Data-analyse is geen luxe maar een klus: juiste stappen, juiste data en reproduceerbare tests leiden direct tot betere beslissingen. In dit artikel legt Zaveco uit hoe je stapsgewijs van vraag naar actie komt — met concrete methodes, SQL- en testvoorbeelden die je vandaag nog kunt toepassen.
We behandelen doelstelling, datakwaliteit, analysetechnieken, dashboards, A/B-tests en praktische implementatie van voorspellende modellen. Elk onderdeel bevat checklists en testbare acties zodat je niet zweeft in theorie maar meetbare impact realiseert.
1. Start met een heldere zakelijke vraag en hypothese
Stap 1: formuleer 1 concrete vraag in 1 zin, bijvoorbeeld “Hoe verlagen we churn met 10% in 6 maanden?” Stap 2: breek die vraag in KPI’s (churn rate, ARPU, retentiemarge) en hypothesen: “Als we onboarding automatiseren dan daalt churn door hogere 30-dagen retentie.” Stap 3: definieer succescriteria: meetbare drempel en tijdsperiode.
2. Verzamel en check je data: kwaliteit eerst
Acties: 1) Maak een dataset-inventaris: bronnen, updatefrequentie, eigenaar. 2) Voer basischecks uit: ontbrekende waarden, datatypes, outliers. 3) Meet datakwaliteit met concrete metrics: % ontbrekende, % duplicaten, update-lag. 4) Fixes: imputatieregels (mediaan/laatste waarde), deduplicatie op primaire sleutel, timestamps normaliseren naar UTC.
3. Sla data op slim en reproduceerbaar
Concreet: centraliseer ruwe data in een read-only staging schema, maak een transformation layer (views of dbt modellen) en bewaar versie van transformaties in Git. Voorbeeld SQL voor cohortretentie (Postgres-compatible): SELECT cohort_week, week_number, COUNT(DISTINCT user_id) AS users FROM events WHERE event_date >= current_date - interval '180 day' GROUP BY cohort_week, week_number;. Test: run dezelfde query op twee tijdstippen; verschil in ruwe rijen mag alleen door nieuwe events komen.
4. Beschrijvende analyse: begin met simpele metrics
Concrete stappen: bereken baseline metrics per week/maand, plot rolling averages (7/30 dagen) en bereken percentageveranderingen. Tools: Excel/Google Sheets voor snelle checks, SQL voor repeatable queries, BI voor visualisatie. Test: valideer tellingen tussen bron en BI; afwijking >5% betekent datatransformatieregels nalopen.
5. Diagnostische analyse: zoek oorzaken, niet alleen correlaties
Stap-voor-stap: 1) Segmentatie: split op kanaal, cohort, productversie. 2) Cohortanalyse: meet retentie per aanmeldweek. 3) Funnelanalyse: meet drop-offs per stap; identificeer grootste single-step verlies. 4) Gebruik correlatie en eerste regressies om signalen te prioriteren (lineaire/logistische regressie). Test: maak een A/B-hypothese gebaseerd op de grootste funnel-drop voor verificatie.
6. Experimenteer meetbaar: A/B-testen die beslissingen afdwingen
Checklist A/B-setup: 1) Hypothese + KPI, 2) sample size berekenen, 3) randomisatie en logging, 4) testduur en stopregels. Sample size-formule (aprox): n = (Z^2 * p*(1-p)) / d^2. Voor 95% CI Z=1.96. Voorbeeld: baseline conversie p=0.10, gewenst detecteerbaar verschil d=0.02 → n ≈ (1.96^2*0.1*0.9)/0.0004 ≈ 8644 per variant. Test: valideer randomisatie door baseline kenmerken te vergelijken tussen groepen (p>0.05 betekent geen significante verschillen). Gebruik statistische tools of bootstrapping als aannames niet kloppen.
7. Voorspellende analyse praktisch toepassen
Concrete stappen om churn te voorspellen: 1) Label: churn binnen 30 dagen = 1/0. 2) Feature-engineering: gebruik recency, frequency, monetary, product usage, support tickets. 3) Split: temporele train/test split (bijv. laatste 30 dagen als test). 4) Model: start met logistic regression of XGBoost. 5) Metrics: ROC-AUC, precision@k, calibration. 6) Deploy: score dagelijks en stuur alerts als score>0.7. Test: handmatige review van top 100 high-risk klanten per week; doel: 60% van gescoorde klanten daadwerkelijk churn-gevoelig.
8. Maak dashboards die acties opleveren, niet alleen cijfers
Ontwerpregels: 1) Eén KPI per grafiek, 2) context tonen (baseline en trend), 3) filters voor segmenten en tijdsperiode, 4) duidelijke call-to-action per kaart (wie is eigenaar, wat te doen). Voorbeeld: churn-dashboard met: totale churn, top 10 churn-drivers, actieve A/B-tests en model-performance. Test: voer een “5-second test” — laat een collega in 5 seconden de aanbeveling halen; als dat niet lukt, herontwerp.
9. Operationaliseer en monitor je modellen en rapporten
Acties: 1) Monitoring: datadrift, performance drift (AUC over tijd), en datakwaliteit alerts. 2) Retraining policy: plan retrain elke X weken of bij performance-daling van Y%. 3) Logging en reproducibility: log modelversie, feature pipeline en seeds. Test: simuleer een datadrift-scenario (bijv. verander gemiddelde feature met 20%) en controleer dat alerts en fallback-routines werken.
10. Besluitvormingsproces integreren: van insights naar actie
Processtappen: 1) Weekly insights review met stakeholders, 2) Prioriteer hypotheses op impact en implementatiekosten, 3) Run experiments/changes, 4) Meet en besluit: scale of rollback. Gebruik RACI-matrix per experiment: wie owned, wie consulted. Test: elke beslissing koppelen aan één owner en één metric; falen zonder eigenaar betekent terug naar herformulering.
Direct toepasbare 7-punten check voordat je een beslissing maakt
- 1) Heb je één duidelijke KPI en hypothese voor deze beslissing?
- 2) Is de gebruikte dataset recent en gevalideerd (minder dan 5% discrepantie t.o.v. bron)?
- 3) Zijn segmenten en cohorts gedefinieerd en gecontroleerd?
- 4) Is er een experiment- of controleplan (A/B of quasi-experimenteel)?
- 5) Is sample size voldoende berekend of is power gecontroleerd?
- 6) Zijn metrics voor succes en monitoring ingesteld (owner + drempels)?
- 7) Is er een rollback-plan bij onvoorziene nadelige uitkomst?
Gebruik deze check direct: print of plak de 7 punten in je besluitnota en vink af voordat je budget of live-implementatie vrijgeeft. Voor praktische hulp bij opzetten of automatiseren kun je terecht bij zaveco.nl — wij helpen met templates, SQL-queries en implementatie van testbare workflows.