Data analyse is het bekijken en interpreteren van gegevens om op basis daarvan conclusies te kunnen trekken. Data analyse noemen we op z’n Engels ook wel business intelligence. Klinkt misschien net een tikkeltje interessanter, maar komt in de basis eigenlijk op hetzelfde neer. Heb jij het idee dat je meer uit de data kunt halen die omgaat in je organisatie en wil je aan de slag met het analyseren van data? Met ons handige stappenplan zet je eenvoudig je eerste stappen in de wereld van data analyse.
Waar zet je data analyse voor in?
De redenen om een start te willen maken met data analyse kunnen heel divers zijn. Misschien heb je net een enquête of onderzoek uitgevoerd en wil je nu structuur brengen in de enorme berg aan informatie die je binnen hebt gekregen. Of wellicht verzamel je wel gegevens van het surfgedrag op jouw website via Google Analytics, maar doe je momenteel eigenlijk te weinig met de informatie die je daaruit kunt halen. Wat voor jou de reden ook is om je te willen verdiepen in data analyse, het is altijd een goed begin om te bedenken waarvoor je data analyse precies wilt gebruiken.
Op hoofdlijnen zijn er vier soorten van data analyse, die we toelichten aan de hand van de verkopen van een webwinkel:
- Beschrijvend: uit de beschikbare data is te zien dat er in de laatste 3 maanden vooral spijkerbroeken zijn verkocht.
- Diagnostisch: je gebruik data om te kijken waarom er in de afgelopen 3 maanden vooral spijkerbroeken zijn verkocht. Was er een relatie met het weer? Waren de spijkerbroeken in de aanbieding?
- Voorspellend: doordat je uit de data kunt afleiden dat in de afgelopen jaren het eerste kwartaal de populairste periode was voor het kopen van spijkerbroeken, kun je de verkoopcijfers voor het volgend jaar voorspellen.
- Voorschrijvend: stel dat je naast spijkerbroeken vooral ook truien wilt gaan verkopen. Wat moet je dan aanpassen in je verkoopstrategie om dat te realiseren?
Zoals je ziet kun je data analyse voor verschillende vraagstukken inzetten. Maar waar begin je? Daar duiken we wat dieper op in met onderstaand stappenplan.
Stappenplan om zelf te starten met data analyse
Data analyse klinkt misschien als veel en groots. Daarom is het slim om het in kleinere stapjes op te delen, waarmee jij een vliegende start in de wereld van data kunt maken.
- Maak helder waarom je data analyse wilt gebruiken
Je zult niet zomaar met data analyse willen starten. Dus ga voor jezelf na wat voor jou de belangrijkste vraag is die je wilt beantwoorden met behulp van data analyse. - Bedenk welke data je nodig hebt om de vraag te beantwoorden
Weet je wat je wilt achterhalen door data te analyseren? Dan is de volgende vraag om te bedenken welke data je nodig hebt om die vraag te beantwoorden en waar je die data vandaan haalt. Heb je bijvoorbeeld bezoekcijfers nodig van je website? Dan is Google Analytics vaak de bron daarvoor. Maar het kan ook zijn dat je financiële gegevens nodig hebt van de afdeling finance. Of misschien wil je wel inzicht in wanneer welke aanbieding liep. Dan kun je vaak bij de marketingafdeling te rade gaan.
- Bedenk op welke manier je de data wilt analyseren
Haal je de data uit Google Analytics, dan heb je vaak al mogelijkheden voor analyse in het programma zelf zitten. Ga je data uit verschillende bronnen combineren om jouw vraag te beantwoorden? Dan zou je hier bijvoorbeeld Microsoft Excel voor kunnen gebruiken. Dat programma zit standaard in het Office-pakket en zul je ongetwijfeld op je computer hebben staan. Nooit eerder met Excel gewerkt? In de blog ‘hoe werkt Excel’ vind je veel tips die je op weg kunnen helpen. Excel biedt verschillende handige functies om data te analyseren. De SOM.ALS-functie is bijvoorbeeld ideaal om alleen die data mee te nemen in je analyse die aan bepaalde voorwaarden voldoet. Of verdiep je eens in de mogelijkheden van een draaitabel in Excel: onmisbaar voor het analyseren van grote hoeveelheden gegevens.
- Analyseer en interpreteer
Zodra je een hoofdvraag hebt, weet welke data je hiervoor nodig hebt en hoe je die data gaat analyseren, kan het echte werk beginnen. Verdiep je in de gegevens, leg verbanden en trek waar mogelijk conclusies. Als je vervolgens je bevindingen ook nog eens overzichtelijk presenteert, kan niemand meer om jouw analyse heen!
Nog beter worden in data analyse?
Wil je je verdiepen in het analyseren van data? Dan kun je hier prima zelf je eerste stappen in zetten. Maar vaak bieden analyseprogramma’s zoals Google Analytics en Excel zoveel mogelijkheden, dat het slim is om toch een training te volgen. Zo haal je vaak veel meer uit de programma’s dan je zelf had kunnen bedenken. Wil je echt aan de slag met data analyse? Kijk dan eens naar onze tweedaagse cursus Google Analytics of eendaagse training Excel.
