Bedrijven verzamelen steeds meer data en willen daar graag inzicht uit halen. Dat is niet altijd makkelijk. Het begint dikwijls met de kwaliteit van de data: deze zijn incompleet of onpraktisch opgeslagen waardoor de bruikbaarheid, representativiteit en validiteit niet gewaarborgd zijn.
Daarnaast is de uitdaging welke variabelen uit de database je moet gebruiken voor een waardevolle analyse. Hoe vertaal je gevonden insights door? Welke keuzes moet je maken als je met big data werkt?
Heb jij een uitgebreide database waar je meer uit wilt halen? Door jouw big data te voorzien van zachte waarden zoals drijfveren, motieven en sociale interesses leer jij je doelgroep écht kennen en creëer je concurrentievoordeel. Motivaction kan je hierbij helpen.
Hoe werkt het?
Je kunt ons inzetten voor uiteenlopende vraagstukken, en krijgt een innovatieve oplossing op maat. Daarbij is er de mogelijk voor bijvoorbeeld:
- Een data dashboard ontwikkelen
Voor directe analyses en heldere insights in datastromen ontwikkelen wij big data-dashboards. Hiermee kun je binnen de data specifieke variabelen aan- en uitschakelen om de datastromen vanuit alle perspectieven te bekijken.
- Postcodeverrijking toepassen op jouw database
Door het koppelen van jouw database aan onze Mentality-milieus en gebiedsanalyse krijg jij per postcodegebied inzichten uit dertig jaar onderzoek naar wat mensen drijft, over bijvoorbeeld merkvoorkeuren, duurzaamheidsgedrag of mediagebruik.
- Look-a-likes creëren
Jouw database vullen we aan met de sociale interesses van het klantenbestand, waardoor je potentiële klanten kunt benaderen die dezelfde interesses hebben (look-a-likes) en hogere conversies bereiken.
In de praktijk
Motivaction weet als geen ander hoe je met rommelige output uit een database waardevolle datasets maakt. Met onze jarenlange ervaring zorgen wij ervoor dat je big data gericht in kunt zetten. Wij kunnen externe data aan onderzoek koppelen én data analyseren zonder aanvullend onderzoek. Dit deden we onder andere voor:
- Een goed doel met een database vol huishoudens, waar kenmerken in staan als autobezit, WOZ-waarde en of mensen donateur zijn of niet. Deze data koppelden we aan Mentality. Vervolgens zochten we in die database naar de kenmerken waarmee je donateurschap kunt voorspellen. Zo wist de opdrachtgever welke huishoudens grote kans hebben om donateur te worden en kunnen hier gericht fondswervingsacties op plaatsvinden.
- Een retailer die op basis van specifieke klanteninformatie wilde beslissen welke locatie voor een volgende winkel de meeste aansluiting zou vinden bij de doelgroep. Door dataverrijking op postcodegebied kon de retailer niet alleen de beste locatie voorspellen, maar ook de inrichting van de winkel en het aanbod afstemmen op de specifieke wensen van de doelgroep.
Lees voor meer informatie het blogartikel "Big data: privacy is theft" of neem contact op met Seth Schaafsma.
