Een praktische gids voor organisaties die investeren in AI-gedreven analytics
Artikel
Data Analytics
AI
Lena de Ligt
Data Analyst
5 min
23 Sep 2026
Kunstmatige intelligentie wordt een structureel onderdeel van hoe je met data werkt. Voorspellende modellen, generatieve AI en geautomatiseerde beslissingsondersteuning zijn niet langer experimenten. Ze kunnen onderdeel zijn van de dagelijkse operatie. Op een gegeven moment kom je bij een cruciale vraag: ondersteunt je huidige BI-omgeving nog steeds waar je naartoe wilt?
BI draait niet langer alleen om rapporteren wat er is gebeurd. Het gaat erom je te helpen beslissen wat je hierna moet doen. Tegelijkertijd wordt de interactie met data natuurlijker. In veel moderne BI-tools kun je nu rechtstreeks binnen het platform vragen stellen in natuurlijke taal, bijvoorbeeld met Copilot in Power BI of Tableau Agent, en direct antwoorden krijgen. Hierdoor wordt data toegankelijk voor meer mensen en neemt de druk op je datateam af.
In dit artikel lees je wat tools als Power BI, Tableau, Looker, Qlik en Databricks echt AI-ready maakt, hoe deze platforms verschillende ambities ondersteunen en wat je moet afwegen om een toekomstbestendige keuze te maken.
Veel leveranciers labelen hun platform als “AI-enabled”. In werkelijkheid betekent dat vaak een chatbot of een geautomatiseerd inzichtenscherm. Dat is niet wat een tool AI-ready maakt.
Een BI-tool is AI-ready wanneer deze je helpt betere beslissingen te nemen, sneller en met vertrouwen. In de praktijk komt dit neer op zes gebieden:
1. Governance, security en compliance
AI-gedreven inzichten zijn alleen waardevol als je erop kunt vertrouwen. Je BI-tool kan het laatste controlepunt zijn voordat beslissingen worden genomen. Bijvoorbeeld door row-level access af te dwingen, zodat een regiomanager alleen data uit de eigen regio ziet, of door een audit trail bij te houden van wie welke door AI gegenereerde output heeft bekeken.
Het principe "garbage in, garbage out" geldt ook hier. BI-tools zijn altijd slechts zo goed geweest als de data erachter. AI verandert daar niets aan. Als de data onbetrouwbaar is, zijn de inzichten dat ook.
Vertrouwen hangt ook af van de data waarmee je AI voedt. Als je data onvolledig, vertraagd of inconsistent is, levert AI onbetrouwbare uitkomsten op die direct invloed hebben op beslissingen. Transparantie over datakwaliteit is essentieel. AI kan omgaan met onzekerheid, maar niet met onjuiste input.
3. Sterke standaardisatie en datamodellering
AI is afhankelijk van consistente, goed gedocumenteerde definities. Als je organisatie meerdere definities van dezelfde KPI hanteert, lost AI dat probleem niet op. AI versterkt het juist.
Dit gaat net zo goed over robuustheid als over consistentie: je data heeft duidelijke, betekenisvolle labels, metadata en kolombeschrijvingen nodig. Zonder die informatie kan een LLM niet begrijpen waar de data daadwerkelijk over gaat. Zelfs niet als de cijfers zelf correct zijn.
Een duidelijke semantische laag zorgt ervoor dat metrics, dimensies en berekeningen door iedereen op dezelfde manier worden geïnterpreteerd, inclusief AI-systemen. Dit voorkomt verwarring en helpt je beslissingen te nemen op basis van één versie van de waarheid.
4. Integratie met moderne data- en AI-platforms
AI-mogelijkheden bevinden zich zelden op één plek. Sommige zitten in je BI-tool, andere in je dataplatform of machinelearningomgeving, zoals een cloud data warehouse, een model registry of een AI-service zoals Databricks Genie, Azure ML of BigQuery ML.
Je bent AI-ready wanneer je BI-tools data toegankelijker maken in plaats van bestaande datasilo’s te versterken. Een goed presterende BI-tool staat niet op zichzelf. Om er het maximale uit te halen, heb je samenwerking nodig binnen je hele datateam, van data engineers tot BI-specialisten.
Zonder nauwe integratie wordt elke nieuwe AI-mogelijkheid een apart project. Dat vertraagt je en maakt het moeilijker om wat werkt op te schalen.
Lees hoe we Heerema hielpen om sensordata direct toegankelijk te maken via een self-service analyticsplatform gebouwd op Databricks.
5. Ondersteuning voor verschillende gebruikersgroepen
AI vergroot wat er mogelijk is, maar niet iedereen heeft hetzelfde nodig. Gevorderde analisten kunnen nu veel geavanceerdere modellen en analyses bouwen, terwijl businessgebruikers snelle, betrouwbare antwoorden willen zonder nieuwe tools te hoeven leren. Zonder de juiste guardrails betekent de ene groep goed bedienen vaak dat je de andere tekortdoet.
Een sterk BI-platform ondersteunt beide groepen zonder de controle te verliezen. Zo kun je het gebruik van data binnen je organisatie opschalen zonder chaos te creëren.
6. Uitbreidbaarheid en flexibiliteit
AI ontwikkelt zich snel. Wat vandaag werkt, kan morgen verouderd zijn. Idealiter legt je BI-tool je niet vast op één manier van werken. In de praktijk verschilt de flexibiliteit van platforms vandaag de dag: sommige ondersteunen open API’s en verwisselbare modellen makkelijker dan andere. Je hebt flexibiliteit nodig om externe modellen te integreren, API’s te gebruiken en logica aan te passen zonder alles opnieuw te bouwen.
Dit is essentieel als je vooruit wilt blijven gaan zonder ieder jaar opnieuw te beginnen.
Hoe verschillende BI-tools verschillende AI-ambities ondersteunen
Deze sectie belicht praktische AI-capabilities die al bestaan (of zich ontwikkelen) in grote BI-platformen.
Belangrijkste AI functionaliteiten per BI tool
Er is niet één ‘beste’ BI-tool voor AI. De juiste keuze hangt af van je datavolwassenheid, je bestaande stack en wat je met AI wilt bereiken. Op basis van de bovenstaande gebieden is dit een globale indicatie van waar verschillende platforms doorgaans in uitblinken:
Databricks: het sterkst wanneer je ambitie is om BI te verenigen met het onderliggende data- en AI-platform. Genie en Unity Catalog bieden een governed basis voor dashboards, conversationele queries en AI-agents. Daardoor is Databricks vooral aantrekkelijk als je al op het lakehouse bouwt.
Power BI: een sterke keuze als je diep in het Microsoft-ecosysteem zit. Copilot brengt analyse in natuurlijke taal naar vertrouwde Power BI-workflows, terwijl Microsoft Fabric die ervaring uitbreidt over data, analytics en AI.
Tableau: een sterke keuze voor diepgaande, visuele en verkennende analyse. Tableau Agent en Einstein Discovery ondersteunt conversationele verkenning, het maken van visualisaties en het genereren van inzichten, terwijl Einstein Discovery voorspellende mogelijkheden toevoegt voor teams die machine learning in hun analyticsworkflows willen opnemen.
Looker: gebouwd rond LookML; de semantische laag maakt AI-logica en businessmetrics goed herbruikbaar tussen teams. Looker is een goede match wanneer consistente definities over dashboards, analytics en AI-use cases belangrijker zijn dan de meest uitgebreide front-end AI-features. Looker integreert ook nauw met BigQuery en BigQuery ML voor voorspellende use cases.
Qlik: sterk in het opschalen van AI-ondersteunde verkenning naar businessgebruikers via Insight Advisor en associative insights. Qlik Predict voegt no-code machine learning toe voor teams die voorspellende mogelijkheden in hun analyticsworkflows willen integreren.
Er is geen “beste” BI-tool voor AI. De juiste keuze hangt af van je datavolwassenheid, je bestaande stack en wat je wilt bereiken met AI.
Sommige tools zijn beter geschikt om AI te schalen over businessgebruikers. Andere zijn sterker in diepgaande analyse of het embedden van AI in producten.
Gemeenschappelijke en unieke AI-features van BI-tools
De meeste BI-platforms bieden vergelijkbare basisfunctionaliteiten voor AI. Deze helpen je sneller te werken en verlagen de drempel om ermee aan de slag te gaan:
Natural language querying: stel vragen in gewone taal en krijg direct antwoord
Inzichten zijn niet beperkt tot rapporten. Je kunt ze integreren in applicaties en workflows, zodat ze je operatie direct ondersteunen.
De juiste BI-tool kiezen is geen toolselectie-oefening
Een van de meest voorkomende fouten die we zien, is het kiezen van een BI-tool behandelen als een vergelijking van features. Daar zit de echte beslissing niet.
Belangrijke vragen zijn:
Hoe wil je AI in je organisatie gebruiken?
Hoe sterk is je huidige datafundament?
Hoeveel flexibiliteit wil je in de toekomst?
Een tool die vandaag past, kan je morgen vertragen, vooral als deze je vastzet in één ecosysteem. Daarom is het belangrijk om verder te kijken dan de tool zelf.
Hoe we je helpen de juiste BI- en AI-beslissingen te nemen
Je hebt niet nóg een toolpitch nodig. Je hebt duidelijkheid nodig. We helpen je om AI-ambities te vertalen naar praktische oplossingen die daadwerkelijk waarde opleveren.
Dit betekent dat je:
begrijpt welke AI-ready BI-tool bij jouw situatie past
een datafundament bouwt dat voorspellende en generatieve AI ondersteunt
vendor lock-in en kortetermijnbeslissingen voorkomt
je BI-landschap zonder verstoring optimaliseert of migreert
governance en datakwaliteit versterkt voordat je AI opschaalt
We werken naast je team, van strategie tot implementatie. Jij houdt de controle, wij richten ons op wat voor jou echte impact creëert.
Lena helpt organisaties betere beslissingen te nemen met behulp van data. Als data-analist gespecialiseerd in BI-tooling bouwt hij heldere dashboards en datamodellen die inzichten toegankelijk en bruikbaar maken voor teams.
Lena de Ligt
Data Analyst
1x per maand data insights, praktijkcases en een kijkje achter de schermen ontvangen?
Van dashboard naar datagedreven werken: marketingteam neemt regie over eigen data
Retailer EyeCare Groep maakte de transitie van een extern naar een intern marketingdashboard. Dit was meteen het startpunt om actiever met data te gaan werken. Met een centraal dashboard als basis begeleidden we het marketingteam naar een nieuwe, datagedreven werkwijze. Daardoor is data onderdeel geworden van het gesprek binnen het team, kunnen marketeers zelfstandig inzichten onderzoeken en kunnen ze sneller beslissingen nemen.
Zelfstandig binnen minuten antwoord op datavragen met conversational analytics
Binnen Digital Power wilden we Finance en Business Support meer eigenaarschap geven over sturingsdashboards en Sales sneller zelfstandig toegang geven tot relevante inzichten. Met een eenvoudiger datamodel en Databricks Genie kunnen gebruikers nu in natuurlijke taal vragen stellen over data en direct doorvragen. Finance en Business Support kunnen daarnaast zelf dashboardaanpassingen uitvoeren, waardoor technische specialisten minder tijd kwijt zijn aan terugkerende vragen en wijzigingen.
In deze maandelijkse serie delen we de nieuwste trends, productupdates en ontwikkelingen binnen AI, data en analytics die voor jou relevant zijn. We kijken verder dan de update zelf en leggen uit wat deze ontwikkelingen voor jouw organisatie kunnen betekenen, waar kansen liggen en hoe je ze kunt vertalen naar concrete waarde.
In deze maandelijkse serie delen we de belangrijkste trends, productupdates en inzichten voor professionals in AI, data en analytics. Daarnaast delen we onze visie op wat deze ontwikkelingen betekenen voor organisaties en waar wij de grootste kansen zien om waarde te creëren.
Hoe Databricks Genie Agents data toegankelijk maken met natuurlijke taal
Veel organisaties herkennen het probleem. Er is een vraag over omzet, klantgedrag of operationele prestaties. De data is beschikbaar, maar het antwoord vinden kost tijd. Er moet een dashboard worden geopend, filters moeten correct worden ingesteld of een Data Analist moet een aanvullende analyse uitvoeren.
AI lost je dataprobleem niet op. Het vergroot het uit.
AI die binnen enkele seconden een vakantieplanning opstelt of een eerste versie van een e-mail schrijft? Dat voelt inmiddels heel normaal. Die snelheid schept verwachtingen. Misschien herken je het ook binnen jouw organisatie: als AI dit thuis kan, waarom zou het dan niet net zo makkelijk bedrijfsprocessen ondersteunen?
Van sensordata naar beslissingen die je operatie echt verbeteren
Steeds meer organisaties investeren in sensoren die continu data verzamelen over hun assets. Denk aan gebouwen, voertuigen, productie-installaties of energie-infrastructuur. De vraag is alleen: wat levert die data daadwerkelijk op?
Direct inzicht in sensordata met een self-service analytics platform
Heerema Marine Contractors opereert ’s werelds grootste kraanschepen, uitgerust met een enorme hoeveelheid sensoren die samen miljoenen metingen per dag produceren. Deze sensordata is cruciaal voor veiliger werken, lagere emissies, betere engineering en onderbouwde investeringsbeslissingen.
Verhogen datagedreven mindset & toolkennis via analytics training
Binnen het Data Driven Marketing Chapter van Eneco (circa 60 collega’s) ontstond de behoefte om datagedreven werken beter te verankeren in de organisatie. De ambitie was helder: niet alleen dataspecialisten, maar ook marketeers en andere betrokken teams moeten zelfstandig analyses kunnen uitvoeren en onderbouwde keuzes maken.
Er zit een duidelijk verschil tussen teams die incidenteel redelijke resultaten halen met Claude Code en teams die er structureel hoogwaardige output uit krijgen. Dat verschil zit zelden in slimmere prompts. In de praktijk draait het vaak om iets fundamentelers: de afspraken die je vastlegt voordat de agent begint te schrijven.
Voor professionals in data, analytics, martech en customer experience is Digital Velocity een van de evenementen waar ontwikkelingen concreet worden. Het brengt practitioners, partners en industry leaders samen om te laten zien hoe zij AI, real-time data en customer experience in de praktijk aanpakken.
Large Language Models (LLMs) zijn in korte tijd een standaard onderdeel geworden van moderne applicaties. De meeste teams starten met het integreren van modellen zoals OpenAI of Claude via API’s. Dat is snel, eenvoudig en vereist weinig infrastructuur.
Snellere AI-zoekresultaten met een schaalbare streaming data pipeline
Exa is een AI-bedrijf dat een zoekmachine en API ontwikkelt waarmee AI-systemen het internet slim kunnen doorzoeken en analyseren. Hun technologie wordt toegepast binnen verschillende domeinen, zoals finance, coding agents, nieuws, recruitment en consulting. Hierbij worden grote hoeveelheden online data snel gevonden, gestructureerd en samengevat voor specifieke use cases.
Bij het FTG-model (functie, taak, gedrag) denken veel mensen automatisch aan overheidswebsites. Dat is begrijpelijk. Het model, ontwikkeld door Toon Vuursteen, is ontstaan in een context waarin informeren centraal staat en commerciële doelen geen rol spelen.
Inzicht in websitegedrag met GA4 en een centraal dashboard
Stichting Warmte voor de Kinderen is een ANBI-goededoelenstichting, die in 2003 is opgericht op initiatief van verwarmingsgroothandel Rensa. De stichting zet zich in om kinderen die opgroeien in kwetsbare omstandigheden een warmere toekomst te bieden.
Hoe AI programmeren verandert: Van autocomplete naar agentic coderen
Kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop je digitale oplossingen ontwerpt, bouwt en onderhoudt. Van codegeneratie tot het automatiseren van datapijplijnen, AI is een vertrouwde partner geworden in technische workflows.
Meer grip op AI-initiatieven met ondersteuning van een Analytics Translator
Toen de vaste Analytics Translator van een dienstverlenende organisatie met zwangerschapsverlof ging, schakelde het team onze hulp in om de lopende AI-projecten soepel door te laten lopen.
Tegelijkertijd wilde de organisatie graag een frisse, externe blik: hoe werd de rol ingevuld en waar viel nog winst te behalen?
Hoe de Analytics Translator data en business dichter bij elkaar brengt
In veel organisaties zit er nog steeds een kloof tussen de technische teams en de business. Data scientists en engineers bouwen slimme modellen, terwijl de business behoefte heeft aan concrete inzichten die helpen om betere beslissingen te nemen. De persoon die die werelden bij elkaar brengt? De Analytics Translator.
Slimme tekstanalyse: hoe onze AI-tool snel grote hoeveelheden data categoriseert
Het analyseren van honderden of duizenden open antwoorden uit surveys, interviews of reviews is tijdrovend. Om die antwoorden beter te begrijpen, brengen we ze onder in thema’s (bijvoorbeeld gebruiksgemak, service, levering of betrouwbaarheid). Bij Digital Power gebruiken we Large Language Models (LLM’s) om grote hoeveelheden open antwoorden snel te categoriseren. Ons team bouwde zelf een veilige, transparante tool waarmee we precies weten wat er gebeurt. Maar is AI al zo ver dat het onze menselijke onderzoekers kan vervangen?
Serve the City maakt vrijwilligerswerk toegankelijk door vrijwilligers te koppelen aan organisaties en projecten: van wandelen met ouderen tot klussen in buurthuizen.
Met Serve the City Young richt de organisatie zich op jongeren, studenten en scholen. Via scholen worden grotere projecten georganiseerd, zodat jongeren laagdrempelig kennismaken met vrijwilligerswerk.
Overheidswebsites zijn vaak het eerste aanspreekpunt tussen burger en overheid. Of het nu gaat om informatie over regelgeving, aanvragen of participatie; de digitale ervaring bepaalt hoe goed burgers hun weg vinden. Maar hoe weet je of jouw website écht doet wat hij moet doen?
Power BI-dashboard verhoogt machine-efficiëntie en verlaagt productiekosten
Essity is een internationaal hygiëne- en gezondheidsbedrijf dat actief is in meer dan 150 landen. Het produceert producten zoals tissues, incontinentieoplossingen, medische artikelen en luiers, onder bekende merken als TENA, Libero en Lotus. Het bedrijf richt zich sterk op innovatie en duurzaamheid en wil met zijn producten het dagelijks leven van mensen verbeteren.
Van handmatige rapportages naar een geautomatiseerd dashboard
Voedselbank Utrecht streeft ernaar om gezinnen en individuen in armoede te voorzien van gezonde en gevarieerde voedselpakketten. Daarbij is inzicht in data essentieel: hoeveel mensen worden geholpen, waar liggen de grootste behoeften, en hoe ontwikkelt de vraag zich door de tijd?
Van ambitie naar activatie: hoe Ennatuurlijk met data echt in beweging kwam
Bij energiebedrijf Ennatuurlijk groeide de overtuiging dat intuïtie niet langer genoeg was om de koers te bepalen. De energiemarkt verandert snel, de organisatie groeit, en de hoeveelheid informatie neemt elke dag toe. IT Manager Eric Vanderfeesten ging op zoek naar een datapartner die niet alleen strategisch kon adviseren op het gebied van datagedreven werken, maar zijn datateam ook op operationeel vlak kon versterken. In dit interview deelt hij zijn visie, ervaring en resultaten uit de samenwerking met Digital Power.
Wat is dbt Canvas? Self-service data modellen bouwen zonder SQL
dbt Canvas maakt het mogelijk om datamodellen te bouwen via een visuele interface, zonder dat je SQL hoeft te schrijven. Met drag-and-drop-functionaliteit en AI-ondersteuning kunnen Analisten nu zelfstandig modellen bouwen en committen naar Git. Zo kunnen ook de minder technische Analisten bijdragen aan de dbt-codebase. Klinkt als een gamechanger, maar is het dat ook?
Is jouw organisatie klaar voor onafhankelijkheid van de VS en de overstap naar EuroStack?
In een tijdperk van internationale spanningen en groeiende zorgen over privacy, veiligheid en technologische soevereiniteit, heroverweeg jij misschien je afhankelijkheid van Amerikaanse technologische oplossingen. De drang naar digitale onafhankelijkheid is niet alleen een politiek doel, maar ook vaak een pragmatische zakelijke noodzaak.
Artificial Intelligence (AI) verandert de manier waarop organisaties opereren. Van gepersonaliseerde klantervaringen tot geautomatiseerde of ondersteunde besluitvorming, AI helpt jouw organisatie data optimaal te benutten.
Toch kan het navigeren door dit snel evoluerende vakgebied overweldigend zijn. Termen zoals AI, Generative AI (GenAI) en Machine Learning (ML) zorgen vaak voor verwarring.
Data omzetten in business waarde met inzichtelijke dashboards
Met de juiste dashboards haal je snel waardevolle inzichten uit je data. Zo maak je betere keuzes en voeg je direct waarde toe aan je organisatie. In een gesprek met Consultancy.eu vertellen Antonie van Velzen en Iga Jarosz hoe onze dashboardoplossing je helpt om grip te krijgen je ruwe data.
Met de voortdurende ontwikkelingen in de data- en AI-industrie lijkt de hype rond AI-agents niet te vertragen. Jensen Huang, CEO van Nvidia, is een groot voorstander van AI-agents en ziet een miljardenkans voor zich, waarbij agents taken kunnen uitvoeren met een hoge mate van autonomie en een revolutie teweeg kunnen brengen in hoe mensen en bedrijven werken. In dit Engelstalige artikel bespreken we wat AI-agents precies zijn, wat hun belangrijkste componenten zijn, hoe ze samenwerken en hoe je er een kunt bouwen.
De gemeente Den Haag werkt continu aan het verbeteren van haar digitale dienstverlening. Burgers moeten snel en eenvoudig hun weg kunnen vinden op het online portaal www.denhaag.nl en alle daaraan gelinkte omgevingen. Om die ervaring te verbeteren, is goede data onmisbaar.
Third-party cookies: blijf je ze gebruiken of niet?
Er is de afgelopen maanden veel te doen geweest om third-party cookies en het naderende einde ervan in de browser Google Chrome. Is dit veel gedoe om niks of moet je je schrap zetten voor het einde van een tijdperk? In dit artikel lichten we een tipje van de sluier op over dit belangrijke thema. Ook delen we 7 praktische tips om je voor te bereiden op wat komen gaat.
Meer grip op overheidswebsites met het FTG-framework
Overheidswebsites spelen een cruciale rol in het verstrekken van informatie en diensten aan burgers. Maar hoe meet je het succes van zo’n website? Veel organisaties kiezen hier voor het privacy-vriendelijke Piwik PRO en voor het datamodel van Toon Vuursteen: Het FTG-model (Functie, Taak, Gedrag). Dit framework biedt een gestructureerde methode om de prestaties van een website inzichtelijk te maken en te verbeteren.
Waarom het voor organisaties nú belangrijk is om in AI-trainingen te investeren
Veel organisaties voelen de druk: AI lijkt overal ineens hoog op de agenda te staan. Nieuwe tools volgen elkaar razendsnel op, collega’s experimenteren met ChatGPT, klanten stellen slimmere vragen en in de media is het woord ‘AI’ niet meer weg te denken. Het voelt alsof er een trein is vertrokken, en niemand wil achterblijven.
Een innovatieve start-up in de babybranche wilde datagedreven werken om waardevolle inzichten te verkrijgen en strategisch te kunnen groeien. Ze schakelden onze hulp in om deze ambitie waar te maken.
Maximaliseer je impact met een overzichtelijk dashboard
Impact Matters verbindt professionals uit het bedrijfsleven aan maatschappelijke vraagstukken van goede doelen en stichtingen. Hierbij zorgen ze ervoor dat de juiste behoefte en expertise bij elkaar gebracht worden.
Van strategie naar realisatie: een datagedreven toekomst
Ennatuurlijk levert duurzame warmte en koude via warmtenetten aan consumenten en bedrijven. Het interne team Data & Analytics heeft de taak om de organisatie datagedreven te laten werken. Hierbij liepen ze tegen een uitdaging aan: de vele aanvragen voor dataproducten binnen de organisatie waren moeilijk te managen en de impact bleef beperkt. Het managementteam vroeg ons daarom te helpen met het ontwikkelen van een datastrategie, het creëren van een toekomstbestendig datalandschap en het aanjagen van een datagedreven mindset binnen de organisatie.
Key Performance Indicators of KPI’s zijn onmisbaar om het functioneren in een organisatie op een praktische manier bij te houden. Het is dan ook belangrijk om te kiezen voor de juiste KPI’s en duidelijk onderscheid te houden tussen de KPI’s en PI’s. In ieder geval moeten de KPI’s aansluiten bij de missie en visie van je bedrijf. In dit artikel legt Rogier uit hoe je je KPI’s kunt bepalen en laten we zien wat de meest voorkomende fouten zijn.
"Hoeveel transacties hadden we vorige week? Ons back-office rapporteert 12.000 transacties, de database 15.000, en Google Analytics 11.000. Waarom komen deze cijfers niet overeen?" In theorie zouden systemen die transacties volgen gelijk moeten zijn. Toch komen verschillen vaak voor tussen back-offices, databases en webanalytics-tools.
Implementatie van AI-toepassingen die businesswaarde opleveren
Sinds de lancering van ChatGPT zijn steeds meer organisaties bezig met de vraag: ‘Hoe kunnen we AI toepassen binnen onze organisatie?’ Ook bij deze hotelketen gebruiken medewerkers al op eigen initiatief AI-toepassingen en zien ze de potentie om dit breder in te zetten. Ze zochten naar pragmatische toepassingen van AI specifiek voor hun domein en een aanpak die zich richt op het creëren van businesswaarde. De hotelketen ging in gesprek met meerdere partijen en koos ervoor met ons aan de slag te gaan. Onze pragmatische aanpak gaf hierbij de doorslag.
Betere analyses door data standaardisatie en automatisering
Schiphol had behoefte aan extra ondersteuning op het gebied van data en schakelde hiervoor de hulp in van Digital Power. Al snel zagen we dat de data complex was, met veel verschillende eventnamen en parameters. Voor elke analyse moesten handmatige stappen worden doorlopen, zoals het uitpakken en opschonen van data. Vooral het koppelen van verschillende platforms zoals app (iOS en Android) en web was een uitdaging. Dit leidde tot een tijdrovend en foutgevoelig proces, met veel repetitieve taken.
Geoptimaliseerde zichtbaarheid van de prestaties van de toeleveringsketen met Tableau
PACCAR Parts Europe (PPE), een zusterbedrijf van DAF Trucks, is verantwoordelijk voor de levering van vrachtwagenonderdelen aan alle DAF Trucks-dealers in Europa. Om dit te bereiken, exploiteert PPE een geavanceerd netwerk van toeleveringsketens in heel Europa. Momenteel ontwikkelt PPE een Supply Chain Control Tower—een platform dat volledige transparantie biedt van alle logistieke bewegingen van leverancier tot dealer.
De organisatorische voordelen van het implementeren van je eigen AI-chatbot
Met de toenemende beschikbaarheid van clouddiensten die bedrijven in staat stellen Large Language Models te benutten, wordt het relatief eenvoudig om je eigen GPT-model op te zetten. Maar wat zijn de voordelen hiervan voor je organisatie?
De AI Document Explorer (AIDE) is een cloudoplossing, ontwikkeld door Digital Power, die gebruik maakt van het OpenAI’s GPT-model. Je kunt het inzetten om snel inzicht te krijgen in bedrijfsdocumenten. AIDE indexeert jouw bestanden op een veilige manier waardoor het mogelijk wordt om vragen te stellen over jouw eigen documenten. Niet alleen geeft het jou de antwoorden waar je naar op zoek bent, het geeft ook de referenties naar de plekken waar deze antwoorden staan.
Snelle en betrouwbare interne informatie met behulp van AI Document Explorer
Financiële instellingen moeten grote hoeveelheden documentatie verwerken. Voor deze specifieke instelling faciliteert een intern team dit door bijvoorbeeld samenvattingen te maken met behulp van tekstanalyse en natural language processing (NLP). Deze maken ze beschikbaar voor de verschillende business units. Om audits efficiënter uit te voeren, wilden ze een vraag- en antwoordmodel ontwikkelen om sneller de juiste informatie tot hun beschikking te hebben. Toen ChatGPT werd gelanceerd, vroegen ze ons een proof of concept te maken.
Google Analytics 4 data centraliseren voor waardevolle inzichten
Is je Google Analytics data niet volledig bruikbaar voor je Data Analisten? Ontdek hoe Analytics Engineers met hun achtergrond in webanalyse en technische knowhow een brug slaan tussen de techniek en de business. Ga je Google Analytics 4 data centraliseren en stel je gehele organisatie in staat om er snel en efficiënt waardevolle inzichten uit te halen.
De impact van ITP op analytics en de gebruikerservaring
Intelligent Tracking Prevention (ITP) is in 2017 door Apple in het leven geroepen in een poging “de balans tussen privacy en de noodzaak voor on-device data opslag te herstellen”. Met Intelligent Tracking Prevention wil Apple cross-site tracking (het volgen van gebruikers over verschillende websites) verminderen door het gebruik van cookies te limiteren. Leer wat dit betekent voor jou.
Een belangrijk onderdeel van de bedrijfsvoering van Otis is het onderhoud van hun liften. Om dit goed te timen en klanten proactief te informeren over de status van hun lift, wilde Otis continue monitoring inzetten. Ze zagen veel potentie in predictive maintenance en onderhoud op afstand.
Implementatie van e-commerce tracking voor Google Analytics 4
MS Mode & America Today gebruikten Universal Analytics (UA) voor de analyse van hun webshops. Ze hadden volledige e-commerce tracking geïmplementeerd. KPI’s als transacties, gemiddelde bestelwaarde en verlaten winkelwagentjes waren gevisualiseerd in Looker Studio.
De overstap van Universal Analytics 360 naar Google Analytics 4 en het stroomlijnen van de data-analyse
Momenteel zijn er veel ontwikkelingen rondom Google Analytics. Denk hierbij aan de privacy van gebruikers (AVG) en de uitfasering van Universal Analytics. Ook voor Miele X stond GA4 op de agenda als onderdeel van grotere plannen voor een privacyvriendelijker en leveranciersonafhankelijke manier van dataverzameling. Ze vroegen ons hen te ondersteunen bij de overgang van Universal Analytics 360 op GA4.
Optimalisatie van marketingactiviteiten via een geïntegreerd dashboard
Internetbedrijf Valk Digital wilde meer datagedreven werken. Het marketingteam besprak alle data al wekelijks aan de hand van een Excelsheet, maar omdat deze deels handmatig werd aangevuld, kostte dit veel tijd en was het proces foutgevoelig. Er was behoefte aan een geautomatiseerde, toekomstbestendige aanpak op basis van betrouwbare data.
De voor- en nadelen van de meest gebruikte tools op een rij
Om goede beslissingen te maken, heb je inzichten nodig in de prestaties van je bedrijf. Er zijn verschillende analyse- en visualisatietools beschikbaar die jou hierbij kunnen helpen. Welke tool het beste bij jouw bedrijf past, is afhankelijk van je wensen. In deze blog bespreken we de voor- en nadelen van 6 populaire analyse- en visualisatietools: Google Analytics, Adobe Analytics, PiwikPRO, PowerBI, Looker Studio, en Tableau.
Inzicht in marktdynamieken voor een stevigere concurrentiepositie
FrieslandCampina Global faciliteert lokale teams in Europa, Azië en Afrika. Ze willen de markt beter in kaart brengen en de teams van nieuwe inzichten voorzien. Doelen hierbij zijn het verstevigen van de concurrentiepositie en het spotten van nieuwe kansen voor uitbreiding.
Hoe verzamel je data terwijl je de privacy van EU-burgers beschermt?
De wereld van webanalyse verandert voortdurend door technologische en juridische ontwikkelingen. Een belangrijke gebeurtenis op het gebied van technische webanalyse is de introductie van server-side tracking, waarmee bedrijven volledige controle hebben over hun gegevensstromen.
De wereld van data is voortdurend in beweging, en dat geldt ook voor de bijbehorende functies en verantwoordelijkheden binnen datateams. Hieruit is een opkomende rol ontstaan: de Analytics Engineer.
Veiligstellen van historische data van Universal Analytics met behulp van de Google Reporting API
Op 1 juli 2023 stopt Google Universal Analytics (UA of GA3) met het verwerken van data. Steeds meer bedrijven maken daarom de overstap naar GA4. Historische data uit GA3 is helaas niet zichtbaar in GA4 en als je de data niet wilt verliezen, moet je alles vóór 1 juli 2024 uit UA halen. Hierna is het niet meer mogelijk.
Google Analytics 4 versus Google Analytics 3: wat zijn de voor- en nadelen?
Wanneer je gratis statistieken over websitebezoekers en hun gedrag op je website wilt bijhouden, kom je al snel uit bij Google Analytics. Het kost met de gratis versie Universal Analytics (beter bekend als GA3) maar een paar minuten om basismetingen als gebruikers, sessies en paginaweergaven in te richten. Voor uitgebreidere analyses is er de betaalde versie Google Analytics 360. Vanaf juli 2023 wordt GA3 niet meer ondersteund door Google. Tijd om over te stappen op het nieuwe GA4. Lees alles over de voor- en nadelen van het nieuwe Google Analytics in dit artikel.
In deze video ontdek je hoe een baan als Data Analist eruit ziet! Hoe ziet een werkweek eruit, voor welke klanten werken onze Data Analisten en wat maakt het werken zo leuk? Dennis vertelt je er graag meer over!
Is jou vorige week misschien het volgende overkomen? Onder het genot van een lekker bakje koffie keek je nog eens naar wat je met veel zweet en tranen bouwde: een prachtig Looker Studio dashboard gebouwd met de GA4 connector. Je wreef de slaap uit je ogen en zag tot je schrik dat alle grafieken het niet meer deden. Collega’s belden je in paniek op. Wat is er allemaal gaande? In dit artikel leggen we je uit wat de gevolgen zijn van de door Google ingevoerde quota op de Google Analytics Data API.
De einddatum voor het gebruik van Universal Analytics komt steeds dichterbij. Veel bedrijven verzamelen inmiddels al een tijd data in Google Analytics 4 (hierna; GA4). De vervolgstap is het inzichtelijk maken van GA4 data op de juiste manier. Dit proces roept nieuwe vragen op. ‘Wanneer visualiseer ik mijn data in GA4 explore?’ en ‘Hoe ga ik om met de quota limieten voor Looker Studio als ik GA4 data inzichtelijk wil maken?’. Onze beslisboom helpt je bij het maken van de juiste keuzes.
Hoe ziet een functie als Data Analist er in de praktijk uit? Met wat voor werkzaamheden houd je je bezig? En over welke skills moet je beschikken? Jelmer, Data Analist bij Digital Power, vertelt er meer over in de 'From data to action' podcast! Beluister de podcast of lees het in het artikel hieronder.
Afl. 2: Bijna afgestudeerd en klaar voor je eerste job als dataprofessional?
Hoe kom je erachter wat je wil en waar let je op bij vacatures? Ga je voor een groot bedrijf, een klein bedrijf, consultancy of toch iets anders? Dit zijn een aantal van de vragen waar onze afstudeerstagiair Stijn mee zat. Hij ging in gesprek met zijn collega's om antwoord te krijgen op deze vragen. Het resultaat? De Data-keuzecast! In deze podcast stelt Stijn al zijn brandende vragen en ontvangt hij tips die hem (en hopelijk ook jou) helpen een juiste keuze te maken voor een baan in de datawereld.
“Er zijn drie soorten leugens: leugens, grove leugens, en statistieken”, aldus oud-premier van het Verenigd Koninkrijk Benjamin Disraeli. Die strekking gaat ook vaak op voor het gebruik van data, want je kunt niet klakkeloos data vertrouwen als je de achtergrond niet kent.
De stichting Designathon Works organiseert Design Hackathons (Designathons) voor kinderen tussen de 8 en 12 jaar. Het doel? Kinderen van over de hele wereld skills aanleren om een ‘changemaker’ te kunnen worden. Ze worden uitgedaagd om oplossingen te ontwerpen voor een betere wereld, bijvoorbeeld het tegengaan van klimaatverandering. Vanuit de Datahub hielpen we Designathon Works kosteloos de impactmetingen aan te scherpen. Ook deden we een eerste aanzet tot automatisering van de dataverzameling, analyse en visualisatie.
FysioHolland is een overkoepelende organisatie voor fysiotherapeuten in Nederland. Een centraal serviceteam ontlast therapeuten van bijkomende werkzaamheden, zodat zij zich vooral kunnen focussen op het leveren van de beste zorg. Naast de organische groei sluit FysioHolland nieuwe praktijken aan bij de organisatie. Deze hebben stuk voor stuk hun eigen systemen, werkprocessen en behandelcodes. Dit heeft de datahuishouding van FysioHolland groot en complex gemaakt.
De bekende band HAEVN kon door de coronamaatregelen niet optreden. Om hun tijd toch goed te besteden, wilden ze hun nieuwe website met bijbehorende webshop optimaliseren. Via hun Shopify webshop verkopen ze merchandise, cd’s en lp’s. Fans kunnen er ook concert films downloaden. Het HAEVN-team had zelf weinig kennis van datagedreven website-optimalisatie en vroeg ons om hulp.
Cookies. Dit woord komt heel vaak voorbij in de wereld van marketing en online analytics. Maar wat zijn die cookies nu eigenlijk? En zijn er nog verschillende soorten cookies?
De uitbraak van de coronapandemie begin 2020 heeft de wereld op zijn kop gezet. Naast talloze besmettingen, ziekenhuisopnamen en doden zagen we in veel landen ook een uitbraak van geweld. Burgers gingen, soms met geweld, de straat op om te protesteren tegen getroffen maatregelen, maar ook het huiselijk geweld nam op veel plaatsen toe en angst en frustratie speelden racisme in de hand.
Dienst Testen is een crisisorganisatie ontstaan tijdens de coronapandemie. Onder de vlag van het Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport (VWS) zorgt Dienst Testen ervoor dat iedereen in Nederland zich snel en betrouwbaar kan laten testen. Dienst Testen doet dit in samenwerking met de GGD’en en laboratoria. Om snel inzicht te krijgen in de coronatestcijfers in Nederland, vroeg de dienst ons en een aantal andere data consultancy partijen om samen dashboards te maken.
Team Digital van KPN vroeg zich af of er meer waarde te halen viel uit hun bestaande klanten. Wij hebben met behulp van de beschikbare data gekeken waar – binnen de bestaande online klantreizen – mogelijkheden lagen voor cross- en upsell.
Overstappen van Universal Analytics naar Google Analytics 4 (GA4)
Op 14 oktober 2020 lanceerde Google de nieuwe versie van Analytics: Google Analytics 4 (GA4). Al snel na de lancering werd duidelijk dat een aantal belangrijke functionaliteiten uit Universal Analytics (GA3) ontbraken, waardoor het moment van overstappen nog ver weg leek te zijn. Gelukkig zien we dat het ontwikkelteam aan de zijde van Google niet stil heeft gezeten. Er zijn inmiddels mooie functionaliteiten binnen GA4 geïntroduceerd die het gat tussen GA3 en GA4 hebben verkleind. Dit artikel geeft antwoord op de vragen die steeds meer worden gesteld over GA4.
Datagedreven optimalisatie van de offline klantenservice
We hielpen de klantenservice afdeling van PostNL al een tijdje met de optimalisatie van hun online service & contact omgeving. Uit verschillende pilots bleek dat er ook veel potentie zat in de verbetering van de offline service.
In ons vakgebied krijgen we regelmatig de vraag of we organisaties willen helpen datagedreven te gaan werken. Om hier antwoord op te geven en bij te helpen, is het belangrijk te begrijpen hoe wij kijken naar de uitleg van datagedreven werken. Bij Digital Power gaan we er vanuit dat datagedreven werken gelijk staat aan het nemen van beslissingen op basis van data. Ondanks dat dit een eenvoudige omschrijving lijkt, komt hier veel meer bij kijken!
Hoe maak je een dashboard dat van toegevoegde waarde blijft?
Het lijkt zo eenvoudig: je krijgt regelmatig vragen over een bepaald thema en besluit een dashboard te maken om gemakkelijk toegang te geven tot de antwoorden. Meestal wordt er veel tijd gestoken in het bouwen van zulke dashboards. Op internet vind je allerlei stappenplannen voor het maken van een goed dashboard, maar toch wordt het dashboard uiteindelijk vaak minder gebruikt dan je zou verwachten. Hoe komt dat? En belangrijker nog: hoe zorg je ervoor dat je alleen dashboards bouwt die ook echt gebruikt worden?
Waar conversieratio optimalisatie (CRO) voorheen vooral in de E-commerce focus had, zien we de toepassing ervan nu in allerlei vormen en vakgebieden terug. De focus ligt hierbij op het verbeteren van een bepaald conversiedoel. Wat je doel ook is voor jouw organisatie of team, CRO vraagt om een goede aanpak. Dit e-book helpt je op weg.
Iedere dag verzamelen we data. Denk hierbij aan gegevens van klanten, gedrag van websitebezoekers, informatie over de conversies via al je off- en online kanalen en de prestaties van verschillende teams binnen je organisatie. Maar hoe gebruik je die data effectief?
Als je gebruik maakt van BigQuery, al dan niet in combinatie met Google Data Studio, is het handig bij te houden wat je kwijt bent aan query-kosten. Ook wil je weten welke query's hier het meest aan bijdragen. In dit artikel leggen we je uit hoe je BiqQuery kosten tot stand komen en hoe je ze zo efficiënt mogelijk beheert.
De Gemeente Utrecht verzamelt veel data van contactmomenten met burgers. Denk aan het anonieme bezoekersgedrag op de website en online aanvragen, maar ook telefoontjes naar het Klantcontactcentrum, berichten via webcare en fysieke afspraken aan de gemeentebalie.
DIGIWEDO is gespecialiseerd in het ontwerpen en ontwikkelen van responsieve websites, webshops en webapplicaties voor het MKB. Regelmatig krijgen ze vragen van klanten over hoe je data verzamelt, visualiseert en/of op de juiste manier analyseert. OnlineVisual biedt alleen nog geen diensten op het gebied van data.
Ze vroegen ons na te denken over hoe zij hun bestaande dienstverlening kunnen uitbreiden met advies op het gebied van datagedreven werken. Via onze data pressure cooker kwamen we binnen een week met heldere proposities en een plan wat OnlineVisual helpt te voorzien in de klantbehoefte.
Ga je beslissingen maken op basis van data? Dan moet je ervoor zorgen dat je datakwaliteit op orde is. Goede documentatie volgens een helder proces is hierbij essentieel. Waarom en hoe? Je leest het in dit artikel.
Datagedreven web- én customer experience optimalisatie
Klanten van Eneco kunnen via de website een energiecontract afsluiten of wijzigen, maar bijvoorbeeld ook een laadpaal aanschaffen of een energiecoach inhuren. Eneco wilde op digital analytics vlak meer expertise binnenhalen. We hebben Eneco geholpen aan een extra Webanalist waarmee deze ambitie kon worden ingevuld.
Met veel interesse volgt ons team de nieuwsberichten over het corona dashboard van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM). Zo'n dashboard maken is best eenvoudig als de data beschikbaar is. Maar hoe analyseer en interpreteer je het? Onze Data Analisten leggen het je uit.
We werken allemaal met data en genereren dagelijks grote hoeveelheden nieuwe data. De gegevens op een supermarkt klantenkaart, het weggooien van huisvuil bij de slimme container, inchecken bij het OV en het bijvullen van een parkeermeter. Maar hoe gebruik je die data in de publieke sector effectief?
Heldere dashboards voor het IC team tijdens de Corona crisis
In tijden van het coronavirus (COVID-19) is een goed overzicht van de patiënten op de opgeschaalde intensive care van het UMC Utrecht van levensbelang. Medewerkers moeten in één oogopslag de patiëntkarakteristieken, de meest actuele lab metingen en het verloop van de vitale functies van patiënten in kunnen zien. Daarnaast is actueel inzicht in de bedbezetting per afdeling en de capaciteit van de verpleging nodig.
We gingen meteen aan de slag om de benodigde inzichten te bieden voor het UMC Utrecht. Om ook bij te dragen in deze tijden van crisis, boden we onze uren kosteloos aan.
Een nieuwe tagging structuur voor de app en website
Univé is de enige Nederlandse verzekeraar met een website, app én fysieke winkels. Ze volgen daarom een omni-channel strategie. De verzekeraar wilde volgens haar eigen ‘1 digitale voordeur principe’ klanten de mogelijkheid bieden om ook in de app verzekeringen af te sluiten/wijzigen en schade te melden. Ze vroegen onze Data Analisten de nieuwe funnels meetbaar te maken.
Grote hoeveelheden beschikbare data zijn aan de ene kant prachtig: je kunt er immers enorm veel van leren. In de praktijk verzamelen veel organisaties echter veel meer data dan nodig. Vaak beschikken ze over zóveel informatie, dat ze niet goed weten waar ze naar moeten kijken. Of er wordt wel effectief relevante data verzameld, maar deze wordt vervolgens niet optimaal gebruikt als input voor beslissingen.
De consultants van Venturn zijn actief in de maritieme en logistieke sectoren. De dienstverlener organiseert zelf softskill trainingen voor hun medewerkers. Daarnaast ontstond de behoefte aan training op het gebied van data gedreven werken. Venturn vroeg ons een data opleiding op maat te ontwikkelen.
Fietsvoordeelshop is een van de meest succesvolle fietsenwinkels op het moment. De fietsenwinkel werkte op het gebied van data voornamelijk met Excel. Dit betekent dat er veel handmatig werd gedaan.
Door de groei van de organisatie en het toenemende aantal processen, werd het Excel-bestand steeds groter en onoverzichtelijker. Fietsvoordeelshop vroeg ons met een data pressure cooker van vijf dagen aan te tonen dat datagedreven werken van toegevoegde waarde kon zijn.
Van ‘ethische data naar doen’ is makkelijker gezegd dan gedaan. Een deel van de ethische afwegingen op het gebied van werken met data ligt vast in de privacywet (AVG). Afhankelijk van de context, zijn er nog veel meer vragen die we onszelf hierbij moeten stellen. Als iets wettelijk mag, betekent dit nog niet automatisch dat het ook ethisch verantwoord is.
Analyse van ratings en reviews van de Philips Hue app
Het Internet of Things (IoT)-systeem van Philips Hue, onderdeel van verlichtingsproducent Signify, bestaat onder andere uit een mobiele app. Hiermee kunnen eindgebruikers zowel lokaal als op afstand hun smart-home lampen bedienen. Via Google Play of de App store beoordelen ze hun ervaringen met de mobiele app en de rest van het IoT-systeem. Door de grote hoeveelheid ratings en reviews is het een tijdrovende klus om ze handmatig te analyseren en er terugkerende thema’s in te herkennen.
Elk bedrijf verzamelt data. Maar wat is data analytics eigenlijk? Waarom verzamelen bedrijven data? Waarom investeren ze in data analytics? En wat kun je er zelf mee? Wij leggen het je helder uit.
Een dashboard kan de belangrijkste features van je data laten zien op een overzichtelijke manier. Uit je data kan je je inzichten vertalen in adviezen en acties om je website, product en/of service te verbeteren. Ben jij al bezig met het verzamelen van data en wil je hier inzichten uit halen zodat je acties kunt ondernemen? Dit artikel biedt de juiste handvatten om je data te visualiseren op een efficiënte en effectieve manier. Hierdoor bespaar je héél veel tijd en moeite.
De Data Analist als aanjager van een datagedreven organisatie
Data analyse leidt tot duidelijke, actiegerichte inzichten die ervoor zorgen dat de juiste beslissingen genomen worden. Althans, zo zou het moeten gaan. Tot frustratie van veel Data Analisten zien zij met zorg gepresenteerde inzichten maar weinig terug in concrete acties.
Stap voor stap datagedreven werken met het Bouwstenenmodel
RetailTrends is een familiebedrijf met een mediaplatform voor retailers. Door de jaren heen heeft het bedrijf zich ontwikkeld van een uitgever van één printmagazine naar een multimediaal platform. Dit bestaat uit twee websites met nieuws en achtergrondartikelen over de branche, een printmagazine, een online magazine en evenementen. Geïnteresseerden worden op de hoogte gehouden via diverse nieuwsbrieven en social media kanalen. Een deel van de content is enkel toegankelijk voor leden.
Digitale transformatie voor een cross-channel klantervaring met behulp van data
Het Van Gogh Museum is het best bezochte museum van Nederland. Ruim 2,2 miljoen mensen brachten in 2017 een bezoek aan het museum. Van al die mensen wordt data verzameld. Data van website en andere online marketingkanalen, maar ook offline data van bijvoorbeeld de ticketverkoop aan de kassa.
Volledig inzicht in de klantreis met Google Analytics en R
Via de websites van ONE Business kunnen gebruikers abonnementen op diverse magazines afsluiten. De online salesfunnel is hierbij per aanbieding dynamisch in te delen. Zo is het mogelijk om gebruikers vrije termijnkeus te geven of deze te beperken tot een specifieke aanbieding. Omdat de salesfunnel dynamisch is, is het met de standaard Google Analytics implementatie onmogelijk om goed inzicht te krijgen in de klantreis. ONE Business vroeg ons inzichtelijk te maken waar mensen uitvallen en waarom. Op basis hiervan kunnen ze de funnel optimaliseren voor meer online conversie.
Organisaties verzamelen zoveel mogelijk data om de Customer Journey in kaart te brengen. Deze combinatie van kwantitatieve en kwalitatieve data geeft na analyse inzicht in het wat en waarom van klanten of bezoekers. Deze inzichten moeten aanzetten tot actie. Het is belangrijk om de inzichten goed over te brengen, zodat de juiste acties worden ondernomen. Dat kan met het vertellen van verhalen.
Meer bereik, betrokkenheid en online conversie dankzij inzichten uit online content dashboards
Elsevierweekblad.nl is een online platform met nieuws, opinie en achtergronden. Verschillende auteurs schrijven dagelijks artikelen over allerlei relevante thema’s. Elsevier Weekblad wilde meer grip krijgen op de contentformule hierachter. Hiervoor was inzicht nodig in de mate waarin de typen content bijdragen aan het bereik, de betrokkenheid en de verkoop van abonnementen.
Callreductie dankzij digitalisering van de klantenservice
“Hoe verminderen we het aantal telefoontjes naar de klantenservice met de vraag: waar is mijn pakket?” Tijdens een Learning @ Location Day werkte ons multi-disciplinaire team data professionals aan deze uitdaging van PostNL.
“Hoe halen we meer relevante inzichten uit onze data met behulp van Google Analytics?” Tijdens een Learning @ Location Day werkte ons multi-disciplinaire team data professionals aan deze uitdaging van Nespresso.
Stroomlijning web development met behulp van een tag management plan
Om een goed overzicht te hebben van de resultaten van meerdere websites tegelijkertijd, heb je een duidelijke structuur nodig als basis. RNW Media heeft meerdere projectwebsites waarvan een aantal in verschillende talen beschikbaar zijn. Het eigen web development team is verantwoordelijk voor de bouw en het onderhoud hiervan. Zij gingen aan de slag met een bouwstenenmodel voor de bouw van nieuwe websites. Ons werd gevraagd een structurele oplossing te bieden voor het meten van alle websites.
Stijging ROI zorgcampagne dankzij verbeterd inzicht
Verschillende afdelingen binnen Univé maakten hun beslissingen op basis van data uit meerdere databronnen en losse rapportages. Hierdoor maakte elke afdeling beslissingen op basis van andere informatie. Ook waren de afdelingen niet altijd op de hoogte van elkaars prestaties. Wij onderzochten hoe de integratie van de databronnen met behulp van de visualisatietool Microsoft Power BI de besluitvorming kon verbeteren.