Je geeft $50.000 per jaar uit aan analysetools, mensen en infrastructuur. Is dat het waard? Leidden die analytics tot beslissingen die geld bespaarden of opleverden? Het rendement van analytics (analytics ROI) beantwoordt dat. Het meet of je investering in analytics echt zakelijke waarde oplevert. De meeste bedrijven volgen dit niet. Jij zou het wel moeten doen.
Het rendement van analytics meet wat je investering in analytics oplevert: tools, mensen, processen en data-infrastructuur. Dit artikel behandelt hoe je het meet, wat als waarde telt en hoe je je rendement verbetert.
Het rendement van analytics is de zakelijke waarde die je analytics opleveren, gedeeld door de kosten daarvan.
ROI = (zakelijke waarde uit analytics / kosten van analytics) maal 100
Voorbeeld: je investering in analytics kost $100.000 per jaar (tools, personeel, infrastructuur). Beslissingen op basis van analytics bespaarden je bedrijf $500.000 (lagere kosten per verworven klant, beter klantbehoud, sneller problemen ontdekken). Je ROI is 500 procent.
Het rendement van analytics doet ertoe omdat het je investering rechtvaardigt. Geef je geld uit aan analytics maar ken je het rendement niet, dan loopt je analytics-programma het risico dat er op bezuinigd wordt.
Wat het rendement van analytics is en waarom het ertoe doet
De meeste bedrijven investeren in analytics zonder het rendement te meten. Ze geven geld uit aan tools en mensen maar vragen zich nooit af: leverde dit waarde op? Het rendement van analytics dwingt je die vraag te beantwoorden.
Wat als waarde van analytics telt
Kostenbesparing: automatisering die handwerk vermindert, optimalisatie die verspilling vermindert, voorkomen dat de kosten van klantenservice oplopen.
Hogere omzet: beter doelgroepbereik dat de conversie verhoogt, programma's voor klantbehoud die verloop verminderen, optimalisatie van prijzen die de omvang van deals vergroot.
Snelheid: sneller problemen ontdekken waardoor er minder stilstand is, sneller beslissen waardoor je als eerste op de markt bent, sneller inzichten krijgen waardoor je misstappen voorkomt.
Minder risico: voorspellingen die problemen voorspellen voordat ze ontstaan, monitoring die afwijkingen vroeg ontdekt, fraudedetectie die verlies voorkomt.
Zo meet je het rendement van analytics
Stap één: Bepaal je investering in analytics. Kosten van tools (GA, analyseplatform, tool voor dashboards). Kosten van personeel (data-analisten, data-engineers, analyseteam). Kosten van infrastructuur (datawarehouse, ETL-tools). Kosten van tijd (tijd die mensen besteden aan dashboards bouwen en rapporten draaien).
Stap twee: Zoek een beslissing op basis van analytics. We optimaliseerden ons afrekenproces op basis van funnelanalyse. We verminderden verloop door een programma voor klantbehoud in te voeren op basis van cohortanalyse. We schoven advertentiebudget om op basis van attributiemodellen.
Stap drie: Meet het effect op het bedrijf. Hoeveel verhoogde de optimalisatie van het afrekenen de conversie? Hoeveel verminderde het programma voor klantbehoud het verloop? Hoeveel meer omzet kwam er uit beter toegewezen advertentiebudget?
Stap vier: Bereken het rendement. (Zakelijke waarde / totale investering in analytics) maal 100.
Waarde die makkelijk te meten is en waarde die moeilijk te meten is
Makkelijk te meten: kostenbesparing (we automatiseerden rapporten en besparen 10 uur per week maal $50 per uur). Direct effect op de omzet (we optimaliseerden de landingspagina, de conversie ging van 2 procent naar 2,5 procent en leverde $50.000 meer omzet op).
Moeilijk te meten: snelheid van beslissen (snellere inzichten voorkomen misschien misstappen, maar je kunt niet meten wat niet gebeurde). Minder risico (fraudedetectie voorkwam verlies, maar je weet niet wat er zonder gebeurd zou zijn). Moraal (betere dashboards maken teams gelukkiger, maar geluk is moeilijk in dollars te meten).
Meet eerst de waarde die makkelijk te meten is. Die rechtvaardigt je investering. De moeilijke waarde is een bonus.
Veelgemaakte fouten bij het rendement van analytics
Alle zakelijke waarde als waarde van analytics tellen: de omzet steeg 20 procent. Maar dat kwam deels door een productlancering, een nieuwe marketingcampagne en betere marktomstandigheden. Analytics droeg misschien 5 procent van die stijging bij. Isoleer de bijdrage van analytics.
De kosten van analytics niet meetellen: je telt de kosten van de tool mee maar vergeet de kosten van personeel en infrastructuur. De echte kosten van analytics zijn de tool plus mensen plus infrastructuur.
Te lang wachten met meten: wacht niet op een magisch jaarlijks rendement. Meet per kwartaal. Leverden de analytics-projecten van dit kwartaal waarde op? Meet elk project. Leverde deze optimalisatie rendement op?
Attributie negeren: je tool voor marketinganalytics zegt dat die $1 miljoen omzet opleverde. Is dat zo? Of mat die gewoon wat sowieso zou zijn gebeurd? Wees kritisch over het rendement van analytics. De werkelijkheid is ingewikkelder.
Zo verbeter je het rendement van analytics
Richt je op analytics-projecten met veel effect: bouw geen dashboards voor alles. Bouw dashboards die belangrijke zakelijke vragen beantwoorden. Meet niet elk cijfer. Meet cijfers die beslissingen aandrijven.
Geef voorrang aan zakelijke problemen: analytics is geen technologieprobleem maar een zakelijk probleem. Begin met: "We verliezen klanten te snel" of "Onze advertenties converteren niet goed." Begin niet met "We hebben een datawarehouse nodig." Het zakelijke probleem komt eerst.
Maak inzichten bruikbaar: een inzicht is alleen waardevol als iemand ernaar handelt. Een prachtig dashboard waar niemand naar kijkt, is verspilling. Maak inzichten duidelijk. Laat ze acties sturen.
Meet voortdurend: bepaal het rendement van analytics niet één keer per jaar. Meet na elk project. Veranderde deze cohortanalyse een beslissing? Bespaarde het geld? Bouw een cultuur van meten.
Bouw een terugkoppeling: elk analytics-project moet een hypothese, een resultaat en een gemeten effect hebben. Gebruik die terugkoppeling om het volgende project te verbeteren.
Veelgestelde vragen
Hoe meet ik het rendement van een analysetool die ik net invoerde?
Wacht 90 dagen tot mensen hem gebruiken en het effect zichtbaar wordt. Zoek dan één beslissing die door de tool werd genomen. Meet het effect op het bedrijf. Dat is je eerste datapunt voor het rendement. Bouw vanaf daar verder. Met de Websitebouwer van WEMASY zet je dit direct op je eigen website op.
Wat als analytics een beslissing mogelijk maakt maar de beslissing verkeerd was?
Dat is nog steeds waardevolle data. Analytics liet je een patroon zien, je handelde ernaar en het werkte niet. Je leerde iets. Meet de kosten van de fout. De volgende keer stel je misschien betere vragen of controleer je meer voordat je handelt.
Hoe bewijs ik dat analytics een probleem voorkwam?
Dat kan eigenlijk niet. Een behouden klant vertrok niet, dus je verloor geen geld. Maar je weet niet of die zonder je programma voor klantbehoud was vertrokken. Gebruik een test: programma voor klantbehoud bij segment A, geen programma bij segment B, en meet de verschillen in verloop.
Moet ik loonkosten voor analytics meetellen in de berekening van het rendement?
Ja. Heb je twee analisten van elk $100.000 per jaar, dan is dat $200.000 per jaar aan kosten voor analyse. Je totale rendement moet daarmee rekening houden. Anders negeer je je grootste kostenpost.
Wat is een goed rendement van analytics?
Een typisch rendement is 300 tot 1.000 procent. Goede bedrijven halen meer dan 1.000 procent. Uitzonderlijke bedrijven halen meer dan 1.500 procent. Dat betekent dat elke dollar die je aan analytics uitgeeft, drie tot vijftien dollar aan waarde oplevert. Vergelijk met andere zakelijke investeringen: een dollar in marketing levert misschien één dollar op (quitte). Een dollar in analytics levert misschien vijf op. Analytics is een investering met veel rendement.
Hoe overtuig ik het management om meer in analytics te investeren als ik het rendement nog niet mat?
Begin met een proefproject. Kies één beslissing met veel effect. Gebruik analytics om die te onderbouwen. Meet het resultaat. Laat het rendement zien. Gebruik dat als bewijs dat het werkt. Schaal het daarna op. Vraag niet om een grote investering zonder bewijs. Bewijs komt eerst.