Geschreven door Roy Menger

Analytics draait om het inzichtelijk maken van grote hoeveelheden data. Deze data komt veelal uit bron-applicaties die dagelijks door verschillende onderdelen binnen de organisatie gebruikt worden. Vervolgens wordt deze data middels moderne analytics software (Qlik Sense, SAP Analytics Cloud) getransformeerd en gevisualiseerd. De dashboards die uiteindelijk aan de eindgebruikers ter beschikking worden gesteld bieden de mogelijkheid om de huidige stand van zaken te bekijken en middels ‘slice en dice’ technologie verregaande analyses uit te voeren. Een deel van de eindgebruikers zal hier ongetwijfeld erg bedreven in zijn en dagelijks deze analytics software gebruiken om op basis van data beslissingen te maken. De praktijk wijst echter uit dat dit vaak niet voor de gehele gebruikersgroep geldt.

Ontvangen i.p.v. halen

De belangrijkste reden hiervoor is het feit dat deze informatie ‘opgehaald’ moet worden. Men moet de betreffende analytics tool openen en daadwerkelijk de betreffende informatie opzoeken, voordat er data-gedreven beslissingen gemaakt kunnen worden. Hoeveel eenvoudiger en laagdrempeliger is het voor deze gebruikers als men de belangrijkste KPI’s niet hoeft ‘op te halen’, maar als deze onder bepaalde voorwaarden naar hem of haar ‘gebracht’ worden?

Customer Support

Een customer support afdeling wordt deels afgerekend op de beoordeling van haar klanten. Deze beoordeling gebeurt echter achter de schermen middels een formulier en wordt gelogd in het CRM systeem. Dat systeem wordt niet continu gemonitord door de support afdeling. Wanneer een klant in zijn beleving niet adequaat geholpen is en een laag cijfer geeft, is dit dus niet direct duidelijk. Stel nu dat de support medewerker (of de teamleider) direct een notificatie zou krijgen zodra een klant een ‘slechte’ beoordeling geeft, dan kan er ook direct geacteerd worden. Men zou bijvoorbeeld de klant nogmaals kunnen bellen met de vraag waarom hij of zij niet tevreden is en proberen het probleem te verhelpen. De snelheid van informatievoorziening is in deze situatie essentieel.

Dagelijks monitoren

Een filiaalmanager van een supermarkt is verantwoordelijk voor het aanhouden van voldoende voorraad, zodat nee-verkopen geminimaliseerd worden. Echter, het lijkt zo te zijn dat er van de categorie babyvoeding structureel te weinig voorraad is. Om hier zeker van te zijn, stelt de manager een melding in met de indicator ‘voorraad’ en de categorie ‘babyvoeding’ en doelwaarde 10 (stuks). Dit wil zeggen dat wanneer de voorraad onder de gestelde doelwaarde komt, de manager een notificatie krijgt. Op deze manier kan de manager van dag tot dag monitoren of er inderdaad meer babyvoeding ingekocht moet worden, en kan hij zelfs (wanneer mogelijk) spoedbestellingen doen bij het centrale distributiecentrum.

Snelheid van informatie

Bovenstaande situaties laten zien hoe belangrijk de snelheid van informatievoorziening in sommige gevallen kan zijn. Daarnaast is de wijze van informatievoorziening hier van belang. De informatie hoeft namelijk niet ‘opgehaald’ te worden, maar wordt, onder bepaalde voorwaarden, naar de eindgebruiker ‘gebracht’ in de vorm van notificaties. Op deze manier is de juiste informatie altijd op het juiste moment bij de juiste persoon en kan er, wanneer gewenst, direct actie ondernomen worden.

Op basis van deze kernwaarden (de juiste informatie op het juiste moment bij de juiste persoon) is Axians BLYB! ontwikkeld. In het volgende blog ga ik verder in op het nut van notificaties in een analytics context en laat ik zien hoe Axians BLYB! hier eenvoudig en op een laagdrempelige manier in kan voorzien.

Meer weten over BLYB!?

Op de pagina Axians BLYB! lees je meer over wat BLYB! voor jouw organisatie kan betekenen. Zien hoe BLYB! werkt? Bekijk dan onderstaande “How to video”.