Inzichten — Digisix

Gebruikerservaring

Waarom het klantentraject vaak verloren gaat tussen tools, en hoe u het terugvindt

Een klant doorloopt zelden één enkel contactpunt voor hij koopt. Hij bezoekt de website, opent een e-mail, belt de klantendienst of komt terug via sociale media. Elke stap laat een spoor na in een ander systeem. Het probleem is niet dat informatie over het traject ontbreekt, maar dat ze verspreid zit over systemen die onvoldoende met elkaar communiceren.

Businessanalyse

Waarom een helder requirementsdocument het hele team tijd bespaart, niet alleen IT

Een requirementsdocument wordt vaak gezien als een technisch document, vooral bedoeld voor het team dat de oplossing gaat bouwen. In werkelijkheid is het in de eerste plaats een hulpmiddel om duidelijkheid te creëren. Een helder requirementsdocument helpt business-teams hun behoefte scherp te formuleren, het technische team te begrijpen wat het moet bouwen en de directie prioriteiten af te wegen voordat beslissingen duur worden om te wijzigen.

Automatisering

Waarom een geautomatiseerd proces eerst begrepen moet worden voor het wordt gebouwd

Bij een traag proces is de verleiding groot om meteen naar een technische oplossing te springen. Een script schrijven, systemen koppelen, snel opleveren. Die aanpak werkt zelden meteen en kost vaak meer dan verwacht, omdat een essentiële stap wordt overgeslagen: het echte proces begrijpen voordat het wordt omgezet in automatisering.

Gebruikerservaring

Wat digitale marketing en businessanalyse gemeen hebben, vanuit het perspectief van beide werelden

Marketing en businessanalyse worden zelden samen bekeken. Het eerste lijkt te behoren tot de wereld van creativiteit en klanten, het tweede tot die van processen en nauwkeurigheid. In de praktijk vertrekken beide vakgebieden vanuit dezelfde vraag, maar vanuit een ander perspectief: een reële behoefte begrijpen voordat er een oplossing wordt voorgesteld.

Toegepaste AI

Waarom de mens in de lus houden geen overdreven voorzichtigheid is, maar een voorwaarde voor succes

Bij artificiële intelligentie in een bedrijf wordt menselijke validatie soms gezien als een tijdelijke stap, in afwachting van een systeem dat zelfstandig betrouwbaar genoeg wordt. Die kijk is te eenvoudig. Voor taken die gevolgen kunnen hebben voor de organisatie, is het voorzien van iemand die resultaten kan controleren, corrigeren of de verwerking kan overnemen geen tijdelijke maatregel, maar een onderdeel van het ontwerp van het systeem.

Toegepaste AI

Wat artificiële intelligentie vandaag écht kan voor een kmo

Artificiële intelligentie is overal onderwerp van gesprek, maar weinig bedrijven weten precies wat ze er vandaag concreet mee kunnen doen. Tussen de verhalen die beloven alles te automatiseren en de terughoudendheid om er überhaupt aan te beginnen, ligt een concreet terrein. Dat is kleiner dan de belofte, maar voor bepaalde taken in een bedrijf al voldoende bruikbaar.

Databeheer

Het verschil tussen data hebben en bruikbare data hebben

Veel organisaties denken dat ze te weinig data hebben, terwijl ze in werkelijkheid al over veel informatie beschikken. Het probleem is niet noodzakelijk een gebrek aan data, maar de staat ervan. Informatie bestaat, maar kan slecht gestructureerd, inconsistent, moeilijk toegankelijk of te oud zijn om op het juiste moment te gebruiken. Dat onderscheid verandert volledig wat er moet gebeuren.

Automatisering

Hoe herkent u een taak die de moeite waard is om te automatiseren, en een die dat niet is?

Niet elke repetitieve taak verdient het om geautomatiseerd te worden. Sommige nemen tijd in beslag, maar komen te weinig voor, variëren te sterk of zijn te complex om eenvoudig te formaliseren. Andere kunnen wel worden geautomatiseerd, maar pas nadat het proces errond is vereenvoudigd. Het verschil herkennen voorkomt dat een automatiseringsbudget op de verkeerde plek wordt ingezet.

Businessanalyse

Een CRM kiezen: 5 vragen die u zich moet stellen voordat u tools vergelijkt

CRM's vergelijken op basis van hun functionaliteiten komt in de meeste projecten te vroeg. Voor u een vergelijkingstabel van tools opent, helpen enkele interne vragen om duidelijk te krijgen wat de organisatie werkelijk van het toekomstige systeem verwacht. Zo vermijdt u dat u een oplossing kiest die niet aansluit bij de dagelijkse realiteit, hoe goed ze er op papier ook uitziet.

Toegepaste AI

AI-project in een bedrijf: 8 vragen die u zich moet stellen voor u begint

Een AI-project dat begint met de keuze van een tool, start vaak op de verkeerde manier. Voor u technische oplossingen vergelijkt, helpen acht eenvoudige vragen om na te gaan of het probleem werkelijk geschikt is voor AI, of de nodige data beschikbaar zijn en of de organisatie klaar is om de oplossing onder goede omstandigheden te testen.

Databeheer

Waarom uw rapporten elkaar tegenspreken, en hoe u dat oplost

Twee rapporten die hetzelfde zouden moeten meten, geven soms twee verschillende cijfers. Het probleem zit niet noodzakelijk in de berekening zelf. Vaak gaat het om de definitie: twee mensen, twee teams of twee tools meten niet exact dezelfde realiteit, ook al gebruiken ze hetzelfde woord om die te beschrijven.

Businessanalyse

Wat een goede user story onderscheidt van een slechte, met concrete voorbeelden

De user story is een gangbare manier geworden om een behoefte in een digitaal project te beschrijven. De eenvoudige vorm, "als, wil ik, zodat", verbergt echter een echte moeilijkheid. Een user story kan perfect aan die structuur beantwoorden en toch een groot deel van de behoefte onduidelijk laten. De vragen komen dan tijdens de ontwikkeling, wanneer beslissingen duurder worden om aan te passen.