Hoe je data gebruikt om je omzet en marge te maximaliseren

Iedere ondernemer in de flexmarkt is op zoek naar groei. Groei kun je bereiken door meer van hetzelfde te doen, maar ook door data je te laten vertellen waar je moet investeren. In marketing, betere processen, technologie en natuurlijk; goede mensen.

Kijk naar segmenten

Als ik eigenaar van een detachering- of uitzendorganisatie zou zijn, zou ik kijken naar segmenten (segmenten kunnen allerlei variabelen zijn: verschillende markten, type klanten of zelfs regio’s) waar ik relatief hoge conversies in mijn recruitmentproces behaal, waar nog voldoende mensen beschikbaar/beweegbaar zijn en ik ook nog eens een bepaalde marge behaal. Uit die segmenten wil je meer vacatures binnenhalen en van andere segmenten minder. Als je dat al vanuit sales kunt sturen, dan beweegt je marketing- en recruitmentapparaat vanzelf mee. Je verplicht je organisatie dan eigenlijk om te focussen op mogelijkheden die meer kans van slagen hebben, inclusief een hogere omzet en meer marge.

Dat is eigenlijk de vraagstelling die hoort bij deze tijd. Hoe maximaliseer je de uitkomst voor je organisatie in deze mooie periode? Verder zou ik goed kijken naar de relatie tussen verschillende marketing, recruitment en sales KPI’s en je omzet en marge. Als je ontdekt waar nou echt de optimalisatiepunten zitten voor al die teams, kan je echt winnen.

Visie en ambitie

Als het allemaal zo eenvoudig ging als hierboven, waren we natuurlijk snel klaar. Waar het allemaal begint is met jouw visie en ambitie. Wanneer je vanuit leiderschap je teams meeneemt in deze visie en ambitie, vertaalt dit langzaam door naar een nieuwe manier van werken voor al je collega’s.

Dataset

Om tot slimme inzichten te komen, heb je voldoende en vooral valide data nodig waarmee je goede analyses van de markt en jouw processen kan maken. In hoeverre lukt het je om de gecreëerde data – vanuit marketing, recruitment, sales en finance – daadwerkelijk te gebruiken? De vraag die daarbij hoort is: Hoe goed heb ik mijn processen ingericht om er betrouwbare data uit te kunnen krijgen? Ik zie vanuit de praktijk dat organisaties in de flexbranche op dat punt al vaak tegen een muur aan lopen. Het gaat al mis bij elementaire zaken; ze gebruiken bijvoorbeeld een applicatie waar je helemaal geen data uit kunt krijgen of hebben een mooie applicatie waarin helemaal geen strakke processen zijn geconfigureerd waardoor bijvoorbeeld recruiters op verschillende manieren hetzelfde proces uitvoeren. Dat is ook niet handig, want dan is je dataset niet clean. Dat zijn dus punten waar je in eerste instantie naar moet kijken.

Datawarehouse

Om over goede en betrouwbare data te beschikken, kies je dus voor applicaties waarin je gezonde data kunt creëren, waar je makkelijk data uit kunt krijgen en liefst ook waar je weer nieuwe data aan kunt toevoegen. Soms wil je namelijk een applicatie slimmer maken met data uit een andere applicatie. Door het kiezen van de juiste applicaties kan je in een datawarehouse een gezonde, gecombineerde, altijd up-to-date en goed gestructureerde dataset tot je beschikking hebben. Die trend zien we bij Mysolution steeds nadrukkelijker in de recruitment en staffingmarkt; we helpen steeds meer organisaties met het opzetten van hun datawarehouse.

Meer informatie over onze data en wervingsmarketing-oplossing? Lees snel verder!

Business intelligence

Heb je eenmaal goed gestructureerde data, dan heb je in feite nog steeds niks. Pas op het moment dat je niet alleen (kwalitatief) valide, maar ook (kwantitatief) genoeg data hebt, kun je pas vragen stellen waar je ook gepaste en gevalideerde antwoorden op krijgt. Daarvoor heb je in je organisatie vaak behoefte aan mensen die als schakelpunt functioneren tussen de data en de business. Mensen die binnen de beschikbare data de juiste vragen kunnen stellen waar je als organisatie mee vooruit kunt.

Via BI-tooling kunnen zij inzichtelijk maken waar je als organisatie kansen kunt pakken. We onderscheiden vier manieren van rapporteren. De eerste manier is de beschrijvende manier. Bijvoorbeeld: we hebben in het derde kwartaal 20% meer marge behaald dan in het tweede kwartaal. Dat zijn vaak rapporten die iedereen krijgt en heel snel onderin de la verdwijnen. De tweede manier van rapporteren is dat je begrijpt waarom iets is zoals het is (diagnostisch). Bijvoorbeeld: we hebben 20% meer marge omdat we ook 20% meer marketingmiddelen hebben ingezet. De volgende rapportage kan ook voorspellen. Dus dat je niet alleen begrijpt wat er in het verleden gebeurde, maar dat je een voorspelling kunt geven wat er morgen gebeurt op basis van hoe je nu handelt. De ultieme vorm van rapporteren is natuurlijk: wat moet ik vandaag doen om morgen mijn doel te bereiken (voorschrijvend)?

Gedrag

Een factor waar je bovenal rekening mee moet houden is het gedrag van mensen. Je kunt een datamodel en dashboards ontwikkelen die jouw teams vertellen wat ze moeten doen, maar dat wil nog niet zeggen dat zij dat uitvoeren. Dus het omzetten van data naar inzicht is pas het begin. Vervolgens heb je early adaptors nodig die daadwerkelijk willen handelen naar die inzichten. Als anderen zien dat dit succesvol is, nemen zij dit sneller over. En pas dan ontstaat een daadwerkelijk datagedreven manier van werken. Dat is voor veel organisaties nog best een eindje weg, maar begint allemaal met jouw visie en ambitie en een paar gezonde beslissingen rondom je applicaties, processen en datahuishouding.

Hoe datagedreven werk jij? Lees snel verder of jij wel
het maximale uit jouw data haalt!

Dit artikel is tot stand gekomen in samenwerking met Flexmarkt.

Geschreven door René Bolier
CEO OnRecruit & CCO Mysolution