Van terugkijken naar voorspellen: de 4 soorten analytics die elke manager moet kennen

Voordat we de verschillende niveaus bespreken, is het belangrijk om te weten dat ze op elkaar voortbouwen. Je kunt niet aan voorspellingen beginnen als je historische data niet op orde zijn. En je kunt geen automatische aanbevelingen doen zonder eerst te begrijpen waarom dingen gebeuren. Laten we per niveau kijken wat er mogelijk is.

Dit is de basis van data-analytics. Bij descriptive analytics kijk je terug naar wat er gebeurd is. Denk aan dashboards die je omzet, marktaandeel of klanttevredenheid laten zien. Het lijkt misschien een simpele toepassing, maar deze inzichten zijn cruciaal voor elk bedrijf.

Het mooie van descriptive analytics is dat je met relatief weinig moeite al veel inzicht kunt krijgen. Met een paar goede dashboards zie je al snel trends en patronen in je bedrijfsdata. Wel is het belangrijk dat de onderliggende data betrouwbaar zijn - anders bouw je op drijfzand.

Bij diagnostic analytics ga je een stap verder. Je wilt niet alleen weten wát er gebeurd is, maar ook waarom. Dit vraagt om het combineren van verschillende databronnen en het zoeken naar verbanden.

Een voorbeeld: stel dat je ziet dat de verkoop in een bepaalde regio achterblijft. Met diagnostic analytics kun je ontdekken dat dit komt door een combinatie van factoren - misschien een nieuwe concurrent, veranderd koopgedrag, of lokale marketing die niet aanslaat. Deze inzichten helpen je om gerichte verbeteringen door te voeren.

Nu wordt het interessant. Bij predictive analytics gebruik je historische data om voorspellingen te doen over de toekomst. Dit kan relatief simpel zijn, zoals het voorspellen van je voorraadbehoeften, maar ook complexer. We kunnen bijvoorbeeld tijd en materiaal besparen bij logistieke bedrijven door te voorspellen welk inpakmateriaal een orderpicker nodig zal hebben voor een order. Een systeem dat leert van eerdere orders en feedback van gebruikers kan dat soort dingen na een tijdje heel nauwkeurig voorspellen.

Dit is het meest geavanceerde niveau. Prescriptive analytics gaat verder dan voorspellen - het geeft ook aanbevelingen voor actie. Of nog beter: het neemt automatisch beslissingen op basis van de data.

Een voorbeeld zijn geautomatiseerde bestelprocessen die niet alleen voorspellen wanneer je door je voorraad heen bent, maar ook zelfstandig nieuwe bestellingen plaatsen op het optimale moment. Of denk aan productieprocessen die zichzelf automatisch aanpassen op basis van kwaliteitsmetingen.

Het klinkt misschien verleidelijk om meteen met prescriptive analytics aan de slag te gaan. Maar ons advies is: begin bij de basis. Zorg eerst dat je descriptive en diagnostic analytics op orde zijn. Zijn je data betrouwbaar? Begrijp je waarom dingen gebeuren in je bedrijf? Pas dan heeft het zin om naar voorspellingen en automatische beslissingen te kijken.

Het goede nieuws is: ook met 'eenvoudige' analytics kun je al enorme waarde toevoegen voor je bedrijf. Met een paar goede dashboards en wat diagnostische tools kom je vaak al een heel eind.

Ben je benieuwd welk type analytics het beste past bij jouw situatie? We denken graag met je mee over de mogelijkheden.