Van data driven naar data-informed besluitvorming

Veel organisaties starten net met het data driven maken van hun besluitvorming, anderen zijn al verder gevorderd. De prominentere plaats van Big Data en algoritmen in besluitvorming van organisaties lijkt op het eerste gezicht alleen maar een positieve ontwikkeling. Wie wil er nou niet de customer journey kunnen volgen, de lead time verkorten en maximaal wendbaar zijn? Wie wil er geen slimme algoritmen waardoor complex speurwerk én moeilijke beslissingen geautomatiseerd worden?

Besluitvorming, gedreven door Big Data en algoritmen, kent echter een aantal valkuilen: beslissingen, die teveel steunen op data, bevorderen een cultuur waarin medewerkers minder kritisch zijn, minder verantwoordelijkheid nemen en minder vertrouwen op hun eigen kennis en ervaring. Deze valkuilen zijn vooral van toepassing als de data en algoritmen nog niet ver genoeg ontwikkeld zijn, wat bij veel organisaties het geval is. Daarom pleiten wij voor ‘data-informed’ besluitvorming, waarin organisaties een balans vinden tussen enerzijds data en algoritmen, en anderzijds intuïtie, gestoeld op kennis en ervaring. In deze werkwijze is de medewerker nog in control. Hij verschuilt zich niet achter data en algoritmen, maar gebruikt deze om slimmere beslissingen te nemen.

De upside van data driven besluitvorming

De Big Data revolutie ontstond vanuit de groeiende aanwas en rijkere data die wordt verzameld en opgeslagen. Bovendien maakt slimme tooling het onttrekken en analyseren van data steeds gemakkelijker. Organisaties als Google, Tesla en de campagneteams van Hillary Clinton en Donald Trump zijn baanbrekend met hun datagedreven besluitvorming. Zo gebruikt Google Big Data en complexe algoritmen om advertenties te optimaliseren, zodat deze zo goed mogelijk bij de doelgroep aansluiten. Tesla zet sensoren en Big Data in om technische problemen op afstand te detecteren en te verhelpen (of zelfs te voorspellen en te voorkomen), waardoor recalls tot het verleden behoren. Dergelijke toepassingen zijn niet alleen weggelegd voor hippe startups, opgeschaalde multinationals of presidentskandidaten met veel geld. Datagedreven sturen kan iedereen door bijvoorbeeld met één proces of product te starten.

Nederlandse vervoersbedrijven bepalen aan de hand van een voorspellend model de materieel- en personeelsinzet. Dit helpt hen om de mobiliteit tijdens pieken beter te stroomlijnen en geeft hen de kans om de dienstverlening keer op keer te verbeteren. Energiebedrijven gebruiken data voor het plegen van preventief onderhoud en het verduurzamen van hun processen. Profvoetbalclubs zetten tijdens wedstrijden data in om de klantbeleving te vergroten door spelers op het veld te volgen of zelf beelden te laten maken en te delen via social media en smartphones.

De valkuilen van data driven besluitvorming

Wanneer organisaties puur op basis van data en algoritmen beslissingen nemen, noemen we dat ‘data driven’ of ‘data centric’. Veel processen en zelfs beslissingen zijn (deels) geautomatiseerd, het menselijk brein verdwijnt naar de achtergrond en de data staat centraal in de besluitvorming. Wanneer algoritmen en data nog onvoldoende ontwikkeld zijn, verhoogt dit de kans op de volgende valkuilen:

• Aannames worden onvoldoende getoetst;
• Contextkennis wordt onvoldoende ingezet;
• De data is onbetrouwbaar.

Aannames worden onvoldoende getoetst

In de aanloop naar de economische crisis van 2008 stuurden veel financiële instellingen op basis van risicomodellen die bijna niemand meer begreep. Het risico van hypotheekproducten schatten zij veel te laag in. Zij stelden de modellen nauwelijks ter discussie, maar gebruikten ze als verantwoording van correct handelen. Het resultaat: een systemische miscalculatie die bijna niemand zag aankomen, met desastreuze gevolgen.

Dit voorbeeld illustreert dat het risicovol is om aannames van algoritmen niet of minder goed te laten toetsen door de mens én wat er gebeurt als we het vertrouwen in onze eigen intuïtie kwijtraken. Intuïtie kan een waardevolle toevoeging op data zijn, want met één van beiden dek je nog zelden de relevante werkelijkheid af.

Contextkennis wordt onvoldoende ingezet

Het CBS stelde dat Nederlanders in 2011 meer gingen lenen. Dit baseerden zij op hogere creditcardbestedingen. Maar wat was het geval? Nederlanders bestelden meer producten online en de creditcard was vaak het enige beschikbare betaalmiddel. Het CBS telde alle creditcardtransacties als leningen, ook gewone betalingen. Oftewel: iemand die online een boek of een vliegticket met een creditcard betaalde, was volgens het CBS iemand die niet meer bij de bank kon lenen en daarom zijn creditcard gebruikte.

Dit voorbeeld illustreert het gevaar van het blind volgen van de data zonder contextkennis. Mét contextkennis had een analist op een lager detailniveau (type creditcardbesteding) geanalyseerd en geïnterpreteerd.

De data is onbetrouwbaar

In de campagne voor de presidentsverkiezingen van 2016 in de VS maakten zowel de teams van Hillary Clinton en Donald Trump gretig gebruik van Big Data en algoritmen. Onder meer voor nauwkeurige peilingen en efficiënte inzet van campagnemiddelen. Trump won, ondanks het beperkte budget (slechts de helft van Clinton). Het verhaal gaat dat de data van team Clinton minder betrouwbaar waren. Deelnemers van polls durfden tegenover haar team er niet voor uit te komen dat ze op Trump gingen stemmen. Tegen team Trump waren ze eerlijker. Zij zagen – tegen alle polls in – de overwinning al vijf dagen van te voren aankomen.

Het vertrouwen in Big Data bij verkiezingscampagnes wordt nu ter discussie gesteld. Er was echter niets mis met de ontwikkelde algoritmen en de aanpak in het algemeen, maar met onbetrouwbare data zijn deze weinig waard of zelfs schadelijk, blijkt nu. Mensen kunnen nu eenmaal liegen of sociaal wenselijke antwoorden geven. In de sociale wetenschappen worden er niet voor niets allerlei strategieën toegepast om dit te minimaliseren. Het is dus belangrijk om aannames en datakwaliteit regelmatig te toetsen.

Onjuiste of incomplete kennis kan desastreuze én onethische gevolgen hebben
In het Amerikaanse rechtssysteem gebruiken ze geautomatiseerde data-analyse om de kans op recidive te berekenen. Er komt geen mens meer aan te pas. Ze crunchen de data en bepalen zo of iemand wel of niet vervroegd vrijkomt. Wetenschappers spreken over het doemscenario van volledig geautomatiseerde rechtspraak. Hoogleraar recht en informatisering Corien Prins: ‘Want op een gegeven moment is het uit je handen, dan heb je er niets meer over te zeggen.’

Het belang van intuïtie

Intuïtie wordt vaak als iets vaags of ongrijpbaars gezien. Dat heeft vooral met de definities te maken die worden gehanteerd: “iets aanvoelen zonder er over na te denken” of “het gevoelsmatig weten, zonder erover te hoeven nadenken”. Wat vaak wordt vergeten is dat intuïtie is opgebouwd op basis van kennis en ervaring. Hoe meer kennis en ervaring, hoe beter de intuïtie is ontwikkeld. Intuïtie wordt ‘bovenrationeel’ genoemd. Het werkt immers snel, moeiteloos en onbewust, in tegenstelling tot het ‘normale’ rationele denkproces, wat langzaam, complex en bewust is. Malcolm Gladwell beschreef in zijn boek Blink: The Power of Thinking Without Thinking dat bepaalde kunstcritici in een fractie van een seconde zien of een schilderij echt of namaak is, zonder dat ze daar direct een verklaring voor hebben. De ontwikkeling van kunstmatige intelligentie is nog niet zover dat zij deze experts kunnen vervangen.

Beslissen op basis van intuïtie of onderbuikgevoel kent echter de nodige beperkingen. We hebben nogal wat vooroordelen (bias). Sommige waarheden zijn contra-intuïtief. Je denkt dat je alleen de boodschappen koopt die je echt nodig hebt. Wat blijkt: je maakt toch regelmatig gebruik van “drie-halen-twee-betalen”, waardoor je regelmatig voedsel weggooit. ‘Confirmation bias’ (tunnelvisie) is een veel voorkomende bias: we zien alleen de datapunten die in onze visie passen en alternatieven maken geen kans. Bovendien zijn we als mens niet in staat gigantische hoeveelheden data in korte tijd zonder rekenfouten te analyseren, zoals een computer dat kan. Bij deze menselijke tekortkomingen helpen data en algoritmen voor betere beslissingen.

Van data driven naar data-informed

Het is zaak om als organisatie geen genoegen te nemen met alleen data of alleen intuïtie. Het zijn twee bronnen die elkaar versterken. Wat is de optimale balans? Dat wordt met name bepaald door de stand van de technologie. Op gebieden waar algoritmen en kunstmatige intelligentie intuïtie nog niet kunnen vervangen, is het verstandig om ‘data-informed’ besluitvorming (zie Figuur) te hanteren. In deze aanpak is data niet leidend – zoals bij data driven besluitvorming – maar een verrijking van onze eigen capaciteiten. We hebben namelijk zelf onvoldoende mogelijkheden om alle informatie te kennen, te combineren, toe te passen en foutloos te werken. We hebben wel de kwaliteiten om niet-meetbare factoren mee te wegen, we kennen verklaringen en kunnen betekenis geven aan de data. En bovenal: we kunnen verantwoordelijkheid nemen. Data voorziet ons van informatie, maar wij gebruiken daarnaast intuïtie om beslissingen te nemen. Ditzelfde concept wordt toegepast in het vliegverkeer. Hoe goed de automatische piloot ook werkt, de menselijke piloot blijft eindverantwoordelijk. Zijn kennis en ervaring is nodig om besluiten te nemen, op basis van wat het vliegtuig voorstelt. Zowel data driven werken als volledig op basis van intuïtie werken kent dus beperkingen. Combineer het beste van beiden om als organisatie snel en gedegen besluiten te kunnen nemen.

Figuur. Data driven en data-informed (illustratie door Nick Leone,
geïnspireerd op Fishman (2014) “The Dangers of Data Driven Marketing”).

Case: Datagedreven verbeteren bij de Sociale Verzekeringsbank

De Sociale Verzekeringsbank (SVB) wil hun klanten optimaal bedienen. Daarvoor is inzicht benodigd in de klantreis. De SVB brengt de digitale klantreis in beeld op basis van data, over de klantkanalen heen, met behulp van Process Mining. Deze data wordt uiteindelijk ingezet om de klantreis te sturen en te verbeteren. De SVB formuleerde onderzoeksvragen over de te verwachten klantreis. Bijvoorbeeld “Hoeveel klanten die een transactie uiteindelijk offline regelen zijn wel in de online portal geweest?” en “Op welke webpagina haken klanten af?” Data-analisten genereerden inzicht in de daadwerkelijke klantreis. Uit de data-analyse bleek bijvoorbeeld dat meer klanten dan verwacht afhaakten van online naar offline en dat zij dit vooral deden op een specifieke webpagina in de portal. De resultaten werden geduid door domeinexperts binnen de organisatie. Zij gaven direct aan dat het afhaken zeer waarschijnlijk een gevolg was van een extra authenticatie-stap. Na verdere analyse bleek dat deze stap vrij onverwacht in het proces kwam: de klant was hier niet voorbereid, waardoor zij het niet meer begrepen en/of zij niet bereid waren een extra stap te zetten. Op basis van de gezamenlijke conclusies zijn verbetervoorstellen uitgewerkt op gebied van proces, IT en webcontent. De effectiviteit hiervan is vervolgens weer getoetst door middel van data-analyse.

Met alleen data had de SVB weinig inzicht gekregen in de context van de customer journey en beweegredenen van klanten en was er geen verbetering gerealiseerd. En met alleen intuïtie zou er veel minder inzicht in de daadwerkelijke klantreis zijn geweest. Klanten bewegen zich vaak anders dan men verwacht. Bovendien is (nog) niet elk gedrag en elke beweegreden van de klant in data te vatten.

De basisingrediënten van data-informed werken

Een data-informed besluitvormingscultuur herken je – naast het optimaal inzetten van data – aan kritisch denken, vertrouwen in eigen beoordelingsvermogen en (onderling) begrip van het waarom van besluiten. Een onderdeel daarvan is een periodieke toetsing van de beslismodellen. Bijvoorbeeld door regelmatig geautomatiseerde besluitvormingsprocessen achteraf te analyseren of door de feedback van klanten en andere stakeholders te gebruiken als input voor je beslismodellen. Deze cultuur van data-informed verbeteren vraagt om een datahuishouding die op orde is en expertise op gebied van data science.

Tot slot nog een aantal concrete tips voor data-informed besluitvorming:

• Zorg dat je personeelsbestand met data weet om te gaan. Om als organisatie competitief te zijn moeten de medewerkers kritisch zijn, complexe analyses kunnen uitvoeren en interpreteren, en acties kunnen definiëren.
• Zorg dat je data blijft interpreteren en toetsen met je intuïtie en andersom. Bijvoorbeeld door met hypothesen of onderzoeksvragen te werken en niet te zoeken naar willekeurige verbanden. Dit scherpt je begrip over wat de data echt betekent en wat er werkelijk gebeurt in het proces of met de klant.
• Innoveer en exploreer met nieuwe data-oplossingen in een ‘speeltuin’, om nieuwe analyses en analysemethoden te stimuleren. Implementeer deze zodra de oplossing getoetst is en de kwaliteit van de data en het algoritme op orde is.

De auteurs Luuk Tubbing en Jasper Martens helpen, als business consultants, organisaties om data-informed hun processen en customer journeys te verbeteren en wendbaarder te worden.