Wat is een data analyse?

Veel organisaties maken vaak gebruik van een data analyse. Of het nu voor online marketingdoeleinden is of een ander vakgebied zoals ICT, geneeskunde of een sport. Het is een universele taal en belangrijker dan ooit geworden. Het is daarom van groot belang dat je als organisatie de voordelen van een data analyse benut. Maar hoe doe je dat en waarom is het zo belangrijk? Dit en meer lees je in het artikel!

Wat is een data analyse?

Data analyse is het proces van het evalueren van gegevens die via een onderzoek of andere activiteit zijn verzameld. Met behulp van analytische of statistische instrumenten en logische redeneringen probeer je de meest waardevolle informatie uit de data te halen. In het geval van online marketing dient de uitkomst van een data analyse ervoor om de behoefte van de klant in kaart te brengen en daarop in te spelen. Als voorbeeld kan dit door middel van een nieuwe positioneringsstrategie toe te passen. Zo kunnen de behoeften van de huidige en toekomstige klanten zo gunstig mogelijk vervult worden en kun je als organisatie meer voor ze betekenen. Het toepassen van een data analyse kun je op verschillende manieren toepassen. Zo vindt het plaats bij zowel kwalitatief onderzoek als kwantitatief onderzoek. Bij een kwalitatief onderzoek bestaan de gegevens onder meer uit open interviews, gesprekken, visuele beelden of observaties. Hierbij wordt er gezocht naar de achterliggende meningen van de bepaalde respondenten. Je wilt het motief van hun mening  kunnen onderbouwen, aanvullen, uitwerken of toepassen. De steekproef voor dit onderzoek is vaak klein, maar er kan hierdoor naar de achterliggende mening en het motief ervan worden gevraagd. Wanneer je een kwantitatief onderzoek uitvoert gebruik je cijfermatige inzichten om nuttige informatie over mensen te verkrijgen. Deze cijfers worden vaak ingezet om grafieken en tabellen te kunnen maken. Een veel gebruikte methode hiervoor zijn enquêtes laten invullen door de bepaalde respondenten. De steekproef moet groot genoeg zijn zodat er betrouwbare gegevens kunnen worden verkregen. De grote van een steekproef is afhankelijk van factoren zoals de gekozen methode, budget en de grootte van de doelgroep of populatie.

Direct aan de slag met het meten van online data? Download nu het gratis kennispakket met handige checklists en handleidingen over de tools van Google. Zo heb jij het meten van data zelf in de hand!

Ook is het verstandig om tegenwoordig onderscheid te maken tussen online en offline data. Online data betekent in het geval van online marketing de aantal bezoekers op een website of het aantal klikken op een advertentie, om maar een aantal voorbeelden te benoemen. Bij offline data moet je denken aan factuurgegevens, telefoongesprekken en fysieke afspraken. Vaak gebruik je offline data bij een kwalitatief onderzoek en online data bij een kwantitatief onderzoek.

Waarom is het doen van een data analyse belangrijk?

Door de razendsnelle veranderingen op het gebied van technologie verandert de manier waarop bedrijven werken. Technologie heeft aanzienlijke invloed op de manier waarop een organisatie opereert. Het is dus van belang om datagedreven aan de slag te gaan met je bedrijfsstrategie. Hiermee kunnen bedrijven:

• Doelgroep beter targeten: met behulp van een data analyse kun je bepalen welke vormen van marketing jouw huidige en potentiële klanten effectief bereiken en welke invloed dit heeft. De waardevolle informatie stelt je dus in staat om te begrijpen welke impact jouw product of dienst hebben op de doelgroep.
• Kosten besparen: door middel van een data analyse kom je erachter hoeveel kosten je gaat maken om een klant binnen te halen. Doordat je weet hoe je de klant het beste kunt bereiken en waar diens behoefte liggen hoef je geen geld meer uit te geven aan marketing dat weinig of geen invloed heeft op de klant.
• Innoveren van je product of dienst: een data analyse geeft je een globaal beeld van de toekomstige trends en ontwikkelingen in het gedrag van je doelgroep waardoor je jouw product of dienst hierop kunt innoveren. Met deze innovaties behoud je een scherp voordeel ten opzichte van de concurrenten.
• Problemen oplossen en voorkomen: een data analyse helpt de organisatie om een weloverwogen beslissing te nemen over de bedrijfsvoering en om informatie te verstrekken die het bedrijf kan helpen om verlies te voorkomen. De gegevens kunnen worden gebruikt om een storing in het bedrijfssysteem en de technische systemen op te sporen zodat deze opgelost kan worden.

Hoe voer je een data analyse uit?

Wat betreft (online) marketing zijn er voornamelijk vijf stappen om een data analyse uit te voeren.

1. De juiste vraag stellen en doelstelling bepalen

De eerste stap voor elke data analyse is het stellen van de juiste vraag. Door het doel van de analyse te identificeren, wordt het gemakkelijker om te beslissen welke gegevens er nodig zijn om conclusies te trekken. Dit kan je doen door een gekozen KPI (Key Performance Indicator) als online doelstelling te bepalen. Zorg ervoor dat de doelstelling voldoet aan de SMART-principe. Neem voldoende tijd om hier goed over na te denken.

2. De strategie bepalen

Na het identificeren en uitwerken van de doelstelling is de volgende stap het bepalen welke strategie je wilt gaan toepassen om de gegevens te verzamelen. Bepaal wat je wilt meten. Overweeg hiervoor wat voor gegevens je nodig hebt om de vraag te beantwoorden en de doelstelling te realiseren. Nadenken over hoe je jouw gegevens meet is net zo belangrijk, vooral vóór de volgende stap. Wie is je doelgroep en welke gegevens willen zij kwijt aan jou?

3. Gegevens verzamelen

Met je vraag, doelstelling en strategie duidelijk gedefinieerd is het nu tijd om de nieuwe gegevens van de bepaalde doelgroep te verzamelen. Voordat je hiermee aan de slag gaat is het verstandig om te kijken of er al bestaande gegevens te vinden zijn in het databestand. Verzamel eerst deze gegevens indien ze beschikbaar zijn zodat je al een goed beeld kan vormen. Bepaal ook een systeem voor het opslaan van de verzamelde data. Als je gegevens moet verzamelen via observatie of interviews, maak dan van tevoren een interviewsjabloon om consistentie te garanderen en tijd te besparen.

4. Gegevens meten en evalueren

Nadat je de juiste gegevens hebt verzameld om de vraag uit stap 1 te beantwoorden is het tijd om op een pragmatische manier nog meer gegevens te verzamelen. Wellicht moet je de vastgestelde doelstelling herzien of je strategie aanpassen omdat je onvoldoende data hebt verzameld. Het gaat er bij deze stap om dat de voortgang verder geoptimaliseerd kan worden.

5. Resultaten interpreteren

Na het meten en evalueren van de voortgang is het uiteindelijk tijd om de resultaten te interpreteren. Wees hierbij erg kritisch over de verzamelde gegevens en ga er niet van uit dat dit altijd de waarheid is. Stel jezelf bij het interpreteren van de resultaten deze belangrijke vragen: – Beantwoorden de gegevens mijn oorspronkelijke vraag? – Is de online doelstelling behaald? – Staan er opvallende resultaten of beperkingen in de getrokken conclusie? De resterende stap is om de resultaten van de uitgevoerde data analyse toe te passen in je marketingcommunicatie- of positioneringstrategie. Door de resultaten die je hebt opgedaan kun je nu namelijk betere keuzes maken wat betreft het bereiken van je doelgroep, de uitvoering van je strategie of de manier waarop je organisatie opereert.

Hulp nodig met het uitvoeren van een data analyse?

Deze informatie is natuurlijk heel interessant, maar je moet er uiteindelijk zelf mee aan de slag. Mocht je vrijblijvend advies willen of meer weten over data analyse. Neem dan contact met ons via info@markating.nl. Wij helpen je er graag bij!