Hoe je gegevens kunt analyseren: Een beginnersgids voor 2026

De Beginnersgids voor Data-analyse

Naarmate vrijwel elke sector meer datagestuurd wordt in hoe ze alle aspecten van hun bedrijf benaderen, zullen veel werknemers worden geconfronteerd met de nieuwe en onbekende taak om uit te zoeken hoe ze data-analyse moeten uitvoeren. Mensen die niet zeker weten hoe ze gegevens moeten analyseren, kunnen deze nieuwe verantwoordelijkheid intimiderend vinden, maar dit artikel zal zes onfeilbare stappen schetsen om zelfs de meest timide beginnende analisten een geweldige start te geven!

Wat is Data-analyse en Waarom is het Belangrijk?

Met de opkomst van digitalisering verzamelen bedrijven routinematig enorme hoeveelheden gegevens – vaak aangeduid als big data. Toch gebruiken de meeste van deze bedrijven slechts een fractie van deze gegevens, waardoor een schat aan onontdekte inzichten achterblijft die de loop van hun toekomst ten goede zou kunnen veranderen.

Data-analyse heeft als doel de kracht van deze onbenutte gegevens te benutten door erin te graven en deze te interpreteren om bruikbare inzichten te onthullen die bedrijven kunnen helpen weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen op basis van feiten in plaats van intuïtie.

Effectieve data-analyse kan de winst aanzienlijk beïnvloeden door de ROI van marketing en verkoop te volgen, een dieper inzicht te bieden in klantgedrag en markttrends – en meer! Met de juiste gegevens, knowhow en de wil om te ontdekken, zijn er weinig dingen die data-analyse niet kan onthullen over hoe jouw bedrijf zaken doet – en wat het in de toekomst zou moeten doen.

4 Redenen waarom Slimme Bedrijven Stappen Ondernemen om Gegevens te Analyseren

Hoewel er praktisch onbeperkte manieren en redenen zijn om data-analyse te gebruiken, zijn hier vier van de meest voorkomende redenen waarom bedrijven steeds meer onderzoeken hoe ze gegevens kunnen analyseren.

1. Om beter geïnformeerde beslissingen te nemen

Wanneer bedrijven de impact van hun huidige bedrijfspraktijken van marketing tot verkoop tot klantenservice en verder begrijpen, kunnen ze met absolute zekerheid vertellen wat werkt en waar ze veranderingen moeten aanbrengen. Wanneer bedrijven datagestuurde beslissingen nemen, is de kans kleiner dat ze tijd en geld verspillen aan dingen die ineffectief zijn – of erger nog, een negatieve impact op het bedrijf hebben.

Begrijpen hoe je een analyse van gegevens kunt uitvoeren, kan helpen toekomstige investeringen te informeren, groeikansen te identificeren, winst en verlies te voorspellen en negatieve trends te identificeren voordat ze onomkeerbaar worden – wat allemaal leidt tot betere en beter geïnformeerde zakelijke beslissingen.

2. Om hun klanten beter te begrijpen

De meest succesvolle bedrijven ter wereld begrijpen al lang hoe ze gegevens met betrekking tot klantgedrag moeten analyseren, en dit zal alleen maar belangrijker worden naarmate bedrijven competitiever worden.

Begrijpen hoe je gegevens die zijn verzameld uit klantinteracties kunt analyseren, kan bedrijven helpen de behoeften en voorkeuren van hun klanten te begrijpen, zodat ze de communicatie en personalisatie kunnen verbeteren, de juiste producten en diensten kunnen aanbieden en een betere klantenservice kunnen leveren.

Robuuste klantdata-analyse kan klantsegmentatie verfijnen door de demografie, interesses en aankooppatronen van klanten te pinpointen – en onthullen wat klanten het meest en het minst leuk vinden aan de producten van het bedrijf.

Naast het helpen van bedrijven om hun bestaande klanten beter te bedienen, kan het ondernemen van stappen om gegevens te analyseren de belangrijkste kenmerken van mensen identificeren die het meest waarschijnlijk klanten zullen worden. Het begrijpen van deze demografie kan weloverwogen marketingbeslissingen stimuleren terwijl het aanzienlijke tijd en geld bespaart door alleen de meest waarschijnlijke prospects te targeten.

3. Om kosten te verlagen

Bij het onderzoeken hoe je data-analyse moet uitvoeren, ontdekken veel bedrijven dat voorspellende analyse kan helpen kosten te verlagen door de vraag te voorspellen. Het analyseren van de vraag naar voorraad kan bedrijven helpen piek- en laagperioden van voetverkeer en klantverzoeken te voorspellen om ideale personeelsniveaus te handhaven. Bovendien kan het identificeren van de meest effectieve marketing- en verkooptechnieken bedrijven helpen een optimale ROI te behalen bij het winnen van nieuwe klanten en het upsellen van bestaande klanten.

4. Om hun concurrentie beter te begrijpen

Veel bedrijven onderzoeken eerst hoe ze gegevens kunnen analyseren als een manier om voorop te blijven lopen op hun concurrentie. Bedrijven zijn het beste in staat om hun concurrenten te overtreffen wanneer ze de verkooptechnieken, prijsstructuren, marketingstrategieën, klantdemografie en sterke en zwakke punten van hun concurrenten bestuderen en begrijpen.

6 Stappen om Gegevens te Analyseren

Als je dit artikel hebt gevonden, vraag je je waarschijnlijk af hoe je een analyse van gegevens kunt uitvoeren. De volgende zes stappen voor het analyseren van gegevens zijn een ideale plek om te beginnen.

1. Bepaal wat je wilt ontdekken

Het is gemakkelijk om verloren te raken in de wereld van analysetools, dus de eerste stap om gegevens effectief te analyseren is het definiëren van enkele doelstellingen of wat je hoopt te ontdekken. Als je bijvoorbeeld in marketing werkt, wil je misschien identificeren welke van de sociale mediakanalen van jouw bedrijf de meeste betrokkenheid krijgen en welke soorten inhoud het beste presteren.

Klantenservicemanagers willen misschien verkeerspatronen begrijpen om de personeelsniveaus te informeren. Productteams willen misschien ondersteuningsverzoeken onderzoeken om prioriteit te geven aan bugfixes en nieuwe productfuncties.

Deze cruciale eerste stap zal helpen ervoor te zorgen dat je de juiste gegevens verzamelt, de juiste data-analysetechnieken gebruikt en bruikbare inzichten identificeert.

2. Verzamel de juiste gegevens

Zodra je weet wat je hoopt te ontdekken, is een van de volgende stappen voor het analyseren van gegevens uit te vinden welke gegevens relevant zijn voor jouw analyse en waar je ze kunt vinden. Je zult waarschijnlijk een mix van kwalitatieve en kwantitatieve gegevens uit verschillende bronnen moeten verzamelen.

Kwalitatieve gegevens zijn objectief, niet-numeriek en ongestructureerd (bijv. klantbeoordelingen, concurrentieanalyse, marktonderzoek, werknemersenquêtes), wat betekent dat ze in hun ruwe vorm niet kunnen worden gemeten of geteld, en meestal enige structurering of categorisering vereisen voordat ze kunnen worden geanalyseerd. Omgekeerd kunnen kwantitatieve gegevens (bijv. financiële gegevens en andere numerieke gegevens) gemakkelijk worden gemeten, geteld, vergeleken en geanalyseerd in hun oorspronkelijke formaat.

3. Maak de gegevens schoon

Data-analyse gaat ervan uit dat je betrouwbare gegevens gebruikt. Voordat je verdergaat met een van de volgende stappen om gegevens te analyseren, is het belangrijk om ervoor te zorgen dat je kijkt naar gegevens van hoge kwaliteit – gegevens die consistent en nauwkeurig zijn.

Je wilt controleren op typfouten, ontbrekende gegevens en inconsistenties – dit is vooral belangrijk bij het omgaan met cijfers (bijv. financiële gegevens, datums) uit verschillende bronnen, die mogelijk anders zijn opgemaakt in verschillende systemen.

Je wilt ook dubbele gegevens en gegevens die niet relevant zijn voor jouw analyse verwijderen, en manieren zoeken om de gegevens die je gaat analyseren samen te vatten. De meeste kleine datasets kunnen in een spreadsheet worden geanalyseerd, maar als je met enorme hoeveelheden gegevens (d.w.z. big data) werkt, wil je misschien kijken naar een data-cleaningtool die kan helpen bij het opruimen van de eerder genoemde problemen.

Als je van plan bent deze data-analyse regelmatig uit te voeren, kan het de moeite waard zijn om processen voor gegevensverzameling te creëren met gestandaardiseerde naam- en opmaakconventies om toekomstige drukte te verminderen.

4. Kies een analysetool

Nu de saaie dingen achter de rug zijn, moet je een tool kiezen voor hoe je een analyse van gegevens kunt uitvoeren om de inzichten te krijgen die je zoekt. De beste tool hangt af van het type gegevens dat je analyseert (d.w.z. kwalitatief of kwantitatief) en hoeveel gegevens je hebt.

Hier zijn vier van de meest voorkomende soorten data-analysetools:

• Veel afdelingen gebruiken al software die ingebouwde doelgerichte analysetools bevat die dingen zoals werknemersprestaties, marketingstatistieken, webstatistieken, verkoopcijfers en financiële informatie kunnen analyseren. Dit kan een ideale start zijn in jouw data-analyse reis.
• Spreadsheets zijn de perfecte instapoplossing voor het analyseren van kleine tot middelgrote datasets door werknemers met beperkte technische expertise.
• Business intelligence-tools zijn een uitstekende keuze voor het identificeren van trends, patronen en andere inzichten binnen grote datasets.
• Als je een groot volume aan historische gegevens hebt, kunnen voorspellende analysetools helpen toekomstige uitkomsten te voorspellen op basis van eerdere prestaties.

5. Analyseer de gegevens

Dit is waar de actie plaatsvindt! Wanneer je probeert te begrijpen hoe je gegevens moet analyseren, is de eerste stap het zoeken naar patronen, trends en oorzaak-gevolgrelaties. Van hieruit kun je beginnen te begrijpen waarom bepaalde dingen zijn gebeurd en zelfs voorspellen wat er waarschijnlijk in de toekomst zal gebeuren – en hoe.

Als je met kwantitatieve gegevens werkt, zou data-analyse een relatief eenvoudige taak moeten zijn. Als je echter met ongestructureerde kwalitatieve gegevens werkt, moet je waarschijnlijk een van deze methoden gebruiken:

• Tekstanalyse gebruikt machine learning om grote datasets te detecteren, interpreteren en vertalen naar bruikbare gegevens door tekstgebaseerde gegevens in een beter beheersbaar formaat te herschikken. Dit staat ook bekend als “data mining” en wordt vaak gebruikt om kwalitatieve gegevens te analyseren van dingen zoals productbeoordelingen, sociale mediakanalen en enquêtes. Dit kan een ingewikkeld proces zijn dat een geschikte data-analysetool vereist.
• Sentimentanalyse gebruikt een combinatie van machine learning om positieve en negatieve sentimenten in ongestructureerde gegevens (bijv. ondersteuningsverzoeken, sociale mediakanalen) te detecteren en te categoriseren om merkpercepties te meten.
• Onderwerp analyse organiseert en structureert tekstgebaseerde gegevens door vooraf gedefinieerde tags aan ongestructureerde gegevens toe te wijzen. Dit wordt vaak gebruikt om bedrijven te helpen begrijpen wat klanten het meest en het minst leuk vinden aan hun producten op basis van ondersteuningsverzoeken, productbeoordelingen en andere feedbackkanalen.

6. Begrijp wat de gegevens je vertellen – en wat niet

Correlatie betekent niet altijd causatie – wees voorzichtig om niet te snel verkeerde conclusies te trekken.

Stel dat jouw bedrijf een piek in online verkopen ervaart parallel aan een toename van nieuwe Instagram-volgers. Het is gemakkelijk (en voor de hand liggend) om aan te nemen dat marketing het geweldig doet.

Voordat je het merendeel van het marketingbudget van dit kwartaal in nieuwe Instagram-inhoud investeert, zorg ervoor dat Instagram inderdaad het merendeel van het geconverteerde verkeer naar jouw e-commerce winkel aandrijft. Het is heel goed mogelijk dat dit een valse causaliteit is en dat de twee trends niet gerelateerd zijn.

Het is ook mogelijk om onbedoeld gegevens te selecteren en te interpreteren op een manier die een gewenst resultaat ondersteunt, dit wordt bevestigingsbias genoemd – en het kan leiden tot verkeerde conclusies en slecht geïnformeerde zakelijke beslissingen. Blijf sceptisch, baseer je conclusies altijd op concrete gegevens en gebruik data-analyse om te proberen je aannames te weerleggen in plaats van ze te bewijzen.

Wat te Doen Na het Analyseren van Jouw Gegevens

Zodra je begrijpt hoe je een analyse van gegevens kunt uitvoeren, is er weinig twijfel dat data-analyse kan helpen zakelijke beslissingen te nemen die de winstgevendheid verhogen. Om de volledige voordelen van hun begrip van hoe ze gegevens kunnen analyseren te plukken, visualiseren veel bedrijven hun gegevens op real-time dashboards.

Met Plecto kun je rapporten plannen en genereren die automatisch complexe gegevens destilleren in visuele formaten die het gemakkelijker maken om te begrijpen, zodat je de cruciale gegevens kunt bijhouden die je dichter bij je zakelijke doelen brengen. Geautomatiseerde rapportage zorgt ervoor dat je altijd de meeste informatie hebt – en Plecto laat je zelfs je gegevens in slechts een paar klikken exporteren naar PowerPoint of Excel.

Bekijk onze blogpost over de voordelen van het gebruik van dashboards, en meld je vervolgens aan voor een Plecto-demo!