Op haar platform is Booking.com via sites, apps en mobiles voortdurend in de weer met innovaties. Voordat elke nieuwe aanbeveling – zoals naast hotels tegenwoordig ook villa’s, chalets en appartementen- en alle aanpassingen – van tekst en design tot gebruikersgemak en software-update – uitgerold worden, gaat daar een continue proces van valideren en testen vooraf. ‘Doorlopend op ieder moment van de dag draaien duizend experimenten live mee op het platform,’ vertelt De Nooij. ‘Onze medewerkers bepalen van tevoren de primaire metriek die ze gaan valideren, zoals clicks, boekingen en, als je een technisch experiment doet, de ladingstijd van een pagina. De meeste validatiestappen lopen vanaf dat moment een week of twee. De helft van de gebruikers ziet de nieuwe versie, de andere de helft de oude en de versie die het beste presteert rollen we uit.’
Betere conversie
Een leuk experiment bijvoorbeeld was te kijken wat gebruikers die een familie accommodatie zoeken doen als ze op de site wordt gevraagd de leeftijd in te vullen van meekomende kinderen. Dat is meer werk voor ze. Maar met de leeftijd erbij, kunnen we betere aanbevelingen doen voor een geschikt hotel. Het levert een betere conversie op. Meer mensen die vinden wat ze zoeken en dus ook boeken.’
Hypothese en baseline
Ieder proces of beslissing leent zich voor een datagedrevenaanpak, zegt De Nooij. ‘Dat is wat de zorg van Booking.com kan leren. Bijvoorbeeld bij het aanpakken van lange wachttijden in het ziekenhuis. Het begint met het maken van een hypothese waarin je duidelijk formuleert wat je wilt bereiken en een baseline van de situatie nu. Zo creëer je iets meetbaars en kun je gericht gaan optimaliseren. Vooral in de zorg zal het vaak voorkomen dat er een groep mensen is voor wie de hypothese niet opgaat, omdat de mensen te ziek zijn of ongeletterd. Die groep laat je even buiten beschouwing. Maar voor de tachtig procent mensen waar je wel iets voor kunt doen, bouw je een app en laat je het wachtproces helemaal automatiseren waardoor de wachttijd met misschien wel tachtig procent korter wordt. Uiteindelijk wordt de wachttijd dan misschien voor de helft korter dan nu.’
Valkuil
De zorg zou zich er bewuster van moeten zijn dat ook grote vraagstukken, zoals bijvoorbeeld de inrichting van de zorg in 2050, zich lenen voor een datagedreven aanpak, vindt De Nooij. ‘Elk gedachtenexperiment of vraag die je stelt kun je kleiner maken tot bouwstenen die je met data kunt aanvliegen. Als daaruit een verwachting komt van een toename van het aantal tachtigjarige diabetici in een bepaalde wijk in 2050, kun je daar nu actie op ondernemen.’ Maar overdrijf niet in datagedreven werken, waarschuwt ze ook. ‘Een bekende valkuil is analysis paralysis, analyse verlamming. Er zijn beslissingen waarvoor geen data zijn waar je je op kunt baseren. Dat speelt bij grote strategische beslissingen in de commercie, bijvoorbeeld bij een nieuw softwaresysteem voor de zorg. Er is dan alle informatie vergaard die over het onderwerp bestaat, maar er zijn geen data die uiteindelijk een doorslaggevend argument geven.’
Ontdek tijdens de tweedaagse Masterclass Data to insights welke strategische keuzes en organisatorische stappen essentieel zijn voor de succesvolle toepassing van data analytics.
