Hoe worden ze ook op de werkvloer blij van datagedreven werken?
Dit artikel kwam tot stand dankzij input van leden van onze community. Hier verenigen we bestuurders en senior management van toonaangevende consumer brands die zich bevinden in verschillende fases van hun data science journey. Samen bouwen we aan de toekomst van consumer data en personalisatie.
Hoe overtuigd directie en management ook zijn van een datagedreven aanpak, alles valt of staat met draagvlak op de werkvloer. Daar, juíst daar, moet de waarde van data duidelijk zijn. Zo niet? Dan kan het nog weleens als een bedreiging gezien worden of zelfs als vervanging. En dat is zonde, want hoe gaaf is het, wanneer de medewerker ervaart hoe inzicht dankzij data het werk versnelt, verbetert en verrijkt. Waar het dus op neerkomt, is dat besef overal te laten landen. Dwars door de organisatie heen, tot op de werkvloer. Maar hoe doe je dat?
Wil je dat jouw medewerkers ook daadwerkelijk aan de slag gaan met datagedreven adviezen, zorg er dan allereerst voor dat je deze kunt uitleggen. Als medewerkers begrijpen hoe de adviezen tot stand komen is de kans op acceptatie veel groter, zelfs als deze tegen het eigen onderbuik gevoel in gaan. De technologie an sich doet er dus niet toe, de impact ervan des te meer, maak deze dan ook zichtbaar. Denk bijvoorbeeld aan aanbevelingen in het kassasysteem die gekoppeld zijn aan de klantenpas. Op basis van data ziet de medewerker welke producten vaak samen met een ander product worden verkocht of die aansluiten bij de smaak van de consument. Dus, die ene spray bij dat ene type schoen. Of die ene riem bij die specifieke broek. Terwijl de klant blij wordt van zulk advies op maat, merkt de medewerker dat hij de klant nóg beter van dienst is. Dat laatste geldt net zo goed in een klantcontactcenter: wanneer artificial intelligence (AI) daar via een collective memory antwoorden voorspelt, kan de medewerker een klant veel sneller gericht helpen. Zo schiet de tevredenheid aan beide kanten omhoog.
Stel dat een supermarkt een nieuwe locatie tot voor kort uitkoos op basis van gevoel. De zoektocht was een kwestie van rondkijken en inschatten dat een locatie zou werken; dicht bij een winkelcentrum, slechts 1 andere supermarkt per 5.000 inwoners in de gemeente en voldoende parkeergelegenheid in de buurt. Hoe anders is dat nu: door publieke omgevingsdata te combineren met eigen, interne bedrijfsdata wordt voorspeld waar een nieuwe locatie succesvol kan worden gevestigd. Het onderbuikgevoel is er dus nog steeds, als onmisbare raadgever, maar wordt nu met data onderbouwd en ondersteund. Zie daar dan ook de link met de werkzaamheden van een medewerker: de ‘uitlegbaarheid’, dát is de essentie. Neem de medewerker mee in afwegingen die zijn gestoeld op data, vertel erover, en de data awareness in de organisatie groeit.
De resultaten van gepersonaliseerd advies, de onderbouwde keuze voor een nieuwe locatie: zo groeit het besef van de waarde van datagedreven werken. En neemt de aversie voor diezelfde werkwijze af, omdat medewerkers ervaren dat data niet boven, maar enkel en alleen naast ze staan. Data vervangen geen werk, maar ondersteunen het. Leg je datagedreven werken op, dan is de kans groot dat een medewerker data als een bedreiging ziet. En dat terwijl juist het tegendeel het geval is: data zijn een verrijking.
Begrip, duiding: het is de basis voor een succesvolle integratie van een datagedreven aanpak. Met het inzicht en de juiste onderbouwing ontstaan de mogelijkheden om het werk makkelijker, beter en efficiënter te doen – en dat bovendien voor alle medewerkers. Hebben zij de waarde van datagedreven werken eenmaal ervaren? Dan willen ze nooit meer zonder.
