tot onze gegevens en gedrag middels de ‘sociale identiteit’ die daar wordt aangemaakt. De ‘Single Sign-On’ knop is de heilige graal die leidt tot connectie op basis van demografie en relevantie met de eindgebruiker. Het is de knop die toegang geeft tot de data van het profiel zelf, de referenties maar ook de aankopen en acties van een fan of gerelateerde klant.

Platte data vanuit bijvoorbeeld social media kanalen, zoals inmiddels aan het ontstaan is bij vele bedrijven, hebben niet direct een waarde. Pas na zinvolle correlaties, analyses en het opzetten van (additionele) verdienmodellen op de gevalideerde ‘fan’, ‘tweets’ en ‘like’ data kunnen (in)directe kasstromen gegenereerd worden. De waarde van het bedrijf, de organisatie of het merk zal gaan toenemen in de vorm van potentiële ‘goodwill’. De strategie dient te worden afgestemd op het vergaren van data uit alle mogelijke bronnen.

Er ontstaan grote hoeveelheden data, ook wel Big Data genoemd. Is het een hype? In ieder geval lijkt het een containerbegrip. Het is gewoon (heel veel) data uit verschillende bronnen. Kun je als bedrijf, organisatie of merk wachten met het (strategisch) inzetten van data of is het eigenlijk al realiteit? Volgens McKinsey, dat een wetenschappelijke publicatie heeft gepubliceerd, verhoogt effectief gebruik van data en analyse de productiviteit, winstgevendheid en marktwaarde van bedrijven met 5 à 6 procent. In sommige branches zal de strategische inzet van data-analyse zelfs het verschil gaan maken tussen winst en verlies zo verwacht men.

“Engaged fans are involved fans”

Het is duidelijk, via social media raken we ‘engaged’ met elkaar, met producten en met diensten, om de simpele reden dat we dit leuk vinden. Het is een nieuw soort gemak binnen onze welvaart status. Voor bedrijven geldt momenteel: ‘engaged fans are involved fans’. Betrokken fans en klanten, zijn degene die eerder en makkelijker kopen. Fans naar je toe halen wordt daarmee belangrijker dan producten naar fans toe duwen.

Door enkele innoverende bedrijven wordt de potentie van bijvoorbeeld Facebook in plaats van direct marketing (DM) stevig getest. En niet zonder succes. Dit valt op te maken uit een onderzoek bij een reisorganisatie, uitgevoerd door DDMA en NIMA. De Facebook-actie leverde niet alleen meer dan 10.000 nieuwe fans op, maar ook 1.900 nieuwsbriefinschrijvingen. Meer dan 8.700 mensen speelden het spel op Facebook en van de prijzen werd 72,3% verzilverd. De Facebook-actie leverde bijna 700 boekingen op. Dat betekent dat de actie in termen van Return on Investment (ook wel: ROI) succesvoller was dan de offline DM, welke een jaar eerder werd uitgevoerd. Een interessante ontwikkeling.

“Social Media zal zich verspreiden in alle aspecten van het bedrijfsleven ”

Bedrijven, organisaties of merken die hun social media landschap tijdig inrichten en daarmee hun eigen ecosyteem gaan beheersen binnen het internetecosysteem zullen in de nabije toekomst meer waarde gaan opleveren bij verkoop. Niet alleen omdat de traceerbaarheid en ROI van hun marketing hoger zal liggen dan van bedrijven die nog aan offline marketing doen, maar ook omdat deze bedrijven, al dan niet bewust, toegang krijgen tot de gegevensmarkt. Social media zal zich gaan verspreiden in alle aspecten van het bedrijfsleven. Innovatieve bedrijven betrekken al hun medewerk(st)ers bij dit interactieve proces.

Door de nieuwste trends en technieken wordt het overduidelijk dat de visie op bedrijfswaardering zal gaan veranderen. In de basis zal een ‘discounted cash flow’ berekening aanwezig blijven. Echter specialisten die zich bezig houden met bedrijfswaardering zoals valuators, EDP-Auditors en transactiemanagers zullen zich steeds meer moeten gaan verdiepen in de opbouw en werkwijze van deze sociale netwerken, zo schrijft Pim van Berkel op Doeland’s Digitale Wereld.

Bij de nieuwe wijze van waarderen, hoort tevens een andere aanpak. Veel meer dan voorheen, zal er naar data-verzamelingen en data-mutaties gekeken gaan worden uit diverse systemen en aan elkaar gelinkte applicaties. Data-validatie en het dataverkeer over de interne en externe digitale snelwegen zal in kaart gebracht moeten worden. Belangrijk is en blijft het feit of er uit de internet en social media strategie een directe ‘cash flow’ of voordeel voortvloeit.

“Big Data wordt na analyse Rich Data”

Het onderstaande stappenplan is volgens van Berkel een suggestie en heeft in beginsel veel weg van de te nemen stappen binnen analyses. Echter, die houden op nadat de gewenste informatie naar boven is gehaald. Om daadwerkelijk een Return on Investment te kunnen berekenen, zal verder dan dat gekeken moeten worden. Big Data wordt pas na analyse ‘Rich Data’. Rich Data vertaalt zich in cash flow wanneer nieuwe verdienmodellen, een nieuw publiek bereikt is of nieuwe product-markt combinaties mogelijk zijn.

Stappenplan:

Ecosystem Creation (het opzetten en aanleggen van een eigen online ecosysteem binnen bestaande domeinen en sociale platforms);

  • Data Sharing & Distribution (het delen en verspreiden van producten en diensten);
  • Data Scraping & Data Capture (het verzamelen en opslaan van data vanuit meerdere sociale platforms);
  • Data Validation (het valideren van alle verzamelde gegevens);
  • Data Analysis (het analyseren en in kaart brengen van koopbehoeften).
  • Business modelling (het opzetten en uitbouwen van zowel huidige als nieuwe verdienmodellen);
  • Cash Generating (het op een betrouwbare en efficiënte wijze incasseren van de nieuwe kasstromen)

“We zitten middenin een digitale revolutie”

Het moge duidelijk zijn dat bij online marketing via het internetecosysteem kasstromen meer meetbaar zullen zijn dan bij offline marketing (bijv. een direct mailing). Bovendien kan het bereik nog eens extra toenemen doordat fans met elkaar hun sociale leven willen delen. Niet alleen de eerste gebruikers en fans worden bereikt, maar ook hun vrienden en diens netwerken. Het marktpotentieel wordt hiermee aanzienlijk vergroot. Daarnaast wordt met de aanwezigheid van de huidige software technieken, online marketing veel transparanter en meer meetbaar dan voorheen door geavanceerde meetinstrumenten.

We zitten middenin een digitale revolutie, dat blijkt ook wel uit de reportage van Tegenlicht. Hoewel een ‘discounted cash flow’ altijd aan de basis zal blijven van een waardering, is het duidelijk dat de huidige methoden en technieken van (integrale) bedrijfswaarderingen onder de loep genomen moeten worden. Historische cijfers en resultaten uit het verleden geven steeds minder garantie voor de toekomst, in Big Data liggen de kansen.

*Deze column verscheen eerder op Fast Moving Targets.

Lees meer:

One Comment

Plaats jouw reactie