blog

Data-analyse; weet u eigenlijk wel waar u het over heeft?

Branche 2491

De afgelopen periode is het aantal beschikbare analytic tools exponentieel toegenomen, maar wat houdt het eigenlijk in? Voor ieder te bedenken probleem binnen de branche is er wel een instrument dat inzicht en hulp zegt te bieden, inclusief chique naam en dito kostenplaatje. Maar wanneer welke tool toepasbaar en van meerwaarde is, blijft onduidelijk.

Data-analyse; weet u eigenlijk wel waar u het over heeft?

Om duidelijkheid te scheppen binnen het aanbod van statistische en analytische tools is het van belang om de verschillende termen te begrijpen. Daarom ga ik daar hier verder op in, uitgaande van de portefeuille van een verzekeraar/intermediair.

Elke organisatie doet aan BI

Beschrijvende statistieken zijn dwarsdoorsneden van de populatie die de opbouw en spreiding van het klantenbestand weergeven. Hierdoor wordt de huidige situatie duidelijk. Business analytics is de wetenschap die zich bezighoudt met het analyseren en optimaliseren van bedrijfsprocessen. Het is een altijd toepasbare wetenschap om tot betere resultaten te komen, of dit nu gaat om snellere service, hogere klanttevredenheid of (verdere) kostenverlaging. Business intelligence (BI) omvat het verzamelen van data en dit omzetten naar bruikbare informatie voor uw bedrijf. Elke organisatie die werkt met analyses en data gebruikt BI in een bepaalde vorm; al is het maar door het omzetten van views op een site naar data in Excel.

Tenslotte is er nog de meest tot de verbeelding sprekende term binnen de branche: big data. Bij big data is er sprake van een dermate grote verzameling aan gegevens dat reguliere databases en algoritmes hier niets mee kunnen; er moet dus ‘iets slims’ worden gedaan om met deze hoeveelheden om te kunnen gaan. Dit kan zowel met behulp van machine learning als met econometrische modellen en is met name relevant wanneer allerlei databases aan elkaar worden gelinkt, om zo inzichten en patronen te ontdekken. Websites, backoffices en algemeen beschikbare gegevens worden zo gekoppeld aan bijvoorbeeld marketingmethodes en sales.

Huidige dataset opschonen en doorlichten

Binnen mijn visie brengt een bedrijf eerst de huidige situatie in kaart, vóórdat men geavanceerde technieken toepast. Wel is het belangrijk dat deze brondata zuiver en volledige is. De huidige dataset opschonen en doorlichten, om daar vervolgens beschrijvende statistieken mee te produceren, is dus cruciaal. Nu is het al mogelijk om klanten te segmenteren en gerichte acties, zoals marketingcampagnes, voor specifieke klantgroepen op te zetten.
Wanneer uw initiële data zuiver zijn en de beschrijvende statistieken worden gebruikt, kan een vorm van BI gebruikt worden, zodat alle nieuwe gegevens bruikbaar en correct opgeslagen worden. Ook kunnen nieuwe databronnen worden aangeboord; denk hierbij aan het opvullen van gaten in de database met behulp van voorspellende modellen die gebruikmaken van algemeen beschikbare informatie en gegevens die al in de set staan. Deze modellen zijn bruikbaar om behoeftes van de klant, missende data én toekomstige acties van de klant mee te voorspellen.

Combineren van verzamelde data

Wanneer meerdere datasets gebruikt worden en deze te groot blijken voor standaard modellen, zijn big data-methodes nodig. Dit is niets anders dan BI toepassen op meerdere gebieden en de verzamelde data combineren om nóg beter te kunnen voorspellen. Denk hierbij aan het combineren van binnenkomende polisverzoeken met gedragingen van huidige klanten en data van het CBS.
Zo is het mogelijk om een nieuwe klant te herkennen én zijn wensen te voorspellen. Ontbrekende gegevens kunnen geschat worden via het CBS, zodat de klant het best passende aanbod krijgt. Dit zorgt voor een custom benadering, afhankelijk van gedrag, verleden en ervaringen die in de database staan. Op deze manier kunt u voorspellen hoeveel en welk type polissen uw klant nodig heeft en welke contactmethode diegene prefereert.

Reageer op dit artikel

Gerelateerde tags

Lees voordat u gaat reageren de spelregels

Reageren kan op twee manieren.

Meld uzelf als gebruiker aan, uw naam verschijnt dan automatisch bij de reacties.

Of vink de optie gast aan en reageer onder eigen naam of een schuilnaam. Inlog en wachtwoord zijn dan niet nodig. Het kan maximaal 1 minuut duren voordat uw reactie zichtbaar wordt.

Een e-mailadres wordt altijd gevraagd maar nooit getoond.