Home › Dashboard-adoptie
Waarom gebruikt niemand het dashboard?
Bijna altijd om een van drie redenen: het beantwoordt niet de vraag die iemand echt heeft, men vertrouwt de cijfers niet, of het is onduidelijk wat je met de uitkomst moet doen. Meer visualisaties toevoegen lost geen van de drie op. Kijk eerst in de gebruiksstatistieken wie het opent, en vraag daarna aan drie mensen waar ze hun cijfers nu vandaan halen.
De drie oorzaken, en waaraan je ze herkent
| Oorzaak | Wat je hoort | Wat helpt |
|---|---|---|
| Verkeerde vraag | Interessant, maar ik zoek eigenlijk iets anders | Beginnen bij de beslissing, niet bij de beschikbare data |
| Geen vertrouwen | Dat getal klopt niet, ik check het zelf even | Herleidbaarheid en een vastgelegde definitie |
| Geen handeling | Mooi, en nu? | Een norm of een verwachting naast het cijfer |
Begin bij de beslissing
De meeste dashboards beginnen bij wat er beschikbaar is. Dat is begrijpelijk en het is de kern van het probleem. Een dashboard dat begint bij de vraag welke beslissing er maandag genomen moet worden, ziet er anders uit en wordt wel gebruikt.
Stel die vraag aan drie mensen die het zouden moeten gebruiken. Vraag daarna waar ze het nu vandaan halen. Als het antwoord een eigen Excel is, weet je genoeg.
Vertrouwen komt van herleidbaarheid
Iemand die een cijfer niet vertrouwt heeft daar bijna altijd een reden voor: hij heeft een keer iets zien staan wat niet klopte, of hij weet niet wat er precies in zit. Dat los je niet op met uitleg, maar met de mogelijkheid om door te klikken naar waar het vandaan komt.
Daar hoort ook bij dat de definitie ergens vastligt, buiten het rapportbestand, en dat er iemand eigenaar van is. Dat laatste is geen techniek maar een afspraak, en het is het onderdeel dat het vaakst wordt overgeslagen.
Een cijfer zonder norm is een weetje
Zet naast elk cijfer wat je ervan verwachtte. Een omzet van veertien ton zegt niets; veertien ton tegenover een verwachting van zestien zegt alles. Zonder die tweede helft blijft het bij kijken.
Wat wij doen
Een doorlichting tegen een vaste prijs: wie gebruikt het, welke vragen beantwoordt het wel en niet, welke cijfers zijn herleidbaar. Daaruit komt of het bijstellen is of opnieuw beginnen bij de vraag. Zie ook datakwaliteit en de podcast over datamanagement.
His design approach is exceptional, intuitive, user-centric, and built with a strong focus on improving data adoption.
Een half uur is genoeg om te weten of het past
Geen presentatie en geen offerte aan het eind. We lopen je bronnen langs, je definities en je grootste ergernis.
Plan een half uurVeelgestelde vragen
Waarom gebruikt niemand ons dashboard?
Bijna altijd om een van drie redenen: het beantwoordt niet de vraag die iemand echt heeft, men vertrouwt de cijfers niet, of het is niet duidelijk wat je met de uitkomst moet doen. Meer visualisaties toevoegen lost geen van de drie op.
Hoe weet je welke van de drie het is?
Door te kijken en te vragen. Kijk in de gebruiksstatistieken wie het opent en hoe lang. Vraag daarna aan drie mensen wat ze op maandagochtend willen weten en waar ze het nu vandaan halen. Het antwoord op die tweede vraag verklapt meestal alles.
Helpt training?
Alleen als het probleem echt bij de bediening zit, en dat is zelden zo. Vertrouwen los je niet op met uitleg maar met herleidbaarheid: laten zien waar een getal vandaan komt en wat het precies betekent. Training bovenop een dashboard dat niemand vertrouwt kost geld en verandert niets.
Wat maakt wel verschil?
Een eigenaar per cijfer, een definitie die vastligt en te vinden is, en een dashboard dat begint bij de beslissing in plaats van bij de beschikbare data. En het moet er staan op het moment dat de beslissing genomen wordt, niet drie dagen erna.
Kunnen jullie een bestaand dashboard doorlichten?
Ja. Een korte betaalde doorlichting tegen een vaste prijs: wie gebruikt het, welke vragen beantwoordt het wel en niet, welke cijfers zijn herleidbaar en welke niet. Daaruit komt of het een kwestie is van bijstellen of van opnieuw beginnen bij de vraag.