Data Science klinkt voor veel organisaties als een ingewikkeld concept. De gebruikte statistische en wiskundige modellen zijn inderdaad complex, maar de praktische toepassing ervan is verrassend concreet. Vrijwel iedere organisatie kan er slimme voordelen mee behalen. Denk bijvoorbeeld aan het efficiënter maken van processen of het verlagen van productiekosten. In dit blog lees je aan de hand van drie praktijkvoorbeelden wat je met Data Science kunt bereiken.
Wat houdt Data Science in?
Vanuit diverse relevante interne en externe bronnen worden gegevens verzameld die je door middel van een statistisch of wiskundig model analyseert. Bijvoorbeeld leeftijd, geslacht, hoe vaak iemand een website bezoekt of de prestaties van een machine in een bepaalde periode. Via deze modellen worden patronen achterhaald en klantgroepen geïdentificeerd die je kan gebruiken om doelstellingen te behalen. Denk bijvoorbeeld aan het verbeteren van de klantervaring of het beter kunnen voorspellen wanneer een machineonderdeel moet worden vervangen.
Data Science: drie concrete voorbeelden
Er bestaan verschillende standaard modellen voor Data Science, maar de meest waardevolle resultaten behaal je uiteindelijk met een specifiek op jouw organisatie afgestemde businesscase en een gericht model. Om een beeld te schetsen van wat dit in de praktijk betekent, beschrijven we enkele voorbeelden van business cases waarbij Data Science veel toegevoegde waarde heeft.
Voorbeeld 1: Persoonlijk afgestemde marketing
Wanneer verstuur je welke e-mail? Door verschillende variabelen naast elkaar te leggen onderzoek je hoe klanten zich on- en offline gedragen, welke producten ze kopen en waarvoor ze contact met de klantenservice opnemen. Zo definieer je specifieke groepen, die op exact het juiste moment op hen afgestemde relevante informatie ontvangen. Dit wordt ook wel geautomatiseerde marketing of marketing automation genoemd.
Voorbeeld 2: Goede klantenservice door Employee Empowerment
Op de klantenservice-afdeling kan Data Science ervoor zorgen dat medewerkers alle beschikbare informatie direct voorhanden hebben, mogelijk met een directe oplossing voor de betreffende klant. De klant wordt zo beter en sneller bediend, wat een positief effect heeft op de beleving. Daarnaast kunnen standaardvragen direct via een bot of automatisch e-mailbericht worden afgehandeld, waardoor alleen de complexere vraagstukken bij de medewerkers terecht komen. Hierdoor stimuleer je ‘Employee Empowerment’: je helpt medewerkers hun volledige potentieel op het gebied van communicatie, samenwerking en het delen van kennis te bereiken.
Voorbeeld 3: Preventief onderhoud voorspellen
Voor veel bedrijven is onderhoud een grote kostenpost. Tegelijkertijd is het ook een cruciaal onderdeel van de bedrijfsvoering. Zelfs een kapotte moer of bout kan zorgen voor grote schade aan machines en systemen en ervoor zorgen dat de productie stil komt te liggen. Om calamiteiten beter te voorkomen kun je Data Science inzetten.
Dit gebeurt aan de hand van historische data over je onderhoud. Hoe lang gaat welk onderdeel in de praktijk mee? Hoe meer data je verzamelt, des te beter de voorspellende waarde van AI. Het grote voordeel van dit systeem is dat je veel beter weet wanneer en waar onderhoud nodig is. Machines en systemen worden optimaal benut, terwijl de kans op calamiteiten fors daalt. Het voordeel van gepland onderhoud ten opzichte van ad hoc onderhoud is bovendien dat medewerkers niet spontaan weggeroepen worden van hun werk.
Vermijd de black box
Geef je Data Science volledig uit handen, dan wordt het een ‘black box’ waarbij je geen idee hebt wat er precies in gebeurt. Bij Macaw maken we Data Science graag toegankelijk. Naast het voorspellen van de waarden verhelderen we de resultaten met ondersteunende data. Daarnaast plaatsen we het op een passend platform en integreren we het naadloos in het applicatielandschap van jouw organisatie.
