Meer business halen uit data? Deze bedrijven gingen je voor

Voortdurende procesoptimalisatie. Beter inzicht in wat klanten willen. Nieuwe verdienmodellen. Op papier biedt datagedreven werken tal van mogelijkheden om de performance van je bedrijf of organisatie te verbeteren. Als je die kansen goed weet te benutten, kan dat een enorm strategisch voordeel opleveren ten opzichte van de concurrentie.

Tegelijkertijd vinden veel bedrijven en organisaties het nog altijd lastig om alle kansen van een meer datagedreven werkwijze daadwerkelijk te verzilveren en hun businessimpact écht te verhogen.

Dat het wel kán, bewijzen deze drie voorbeelden van uiteenlopende bedrijven. Ontdek hoe zij data op een slimme manier inzetten en zo het onderste uit de data-kan halen.

1. ProRail: onderhoudsbehoefte voorspellen

Vallende bladeren, bevroren wissels en defecte bovenleidingen: wie regelmatig de trein pakt, krijgt ongetwijfeld weleens te maken met vertraging. ProRail doet er alles aan om storingen en vertragingen zoveel mogelijk te voorkomen.

Slimme data-analyse is daarbij een steeds belangrijkere troef voor de spoorbeheerder. Zo slaat ProRail op het gebied van onderhoud de laatste jaren flinke slagen door in te zetten op predictive maintenance. Op basis van historische data en actuele gegevens uit sensoren kan ProRail steeds beter voorspellen waar storingen en slijtage op zullen treden. Daardoor steekt het spoorbedrijf het onderhoud steeds meer preventief in plaats van reactief in. Oftewel: voorkomen is beter dan genezen.

Minder sein- en wisselstoringen

Dat dat werkt, bewijzen de cijfers. Dankzij een netwerk van hightech sensoren daalde het aantal storingen op het spoor tussen 2018 en 2021 van 1.447 naar 1.088. In diezelfde periode steeg ook het percentage treinen dat op tijd reed van 92,6 procent tot 94,1 procent.

Intussen wil ProRail ook steeds vaker data afkomstig van reizigers inzetten. Zo werkt het bedrijf aan een app die de smartphones van treinreizigers laat functioneren als bewegingssensoren. Detecteren voldoende sensoren bij hetzelfde punt op het spoor een afwijking, zoals een hobbel? Dan neemt een onderhoudsploeg ter plekke poolshoogte en worden eventuele problemen meteen verholpen.

Advertorial

Podcast Future of Work: Fact-Based Sturen met Miriam Maan

Met onderwerpen en opmerkingen als: Wat gebeurt er als je niet stuurt op basis van Data? Kun je Datagedreven werken als je geen Big Data hebt? Waar kijk je naar als je stuurt op feiten? Ik werk al met een dashboard, maar hoe kan het beter?

lees verder

2. OddSpot: snel de juiste diagnose

Op het snijvlak van kunstmatige intelligentie en gigantische hoeveelheden data ontstaan ook voor de medische wereld interessante mogelijkheden. Door grote hoeveelheden medische gegevens – zoals labuitslagen, ziektegeschiedenissen, scans en röntgenfoto’s – te analyseren en met elkaar te vergelijken, kan steeds beter en sneller een goede diagnose worden gesteld.

En dat is goed nieuws voor de patiënt. Dankzij steeds complexere modellen wordt het individuele ziekteverloop voorspeld en kan de behandeling steeds beter worden gepersonaliseerd.

Huidkanker herkennen via een app

Inmiddels ontwikkelen tal van bedrijven interessante, datagedreven toepassingen op het vlak van model-based decision making. Een voorbeeld is het Eindhovense OddSpot, dat een app ontwikkelde die huidkanker kan herkennen.

Maak je je zorgen over een plekje op je huid? Dan beantwoord je via de app veertien eenvoudige vragen over onder meer kleur, grootte en gevoeligheid van de betreffende plek. Ook beantwoord je vragen over je leeftijd, huidtype en zongedrag, aangevuld met een foto van het plekje. Op basis van die informatie geeft OddSpot vervolgens de kans dat het gaat om twee van de meest voorkomende voorstadia van huidkanker (actinische keratose of een basaalcelcarcinoom).

Inmiddels blijkt dat OddSpot huidkanker beter herkent dan de huisarts, en net zo goed als een dermatologisch verpleegkundige. In 90 procent van de gevallen klopt de diagnose. Ook presteert de app bijna net zo goed als de specialist in het ziekenhuis. Een goede manier dus om via data te komen tot efficiëntere zorg en zo zorgverleners te ontlasten.

3. Beer in a Box: speciaalbier op maat

Van fietsen en boxershorts tot scheermesjes en maaltijdpakketten: de subscription economy, waarbij consumenten een abonnement afsluiten voor een bepaald product, is booming. Ook al jaren booming: de markt voor speciaalbieren. Steeds meer bierliefhebbers kiezen niet voor het traditionele pils, maar voor een craft beer van een grote brouwerij of juist een microbrouwerij.

De werelden van de abonnementeneconomie en speciaalbier komen bij elkaar in Beer in a Box. Dit Alkmaarse bedrijf stelt maandelijks een bierpakket op maat samen voor zijn klanten. Gebruikersdata zijn hierbij cruciaal. Nieuwe klanten krijgen een korte vragenlijst voorgeschoteld over hun smaakvoorkeuren. Daaruit volgt een algemeen smaakprofiel: houdt de klant meer van blonde, zure, bittere of donkere bieren?

Op basis van het smaakprofiel krijgt de klant periodiek een bierpakket thuisgestuurd. Vervolgens kan de klant elk afzonderlijk biertje beoordelen. Op basis van deze gebruikersdata schat Beer in a Box steeds beter in welk bier iemand lekker vindt. Tegelijkertijd stuurt Beer in a Box klanten ook altijd één afwijkend biertje toe. Zo voorkomt het bedrijf dat klanten in een ‘smaakbubbel’ terechtkomen.

Zelf aan de slag met data? Lees ook:

• Hoe zorg je dat je organisatie op cijfers stuurt en niet op je onderbuik?
• Zo word je een datagedreven organisatie in 7 stappen
• Hoe je met datagedreven werken je organisatie slimmer en efficiënter maakt

Dit artikel wordt u aangeboden door

House of Performance

Wij zorgen dat mensen, teams en organisaties kunnen excelleren. Binnen Nederland en ook daarbuiten doen wij dat door ze te adviseren en ondersteunen waar dat kan en te confronteren waar het moet. Ook binnen onze eigen organisatie staat het laten excelleren van mensen centraal. Een van de redenen dat wij ook dit jaar weer gecertificeerd zijn als Great Place To Work.

Meer info