Data-analyse in financiële scale-ups | Een kijkje achter de schermen
Data en analyses moeten dienen als drijvende kracht achter besluitvorming bij bedrijven in de financiële sector, vooral bij scale-ups. Omdat de meeste scale-ups in deze sector met een beperkt budget werken, maar tegelijkertijd snel willen groeien, is data van essentieel belang. Data-analyse biedt waardevolle informatie omdat deze analyses kunnen helpen om groei te realiseren en een concurrentievoordeel te behalen.
We leggen onze klanten altijd de voordelen uit van een data-gedreven organisatie: hoe zij waardevolle informatie uit hun data kunnen halen en hoe zij processen kunnen optimaliseren met behulp van data. Om dit te illustreren, delen we graag ons verhaal over hoe Finaps data effectief inzet om beter onderbouwde beslissingen te nemen.
In het kort:
1. Terug naar het begin
Doelgericht denken
2. Werken aan een oplossing
De aanpak om deze data-gedreven oplossing te ontwikkelen kan worden samengevat in 7 stappen.
3. Slotopmerkingen
Data-gedrevenheid is een spectrum, geen absolute staat & hoe kunnen we je helpen?
1. Terug naar het begin
Doelgericht denken
We wilden een data-gedreven organisatie worden, maar – zoals de meeste bedrijven – kwamen we onderweg enkele uitdagingen tegen. Wat ons altijd vooruit heeft geholpen, is onze “doelgerichte mindset”: wat zijn onze doelen en hoe kan data ons helpen om deze te bereiken? Door deze benadering zorg je ervoor dat data wordt gebruikt om beter onderbouwde beslissingen te nemen, in plaats van dat “data gebruiken” op zich een doel is.
Met deze doelgerichte mindset hebben we onze doelen samengevat in drie hoofdprioriteiten: tevreden medewerkers, tevreden klanten en commerciële groei. Zodra deze doelen waren vastgesteld en door iedereen werden begrepen, hebben we de Key Performance Indicators (KPI’s) bepaald die gemeten kunnen worden om deze doelen te behalen.
“wat zijn onze doelen en hoe kan data ons helpen om deze te bereiken?”
2. Werken aan een oplossing
Oplossing
Bij het ontwikkelen van een oplossing hanteren we de mindset van “eenvoudig en effectief”. Daarom hebben we in de eerste opzet gekozen om een dashboard te ontwikkelen dat een analyse visualiseert van de beschikbare kwantitatieve data over urenregistratie. Omdat we als bedrijf projectmatig voor klanten werken, hebben we vastgesteld dat de meeste relevante informatie zich in onze urenregistratie bevindt.
Onze aanpak voor het ontwikkelen van deze data-gedreven oplossing kan worden samengevat in 7 stappen:
-
Formuleer een concreet probleem om op te lossen
-
Bepaal KPI’s om de effectiviteit van de oplossing te meten
-
Verzamel alle relevante data
-
Bereid alle data voor zodat deze geschikt is voor analyse
-
Zet data om in informatie (en KPI’s)
-
Visualiseer de juiste informatie
-
Evalueer de opgeleverde oplossing
Hoewel deze stappen logisch lineair volgen, verloopt het project zelf niet altijd lineair. Het is namelijk onmogelijk om te weten hoeveel waarde de visualisaties toevoegen zonder ze eerst te bouwen. Tijdens het bouwen van de visualisaties kan bijvoorbeeld blijken dat er extra data nodig is, wat betekent dat we terug moeten gaan in dit 7-stappenproces om nieuwe data te verzamelen.
Door heen en weer te gaan tussen de verschillende stappen en het dashboard met elke iteratie te verbeteren, is uiteindelijk een waardevol dashboard ontstaan. Wil je een dashboard in actie zien? Neem contact op met een van onze experts!
“Hoewel deze stappen logisch lineair volgen, verloopt het project zelf niet altijd lineair.”
3. Slotopmerkingen
Data-driven zijn is een spectrum, het is niet binair. Je kunt altijd een meer data-driven organisatie worden – en dat doen wij ook. Dit verhaal is slechts één van de vele mogelijke voorbeelden van hoe je een data-driven cultuur binnen de organisatie kunt verankeren. Als laatste opmerking moeten we vermelden dat het belangrijkste aspect om meer data-driven te worden de organisatiecultuur is: in een data-driven organisatie zou de cultuur er een van voortdurende verbetering moeten zijn.
Als je wilt weten of jouw organisatie de cultuur heeft om data-driven te worden en/of welke soort cultuur nodig is om data-driven te worden, kun je de volgende blog lezen: Is jouw organisatie werkelijk data gedreven?
