Data Science: wat kun je er in de praktijk mee?

Data Science klinkt voor veel organisaties als een ingewikkeld concept. De toegepaste 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 kosten. In dit blog lees je aan de hand van drie praktijkvoorbeelden wat je uiteindelijk met Data Science kunt bereiken.

We schetsen eerst een beeld van wat Data Science inhoudt. Vanuit diverse relevante interne en externe bronnen worden gegevens verzameld, die men 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 standaardmodellen 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 businesscases waarbij Data Science veel toegevoegde waarde biedt.

Voorbeeld 1: Persoonlijk afgestemde content
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.

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 en heeft een positievere beleving. Daarnaast kunnen standaardvragen direct via een bot of automatisch e-mailbericht worden afgehandeld, waardoor alleen de interessantere, 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
Een vraag vanuit preventief onderhoud is bijvoorbeeld wanneer een leiding kapot zal gaan. Met Data Science achterhaal je op welk moment onderhoud zo kostenefficiënt mogelijk is. Omdat het gepland onderhoud betreft, hoeven medewerkers niet ad hoc opgeroepen te worden en is waterschade uitgesloten.

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.

Meer weten?
Hoe, maar ook vooral wáárom, begin je voor jouw organisatie met Data Science? Onze expert legt het in dit webinar uit en laat je zien hoe je data omzet in business value.

Sanne Menning
Data Scientist

What's your challenge?