Data, data en nog meer data
Gepubliceerd op 17 07 2019Column Lucas Hulsebos – CEO DVJ Insights
De afgelopen jaren heeft DVJ Insights veel trackers overgenomen. Een spannende tijd voor ons, maar bovenal voor onze klanten. Welke verschillen zijn er en wat betekenen die verschillen? Door deze angst en de behoefte om consistent te zijn, zien we dat veel bedrijven bij het oude blijven. Er is een groot risico en veel extra werk ligt op de loer, niet echt een mooi vooruitzicht. Twee databronnen naast elkaar zetten wordt een angst, terwijl het eigenlijk een geweldige kans is om meer te leren.
Een makkelijkere overgang
De oplossing voor dit probleem ligt bij data. In het bijzonder de analyse van data. Een beter begrip van historische data begint bij het toepassen van nieuwe technieken en manieren om deze data, of “oude data” te modelleren. Juist daarom hebben wij een “back data” analyse ontwikkeld die verschillende databronnen gebruikt en al deze verzamelde data in een fantastisch perspectief zet. Het leert ons de significantie van historische data en wat wel – en niet – relevant is voor de toekomst. De essentie ligt hem in de manier waarop de input (media – PR – andere marketinginspanningen) naast de output (sales – merk positie – etc.) geplaatst wordt. Door deze bronnen samen te voegen, zien we verschillende patronen ontstaan in de data die een makkelijkere overgang faciliteren van een oude naar een nieuwe tracker. Deze ontwikkelde technieken zijn gebaseerd op complexe statistieken, maar leiden tot concrete resultaten voor marketing en onderzoek.
Een bron van inspiratie
Door data en data modellering is het veel makkelijker om data te begrijpen en veranderingen in data te gebruiken. Binnen DVJ Insights heeft dit geleid tot verschillende initiatieven door de ontwikkeling van oplossingen waar data gebruikt wordt. Angst voor data, verschillende databronnen of opeenvolgende databronnen worden omgezet in kennis. De researcher aan klantzijde speelt hierbij een belangrijke rol. Hij of zij moet de spin in het web worden in het processen van alle data, en niet het doorgeefluik naar andere afdelingen. Researchers zijn erg goed in staat om data te interpreteren en samen te voegen, zodat het logisch en relevant wordt. Door deze centrale rol in te nemen, wordt data een bron van inspiratie, in plaats van een berg aan problemen.