Partout d.n.a.
Blog

Word een echte smart data wizard

Geschreven door Jeroen Valkenburg op 18 maart 2016

Steeds meer marketeers beslissen data-gedreven. Op het eerste gezicht een logische zet, want meten is weten. Maar lang niet alle data-gedreven marketingkeuzes renderen ook beter dan ‘onderbuikgevoelkeuzes’. Waarom? Data-gedreven werken lijkt gemakkelijker dan het daadwerkelijk is.

Als je beslist op basis van feiten en cijfers werk je empirisch (proefondervindelijk). En empirisch werken betekent structureel onderzoek uitvoeren. Je moet namelijk data koppelen aan doelgerichte onderzoeksvragen, statistisch bewerken met de juiste formules, visueel presenteren, goed interpreteren én kundig vertalen naar praktijktoepassingen.

Een fout in het empirische onderzoekproces betekent een data-gedreven beslissing die niet werkt. Dat is zonde, want de meeste fouten kun je voorkomen. Daarom presenteren wij in deze blog onze data-gedreven werkwijze: een volledig onderzoeksproces voor slim datagebruik.

De vijf stappen voor slim datagebruik

Zeg je empirisme dan zeg je wetenschap. Daarom koppelen we de wetenschappelijke onderzoeksmethode aan onze marketing knowhow. Zo behalen we een wetenschappelijk niveau van dataverwerking en kunnen we opgedane inzichten begrijpelijk uitleggen én, belangrijker nog, succesvol vertalen naar de praktijk

Onze data-gedreven werkwijze omvat de volgende stappen:

stappen

Stap 1) Voorbereiding

Een goede voorbereiding geeft richting aan het uiteindelijke onderzoek. Wil je een belangrijke marketingbeslissing baseren op feiten en cijfers? Formuleer dan eerst een duidelijke probleemstelling, neem de tijd voor vooronderzoek en werk je onderzoeksvraag zorgvuldig uit.

1.1. Een probleem of kans signaleren

Je ziet een kans, (h)erkent een probleem en/of hebt te maken met harde marketingdoelstellingen. Deze ontwikkelingen beïnvloeden organisatiesucces. Daarom wil je iedere uitdaging tackelen. Hoe? Dat weet je nog niet. Daarom beschrijf je de huidige situatie en het gewenste eindpunt van een project. Zo creëer je een mooie springplank voor een duik in het vooronderzoek.

1.2. Vooronderzoek

Staat het probleem op papier? Zoek dan naar beschikbare informatie over het onderwerp. Ga te rade bij het gezonde verstand, bij bestaand (wetenschappelijk) onderzoek; verken intern beschikbare data én praat met experts. Zo kom je stap voor stap bij een concreet onderzoekidee.

1.3. Onderzoeksvraag formuleren

Barst je inmiddels van de ideeën? Schrijf dan toe naar een concrete onderzoeksvraag. Je werkt met een algemene onderzoeksvraag (hoe tevreden zijn klanten met onze online dienstverlening?) als je alleen geïnteresseerd bent in de stand van zaken. Wil je ook verbanden blootleggen? Werk dan met hypotheses. We onderscheiden beschrijvende hypotheses (de reactietijd op een social mediabericht heeft invloed op de tevredenheid met onze online dienstverlening) en verklarende hypotheses (hoe sneller de reactietijd op een social mediabericht, hoe groter de tevredenheid met de online dienstverlening).

Wat maakt de voorbereiding van een onderzoek een stuk beter?

  • Belicht het probleem vanuit een breder perspectief. Het komt regelmatig voor dat alleen een symptoom wordt onderzocht terwijl de reden achter het probleem onderbelicht blijft. Én symptoombestrijding levert nooit een structurele oplossing. Stel daarom de volgende vraag: Is de voorgestelde onderzoeksopzet daadwerkelijk de beste manier om een uitdaging aan te pakken?
  • Analyseer eerst de beschikbare data. Geef geen geld uit aan nieuwe data als je de vraag kunt beantwoorden met bestaande data. Kijk dus eerst naar gegevens die intern op de plank liggen.

Stap 2) Onderzoek uitvoeren

Dit is de bekendste fase in een data-gedreven beslissingstraject: gegevens verzamelen en verwerken. We behandelen variabelen, de onderzoeksmethode, de steekproef én dataverzameling.

2.1. Variabelen selecteren

Ben je alleen geïnteresseerd in de stand van zaken van een belangrijke succesindicator, zoals conversie of loyaliteit? Dan heb je aan een afhankelijke variabele (dat wat je meet) genoeg. Wil je ook verbanden leggen tussen variabelen? Selecteer dan minimaal een extra onafhankelijk variabele (dat wat de afhankelijke variabele beïnvloedt).

Na selectie van de variabelen is het zaak om ze te definiëren en te operationaliseren. In een definitie beschrijf je de variabele. Operationaliseren concretiseert hoe je een variabele meet. Dat kan bijvoorbeeld met een vragenlijst, maar ook door reactietijden of bezoekduur te meten.

2.2. Onderzoeksmethode

Hoe ga je de onderzoeksvraag beantwoorden? Wordt het een enquête onder bestaande klanten, ga je in zee met een externe onderzoekpartij of ga je te rade bij bestaande data? Kijk naar:

  • Het type onderzoek: Gebruik kwalitatief onderzoek in de opstartfase van een project. Dan kun je veel leren van de inzichten uit langere gesprekken met een kleine groep mensen. Leveren de gesprekken geen nieuwe inzichten meer op? Stap dan over naar kwantitatief onderzoek, zodat conclusies representatief zijn voor een grote groep consumenten.
  • De onderzoekvorm: De onderzoekvorm is sterk afhankelijk van de onderzoeksvraag en het type onderzoek dat je uitvoert. Bij kwalitatief onderzoek werk je bijvoorbeeld met (gestructureerde) interviews, observatie of groepsdiscussies. Bij kwantitatief onderzoek kun je gaan voor beschrijvend onderzoek (marktonderzoek), voor correlationeel onderzoek (verbanden leggen tussen (interne & externe) data) of voor experimenteel onderzoek (zoals een AB-test).
  • De uitvoering: Ga je zelf aan de slag of huur je een externe partij in? Wat je ook beslist, maatwerk kost meer tijd, maar levert ook veel betere resultaten op dan een gestandaardiseerde methode.

2.3. Steekproef bepalen

Onder wie ga je de online enquête afnemen? Onder bestaande klanten? Óf koop je respondenten in bij een panel? Én hoe groot moet de onderzoekspopulatie eigenlijk zijn? Werk de steekproef goed uit. Want de kwaliteit van de steekproef heeft grote invloed op uiteindelijk marketingsucces.

2.4. Data verzamelen

Nu is het tijd om de daadwerkelijke data te verzamelen. Ga zo gestructureerd mogelijk te werk.

Wat maakt het uitvoeren van onderzoek een stuk beter?
Werk definities uit. Dit maakt communicatie met anderen een stuk gemakkelijker, want mensen lezen wat jij bedoelt met een begrip. Daarnaast legt een definitie de onderdelen bloot waaruit een concept is opgebouwd. Wist je bijvoorbeeld dat betrouwbaarheid (de mate waarin je iemand gelooft op zijn woord) wordt beïnvloed door vaardigheid (kun je wat je belooft), integriteit (ben je eerlijk en moreel) én welwillendheid (heb je het beste voor met een ander)?

Stap 3) Resultaten verwerken

Hoera, de gegevens zijn binnen! Nu is het tijd om ze te analyseren, rapporteren en presenteren.

3.1. Analyse

Bij kwalitatief onderzoek verwerk je de onderzoekdata tot een presentabel geheel. Dit gebeurt op basis van ervaring en inzicht én kost over het algemeen veel tijd. Bij kwantitatief onderzoek laat je de tijdverslindende dataverwerking over aan statistieksoftware. Je maakt kwantitatieve data inzichtelijk met beschrijvende statistiek (de gemiddelde tevredenheid is…) en inferentiële statistiek. De laatste vorm van statistiek vinden wij het meest interessant. Met inferentiële statistiek leg je namelijk verbanden tussen data bloot. Van correlatie (als A verandert dan verandert B ook) tot aan causaal verband (A verandert door toedoen van B).

3.2. Rapportage

De resultaten zijn bekend. Presenteer ze samen met je advies. Let er op dat een lezer de onderzoeksgegevens kan vertalen naar toepasbare informatie. Presenteer dus doelgroepgericht en zo visueel mogelijk.

3.3. Evaluatie

Je onderzoek levert interessante resultaten op. Dat is mooi! Maar wat als je de conclusies een stap verder trekt? Kun je de resultaten ook toepassen in een andere context? Wat zijn de sterke punten én wat kun je leren van de zwakke punten van het onderzoek? Deze vragen kleuren de rapportage en geven aanknopingspunten voor toekomstige verbetering.

Wat maakt het verwerken van resultaten een stuk beter?

  • Koppel resultaten aan keuzes gemaakt tijdens de voorbereiding. In de praktijk wordt de data-analyse en rapportage soms uitbesteed aan een statisticus. Een statisticus heeft echter niet dezelfde (theoretische) achtergrondkennis als degene die het onderzoek uitwerkt, waardoor de rapportage vaak geen goede afspiegeling is van het uitgevoerde onderzoek.
  • Een to the point rapportage. Cijfers vermoeien. Rapporteer daarom beknopt en visueel. Begin sowieso altijd met de belangrijkste conclusies. Dan wordt het onderzoek tenminste toegepast!

Stap 4) Implementatie

Onderzoek is alleen nuttig als het ook gebruikt wordt. Steek daarom veel energie in het verzinnen, doorvoeren en testen van opgedane inzichten.

4.1. Praktische toepassingen

Een bruikbaar inzicht is mooi, maar daarmee is een doelstelling nog niet behaald. Werk daarom samen met degene die het onderzoek toepast in de praktijk. Jouw taak als onderzoeker? Zorg ervoor dat je inzicht ook echt goed gebruikt wordt. Nuance wil nog wel eens vervliegen tijdens een enthousiaste creatieve sessie.

4.2. Toepassingen consequent doorvoeren in de praktijk

De ideeën zijn er, voer ze nu door in een marketingmiddel. Iets dat wel eens vergeten wordt in het zicht van een deadline.

4.3. Resultaten monitoren

Ga na of de toepassing van de informatie daadwerkelijk bijdraagt aan het bereiken van de organisatiedoelstellingen. Zo druk je ten eerste de toepassing van een inzicht uit in (financiële) waarde. Maar belangrijker nog, een succesvolle toepassing kun je herhalen in de toekomst. Daardoor blijft het onderzoek zijn geld opleveren.

Wat bevordert de implementatie van onderzoek?
Je rol als onderzoeker houdt niet op na een rapportage. Niemand zit zo goed in het onderzoek als jij. Vervul daarom een actieve rol en help mee bij het doorvoeren van onderzoekinzichten.

Stap 5) Kennis uitbreiden & waarborgen

Stoppen na een succesvol onderzoek? No way! Haal (veel) meer uit een onderzoek. Enerzijds door vervolgonderzoek en anderzijds door kennisoverdracht.

5.1. Vervolgonderzoek

Iedereen is tevreden na een succesvol onderzoek. Maar jij wilt meer. Want waarom zou je niet meer willen weten over een succesvolle onderzoeksrichting? Vervolgonderzoek kan op twee manieren. Herhaal simpelweg een onderzoek als je vooral geïnteresseerd bent in de ontwikkeling van frequenties en gemiddelden. Ga voor replicatie (herhaling) als je ook verbanden wilt leggen. Je past dan stapsgewijs een (onafhankelijke) variabele aan, zodat je steeds meer leert over een onderwerp.

Wij gebruiken de volgende type vervolgonderzoek:

Voor beschrijvend onderzoek:

  • Continumeting: Dit is een variabele die op ieder moment inzichtelijk is. Denk aan bezoekersaantallen via Google Analytics óf een overzicht van trending Twitter hashtags via een social media dashboard.
  • Herhaalde meting: Dit is een standaard onderzoek regelmatig herhalen. Denk bijvoorbeeld aan een jaarlijks terugkerend tevredenheidsonderzoek.

Bij verklarend/voorspellend onderzoek:

  • Directe replicatie: Dit is een succesvol onderzoek herhalen in bijna dezelfde situatie. Denk bijvoorbeeld aan een conversie verhogende referentie (door de consumentenbond getest: beste on-ear koptelefoon in het topsegment) gebruiken op een andere productpagina (door de consumentenbond getest: beste mp3 speler in het middensegment!).
  • Indirecte replicaties: Bij indirecte replicatie herhaal je succesvol onderzoek in een andere situatie. Dus in plaats van de website laat je nu een verkoper de zin: “als beste getest door de consumentenbond” gebruiken. Bij een significant resultaat wordt een onderzoekinzicht robuuster. Het inzicht werkt immers in verschillende situaties.
  • Conceptuele replicaties: Hier pas je alleen de redenatie achter een succesvol onderzoek toe. De redenatie in het Consumentenbondvoorbeeld is: “De consumentenbond is onpartijdig richting merken en denkt vooral in het belang van consument. Dit geeft de mening van de consumentenbond autoriteit. Daarom passen we dit autoriteitsprincipe op een nieuwe manier toe. We plaatsen de mening van Radiohead frontman Thom Yorke naast een koptelefoon!” Als ook deze referentie goed converteert heb je een succesvol beïnvloedingsprincipe te pakken. Een onderzoekinzicht dat in verschillende situaties werkt.

5.2. Kennis behouden

Breng alle onderzoeken samen in een online platform. Beschrijf kort de reden van het onderzoek en geef een redenatie voor het succes/falen (qua theorie en qua toepassing). Zo kan iedereen succesvolle toepassingen blijven doorvoeren in marketinguitingen én wordt onnodige herhaling van onderzoek voorkomen (zie punt 1.2.).

Wat maakt vervolgonderzoek beter?
Rust niet na een succesvol onderzoek, maar haal het onderste uit de kan. Want meer onderzoek betekent ook meer kennis!

Klaar voor je transformatie tot Smart Data wizard? Probeer dan onze werkwijze uit bij jullie volgende cijfermatige beslissing. Wij weten zeker dat ons stappenplan de kwaliteit van het onderzoek verbetert. Loop je onderweg vast? Geef dan een belletje. We helpen je graag! Houd ons sowieso in de gaten. Wij bloggen de komende maanden door over slim datagebruik.

Meer weten over slim datagebruik?

+31 (0)40 285 15 25 jeroen@partout.nl
8Vacatures open!