Business Intelligence, datawarehouses, dashboarding, Artificial Intelligence, data verrijking, marketing automation; het zijn allemaal woorden die meer en meer vallen in de recruitment- en staffing markt als er wordt gesproken over het succesvoller maken van teams op basis van data. Tegelijkertijd moeten we de eerste recruiter, consultant of recruitment marketeer nog vinden die al haar of zijn acties op basis van data baseert en er altijd voor zorgt dat de kwaliteit van de data die wordt gegenereerd of verzamelt top notch is.
Allereerst; je komt daar alleen maar met visie, competentie, tijd en vooral; veel zweet en tranen. Maar, dat is het dan ook waard! Organisatie en teams die we de afgelopen jaren hebben mogen begeleiden op dit pad zien, na de juiste efforts, waanzinnige resultaten. Denk aan voorbeelden zoals:
+ Meer dan 100% extra plaatsingen uit de eigen database.
+ Marketing teams die hun bijdrage aan de omzet meer dan verdrievoudigen.
+ Een time to placement/hire die wordt verlaagd met meer dan 50%.
In de volgende alinea’s help ik je graag op weg door het geven van meer inzicht in hoe je kan evalueren waar je nu staat op het gebied van data gebruik (vanuit 2 verschillende perspectieven) en in wat nou logische stappen zijn naar jouw succes.
"Het gat tussen die droom die je het liefst zo snel mogelijk wil bereiken en de harde realiteit en waan van de dag, hoe overbrug je dat nou?"
Dirk Meeuws, Head of Products Mysolution
Dit model van het bedrijf Gartner laat zien wat data jou vertelt en welke acties je nog moet ondernemen voor je weet wat je zou moeten doen om succesvoller te worden.
Deze vorm van reporting kent bijna iedereen wel; rapporten die rond worden gestuurd met de resultaten uit het verleden. Als je zo’n rapport ontvangt, kan je er eigenlijk niet zo heel veel mee. In de realiteit voelen we ons vaak fijn als we zo’n rapport zien, want het geeft een soort gevoel van controle, maar in de praktijk veranderen we ons gedrag heel weinig aan de hand van dit soort ‘inzichten’.
Dit is een vorm van reporting die je steeds vaker ziet; het laat zien wat er gebeurde, maar ook waarom dat zo is; wat de (beweeg)redenen zijn achter de cijfers. Doordat je bepaalde onderliggende KPI’s koppelt aan je KPI’s, krijg je veel meer een idee aan welke zaken je zou kunnen werken om je resultaten te gaan verbeteren.
Je herkent het vast wel; dat je wil weten (of gevraagd wordt); wat kunnen we aan resultaten verwachten de komende tijd? Als jouw dashboard jou dit kan vertellen op je belangrijkste business, sales, recruitment en marketing KPI’s, dan is dat natuurlijk fantastisch! Als je dit vandaag al weet (en niet pas achteraf), dan kan je vandaag nog bedenken wat je gaat veranderen om je doelstellingen morgen te kunnen bereiken.
Dit is waar iedereen naar streeft; naar de dag waarop elke collega wakker wordt en data haar of hem (via inzichten of nudging) vertelt wat er vandaag moet gebeuren, om de targets van morgen te bereiken. Dit is een manier van werken die ook nog eens een heel fijne cultuur creëert; ieder weet wat zij of hij moet doen, om zo samen de missie en visie van het team en bedrijf te bereiken.
Ik hoop dat deze 4 niveaus jou ook verder op weg gaan helpen naar een data volwassen organisatie. Maar waar staat je organisatie nu? Om de stap te maken naar data volwassenheid, moet je weten in welke van de volgende 5 fases jouw organisatie zich bevindt.
Het Analytics Maturity Model van Zencos
Op dit niveau is het continue gebruik van data nog niet aan de orde, maar begint er op operationele en management niveaus steeds meer een wens te ontstaan naar het kunnen werken op basis van data. Men wil op zoek naar het vinden van drivers voor succes en manieren om de business, teams en processen zo te organiseren, dat er meer succes bereikt kan worden.
Vervolgens, en dit herken je vast wel, wordt er vaak geprobeerd bovenstaande snel te bereiken, maar loopt men al snel tegen de welbekende muur aan; dat er nog helemaal geen goede dataset is waarmee je aan de slag kan.
Op dit niveau begint het echt leuk te worden; er is kwalitatieve data, deze wordt gebundeld op 1 plek (vaak een datawarehouse) en managers en teams beginnen te werken aan het vertalen van de (gecombineerde) data naar ‘actionable insights’; namelijk data waar echt op geacteerd kan worden.
Vervolgens lijkt het makkelijk om naar niveau 4 door te stomen, maar dat is in de praktijk niet altijd zo; gedragsverandering is nooit makkelijk, zelfs niet als je dit prachtig gevisualiseerd hebt op basis van data. Dit is waar ‘data champions’ een belangrijke rol gaan spelen; early adopters in de verschillende teams die het voortouw nemen in het baseren van hun gedrag op basis van de inzichten en vooral ook; het laten zien aan collega’s dat data succes en plezier oplevert.
Deze voorlopers zijn essentieel in de adoptie van data gedreven werken. In steeds meer organisaties zie je ook dat er gespecialiseerde teams komen op niveau 3 en 4; teams die andere teams helpen bij het visualiseren van hun data en het vertalen van de data naar het juiste inzicht en gedrag.
Het doel is natuurlijk dat werken op basis van data in het DNA van iedereen in de organisatie gaat zitten en helemaal geen keuze of overweging meer behoeft. Zit je op dit niveau dan gaat technologie ook echt collega’s ontzorgen door acties waar menselijk contact/gedrag geen toegevoegde waarde biedt, uit handen te nemen.
Data volwassenheid hoeft dus geen droom meer te zijn, maar wordt stap voor stap realiteit. Heel veel succes!