In de vorige blogpost heb ik je een opsomming gegeven van de nuttige bedrijfsgegevens waarmee artificiële intelligentie aan de slag kan gaan.
AI werkt het beste als alle benodigde data overzichtelijk en toegankelijk is. Door je gegevens goed te organiseren, weet je precies welke informatie je hebt en waar deze zich bevindt. Dit maakt het makkelijker om data in te zetten voor AI-toepassingen en zorgt ervoor dat je snel de juiste informatie kunt vinden.
Voorbeeld: Een kleine autodealer heeft gegevens over klanten, aankopen, onderhoudsgeschiedenis en voorraad. Door een overzicht te maken van waar al deze informatie staat, kunnen ze met AI patronen ontdekken en bijvoorbeeld klantvoorkeuren beter inschatten.
Een duidelijk overzicht bespaart je tijd en moeite
Met een overzicht van je data locaties hoef je minder tijd te besteden aan het zoeken naar documenten of informatie. In plaats van telkens opnieuw te zoeken, kun je snel toegang krijgen tot wat je nodig hebt. Dit maakt het eenvoudiger om data samen te voegen en voor AI in te zetten, wat leidt tot een efficiënter bedrijfsproces.

Voorbeeld: Stel, een restauranthouder organiseert al zijn gegevens in een centrale database, zoals recepten, inkoopinformatie, verkoopcijfers, reserveringen en klantfeedback. Deze goed georganiseerde data kan eenvoudig worden ingezet voor AI-toepassingen.
Met deze structuur kan een AI-tool bijvoorbeeld analyseren welke gerechten het populairst zijn op specifieke dagen of tijdstippen. Als de AI opmerkt dat lasagne vaak wordt besteld op woensdagavonden, kan de restauranthouder daarop inspelen door extra ingrediënten in te kopen en een gerichte promotie te plannen, zoals: “Woensdag Special: Lasagne met een gratis drankje!”
Bovendien kan de restauranthouder dankzij de overzichtelijke data sneller beslissingen nemen. Bijvoorbeeld, door in één oogopslag te zien welke leveranciers de beste prijs bieden voor bepaalde ingrediënten, of welke reserveringen voor de komende week extra aandacht nodig hebben. Dit voorkomt niet alleen tijdverlies, maar verhoogt ook de efficiëntie en klanttevredenheid doordat beslissingen beter onderbouwd zijn. Een goed georganiseerde datastructuur maakt het voor een restaurant eenvoudig om AI slim en effectief in te zetten.
Veelvoorkomende Locaties van Bedrijfsdata
1 Interne gegevensbronnen: e-mails, facturen en documenten
Binnen een bedrijf zijn er vaak meerdere bronnen voor data die je kunt benutten. Denk aan e-mails die klantcommunicatie bevatten, Excel-bestanden met verkoopgegevens en facturen met financiële informatie. Deze data biedt waardevolle inzichten voor AI, maar kan snel verspreid raken als het niet goed beheerd wordt.
Voorbeeld: Een bloemenwinkel ontvangt bestellingen via e-mail, heeft Excel-bestanden voor de voorraad en gebruikt papieren facturen. Door al deze gegevens in kaart te brengen, kunnen ze AI inzetten om bijvoorbeeld te voorspellen welke bloemen in welke periode populair zijn.
2 Externe bronnen: marketingtools, social media en klantcontactsystemen
Data kan ook buiten je eigen systemen worden opgeslagen, bijvoorbeeld in tools voor marketing, social media en klantenservice. Informatie over klantinteracties, advertentieprestaties en het verkeer naar je website is belangrijk voor het verfijnen van je marketingstrategie en het optimaliseren van klantcontact.

Voorbeeld: Stel, een kledingboetiek gebruikt externe bronnen zoals social media, marketingtools en klantcontactsystemen om gegevens te verzamelen. Via social media haalt de boetiek informatie op over welke kledingstukken populair zijn op Instagram, zoals posts met veel likes of reacties. Marketingtools zoals een nieuwsbriefsysteem geven inzicht in welke promoties goed presteren, bijvoorbeeld een sale die heeft geleid tot veel klikken en aankopen.
Daarnaast biedt een klantcontactplatform data over veelgestelde vragen, zoals: “Hebben jullie dit jurkje ook in maat M?” of “Wanneer komt dit item weer op voorraad?” Deze gegevens helpen de boetiek om niet alleen het aanbod beter af te stemmen op de vraag, maar ook om social media-campagnes te optimaliseren en klantenservice efficiënter in te richten.
Met deze externe data kan de kledingboetiek bijvoorbeeld besluiten om populaire items meer te promoten op social media of specifieke klantvragen direct te beantwoorden via geautomatiseerde berichten. Dit versterkt de marketingstrategie en zorgt voor een betere klantervaring, terwijl de boetiek precies weet welke acties het meeste impact hebben.
3 Handgeschreven en fysieke documenten: papieren facturen, aantekeningen en contracten
Hoewel we steeds meer digitaal werken, worden nog steeds veel gegevens op papier opgeslagen. Papieren facturen, aantekeningen van vergaderingen en contracten bevatten vaak waardevolle informatie. Het is nuttig om deze documenten ook te digitaliseren zodat AI er toegang tot heeft wanneer dat nodig is.
Voorbeeld: Een loodgietersbedrijf houdt projectnotities en offertes vaak op papier bij. Door deze te digitaliseren, kunnen ze eenvoudiger terugvinden wat er bij eerdere projecten is gebeurd en AI gebruiken om verbeterpunten te ontdekken.
Een Stappenplan voor het Inventariseren van je Data
1 Maak een lijst van alle mogelijke dataopslagplekken
De eerste stap is simpel: maak een overzicht van alle locaties waar data zich bevindt in je bedrijf. Dit kan variëren van digitale opslag zoals Google Drive en e-mails tot fysieke mappen in kantoor. Door alles op een rij te zetten, zie je precies welke bronnen je kunt benutten.

Voorbeeld: Een juwelier slaat data op verschillende plekken op, zowel digitaal als fysiek. Digitale bronnen zoals cloudopslag, e-mails en kassasystemen bevatten belangrijke gegevens over ontwerpen, verkoopcijfers en klantcommunicatie. Deze informatie vormt de kern van het dagelijkse bedrijfsbeheer en helpt bij het begrijpen van verkooptrends en klantvoorkeuren.
Ook externe platforms, zoals social media en de website, bieden waardevolle inzichten. Hier worden klantinteracties, campagnes en bezoekersgedrag bijgehouden, wat helpt bij het optimaliseren van marketingstrategieën en het aantrekken van nieuwe klanten. Daarnaast geven klantvragen via contactformulieren of telefoongesprekken extra informatie over behoeften en interesses.
2 Noteer welke soorten gegevens in welke bronnen voorkomen
Vervolgens is het handig om te noteren welke gegevens in welke bronnen worden bewaard. Zo weet je precies waar klantgegevens, financiële informatie of verkoopstatistieken te vinden zijn. Dit maakt het makkelijker om data te groeperen en te zien waar eventueel dubbele informatie staat.
Voorbeeld: Een kaarsenmaker noteert dat klantinformatie zowel in het CRM-systeem staat als in de e-mailhistorie. Hierdoor zien ze waar overlap is en kunnen ze beter bepalen welke gegevens ze voor AI gaan gebruiken.
3 Organiseer de lijst voor overzicht en efficiëntie
Zodra je een overzicht hebt van waar al je data zich bevindt, kun je deze informatie organiseren in een logische structuur. Dit kan per categorie, zoals klanten, verkoop, en marketing. Zo heb je niet alleen een helder overzicht van waar alles staat, maar kun je ook sneller terugvinden wat je nodig hebt.

Voorbeeld: Een klein adviesbureau heeft hun data georganiseerd in drie eenvoudige categorieën: klantgegevens, projectinformatie en financiën. Klantgegevens, zoals contactinformatie en afspraken, staan in één centrale lijst. Projectinformatie, met deadlines en taken, wordt overzichtelijk bijgehouden, en financiële gegevens zoals facturen en budgetten worden gestructureerd opgeslagen. Hierdoor kan het team snel alles terugvinden zonder tijd te verspillen.
Ze zorgen ervoor dat de lijsten altijd up-to-date blijven. Nieuwe klanten worden direct toegevoegd, afgeronde projecten verhuizen naar een archief, en aan het eind van de maand worden financiële gegevens bijgewerkt. Deze eenvoudige aanpak maakt het werk efficiënter en geeft het team meer ruimte om zich te focussen op klanten en nieuwe kansen.
Tips om Data Organisatie te Vergemakkelijken
1 Structuur aanbrengen met categorieën en labels
Een manier om je data overzichtelijk te houden, is door te werken met duidelijke categorieën en labels. Hiermee kun je gegevens makkelijk terugvinden en samenvoegen. Denk aan labels zoals “Klantinformatie”, “Financieel”, of “Marketing”.
Voorbeeld: Een wellnesscentrum categoriseert hun data in groepen als “Klanten”, “Promoties” en “Dienstafspraken”. Dit helpt hen snel relevante informatie te vinden en op te volgen.
2 Werken met toegankelijke mappen en duidelijke bestandsnamen
Door je bestanden logisch te ordenen in mappen en duidelijke bestandsnamen te gebruiken, blijft alles georganiseerd. Kies namen die beschrijven wat de inhoud is en gebruik datums of klantnamen om het nog overzichtelijker te maken.

Voorbeeld: Een tandartspraktijk ordent alle patiëntendossiers en administratie in een logische mappenstructuur. Digitale dossiers worden opgeslagen in mappen met duidelijke namen zoals “Patiëntgegevens”, “Facturen” en “Afspraakoverzichten”. Binnen de map “Patiëntgegevens” worden submappen aangemaakt per patiënt, met bestandsnamen zoals “Jan Jansen_Röntgenfoto_2024-02-15” of “Piet Pieters_Behandelplan_2024-03-01”.
4.3 Standaarden instellen voor het opslaan en ordenen van nieuwe data
Stel duidelijke standaarden op voor het opslaan van nieuwe gegevens. Hierdoor weet iedereen in het bedrijf waar informatie hoort te staan en blijft je datastructuur consistent en toegankelijk voor AI-toepassingen.
Voorbeeld: Een meubelzaak stelt regels op voor het opslaan van klantinformatie en verkoopgegevens. Dit zorgt ervoor dat medewerkers altijd weten hoe en waar data op te slaan, wat fouten voorkomt.
Hoe je de Volgende Stappen Voorbereidt
1 Welke data essentieel is om op één plek te verzamelen voor AI-gebruik
Nadat je een overzicht hebt gemaakt van alle data, kun je bepalen welke gegevens het meest essentieel zijn om op één plek te verzamelen. Kies die informatie die belangrijk is voor de AI-toepassingen die je voor ogen hebt, zoals klantinformatie voor gepersonaliseerde marketing of verkoopgegevens voor voorraadbeheer.

Voorbeeld: Een bakkerij wil AI gebruiken om de vraag naar bepaalde producten te voorspellen. Ze verzamelen gegevens over bestellingen en verkopen van het afgelopen jaar, zodat de AI trends kan herkennen en adviseren.
2 Eerste stappen voor het integreren van je gestructureerde data met AI
Met al je data op een overzichtelijke en toegankelijke plek kun je beginnen met het koppelen aan AI-tools. Door deze gestructureerde basis leg je een stevige fundering om je bedrijf slimmer te maken en waardevolle inzichten te halen uit je gegevens.
Voorbeeld: Een sportschool heeft alle klant- en inschrijvingsinformatie gecentraliseerd en kan AI nu inzetten om te analyseren welke lessen het populairst zijn. Op basis hiervan plannen ze het aanbod en vergroten ze de klanttevredenheid.
Door al je data op één centrale plek te verzamelen en te organiseren, maak je het veel makkelijker om met AI aan de slag te gaan. Een goed gestructureerd overzicht helpt je niet alleen om efficiënter te werken, maar ook om gerichte inzichten te krijgen die je bedrijf verder helpen. Het gebruik van AI wordt zo eenvoudiger en doeltreffender, waardoor je meer tijd en energie kunt besteden aan wat écht belangrijk is: de groei van je bedrijf.