Grote bedrijven reageren steeds moeilijker op snelle veranderingen. Met deze 4 lessen kunnen ze zich wel blijven aanpassen.
Corporates hebben moeite om flexibel, innovatief en (dus) effectief te zijn. Ze zijn groot geworden door dingen vooral heel efficiënt te doen, maar de rek in dingen nóg efficiënter doen is er in veel sectoren wel uit. Nu komt het aan op het vinden van nieuwe ideeën. Maar dat is nog niet zo makkelijk, in een omgeving waarin altijd behoudende tegenkrachten aan het werk zijn en waarin risicomijdend gedrag optreedt. Hoe het wel moet, dat innoveren, dat kunnen ze afkijken bij succesvolle start-ups. Maar ook lang niet ieder idee daar werkt, en ook lang niet elke innovatie komt daar van de grond.
Vier lessen
Wat zijn dan wél de succesfactoren? Dat blijken er kort gezegd vier te zijn:
• Blijf het product continu verbeteren door iteraties van het ontwikkelen en testen van ideeën, en het wegdraaien van ideeën die niet werken.
• Werk samen in multi-disciplinaire teams aan het verbeteren van één belangrijk metric.
• Prioriteer ideeën op basis van data, en valideer probleem- en oplossingshypotheses in het klein voordat ze worden uitgevoerd.
• Ga het kantoorgebouw uit om klantfeedback te verzamelen, zodat alle krachten gebundeld kunnen worden om te richten op het hetgeen het belangrijkste is: de wensen van de klant.
#1. Continu verbeteren
In een grotere organisatie worden minder risicio’s genomen omdat de schade van fouten er ook groter kan zijn. Dus werken managers nieuwe plannen eerst van begin tot eind uit en leggen ze verschillende scenario’s naast elkaar voordat ze tot actie overgaan. Planningen bestrijken een lange periode en projecten worden vaak volgens waterval-achtige methoden gerealiseerd. De aanname is dat veel onbekendheden vooraf kunnen worden bepaald, zelfs al voordat het product is gebouwd of het nieuwe idee wordt uitgevoerd. Het geloof bestaat dat met meer denkwerk vooraf de kans groter is om succes te boeken in de markt.
Niet meer effectief
Deze risicomijdende strategie van langetermijnplannen werkte misschien in een relatief statische omgeving, maar is nu niet langer effectief. Eerder geldt tegenwoordig het omgekeerde: het is riskant om aan een vooraf gedefiniëerd plan vast te houden als je zeker weet dat de wereld zal veranderen. Wendbaarheid vereist een proefondervindelijke manier van werken waarbij af en toe op een intelligente manier risico’s moeten worden genomen. Dat is precies het gedrag van start-ups: zij zijn geboren om zichzelf keer op keer opnieuw te blijven uitvinden, omdat er nog geen duidelijke aansluiting is tussen het product dat ze in eerste instantie bieden en de vraag in de markt. Daarom kunnen ze niet anders dan in hoog tempo op gestructureerde wijze op zoek gaan naar het product dat klanten willen.
Minimum viable product
Start-ups gebruiken een specifieke methodiek om het beste product te vinden; een methode waarbij ze aan de hand van hypothesen onderzoeken waar de markt om vraagt. Bij het innoveren ontwikkelen ze niet het volledige nieuwe product, maar ontwikkelen ze snel een klein maar vitaal onderdeel van het product waarvan ze verwachten dat klanten het waarderen. Ze beperken het risico door te testen in hoeverre een minimaal acceptabele versie van het product aansluit bij de wensen van de markt. Dit principe heet MVP: minimum viable product.
Korte cyclus
Met een MVP kun je bepalen of een bepaalde veronderstelling die je hebt over behoeften van klanten klopt. Het is daarom belangrijk dat een MVP een minimale maar werkende versie is van het uiteindelijke product waaraan een klant behoefte heeft. Deze methodiek om nieuwe producten of diensten te ontwerpen en bouwen is flexibel en iteratief. Een cyclus duurt kort (een paar dagen tot een paar weken), waardoor tussentijdse resultaten snel zichtbaar zijn. Als een hypothese niet gevalideerd is, kan tussentijds nog worden bijgestuurd voordat het eindresultaat gereed is.
Eindstreep
Als iets werkt, kan het worden opgeschaald. Als iets niet werkt, kan het bedrijf wegdraaien naar een andere oplossing. De lancering van een nieuw product of een nieuwe dienst is niet langer de eindstreep, maar het startpunt voor de volgende iteratie van bouwen, meten, leren.
.jpg)
Voorbeeld: Booking.com
Een goed voorbeeld van een bedrijf dat zo werkt is Booking.com, wereldwijd marktleider voor online hotelboekingen. In 2010 noemde Arthur Kosten, destijds marketingmanager, de belangrijkste redenen voor het succes van het bedrijf. Besluitvorming vindt niet plaats op basis van de HIPPO (Highest Paid Person Opinion), maar door te volgen wat klanten daadwerkelijk doen op de site. Definitieve veranderingen aan het platform worden alleen doorgevoerd als er een hypothese is opgesteld die vervolgens is gevalideerd door data. Booking.com lanceert vaak en snel nieuwe versies van de site. Ook wordt een nieuwe variant altijd getest in vergelijking met de oorspronkelijke site, dit om te leren hoe gedragspatronen van gebruikers veranderen door de vernieuwing. Zo heeft Booking.com het zoekveld op haar homepage de afgelopen jaren honderden keren verbeterd, met betere zoekresultaten en een hogere conversie naar aankopen tot gevolg.
Duizend releases
Vergelijk de frequentie van lanceren bij Booking.com (meer dan duizend releases per jaar) met de frequentie waarmee het besturingssysteem Windows lanceert (één grote update per jaar). Toen Microsoft Windows 8 lanceerde werd het weghalen van de startknop hevig bekritiseerd, maar door het lage aantal releases duurde het een jaar voordat aan de vraag van gebruikers werd voldaan en de startknop zijn rentree maakte. Bij Booking.com was dit nooit gebeurd.
#2. Samenwerken in multidisciplinaire teams
In grote organisaties is het lastig om alle afdelingen op de juiste manier met elkaar te laten communiceren, de neuzen in dezelfde richting te krijgen en de kennis en expertise vanuit alle disciplines te benutten. Om toch resultaat te boeken, is het verstandig je te richten op één probleem, en daaromheen (tijdelijke) multidisciplinaire teams te vormen. Net als een start-up richten deze teams zich op het oplossen van één probleem en sturen ze
daarbij op de verbetering van één maatstaf, waarbij het belang van de klant centraal staat.
Zowel idee als uitvoering
Belangrijk is dat meerdere disciplines betrokken zijn bij zowel het bedenken van de oplossing als de implementatie ervan. Zo worden problemen vanuit meerdere perspectieven belicht en worden mogelijke belemmeringen voor implementatie al vroegtijdig opgemerkt.
Voorbeeld: Spotify
Spotify is een muziekstreamingdienst met 40 miljoen actieve gebruikers, van wie een kwart betalend. Sinds de oprichting in 2006 groeide Spotify van 30 werknemers naar ruim 1.200 in 2014. Deze groei vereiste een bestuurbare organisatiestructuur die werknemers in staat stelt snel te schakelen en te blijven innoveren. Het antwoord van Spotify was even muzikaal als hun product: ze baseerden hun organisatie op het samenspel van een jazzband. Jazzbands bestaan uit autonome muzikanten (de teams) die tegelijkertijd allen in dienst blijven van het uiteindelijke muziekstuk dat ten gehore wordt gebracht (het totale Spotify-product). Lokale creatieve uitspattingen zijn toegestaan, zelfs gewenst, zolang het geheel er beter van wordt.
Eigen kantoorruimte
Daarom worden de ruim 50 teams bij Spotify ook aangemoedigd om zo autonoom mogelijk te handelen, maar daarbij wel altijd binnen de strategie van de organisatie te blijven opereren. Om deze structuur werkbaar te maken, zorgt Spotify ervoor dat ieder team zich een autonome start-up voelt: een team bestaat uit 5 tot 8 personen, beslaat alle functies om zelfstandig te kunnen opereren en bevindt zich in een eigen kantoorruimte. Meerdere teams samen vormen een stam van maximaal 100 personen. Alle teams binnen een stam zijn in hetzelfde gebouw, maar in aparte kantoren gevestigd – de rol van een stam is vergelijkbaar met die van een incubator bij start-ups.
Gilden
Om ook het sociale en informele element van het werken bij een start-up na te bootsen, bestaan er bij Spotify gilden: stam-overstijgende interessegroepen rond een onderwerp zoals leiderschap of online beveiliging. Deze gilden faciliteren vooral informeel contact tussen de teams en stammen door middel van een e-maillijst en het organiseren van borrels en kleine conferenties. Iedere geïnteresseerde werknemer kan zich eenvoudig bij een gilde aansluiten. Deze minder hiërarchische organisatiestructuur heeft implicaties voor het leiderschap: besluitvorming bij Spotify gaat niet over het kiezen van oplossingen voor een probleem, maar over het prioriteren van problemen en het in staat stellen van teams om deze problemen zo efficiënt mogelijk op te lossen. Deze decentralisering heeft niet alleen een positief effect op de wendbaarheid van de organisatie, het start-up-gevoel draagt ook bij aan de motivatie van werknemers. In een onderzoek eind vorig jaar bleek 94 procent van Spotify’s werknemers tevreden te zijn; niet voor niets staat Spotify bekend als een van de beste werkgevers onder startups in de technologie.
#3. Ideeën prioriteren op basis van data
Vroeger wisten bedrijven meestal (te) weinig over de markt en hun klanten, maar tegenwoordig is er vooral een overschot aan informatie beschikbaar. Zoveel, dat vaak door de bomen het bos niet meer wordt gezien. De oplossing is niet om direct alle ideeën met elkaar te vergelijken, maar eerst de problemen te prioriteren.
Juiste data
Succesvolle start-ups gebruiken data om het belang van ieder probleem te bepalen. Ze erkennen dat meestal een klein deel van de problemen de meeste impact heeft. Zo kan in een dienstverlende organisatie een handvol issues met een product een groot deel van de klachten veroorzaken. Met de juiste data kan het belang van iedere issue inzichtelijk worden gemaakt. Vervolgens worden de grootste problemen eerst aangepakt, en dan pas de kleinere.
Hypothese
Veel bedrijven slaan een belangrijke stap over: ze valideren het probleem niet. Men vergeet soms dat een enkele observatie nog niet op een systemisch probleem hoeft te wijzen. Om een probleem te valideren, moeten managers het formuleren als hypothese vanuit het perspectief van de klant en daarna onderbouwen met patronen uit data van klantgedrag, klantfeedback of aanvullend anekdotisch bewijs. Succesvolle start-ups stellen niet alleen het probleem als hypothese, maar worden mogelijke oplossingen ook geformuleerd als hypothese: de verwachting dat een bepaalde actie een bepaald resultaat oplevert. Voor iedere hypothese wordt een inschatting gemaakt van het gemak waarmee een oplossing kan worden uitgevoerd en van het verwachte verbeterpotentieel. De combinatie van die elementen bepaalt welke oplossing met de hoogste prioriteit wordt uitgevoerd.
A/B-testen
Om een oplossing daarna te valideren zijn gegevens nodig over klantgedrag. In het digitale tijdperk kan men die op verschillende manieren verzamelen, bijvoorbeeld door verschillende versies van de website parallel te laten draaien (A/B of multivariabele testen). Met gebruikers- en
klantonderzoeken en online analytics kunnen bedrijven gemakkelijk testen welke ideeën de meeste impact zullen genereren, voordat ze volledig geïmplementeerd worden. Dit verlaagt ook de operationele druk, want niet ieder idee hoeft volledig uitgerold te worden om het effect te bepalen. Zelfs met een kleine hoeveelheid data verkregen via deze methoden wordt het besluitvormingsproces van managers sterk verbeterd.
Voorbeeld: Etsy
Etsy is een online marktplaats voor handgemaakte producten. Geïnteresseerden kunnen online kunst, accessoires, sierraden en vintage kleding kopen, direct van de makers en artiesten. Het bedrijf gebruikt een methode van voorspellend modelleren om een inschatting te maken van de resterende customer lifetime value (CLV) van iedere klant. Alle afdelingen werken mee aan het verbeteren van de CLV. Door een goede inschatting te maken van de
verwachte toekomstige uitgaven kan worden bepaald hoeveel maximaal zou moeten worden besteed om de klant in kwestie vast te houden. Nieuwe ideeën worden eerst op basis van data geprioriteerd op hun bijdrage. Met gebruikers- en klantonderzoeken en online analytics kunnen bedrijven makkelijk testen welke ideeën de meeste impact zullen genereren aan de CLV.
Gouden klanten
Zo identificeerde Etsy ‘gouden’ klanten met een hoge CLV en beloonde deze met extra service. Een andere campagne van Etsy was specifiek gericht op het actief houden van klanten die 60 dagen of meer niets hadden gekocht (dus met een lage verwachte CLV). De relatief eenvoudige campagne zorgde voor directe extra inkomsten van 800.000 dollar en nog eens 5 miljoen dollar aan verwachte toekomstige inkomsten. Door data bij te houden per individuele klant, gecombineerd met data over het aankoopgedrag, kan Etsy zijn inspanningen richten op de verbeteringen met de grootste impact.
#4. Direct contact met klanten
Het probleem in grote bedrijven is dat slechts een klein gedeelte van het personeel nog direct in contact staat met de klant. En dat met het toevoegen van iedere rapportagelijn langzaam de ware behoefte van klanten bij managers uit beeld verdwijnt. Medewerkers bij succesvolle startups hebben – door het ontbreken van managementlagen – meer contact met hun klanten en kennen hen daardoor beter. Zodoende zijn ze veel beter in staat om te leveren wat klanten willen.
Het gebouw uit!
Het advies aan grote bedrijven is om (figuurlijk, maar ook letterlijk) vaker het kantoorgebouw uit te gaan. Dit betekent: niet met een groep interne stakeholders in workshops analyseren wat de klant wil, maar informatie inwinnen bij de klant zelf. Het gedrag en de feedback van klanten zelf bepalen
wat hoog op de agenda moet staan. Het is aan te raden om dit zo vroeg mogelijk in het innovatieproces te doen. In een tijd van snelle verandering kan het veel geld kosten om veel tijd te besteden aan de ontwikkeling van iets waar niemand op zit te wachten.
Prototypes
De manieren waarop klantinzichten kunnen worden verkregen zijn divers: van persoonlijk contact, tot lezen van productbeoordelingen, reageren op sociale media, kleine onderzoeken doen, en prototypen laten zien. De noodzaak dichtbij de klant te staan beperkt zich niet tot één laag of onderdeel van de organisatie, zoals de afdeling klantcontact of sales. Alle werknemers, dus ook die in operationele rollen zoals marketing, productie of IT, zouden regelmatig contact moeten hebben met potentiële klanten om te (blijven) begrijpen waarom die klant hun klant is, of waarom (nog) niet.
Voorbeeld: ING-app
Normaal gesproken hebben teams die software maken niet veel contact met klanten. Maar de ING-bankierenapp werd ontwikkeld door een multidisciplinair team, waarin vrijwel iedereen contact had met de eindgebruiker. De eerste, sobere versie van de app had slechts een beperkt aantal functies. In de App Store werd de initiële release daarom matig beoordeeld door klanten. Het team concentreerde zich bij de verdere ontwikkeling van de app volledig op de reacties van klanten die binnenkwamen via beoordelingen van de app in de App Store. Daardoor is de app nu de best beoordeelde en meest gedownloade app voor mobiel bankieren.
Impliciete belofte
De werkwijze van ING tekent de nieuwe werkwijze die grote bedrijven overnemen van succesvolle start-ups: ze innoveren efficiënt door een eerste versie snel op de markt te brengen, accepteren het risico dat deze niet direct uitmuntend is, maar doen daarbij wel impliciet de belofte aan klanten om continu door te ontwikkelen op basis van klantwensen.
De auteur, Eric Klaassen, is oprichtend partner bij adviesbureau BLOOM en gespecialiseerd in online strategie. Dit verhaal verscheen eerder, bewerkt en uitgebreider, in Holland Management Review
Foto via Flickr.com
