-

Hoe MKB kan profiteren van data analytics

Wij marketeers zijn soms net eksters. We willen graag mooie glimmers verzamelen. In tegenstelling tot eksters zijn onze glimmers geen voorwerpen maar tools, platforms en andere nieuwe ontwikkelingen waar we “absoluut bij moeten zijn”. Soms ben ik ook zo’n ekster.

Een artikel op BizTech zette mij aan het denken. Want al die mooie tools, platforms en andere nieuwe ontwikkelingen zijn niet voor ieder bedrijf haalbaar. De martech stack van het gemiddelde MKB bedrijf is in werkelijkheid vaak maar een klein stapeltje. En nog vaker wat her en der verspreide dingen die samen nog geen stapeltje (kunnen) vormen.

En toch zou juist dat MKB bedrijf kunnen profiteren van martech in het algemeen en data analytics in het bijzonder. Omdat zij deze ‘nieuwe’ technologie vaak al in huis hebben, maar het nog niet als een ‘stack’ zien en gebruiken.

Informatie is macht

Informatie is macht. Dat geldt voor zowel grote als kleine bedrijven. Informatie over de best en slechtst presterende en renderende producten, diensten en bedrijfsonderdelen biedt inzicht in de daadwerkelijke inkomstenstromen. Informatie over bestaande klanten biedt inzicht in de huidige en potentiële doelgroepen en markten. En zo kan ik nog wel even doorgaan. Maar… hoe dan?!

Start met je huidige tools

Zet je ekster-ego opzij en kijk eerst naar de tools die je al in huis hebt. Zo maakt ieder bedrijf met een website (nou ja, bijna ieder bedrijf met een website) gebruik van Google Analytics. Liggen klant-, product- en omzetgegevens vast in spreadsheets of (hopelijk) in een CRM- en/of boekhoudsysteem. Gebruiken de meeste bedrijven wel één of andere tool voor het verzenden van hun emailingen en het plaatsen van hun social media berichten. Allemaal waardevolle databronnen.

Verzamel je data

Inzichten ontstaan als je de data die in deze bronnen ligt opgesloten met elkaar verbindt. Als je van deze aparte data silo’s één grote silo maakt. Een beetje ekster wil nu direct aan de slag met een data lake of data warehouse (glimmers!) maar er zijn eenvoudigere oplossingen om mee te beginnen. Zo kan je met een (gratis) tool als Power BI verschillende databronnen met elkaar verbinden zonder dat je hier direct een database of data warehouse voor nodig hebt.

power bi star schema

Databronnen gekoppeld in star schema (bron: Microsoft.com)

Visualiseer je data

Ondanks ons dagelijks gebruik van letters en cijfers zijn wij mensen (en eksters) toch visueel ingesteld. Door data van marketingactiviteiten en bedrijfsresultaten met elkaar te verbinden en te visualiseren krijg en bied je sneller inzicht in datgene wat op de lange termijn zorgt voor betere bedrijfsresultaten, en wat niet. Ook dit kan je doen in bijvoorbeeld Power BI.

power bi dashboard

Voorbeeld dashboard (bron: Microsoft.com)

Analyseer je data

Voor de meeste MKB bedrijven zijn de bovenstaande stappen al voldoende om met data analytics meer en betere inzichten te verkrijgen in hun marketing en bedrijfsvoering. Natuurlijk kan je hiermee nog een stap verder gaan. Denk aan forecasting, churn en lifetime value analyses, conversie en attributie analyses, etc. Naast een tool als Power BI, wat hiervoor met DAX en de integratie van Python en R scripts al veel power onder de motorkap heeft, kan je hier met standalone Python en R tools zoals IDLE en RStudio ook al een wereld van verschil maken. Voor veel (kleinere) MKB bedrijven gaat dat waarschijnlijk nog iets te ver.

power bi r visual forecast

Over de auteur: Frans Jan Boon werkt als freelance en interim digital data analist en conversie optimalisatie specialist. Sinds ‘before the bubble’ ontsluit en benut hij (online) marketing en sales data en helpt zo bedrijven en organisaties hun resultaten te verbeteren.

Deel dit bericht

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond