Big data & growth hacking

Big data en growth hacking

De opkomst van big data

De afgelopen jaren heeft het begrip ‘big data’ een steeds grotere rol gekregen binnen diverse industrieën. Zo maakt bijvoorbeeld de politie gebruik van big data om criminaliteitspatronen te onderzoeken en de gezondheidszorg om ziektepatronen te kunnen voorspellen. Ook marketing experts maken steeds vaker gebruik van big data. Hiermee kunnen zij bijvoorbeeld het koopgedrag van klanten onderzoeken en blogs of producten adviseren op basis van profielen, cookies of eerder vertoond online gedrag.

Big data is watching you

Door grote bedrijven zoals Google en Facebook wordt al lange tijd gebruik gemaakt van big data. Echter, ook kleinere bedrijven krijgen steeds meer gegevens ter beschikking door de opkomst van nieuwe online tools en analytics.

Wat betekent dit voor bedrijven? Hoe kunnen big data gebruikt worden om een bedrijf te laten groeien, en wat heeft dit met growth hacking te maken?

In deze blog gaan we in op de rol van big data binnen het growth hacking proces. We bespreken definities, we gaan in op de link tussen big data en growth hacking en zullen een aantal tools bespreken die gebruikt worden voor het beheren en analyseren van gegevens.

Wat is big data?

Het begrip ‘big data’ is inmiddels op veel verschillende manieren gedefinieerd. Echter, echt duidelijk is de definitie meestal niet. Het begrip blijft vrij breed. Zoals Mayer-Schönberger en Kenneth Cukier in hun boek uitleggen:

De term ‘Big Data’ verwijst naar dingen die je op een grote schaal kan doen die op een kleinere schaal niet mogelijk zijn, en waarmee je nieuwe inzichten verkrijgt of nieuwe vormen van economische waarde creëert op een manier die invloed heeft op onder meer markten, organisaties en de relaties tussen burgers en overheden.

Simpelweg houdt dit dus in, het gebruik van grote hoeveelheden gegevens om hier conclusies uit te kunnen trekken en acties op te kunnen afstemmen.

Wat is big data

Growth hacking en big data

Big data analysis is growth hacking

Met deze definitie in gedachten is de link tussen big data en growth hacking snel gelegd. Growth hacking maakt namelijk constant gebruik van data om te leren wat groei binnen een bedrijf in de hand werkt. Hoe ‘big’ de dataset is hangt af van het stadium van het growth hacking proces. Binnen growth hacking houdt het verzamelen van data namelijk nooit op.

Analyse

Wat werkt is verschillend voor ieder bedrijf en voor ieder project. De resultaten van elke actie dienen daarom van begin tot eind in detail gedocumenteerd te worden. Hoe, wanneer en waarom werd een bepaalde actie uitgevoerd? Wat was het effect? Wat levert een experiment een bedrijf op? Met elk experiment groeit de dataset en ontstaat meer helderheid over de weg naar groei.

Gegevens kunnen overal vandaan komen. Denk aan social media, e-mail reacties, website acties en externe databases zoals bijvoorbeeld Clearbit. Eigenlijk kunnen alle interacties met – en reacties van potentiële klanten op experimenten nieuwe data creëren.  

Hoe uitgebreider de dataset, hoe meer inzicht deze geeft in het gedrag van potentiële klanten. De ‘customer journey’ is enorm ingewikkeld en is vrijwel niet te voorspellen. Gelukkig kunnen we met een voldoende diepgaande dataset aardig in de richting komen.

Hoe bewaar - en analyseer je deze data?

Net als de hoeveelheid gegevens, groeit ook het aantal manieren waarop we big data kunnen opslaan en analyseren razendsnel. Welke methode van big data analytics je het beste kunt kiezen hangt af van diverse factoren. Kijk hierbij naar de hoeveelheid data, het aantal verschillende bronnen, de snelheid waarmee de data geanalyseerd dienen te worden en het type data. Heb je te maken met ruwe ongestructureerde data of een overzichtelijke tabel? Of met datasets die te groot zijn om met bepaalde tools geanalyseerd te worden? Ook is uiteraard het budget van belang en de vaardigheden van de data analyst. Sommige tools doen de analyses voor je, en sommige tools vergen meer specialisme om deze zelf uit te kunnen voeren. Dit geldt voor bijvoorbeeld het gebruik van machine learning of  kunstmatige intelligentie algoritmes.

Data

Tools voor het analyseren van data

Analyse is al mogelijk op zeer kleine schaal. Denk aan de gratis ingebouwde Insights tabs van je social media kanalen of aan Facebook IQ Audience Insights. Ook biedt Google Analytics voor veel bedrijven ruim voldoende mogelijkheden om analyses uit te voeren gebaseerd op relatief grote aantallen website bezoekers.

Wil je meer? Dan zijn er diverse tools beschikbaar die net als Google Analytics analyses voor je uitvoeren met jouw website en applicatie data. Voorbeelden zijn Oribri, Mixpanel of Heap Analytics.

Voor big data opslag, machine learning en de mogelijkheid om zelf complexe analyses uit te voeren kun je kijken naar bijvoorbeeld Microsoft Azure, Google BigQuery, Apache Cassandra of Karmasphere.

Leapforce heeft zelf een data-straat gebouwd allerlei integraties, die op Heroku draaien, waarmee de data in Google BigQuery wordt geplaatst en vervolgens met Google Data Studio wordt gevisualiseerd.

Data analyse

Hulp nodig?

Wil je meer weten over big data, growth hacking of de gouden combinatie van deze twee? Wij geven je graag uitleg en nemen met je door wat data analyses en growth hacking voor jouw bedrijf kunnen betekenen. Vraag gerust een gratis adviesgesprek bij ons aan of schrijf je in voor onze Growth Hacking nieuwsbrief om op de hoogte te blijven van al het laatste growth hacking nieuws.

Deel dit artikel

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Schrijf je in voor onze Growth Hacking nieuwsbrief

Gerelateerde artikelen

Elfsquad Sales Configurator: Complexiteit Hoeft Géén Complexe Interface Te Hebben

Voornamelijk in de maakindustrie kost het opstellen van complexe offertes veel tijd. Producten of projecten die volledig zijn te ‘customizen’ zijn voor sales medewerkers vaak extreem ingewikkeld om in een offerte te verwerken. Wil de klant namelijk tijdens het salesproces één onderdeel veranderen, dan kan het zomaar zijn dat een hele offerte moet worden omgegooid.
Lees meer

Data, Integration & Automation: Alles Wat Je Moet Weten!

Als je je ook maar enigszins met sales en marketing bezighoudt, dan heb je het vast wel gemerkt: overal bestaat tegenwoordig een online tool voor. Handmatige acties in Excel-sheets zijn achterhaald, het traditionele adressenboek is overbodig en het versturen van e-mails kan helemaal automatisch. Sterker nog, de inhoud van deze e-mails wordt ook nog eens
Lees meer

Wat is marketing automation en waarom is het belangrijk?

Bijna alles kan tegenwoordig automatisch. Steeds meer industrieën gebruiken handige tools om werk te versnellen, te besparen en te verbeteren. Ook de rol van de marketeer verandert de laatste jaren snel. In plaats van een handmatige planner en communicatiemedewerker wordt de marketeer steeds meer een strategisch en technisch expert. Een groot deel van het marketingwerk
Lees meer