Voor data-driven innovation moeten alle stakeholders dezelfde taal spreken

Frans Feldberg, hoogleraar Data-Driven Business Innovation aan de School of Business and Economics van de Vrije Universiteit Amsterdam

26-04-2019 | door: Anne van den Berg

Voor data-driven innovation moeten alle stakeholders dezelfde taal spreken

Datagedreven innovatie bevindt zich op twee niveaus: enerzijds kunnen data de bestaande processen verbeteren. Anderzijds leggen data de basis voor vernieuwing van businessmodellen. Frans Feldberg, hoogleraar data-driven business innovation aan de School of Business and Economics (VU), doet onderzoek naar en helpt organisaties met beide typen innovaties. Daarvoor brengt hij business en data scientists bij elkaar en leert hij ze hoe ze dezelfde taal kunnen spreken.

‘Data is een prachtige bron voor innovatie’, begint Frans Feldberg, hoogleraar data-driven business innovation aan de School of Business and Economics aan de Vrije Universiteit Amsterdam, het gesprek. Hij houdt zich inmiddels meer dan twintig jaar bezig met dit onderwerp. Toch bestaat zijn leerstoel pas sinds 2016. ‘Nu worden de mogelijkheden pas echt benut omdat computers vandaag de dag over de rekenkracht beschikken die nodig is om de gigantische hoeveelheden data die worden gegenereerd, om te zetten in kennis. We beschikken nu over een scala aan mogelijkheden om met behulp van data en artificial intelligence (AI) nieuwe bedrijfsmodellen te ontwikkelen. Als je het zelf niet doet, dan doen tech-giganten als Amazon of Google het wel voor jou.’

Waarde creëren met data

De kern van het onderzoek van Feldberg is hoe organisaties de gigantische hoeveelheden beschikbare data kunnen gebruiken om waarde te creëren. Het gaat specifiek om: wat is de invloed van data, analytics en AI op het businessmodel van een bedrijf: hoe creëren ze waarde, hoe houden ze die waarde vast en hoe leveren ze die waarde aan hun klanten. Het gaat dan om huidige modellen, maar ook om nieuwe businessmodellen, nieuwe datagedreven producten en diensten.

Voor zijn onderzoek werkt Feldberg nauw samen met het bedrijfsleven en overheidsinstanties. ‘We vinden het als VU belangrijk dat we met ons wetenschappelijk onderzoek impact creëren en meedenken in het oplossen van vraagstukken waar de samenleving mee stoeit. We worden ook zelf veel benaderd door C-level executives die opmerken ‘in elke strategienota staan tegenwoordig de woorden big data en kunstmatige intelligentie, alsof het de oplossingen zijn voor al onze problemen.’ Gevolgd met de vraag: ‘maar wat betekent het? En wat is de impact op onze organisatie, ons businessmodel.’

Data uit de wasmachine

Feldberg en zijn team helpen organisaties vanuit de genoemde perspectieven: enerzijds, hoe kunnen bestaande processen verbeterd worden en anderzijds, hoe kunnen nieuwe businessmodellen ontwikkeld worden, beiden uiteraard gebaseerd op data en analytics. Volgens Feldberg is het daarbij belangrijk dat er voorbij het product of de dienst wordt gekeken. Bijvoorbeeld in de witgoedbranche: ‘De consument is niet zozeer geïnteresseerd in een wasmachine, maar wil een schone was.’

Hoe kunnen data en analytics toegevoegde waarde bieden aan de waservaring van een consument? ‘De consument wil het liefst tegen zo laag mogelijke kosten en zo laag mogelijke impact op het milieu de was doen. Een connected wasmachine heeft in die zin dus toegevoegde waarde omdat data gebruikt kan worden om deze doelstellingen te behalen.’ Die data zijn ook belangrijk omdat degene die de meeste data heeft en weet in te zetten om kennis te ontwikkelen in beginsel de klantrelatie beheerst, aldus Feldberg. 

‘Degene met de beste datagedreven inzichten bepaalt’, vertelt Feldberg. Neem de verwarmingsketel. Als je een apparaat kan leveren die consumenten helpt om slimmer met energie om te gaan op basis van eerder gedrag en analyses, dan zou dit bepalend kunnen zijn in het managen van de klantrelatie. Het lijkt een ver-van-je-bed-show, zo stelt Feldberg, maar hij hoeft maar het welbekend voorbeeld Über te noemen om aan te tonen dat het snel kan gaan. Daarom is innovatie op basis van data en analytics cruciaal als een bedrijf zijn voortbestaan wil garanderen.

Innovatie vergt creativiteit

Innovatie op basis van data en analytics vergt creativiteit, een vermogen die niet elke organisatie van nature in zich heeft. Feldberg: ‘Organisaties zijn geneigd om in traditionele denkpatronen te blijven, terwijl de grote tech-giganten maar data blijven verzamelen. Wie denk je dat een beter beeld kan vormen van de markt, het gebruik van producten en wat iemand daaraan heeft?’

Een goed voorbeeld is mobiliteit waarin organisaties uit profit en non-profit een rol spelen. ‘Er is steeds meer data beschikbaar vanuit de sensoren die nu al in auto’s zitten. Dan kan je je als overheid afvragen: als zo’n organisatie al die data heeft, wat betekent dat voor de planning van de infrastructuur? Op welke punten moet ik dan bushaltes neerzetten? Die data hebben dus impact op het businessmodel van de gemeente, provincie of autofabrikant. Ford, de autofabrikant, heeft als missie de meest betrouwbare partij te worden als het om mobiliteit gaat. Deze missie gaat verder dan alleen het leveren van auto’s.’

Het goede nieuws is dat creativiteit en out-of-the-box denken uiteraard ontwikkeld kunnen worden. Dat begint met het samenbrengen van data scientists en businessprofessionals, vertelt Feldberg. Om organisaties daarbij te ondersteunen, organiseert de VU samen met IT-dienstverlener Axians workshops waaraan meerdere disciplines vanuit een organisatie deelnemen om samen een data-driven businessmodel te ontwikkelen, samen de taal rondom data en analytics te leren spreken.

Workshops datadriven innovation

Feldberg: ‘De workshop bestaat uit drie onderdelen. We gaan eerst in op het waarom, hoe en wat van data en analytics. Hoe verandert de wereld, wat voor impact heeft dat op mijn organisatie en hoe kan ik data en analytics inzetten voor mijn organisatie? Het leren vertellen van ‘het verhaal’ rondom data en analytics, daar begint het mee, dan komt de creativiteit los en leert men elkaar begrijpen. Een taal die door alle stakeholders wordt begrepen en kan worden gebruikt voor gesprekken waar iedereen aan mee kan doen. Daarna gaan we in deze taal aan de slag om gezamenlijk, multidisciplinair nieuwe datagedreven businesmodellen te ontwikkelen. We kijken zowel naar de verbetering van bestaande processen als naar de ontwikkeling van nieuwe producten en diensten.’

‘In de workshop krijgen de deelnemers handvatten om de creativiteit te mobiliseren. In groepjes van vier of vijf gaan de deelnemers een datagedreven businessmodel ontwikkelen en daarvoor gebruiken we het businessmodel canvas. Aan het eind van de dag presenteren de deelnemers hun businessmodel innovatie. Een moment waarop echt veel energie loskomt. De feedback die we terugkrijgen is: het is eindelijk gelukt om met alle stakeholders, in een gemeenschappelijke taal, na te denken over de impact ervan op onze organisatie en de mogelijkheden om nieuwe verdienmodellen te ontwikkelen en implementeren’, vertelt Feldberg.

Dezelfde taal leren spreken is belangrijk om datagedreven te kunnen innoveren, vertelt Feldberg. ‘Organisaties nemen een data scientist aan en denken dan dat zij dan met nieuwe ideeën en oplossingen komen. Er komen meestal wel inzichten voort uit de data, maar als die zijn ontkoppeld van het businessperspectief, dan ontstaat er een spanningsveld. Dat leidt tot frustratie bij de businessprofessionals en de data scientist heeft het idee niet begrepen te worden. De kracht van de workshop is dan ook dat meerdere disciplines bij elkaar komen en dezelfde taal leren spreken.’

Niemand kan het alleen

De noodzaak tot samenwerking bestaat niet alleen intern: ‘Geen enkele organisatie kan dit meer alleen doen. Zorg dat je onderdeel bent van de juiste ecosystemen. Een voorbeeld is Techpoort Velzen, waarin we als VU samenwerken met de gemeente Velsen, Tata Steel en veel MKB’ers om samen datagedreven businessmodellen te ontwikkelen in het domein van ‘Digital Asset Management & Predictive Maintenance’. De midden- en kleinbedrijven die zijn aangehaakt zijn bijvoorbeeld werkzaam in elektrotechniek, sensortechnologie, leveren motoren en geven advies over onderhoud.’

‘Het initiatief is opgezet vanuit de Techport Velsen dat een fieldlab op het gebied van digital assetmanagement wilde opzetten om regionale economische groei en ontwikkeling te stimuleren op basis van ‘digital assetmanagement’. Het project waarin we samenwerken is een combinatie van bestaande processen verbeteren en nieuwe producten en diensten ontwikkelen: we verbeteren de kwaliteit van het eindproduct en verlagen productiekosten, en ontwikkelen tegelijkertijd nieuwe datagedreven producten en diensten voor alle betrokken partijen.’

Durf te leren

De businesscase hoeft trouwens niet direct duidelijk te zijn als je begint met datagedreven innovatie, vertelt Feldberg. ‘Reserveer een deel van je budget voor experimenten. Durf als organisatie ook middelen toe te wijzen aan projecten waar de business case niet direct gesloten is, maar waarin leren het doel is. Als je niet durft te verdwalen, leer je ook geen nieuwe wegen kennen en zal het jouw organisatie waarschijnlijk niet lukken om adequaat te anticiperen op de nieuwe ‘game changer’, laat staan deze te ontdekken.’

Terug naar nieuws overzicht