Kwalificeren van de waarde van data analytics & AI-initiatieven
Introductie: van intuïtie naar impact
Data-analytics en AI-initiatieven worden vaak geprezen om hun transformatieve potentieel. Toch lopen ze zonder tastbare waarde het risico als experimenteel of ondersteunend te worden gezien. Voor technologieleiders is het kwantificeren van de bedrijfsimpact essentieel om buy-in van het leiderschap en langetermijncommitment te verkrijgen.
Neem een veelvoorkomend scenario: je team bouwt een executive dashboard dat verkoopprestaties visualiseert. Het ziet er strak uit, wordt real-time geüpdatet en wordt veel gebruikt. Maar hoe verbetert het daadwerkelijk het bedrijf? Vernelt het besluitvorming? Verbetert het prognoses? Stimuleert het margeverbeteringen? Zonder een heldere waardebijdrage kunnen zelfs de meest geavanceerde tools moeite hebben om hun bestaan te rechtvaardigen.
Het strategische kader begrijpen
Om analytics- en AI-initiatieven te verankeren in bedrijfsstrategie, kijken we naar Porter’s waardeketen. Dit raamwerk maakt onderscheid tussen:
- Primaire activiteiten: operatie, marketing & verkoop, inkomende/uitgaande logistiek, service
- Ondersteunende activiteiten: infrastructuur, HR, technologieontwikkeling, inkoop
Data-analytics en AI bevinden zich doorgaans in de ondersteunende activiteit technologieontwikkeling, wat betere beslissingen, snellere uitvoering en slimmere inzet van middelen mogelijk maakt. Hun waarde is indirect, maar niet ontastbaar. De volgende figuur illustreert dit.
Door ondersteunende functies te koppelen aan primaire activiteiten kunnen we vaststellen hoe een voorspellend model (bijv. vraagprognose) voorraadbeheer verbetert, voorraadtekorten vermindert en klanttevredenheid verhoogt. De mate van autonomie is ook belangrijk:
- Analytics: ondersteunt menselijke besluitvorming
- Predictions: informeert beslissingen met statistische inzichten
- AI & Machine Learning: automatiseert beslissingen met minimale menselijke interventie
Waarde identificeren: lessen uit Lean
Om waarde te ontdekken lenen we van de Lean-methodologie, die de nadruk legt op het elimineren van verspilling en het maximaliseren van klantwaarde. Vier belangrijke perspectieven leiden dit proces:
- Strategische prioriteiten — Stem initiatieven af op bedrijfsdoelen (bijv. groei, efficiëntie, innovatie)
- Financiële prestaties — Richt op kostenreductie, omzetverhoging of margeverbetering
- Voice of the customer — Pak pijnpunten aan, verbeter klanttevredenheid en verbeter de klantervaring
- Voice of the process — Identificeer inefficiënties, knelpunten en afwijkingen
Door deze perspectieven te bekijken kunnen organisaties kansrijke mogelijkheden voor data-analytics en AI identificeren.
Benchmarking: leren van buitenaf
Benchmarkdata biedt een reality check en helpt kansengebieden te identificeren. Bijvoorbeeld:
- In retail kan AI-gedreven prijsoptimalisatie 2–5% margeverbetering opleveren
- In productie kan voorspellend onderhoud downtime verminderen met tot 30%
- In B2B-groothandel kan vraagprognose voorraadkosten verlagen met 10–20%
Echter, zoals figuur 2 illustreert, varieert het waardepotentieel en de AI-gereedheid per sector. Organisaties met robuuste data-infrastructuur en wendbare processen realiseren doorgaans snellere en grotere rendementen.
Een gestructureerde aanpak voor waarderealisatie
Om van ideeën naar impact te gaan is een gestructureerde aanpak essentieel. Wij bevelen de volgende vijf stappen aan:
- Bepaal de draaiknoppen — Gebruik strategische, financiële, klant- en proceslenzen
- Identificeer kansengebieden — Breng analytics use cases in kaart naar zakelijke pijnpunten
- Screen initiële kansen — Evalueer haalbaarheid, databeschikbaarheid en verwachte impact
- Scope en definieer projecten — Ontwikkel heldere doelstellingen, KPI’s en succescriteria
- Prioriteer projecten — Gebruik een scoremodel om waarde, inspanning en strategische fit in balans te brengen
Deze aanpak zorgt ervoor dat initiatieven bedrijfsgedreven zijn, niet technologiegeleid.
Hoe adaptiQ kan helpen
Bij adaptiQ zijn we gespecialiseerd in het helpen van organisaties om waardevolle analytics- en AI-initiatieven te identificeren en te prioriteren. We combineren diepe domeinexpertise met agile delivery, en zorgen ervoor dat elk project is afgestemd op strategische doelen en meetbare impact oplevert.
Of je nu je eerste AI use case verkent of bedrijfsbrede analytics schaalt, wij helpen je om van potentieel naar prestatie te gaan.
Klaar om je volgende data-initiatief te kwantificeren? Laten we praten.