Data-analyse
Probleem: Het bedrijf X was groot geworden door de verkoop van advertenties in een papieren gids en had daarvoor een core-systeem opgezet. De vrij nieuwe afdeling die online-advertenties plaatst, pastte met haar advertenties niet in het core-systeem en werd bijgehouden in een apart systeem. Toen ik de financiële resultaten daarvan vergeleek met de gefactureerde omzet, bleek er een enorm verschil in resultaten te zijn. Een extra probleem was dat de leverancier van het aparte systeem voor online advertenties niet meer bestond en dat dit systeem onbetrouwbare resultaten liet zien.
Oplossing: De online-advertenties werden tijdelijk in een excel-bestand ingevoerd en bijgehouden. Een grondige check werd gedaan op ontbrekende orders.
Resultaat: Er is weer grip op de online advertenties: aansluiting tussen de verkochte online advertenties en de gefactureerde omzet. De omzet per verkoper is exact te berekenen. Tonnen aan onterecht nooit gefactureerde omzet zijn alsnog binnen gekomen.
Rapportages
Probleem: Concern Y heeft miljoenen klanten in Nederland en gebruikt een groot aantal verschillende verkoopkanalen, zowel onder eigen naam als onder de naam van ingehuurde bedrijven. De eisen die per kanaal aan de verkooprapporten worden gesteld zijn aanzienlijk verschillend. Door de onderbezetting van de BI-afdeling is het niet mogelijk om een voor elk kanaal aangepast rapport te maken.
Oplossing: Met elk kanaal heb ik een intake gedaan om de eisen te inventariseren. Per kanaal heb ik een aangepast rapport gemaakt, dat voldoet aan de eisen van het kanaal en dat als basis voor facturering aan ingehuurde bedrijven gebruikt kan worden.
Resultaat: Elk kanaal heeft een goed beeld van de ontwikkeling ervan en kan besluiten nemen op basis van data die voor het kanaal relevant is.
Datakwaliteit
Probleem: Het bedrijf Z legt zo’n 200 kenmerken van een order vast in het ordersysteem van verkoopgesprekken. Allerlei zaken worden automatisch vastgelegd zoals lengte van het ordergesprek en kenmerken van de verkoper. Andere zaken worden door keuzes van de verkoper in het systeem vastgelegd. Het probleem is dat het invoersysteem ruimte laat voor fouten en het ontbreken van essentiële informatie. De bonus voor verkopers en de vergoeding aan ingehuurde bedrijven wordt hierdoor niet goed berekend.
Oplossing: Samen met stakeholders heb ik een lijst gemaakt met de meest essentiële velden en kenmerken die getest moeten worden bij invoer. Sommige zaken konden in het systeem worden ondervangen andere door aandacht in de opleiding. Voor het bijhouden van de kwaliteit van de data is een Qlik-dashboard gecrëeerd dat de stakeholders kunnen checken.
Resultaat: De orderkwaliteit is verhoogd. Veel minder ontbrekende of foutieve informatie.