Winkelmand

Geen producten in je winkelmand.

Hoe zorg je dat je jouw organisatie op cijfers stuurt en niet op onderbuik?

In samenwerking met House of Performance - Al beschik je over de beste analisten en tools, dat wil nog niet zeggen dat je team ook daadwerkelijk iets met al die fraaie dashboards en rapportages doet. Hoe help je je mensen vertrouwen op data in plaats van op hun onderbuik?

Rishi via Unsplash
Je leest nu: Hoe zorg je dat je jouw organisatie op cijfers stuurt en niet op onderbuik?

Organisaties beginnen doorgaans met datagedreven werken omdat ze meer op feiten willen sturen. Tegelijkertijd willen ze steeds sneller kunnen acteren en dus sneller besluiten kunnen nemen, vertelt organisatieadviseur Jos Kuiper van House of Performance.

‘Als feiten dan niet of niet snel genoeg terechtkomen op de plek waar de besluitvorming plaatsvindt, zullen organisaties geneigd zijn om tóch te koersen op onderbuik en resultaten uit het verleden.’

Onderbuikgevoel

Dat wil niet zeggen dat gebruikmaken van je onderbuik per definitie onjuist is, vervolgt Kuiper. ‘Hoogstwaarschijnlijk zal je onderbuik vaak genoeg leiden tot een besluit met een positief resultaat.’

‘Maar daardoor leer je niet hoe je nóg betere besluiten kunt nemen in een almaar veranderende omgeving. Als je besluitvorming feitelijk maakt, helpt dat ook om te snappen in hoeverre de aannames die je doet juist zijn. En – vooral – waaróm ze dat wel of niet zijn.’

Aannames toetsen

Aannames maken is niet iets dat je wilt of kunt voorkomen, vult consultant Wytze Klop van House of Performance aan. ‘Dit is nou eenmaal hoe mensen werken. Het punt is juist dat deze aannames expliciet kunnen worden gemaakt en worden getoetst.’

‘Waar klopt de uitkomst niet helemaal met je verwachting? En op welk vlak moet je je aanname wellicht herzien? Aannames doen is niet fout, het gaat erom te willen leren om continu betere aannames te doen. En dan is de vraag: hoe pak ik dat op een pragmatische manier aan?’

Toegevoegde waarde

De toegevoegde waarde van datagedreven werken schuilt volgens Klop in die feitelijkheid. ‘Je zou dus denken dat datagedreven werken breed omarmd wordt. Wie wil zijn performance nou niet verbeteren? Toch valt dat in de praktijk vaak tegen.’

‘Teams zijn gewend om op een bepaalde manier te werken, vanuit een bepaalde overtuiging en ervaring dat iets werkt. De neiging is dan ook vaak groot om te denken: ik heb daar geen verdere bevestiging voor nodig. Terwijl het goed kan zijn dat je aannames niet helemaal kloppen.’

Keten van informatie

Als besluitvormer heb je niet de tijd om steeds je aannames te onderzoeken en te valideren, schetst Kuiper. ‘Dat is niet realistisch. Hiervoor zul je dus toch hulp in moeten schakelen van de omgeving, bijvoorbeeld van analisten.’

Cruciaal daarbij is volgens Kuiper de manier waarop je die hulp formuleert. ‘Regelmatig zie ik een manager een analyseopdracht formuleren, waarna hij of zij gaat zitten wachten op een resultaat. Ondertussen wordt de analist geacht keuzes te maken in de data, terwijl je daar als manager eigenlijk bij betrokken moet zijn.’

‘Het helpt echt enorm wanneer je als manager uitspreekt waaróm je iets wil onderzoeken, welke aannames jij hebt op basis van welke feiten, en wat jij verwacht te zien. Als je de analist veel meer betrekt bij je besluitvorming, wordt de kans een stuk groter dat de analyse ook daadwerkelijk iets oplevert waar je iets aan hebt. En is de rapportage eenmaal opgeleverd? Neem dan ook de tijd om samen in de cijfers te duiken. Zien we hetzelfde?’

Weerstand tegen data

Bij het expliciteren van aannames en het transparanter maken van keuzes bestaat het risico dat mensen in de weerstand schieten, schetst Klop. ‘Het gevoel is dan toch al snel: blijkbaar heb ik jarenlang iets verkeerd gedaan, terwijl de resultaten al die tijd toch goed waren.’

‘Deze reactie is menselijk. Mensen zoeken toch vaak naar bevestiging in resultaten en data van iets dat ze al vermoedden, de zogenaamde confirmation bias. Maar met alle beschikbare data en analysekracht is het zaak om juist verder te zoeken dan die eerste reflex: “Zie je nou wel, dat dacht ik al”.’

Wat ook meespeelt is dat mensen vaak een bepaalde kennisvoorsprong hebben, vervolgt Klop. ‘Binnen hun organisatie zijn ze specialist op een bepaald vlak; zíj weten bijvoorbeeld als geen ander wat die ene klant wel en niet op prijs stelt, zíj weten precies hoe die en die markt in elkaar steekt. Als jij dat ‘kennisfort’ dreigt af te breken door zaken expliciet en transparant te maken, kunnen mensen zich daar echt door aangevallen voelen.’

Focus op data aanbrengen

Verder is het volgens Klop ook zaak om niet te verzuipen in de data. ‘De neiging – juist bij analytisch ingestelde managers – is om heel veel informatie als interessant te zien. Des te belangrijker om focus aan te brengen in wat nu écht belangrijk is.’

‘Een goede manier om dat te doen, is om te kijken naar bijvoorbeeld de terugkerende operationele besluiten die je neemt. Welke (bijstuur)acties zijn er eigenlijk mogelijk? En gaan meer data en andere data daarbij onderscheidend zijn?’

Verwondering

Datagedreven werken draait in de basis om verwondering, vult Kuiper aan. ‘Wil je met jouw team meer datagedreven gaan werken, dan is een logische eerste stap om het goede voorbeeld te geven.’

‘Dit doe je al door transparant te zijn over jouw overtuigingen en aannames. Maar ook door zelf feiten en cijfers in te brengen, en je team vervolgens ruimte te bieden om daarmee te kunnen experimenteren en ze te valideren.’

Ruimte voor meedenken

Bied teamleden daarbij voldoende ruimte om mee te denken, benadrukt Klop. ‘Stel vragen. “Dit is de eerste versie van de analyse en van het dashboard, mis je iets?” En: maak expliciet wat je aannames en bronnen zijn.’

‘Die informatie ontbreekt nu vaak op een dashboard of in een rapportage. Terwijl dat juist enorm nuttige info is om teamleden meer context te bieden en om meer begrip te kweken voor de uitkomst van de analyse.’

Datakwaliteit

Datakwaliteit is ook een belangrijk aandachtspunt bij dit alles, vervolgt Klop. ‘De datakwaliteit is doorgaans altijd minder dan je idealiter zou wensen. Dat leidt dan al snel tot de conclusie “dat het niet werkt”, waarna mensen de analyse naast zich neerleggen.’

‘Zoals gezegd voelen mensen zich vaak al enigszins bedreigd als de organisatie datagedreven wil gaan werken. Als er dan één foutje in je data zit, kan dat al betekenen dat mensen afhaken.’

Juist op zo’n moment is het volgens Kuiper goed om door te pakken. ‘Op het moment dat inzichten of de kwaliteit van onderliggende data niet op orde zijn, onderzoek dan wat jouw aandeel kan zijn in het verbeteren daarvan. ‘

‘Ga als team kijken: hoe kunnen we de datakwaliteit verbeteren en ervoor zorgen dat we volgende keer wél een goede analyse kunnen draaien? Dat gebeurt nu in de praktijk helaas nog veel te weinig. Een gemiste kans. Want ook halve informatie is vaak nog altijd beter dan geen informatie.’

Betere performance

Staar je vooral niet blind op de technologie alléén, benadrukt Kuiper ten slotte nogmaals. ‘Datagedreven werken draait primair om het onderzoeken van overtuigingen, om op basis daarvan steeds betere besluiten te kunnen nemen.’

‘Steeds betere tooling en een goede datafundament helpen om dit proces te vergemakkelijken en te versnellen, maar uiteindelijk draait datagedreven werken vooral om verwondering en context. Wat gebeurt er nou precies? En waarom onderzoeken we dat?’

‘Als je dat duidelijk weet te maken, en je biedt teamleden voldoende ruimte om hun onzekerheden en twijfels te uiten, wordt de kans een stuk groter dat mensen daadwerkelijk gaan vertrouwen op de cijfers. En dat datagedreven werken ook daadwerkelijk bijdraagt aan een betere performance.’


Hoe helpt dit de performance van je organisatie?
De tips en inzichten in dit artikel kunnen je helpen om als organisatie meer datagedreven te gaan werken. Door niet alleen maar op je onderbuik en aannames te vertrouwen, maar data als ondersteunend middel te zien en goed samen te werken met de analisten, kun je nog betere beslissingen nemen.

Lean vs Agile

Lean een overgewaaide hype en Agile the next thing? Echt niet! Lean en Agile zijn twee state-of-the-art managementfilosofieën die je helpen om in een veranderende omgeving je doelen te behalen. In deze whitepaper zetten we Lean en Agile naast elkaar.

Download gratis

De 6 ingrediënten van een effectieve game

Gamification is een schaalbare veranderaanpak, waarmee je blijvende gedragsverandering realiseert en prestaties op de werkvloer verbetert. Maar wat maakt een game nu effectief? Hoe zorg je dat het écht bijdraagt aan de gestelde doelen?

Download gratis
/