Waarom Big Data niet zonder kwalitatieve inzichten kan

Met Big Data kunnen we alles meten, dus weten we alles over onze klanten. Of is dit een illusie met verkeerde beslissingen als gevolg?

Tricia Wang: "Cijfers zijn geen klantinzicht."
Marieke Alberts - l'eau

Big Data is niet meer weg te denken uit ons leven. Het is bij uitstek de meest betrouwbare bron om onze keuzes te verantwoorden. Althans, dat doet Big Data ons geloven. We kunnen alles meten en dus weten we alles over onze klanten: wie ze zijn, wat ze doen en wat ze willen. Volgens Tricia Wang, CEO van Sudden Compass, houdt dit magische denken ons gevangen in een illusie. Een illusie die ervoor zorgt dat we alsnog de verkeerde beslissingen nemen. Meer meten is niet per definitie meer weten.

Het gevaar van datasets

Vooralsnog lopen we op wolken. Of Big Data Clouds, om in termen te blijven. Organisaties investeren miljarden in Big Data-systemen in de hoop volledig inzicht te krijgen in hun klanten. Inzichten die de sleutel moeten vormen tot uiterst effectieve communicatie. De juiste boodschap gericht tot de juiste doelgroep. Toch ligt het rendement van deze investeringen in de praktijk veel lager. Betere beslissingen nemen we vooralsnog niet. We ontwikkelen massaal op Big Data gebaseerde en gepersonaliseerde advertenties, die vervolgens worden geblokkeerd door de consument. En geef ze eens ongelijk: wanneer zag jij voor het laatst een advertentie die je klik en tijd waard bleek?

Tijdens The Next Web Conference in Amsterdam doet Wang ons beseffen dat het probleem niet zozeer bij Big Data zelf ligt, maar bij de manier waarop organisaties data observeren en ermee omgaan. We weten niet goed hoe we naar data moeten kijken. Dat wat ons tot mensen maakt, mag niet enkel worden gedefinieerd door wat we (online) doen. Toch doen veel organisaties dit wel. We interpreteren dat wat we in getallen zien als dat wat de klant wil en wenst. Maar gedrag is complexer en onvoorspelbaarder dan dat. Ook doelen, wensen, emoties en sociale interacties spelen een belangrijke rol in keuzegedrag. Zaken die helemaal niet zo goed vast te leggen zijn in data.

Volgens Wang wordt het juist interpreteren van Big Data lastiger gemaakt door de Quantification biashet onbewuste geloof dat het meetbare van grotere waarde is dan het onmeetbare. We geloven meer in kwantitatieve resultaten dan de minstens zo belangrijke kwalitatieve gegevens. Bovendien zijn organisaties vaak zo gefixeerd op het realiseren van bepaalde doelen of het vinden van bepaalde effecten dat ze daarbuiten niets anders kunnen zien. Maar cijfers zijn geen klantinzicht. Dus zal Big Data geïntegreerd moeten worden met het onmeetbare om echt succesvol gebruikt te kunnen worden.

Echte verhalen

Tricia Wang komt met de oplossing in de vorm van Thick Data: “Waardevolle data die afkomstig is van mensen. Echte verhalen, emoties en interacties die niet gekwantificeerd kunnen worden.” Waar Big Data ons in staat stelt om op grote schaal patronen te ontdekken, focust Thick Data juist op patronen die rondom mensen gecentreerd zijn. Dit stelt ons in staat de complexiteit van het menselijk handelen beter in kaart te brengen. Het beste van computer- en menselijke intelligentie.

Ja, ook wij geloven in de toekomst van Big Data. Onze levens worden steeds meer geautomatiseerd en dat is zonder Big Data onmogelijk. Het gevaar is echter dat we allemaal geraakt worden door de Quantification bias. Kortom, dat we vergeten te kijken naar de dieperliggende barrières die mensen ervan weerhouden om gewenst gedrag te vertonen. Thick Data is de ‘waarom’ achter het ‘wat’ van gedrag.

Dus:

  1. Stop met staren naar cijfers én meters én dashboards.
  2. Stap uit je kantoor.
  3. Zoek je echte klant op, en praat ermee.

Wil je weten hoe wij op een gestructureerde manier kwalitatieve inzichten in kaart brengen? Ga naar www.leau.nl voor meer informatie. Of stuur een mailtje naar nadine@leau.nl.

Plaats als eerste een reactie

Ook een reactie plaatsen? Word lid van Adformatie!

Word lid van Adformatie → Login →