Zowel vanuit zakelijk als analistisch oogpunt is het onvermijdelijk om overbelast te raken door gegevens. Dagelijks worden eindeloze hoeveelheden gegevens verzameld, vooral in een wereld die steeds digitaler wordt en waarin consumentengegevens sneller en in grotere hoeveelheden kunnen worden vastgelegd dan ooit tevoren. Het is onmogelijk om een overbelasting van gegevens volledig te vermijden. Maar je kunt overbelasting wel voorkomen door slim met gegevens om te gaan. Met dat in gedachten heb ik 5 toptips voor de analist om te ontsnappen aan de overbelasting van gegevens.
Stel een duidelijk doel
Voordat je zelfs maar begint na te denken over het analyseren van gegevens, is het belangrijk om een duidelijk doel voor ogen te hebben. Stel de vraag “wat wil ik te weten komen?” en zorg ervoor dat dit duidelijk omschreven en meetbaar is. Dit kan een kwestie zijn van uzelf deze vraag stellen wanneer u geconfronteerd wordt met de gegevens, of ervoor zorgen dat de persoon namens wie u de gegevens analyseert, van tevoren een duidelijk doel heeft gesteld. Wat u wilt, is één duidelijk doel en één hypothetische uitkomst om te testen.
Tweet This
“De eerste stap om een overdaad aan gegevens te voorkomen, is het definiëren van een duidelijke doelstelling.”
Vermijd bij het formuleren van de doelstelling het gebruik van ‘en’, bijvoorbeeld: “Kopen klanten X en wanneer?” Hiermee worden twee doelstellingen als één vermomd. Houd het in plaats daarvan eenvoudig en formuleer één doelstelling op het hoogste niveau, bijvoorbeeld: “Kopen klanten X?” Houd u aan deze doelstelling.
Prioriteer een gegevensbron
Nu u een doelstelling hebt bedacht, kunt u gaan nadenken over welke informatie het meest nuttig zal zijn bij het beantwoorden ervan. Meer bepaald, welke gegevensbron is belangrijker dan andere en kan u het meeste inzicht verschaffen? Denk na over uw doelstelling en zeef uw gegevens. Bewaar alleen de relevante gegevens en verwijder de rest. Zelfs als u de relevante gegevens overhoudt, geef dan voorrang aan de beste bron. Vraag uzelf af: “Welke bron is het nuttigst om mijn doelstelling te beantwoorden?” en blijf daarbij.
Als uw doelstelling bijvoorbeeld is: “Hoeveel geven klanten uit aan hun zomervakantie?”, zult u waarschijnlijk transactionele gegevens verkiezen boven online surfgewoonten of het gebruik van branded tweets. Transactiegegevens vertellen u de exacte hoeveelheid van wat ze hebben uitgegeven. De andere twee kunnen u echter alleen informeren over hun aankoopintenties of merkopinie. Hoewel deze op een andere dag interessant kunnen zijn, houd het bij deze gelegenheid eenvoudig en concentreer u op één bron.
Stel een deadline
Wanneer u de gegevens analyseert, laat u dan niet afleiden. Stel een tijdslimiet en houd je daaraan. Als je geen deadline voor de analyse hebt gekregen, geef jezelf er dan een. Als dat wel het geval is, stel dan een eerdere datum vast. Als u niet te veel tijd aan de gegevens besteedt, voorkomt u dat u uw aandacht verliest en gegevens gaat onderzoeken die uw doel niet dienen. Moedig uzelf aan om snel beslissingen te nemen, want dit zal het proces helpen vereenvoudigen. Ongetwijfeld zult u veel goede informatie tot uw beschikking hebben, maar het hebben van een deadline betekent dat u alleen de beste overweegt.
Gegevens visueel presenteren
Nadat u de gegevens hebt geanalyseerd, zullen uw bevindingen waarschijnlijk ook overweldigend van omvang zijn. Het is uw verantwoordelijkheid om deze informatie te vereenvoudigen, zodat deze duidelijk en presenteerbaar is voor belanghebbenden. Uit nieuw onderzoek van Esrl UK, uitgevoerd onder 1000 volwassenen in het Verenigd Koninkrijk, blijkt dat 60% kaarten en grafieken gemakkelijker te begrijpen vindt dan tekst. Daarom is het gebruik van grafieken, tabellen en diagrammen duidelijk een van de manieren om vooruitgang te boeken.
Tweet deze statistiek
“60% van de volwassenen in het Verenigd Koninkrijk vindt & grafieken gemakkelijker te begrijpen dan tekst.”
Uiteraard hangt dit ook af van de voorkeuren van de klant en van het onderwerp in kwestie. Een financieel directeur geeft bijvoorbeeld de voorkeur aan numerieke gegevens, terwijl een marketingdirecteur wellicht de voorkeur geeft aan meer visuele diagrammen. Wat het onderwerp betreft, als uw doelstelling meer numeriek is, zoals “Hoeveel geven klanten uit aan X?”, zal het zich natuurlijk meer lenen voor tabellen en grafieken. Een meer open vraag, “Waarom kopen klanten X?”, zal meer details en uitleg als antwoord vereisen. Voordat u de resultaten rapporteert, moet u uw publiek vragen hoeveel details zij willen en vermijden dat u te veel details toevoegt als dat niet nodig is. Zoek uit wat hun voorkeuren zijn. De vorm van presentatie die zij het gemakkelijkst te interpreteren vinden, zal hen waarschijnlijk helpen de gegevens beter te verwerken en een beter geïnformeerde beslissing te nemen.
U heeft misschien meer gegevens nodig
Na al het prioriteren, analyseren en presenteren van de gegevens, zou u eigenlijk tot de ontdekking kunnen komen dat u niet genoeg van de juiste gegevens hebt om uw oorspronkelijke doelstelling te beantwoorden. De gegevens die u hebt gekregen, kunnen waardevol zijn vanuit een ander perspectief; ze vertellen u bijvoorbeeld wanneer klanten een bepaald product kopen, hoeveel ze kopen en hoe vaak. Maar het kan u nog steeds ontbreken aan inzicht in de onderliggende meningen of drijfveren van klanten. Ondanks het volume van de gegevens die u hebt, kan het zijn dat u meer nodig hebt om u te helpen begrijpen waarom klanten zich gedragen zoals ze doen.
Dit zijn slechts enkele tips om data-overload te voorkomen, ik weet zeker dat er nog veel meer zijn. Kunt u nog andere benaderingen bedenken? Gebruikt u momenteel al een van deze tips bij het analyseren of presenteren van gegevens? Laat het ons weten in de reacties hieronder.
Bekijk onze infographic om te ontdekken hoe u Big Data kunt integreren met marktonderzoek om data-overload te voorkomen. Of bekijk onze twee minuten durende demo om ons online marktonderzoekplatform in actie te zien.