Winkelmand

Geen producten in je winkelmand.

Waarom datagedreven werken begint met slim samenwerken

In samenwerking met House of Performance - Datagedreven werken kán veel moois opleveren. Maar dan is het wel belangrijk dat iedereen op één lijn zit. Wat kun je doen om slimme samenwerking te bevorderen? Wij geven je 6 tips.

datagedreven werken slim samenwerken
Je leest nu: Waarom datagedreven werken begint met slim samenwerken

Steeds meer bedrijven en organisaties onderzoeken de mogelijkheden van datagedreven werken. Niet voor niets, want de beloften van datagedreven werken zijn op papier groot. Door de inzichten die je uit data haalt, kun je snellere en betere beslissingen maken. Denk aan het efficiënter inrichten van processen, het optimaliseren van de klantervaring en het inspelen op nieuwe klantbehoeftes.

Steeds meer bedrijven zien de meerwaarde van deze datagedreven aanpak dan ook in. Zo blijkt uit onderzoek van DDMA, de branchevereniging voor data & marketing, dat het aantal bedrijven dat beslissingen op basis van data neemt gestegen is van 48% in 2018 naar 60% in 2019. Goed nieuws dus.

Toch blijft het lastig om een datagedreven cultuur te realiseren. Onder meer doordat bij slechts 12% van de bedrijven de juiste data voor iedereen makkelijk beschikbaar is. Oftewel, slechts een select groepje werknemers heeft de mogelijkheid om op basis van data beslissingen te nemen. Daardoor is het in de praktijk lastig om datagedreven werken zo in te zetten dat je als organisatie continu verbeteringen kunt realiseren.

Mismatch

Een van de oorzaken is de ‘mismatch’ tussen de door de analytics-afdelingen gebouwde oplossing en de wensen van de business. De IT’ers en dataspecialisten leveren prachtige tooling en data op, maar ‘de werkvloer’ kan er vervolgens niet goed mee uit de voeten. Met alle wederzijdse frustraties en vertragingen van dien.

Hoe kun je ervoor zorgen dat de door technologie gedreven analytics-afdelingen en de business dezelfde taal gaan spreken? Een paar tips:

1. Creëer multidisciplinaire teams

De sleutel ligt in een slimmere samenwerking. Het samenstellen van multidisciplinaire teams, waarin alle betrokken geledingen vertegenwoordigd zijn, is daarbij een belangrijke stap. Door technologie en business al in een vroeg stadium bij elkaar te brengen, voorkom je dat wensen en verwachtingen van meet af aan uit elkaar gaan lopen.

2. Investeer in business- én datageletterdheid

Voor een goede samenwerking is het belangrijk dat beide partijen elkaar goed begrijpen. Dus het analytics-team moet snappen wat de business nodig heeft om tot een goed besluit te komen en de business moet begrijpen wat er mogelijk is met data en hoe je data interpreteert en toepast binnen je organisatie. Investeer dus in de datageletterdheid van je businessmedewerkers én in het meer business savvy maken van je analytics-team.

3. Hanteer dezelfde definities

Verder is het belangrijk dat dezelfde definities worden gehanteerd. Als we zeggen dat mensen niet dezelfde ‘taal’ spreken, hebben we het vaak ook letterlijk over verschillend gehanteerde termen. Neem bijvoorbeeld de Average Handling Time bij de klantenservice. Wat valt er onder het verwerken en afhandelen van de klantvraag of klant? En wat betekent het als je het hebt over de ‘startdatum’ van een contract? Of wanneer is iemand officieel een ‘uitkeringsgerechtigde’?

Tussen afdelingen en bedrijfsonderdelen komen vaak verschillen in definitie voor. Dat kan leiden tot dubbelzinnigheid en ervoor zorgen dat de verkeerde conclusies worden getrokken en daarmee minder goede beslissingen worden gemaakt. En dat is jammer. Het is dus belangrijk dat gegevens volledig, accuraat en consistent zijn en dat iedereen deze gegevens op dezelfde manier interpreteert.

4. Creëer een veilige cultuur

Een andere belangrijke slagingsfactor voor succesvol teamwork is een transparant en veilige cultuur. Dataprojecten kunnen tijdrovend zijn en gaan zelden in één keer goed. Juist bij obstakels is het belangrijk dat teamleden elkaar kritisch durven bevragen.

Met een transparante en veilige cultuur creëer je een openheid die voorkomt dat toch weer beslissingen op onderbuikgevoel worden genomen. Bijvoorbeeld wanneer rapportages niet in lijn der verwachting liggen. Door op zo’n moment juist uit te durven spreken dat je andere resultaten had verwacht, kun je als team op onderzoek uitgaan in plaats van te denken ‘de data zal wel niet kloppen’ dus laten we gevoelsmatig een andere beslissing nemen.

Het creëren van zo’n veilige omgeving begint bij de leiders binnen een organisatie. Zij moeten het voortouw nemen door zelf kritisch te durven zijn, door de uitkomsten van de data-analyse voortdurend te durven challengen en door continu alle stakeholders mee te nemen om verrassende uitkomsten te voorkomen. Juist dit voorbeeldgedrag kan ervoor zorgen dat ook teamleden zich kwetsbaar durven opstellen zodra de data aantonen dat hun gut feeling niet klopt.

5. Werk agile

Om te borgen dat het team gedurende de rit op dezelfde lijn blijft, is een agile-methode als Scrum vaak erg geschikt. Binnen deze methode wordt er gewerkt in korte sprints van twee tot vier weken. Na zo’n sprint volgt er telkens een evaluatie. Zitten we nog op het juiste spoor? Hebben we nog vertrouwen in de data? Durft iedereen uit te spreken wat hij of zij denkt?

Juiste deze kortcyclische werkwijze zorgt ervoor dat je de dialoog voortdurend op gang houdt. En dat je snel kunt bijsturen zodra de verwachtingen uit elkaar beginnen te lopen.

6. Benoem een data translator

Ten slotte kan het raadzaam zijn om binnen het team een data translator te benoemen. Dit teamlid krijgt de expliciete taak mee om een brugfunctie te vervullen tussen de business aan de ene, en afdelingen als IT, data science en business intelligence (BI) aan de andere kant.

Idealiter is de data translator iemand die beide geledingen goed kent en zowel de wensen en eisen van de business als die van het analytics-team begrijpt. Ook moet de data translator vanuit zijn of haar brugfunctie goed kunnen communiceren en verbinden.

Op die manier kan de data translator datagedreven oplossingen goed laten landen binnen de organisatie. En wordt de kans een stuk groter dat je de winst van datagedreven werken ook daadwerkelijk verzilvert.

Dit artikel is onderdeel van het dossier ‘Performance Verbeteren’ op MT.nl. Dit dossier wordt mede mogelijk gemaakt door House of Performance. House of Performance is specialist in het radicaal verbeteren van prestaties op de werkvloer, onder andere door datagedreven te werken.

Lees ook:

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 whitepaper

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 whitepaper
/