Hoe geef ik écht betekenis aan mijn data?
Data speelt een steeds grotere rol in de aansturing van winkelgebieden. Ook dienen zich steeds meer bronnen aan die hierin van waarde kunnen zijn. Veel centrumgebieden worstelen met de vraag welke data echt van belang zijn, welke bron of leverancier ze hiervoor het beste kunnen gebruiken en vooral hoe ze de data vervolgens kunnen benutten en toepassen. In dit blog neem ik je mee in de mogelijkheden en hoe je hierin keuzes kunt maken. Uitgangspunt daarbij is om de data in te zetten waarvoor ze bedoeld zijn, ze niet op de plank te laten liggen en ze daarmee écht van waarde te laten zijn.
Data als onderdeel van een sturingsproces
Om te beginnen: data moet altijd een plek hebben in een groter proces. Een proces van doelen, (bij)sturen en monitoren etc.. Hiermee geef je de data een duidelijk doel namelijk: het bieden van handvatten om te kunnen sturen op een goed functionerend centrumgebied.
Om te bepalen welke data nodig of relevant zijn, begin je met de vraag: wanneer zijn wij tevreden over het functioneren van ons winkelgebied? Wat zijn onze doelen? Op basis daarvan kun je bepalen welke indicatoren (output) je nodig hebt om dit zichtbaar te maken. Daarnaast is van belang om vast te stellen waar je op kunt sturen (input) om bij te dragen aan het realiseren van deze doelen en wie dat gaat doen (met interventies). Dit is een essentieel onderdeel om te voorkomen dat data op de plank blijven liggen. Want dat is vaak wat er gebeurt: dat data alleen maar een zeker inzicht biedt (bijvoorbeeld over de omzet of het aantal bezoekers) zonder dat duidelijk is welke omstandigheden en keuzes hieraan ten grondslag liggen en dus ook wie wat kan doen om hierop (bij) te sturen. Bij een gemeente gaat het dan bijvoorbeeld om datagedreven beleidskeuzes, bij een centrummanagementorganisatie om gebiedsgerichte marketing, bij een vastgoedeigenaar om onderbouwde (investerings)beslissingen of acquisitie.
Behalve dat je op deze manier echt betekenis geeft aan de data, helpt het ook om inzichtelijk te maken aan welke eisen de data moet voldoen. Denk daarbij aan de meetfrequentie (jaarlijks, dagelijks of wekelijks) en het ruimtelijk schaalniveau (specifieke locaties of straten of een heel centrumgebied).
Data als onderdeel van een sturingsproces
Om te beginnen: data moet altijd een plek hebben in een groter proces. Een proces van doelen, (bij)sturen en monitoren etc.. Hiermee geef je de data een duidelijk doel namelijk: het bieden van handvatten om te kunnen sturen op een goed functionerend centrumgebied.
Om te bepalen welke data nodig of relevant zijn, begin je met de vraag: wanneer zijn wij tevreden over het functioneren van ons winkelgebied? Wat zijn onze doelen? Op basis daarvan kun je bepalen welke indicatoren (output) je nodig hebt om dit zichtbaar te maken. Daarnaast is van belang om vast te stellen waar je op kunt sturen (input) om bij te dragen aan het realiseren van deze doelen en wie dat gaat doen (met interventies). Dit is een essentieel onderdeel om te voorkomen dat data op de plank blijven liggen. Want dat is vaak wat er gebeurt: dat data alleen maar een zeker inzicht biedt (bijvoorbeeld over de omzet of het aantal bezoekers) zonder dat duidelijk is welke omstandigheden en keuzes hieraan ten grondslag liggen en dus ook wie wat kan doen om hierop (bij) te sturen. Bij een gemeente gaat het dan bijvoorbeeld om datagedreven beleidskeuzes, bij een centrummanagementorganisatie om gebiedsgerichte marketing, bij een vastgoedeigenaar om onderbouwde (investerings)beslissingen of acquisitie.
Behalve dat je op deze manier echt betekenis geeft aan de data, helpt het ook om inzichtelijk te maken aan welke eisen de data moet voldoen. Denk daarbij aan de meetfrequentie (jaarlijks, dagelijks of wekelijks) en het ruimtelijk schaalniveau (specifieke locaties of straten of een heel centrumgebied).
Figuur 1: Stappen t.b.v. doelgerichte dataverzameling
Toepassing van KSO-resultaten
Een databron die de meesten wel kennen en die bovendien voor een groot gebied openbaar beschikbaar is, is het koopstromenonderzoek. Hier schreef ik 2022 als eens een blog over: KSO2021: een schat aan sturingsinformatie voor winkelgebiedsprofessionals. Onlangs is het Koopstromenonderzoek Oost-Nederland 2023 gepubliceerd. Doordat dezelfde gegevens over een langere periode en over meerdere gebieden beschikbaar zijn, biedt het een uitstekend instrument ter onderbouwing van beleids-, locatie- en investeringsbeslissingen. Toch worden de mogelijkheden van deze data door veel gemeenten niet optimaal benut.
De data worden veelvuldig toegepast (door onderzoeksbureaus) voor centrumvisies en marktruimteberekeningen om de wenselijkheid van uitbreiding of inperking van het aantal winkelmeters in beeld te brengen. Maar of de data uit het KSO nou echt worden gebruikt om te monitoren en bij te sturen… dat vraag ik me af. Terwijl de data zich daar goed voor lenen. Wat mij betreft zou iedere gemeente na publicatie van een KSO met de betrokken partijen in het centrumgebied aan tafel moeten gaan om de resultaten te duiden en in perspectief te plaatsen. Vragen die dan beantwoord kunnen worden zijn bijvoorbeeld:
Door op deze manier naar de data te kijken geef je betekenis aan de data en maak je ze onderdeel van het proces om te sturen op een goed functionerend centrumgebied. Dit biedt vervolgens weer handvatten voor beleid om bij te sturen of door te ontwikkelen.
Toepassing van bezoekersdata
Terwijl voor gemeenten de koopstromenonderzoeken van grote waarde (kunnen) zijn, zijn voor ondernemers en centrummanagementorganisaties vaak (ook) bezoekersdata van belang. Zo worden in steeds meer centrumgebieden geautomatiseerd bezoekersaantallen gemonitord. Geregeld spreek ik gemeenten of centrumorganisaties die over bezoekersdata beschikken maar er nauwelijks gebruik van maken. Centrumorganisaties vragen zich bijvoorbeeld af wat goede indicatoren zijn, waarvoor je ze kunt inzetten en in welk vorm je de inzichten het beste kunt delen met stakeholders (nog los van de vraag wat zij er vervolgens mee doen…).
Ook hiervoor geldt: kijk allereerst welke indicatoren van belang zijn om te monitoren. Welke indicatoren zijn passend voor onze centrumdoelen? Zijn dat bezoekersaantallen, bezoekfrequentie of bezoekerstevredenheid? Bepaal vervolgens wie welke rol of verantwoordelijkheid heeft om hieraan een bijdrage te leveren. Welke acties of interventiemogelijkheden hebben de verschillende stakeholders tot hun beschikking om te sturen op deze indicatoren? Op dat moment maak je de data onderdeel van een breder sturingsproces. Bovendien helpt dit om zichtbaar te maken welke data je nodig hebt, aan welke vereisten deze moeten voldoen en welke bronnen zich daarvoor lenen.
Een van de centrumgebieden die hierin al de nodige stappen heeft gezet is Centrummanagement Utrecht. CmU heeft diverse doelen vastgesteld die ze op basis van data monitort (gericht op doelgroepen, verblijfstijd, bestedingen en herhaalbezoek). CmU monitort dit onder andere op basis van bezoekersdata (lasers, camera’s en gps), cijfers uit het Continue Vakantie Onderzoek (CVO) en een eigen klantenpanel. Daarnaast zet CmU de data in om verschillende stakeholders tot actie aan te zetten. Enkele voorbeelden:
Een en ander laat zien dat de data veel toepassingsmogelijkheden hebben en benut (kunnen) worden door verschillende groepen stakeholders. Dit onderstreept het belang van het scherpstellen van de rol van deze data binnen het grotere proces. In hoeverre vormen deze data een afspiegeling van de doelen van de verschillende bij het centrum betrokken organisaties? Op basis daarvan kun je een onderbouwde keuze maken voor de gewenste data en databronnen en ze gericht inzetten binnen het proces van sturen op een goed functionerend centrumgebied.
Duiding van de resultaten
Ten slotte is het van belang dat iemand de verantwoordelijkheid heeft voor dit proces (waarin de rol van data wordt bepaald) én voor de duiding van de resultaten. Alleen het delen van cijfers zal het gebruik en de toepassing ervan niet ten goede komen. Data krijgen pas waarde als deze vertaald worden naar relevante gebruikersinformatie. Daarbij dienen de resultaten gekoppeld te worden aan de beleidsdoelen en kpi’s en waar mogelijk aan de interventies die hebben plaatsgevonden. Bovendien kunnen de cijfers vaak op verschillende manieren geïnterpreteerd worden. Ze zullen daarom in de juiste context geplaatst moeten worden. Daarbij gaat het bijvoorbeeld om het in beeld brengen van specifieke omstandigheden die van invloed (kunnen) zijn geweest op de resultaten.
De data moeten dus geanalyseerd en verrijkt worden met lokale kennis (over beleid, omstandigheden etc.). Dit maakt het mogelijk om hierover een – op de doelgroep afgestemde – periodieke rapportage op te stellen voor de betrokken partijen. Deze kan gedeeld en besproken worden ten einde met elkaar eventuele vervolgstappen te bepalen. Op deze manier ontstaat er een compleet proces van dataverzameling, monitoring en bijsturing. Een proces waarin de data daadwerkelijk de handvatten biedt om te sturen op een goed functionerend centrumgebied.
Een databron die de meesten wel kennen en die bovendien voor een groot gebied openbaar beschikbaar is, is het koopstromenonderzoek. Hier schreef ik 2022 als eens een blog over: KSO2021: een schat aan sturingsinformatie voor winkelgebiedsprofessionals. Onlangs is het Koopstromenonderzoek Oost-Nederland 2023 gepubliceerd. Doordat dezelfde gegevens over een langere periode en over meerdere gebieden beschikbaar zijn, biedt het een uitstekend instrument ter onderbouwing van beleids-, locatie- en investeringsbeslissingen. Toch worden de mogelijkheden van deze data door veel gemeenten niet optimaal benut.
De data worden veelvuldig toegepast (door onderzoeksbureaus) voor centrumvisies en marktruimteberekeningen om de wenselijkheid van uitbreiding of inperking van het aantal winkelmeters in beeld te brengen. Maar of de data uit het KSO nou echt worden gebruikt om te monitoren en bij te sturen… dat vraag ik me af. Terwijl de data zich daar goed voor lenen. Wat mij betreft zou iedere gemeente na publicatie van een KSO met de betrokken partijen in het centrumgebied aan tafel moeten gaan om de resultaten te duiden en in perspectief te plaatsen. Vragen die dan beantwoord kunnen worden zijn bijvoorbeeld:
- Hoe kan het dat de koopkrachtbinding de afgelopen vier jaar is toe- of afgenomen?
- Hoe kan het dat de omzet in ons centrumgebied minder snel is toegenomen dan in vergelijkbare centrumgebieden?
- Zien we de verbeterde bereikbaarheid van het centrumgebied terug in de cijfers?
- Hoe verhoudt de ontwikkeling van ons centrumgebied zich ten opzichte van concurrerende en/of omliggende winkelgebieden? En hoe kunnen we dit verklaren?
Door op deze manier naar de data te kijken geef je betekenis aan de data en maak je ze onderdeel van het proces om te sturen op een goed functionerend centrumgebied. Dit biedt vervolgens weer handvatten voor beleid om bij te sturen of door te ontwikkelen.
Toepassing van bezoekersdata
Terwijl voor gemeenten de koopstromenonderzoeken van grote waarde (kunnen) zijn, zijn voor ondernemers en centrummanagementorganisaties vaak (ook) bezoekersdata van belang. Zo worden in steeds meer centrumgebieden geautomatiseerd bezoekersaantallen gemonitord. Geregeld spreek ik gemeenten of centrumorganisaties die over bezoekersdata beschikken maar er nauwelijks gebruik van maken. Centrumorganisaties vragen zich bijvoorbeeld af wat goede indicatoren zijn, waarvoor je ze kunt inzetten en in welk vorm je de inzichten het beste kunt delen met stakeholders (nog los van de vraag wat zij er vervolgens mee doen…).
Ook hiervoor geldt: kijk allereerst welke indicatoren van belang zijn om te monitoren. Welke indicatoren zijn passend voor onze centrumdoelen? Zijn dat bezoekersaantallen, bezoekfrequentie of bezoekerstevredenheid? Bepaal vervolgens wie welke rol of verantwoordelijkheid heeft om hieraan een bijdrage te leveren. Welke acties of interventiemogelijkheden hebben de verschillende stakeholders tot hun beschikking om te sturen op deze indicatoren? Op dat moment maak je de data onderdeel van een breder sturingsproces. Bovendien helpt dit om zichtbaar te maken welke data je nodig hebt, aan welke vereisten deze moeten voldoen en welke bronnen zich daarvoor lenen.
Een van de centrumgebieden die hierin al de nodige stappen heeft gezet is Centrummanagement Utrecht. CmU heeft diverse doelen vastgesteld die ze op basis van data monitort (gericht op doelgroepen, verblijfstijd, bestedingen en herhaalbezoek). CmU monitort dit onder andere op basis van bezoekersdata (lasers, camera’s en gps), cijfers uit het Continue Vakantie Onderzoek (CVO) en een eigen klantenpanel. Daarnaast zet CmU de data in om verschillende stakeholders tot actie aan te zetten. Enkele voorbeelden:
- Acquisitie van nieuwe ondernemers en hun locatiekeuze (passantenaantallen)
- Gebiedsgerichte marketing binnenstad op basis van herkomstgegevens i.c.m. online footfall campagnes
- Inzicht in de mate waarin de doelstelling om specifiek bepaalde doelgroepen (leefstijlen) aan te trekken, wordt gerealiseerd
- Gebiedsgerichte marketing van een evenement o.b.v. herkomstgegevens
- Planning van gemeentelijke reinigingsdiensten (o.b.v. drukte)
- Onderbouwing van benodigde bewegwijzering bij werkzaamheden (o.b.v. wijziging bezoekersstromen)
- Handhaving van verkeersmaatregelen o.b.v. inzicht in modaliteiten (bijvoorbeeld fietsers in een wandelgebied)
- Personeelsplanning voor ondernemers o.b.v. bezoekersdata (dag, tijdstip)
Een en ander laat zien dat de data veel toepassingsmogelijkheden hebben en benut (kunnen) worden door verschillende groepen stakeholders. Dit onderstreept het belang van het scherpstellen van de rol van deze data binnen het grotere proces. In hoeverre vormen deze data een afspiegeling van de doelen van de verschillende bij het centrum betrokken organisaties? Op basis daarvan kun je een onderbouwde keuze maken voor de gewenste data en databronnen en ze gericht inzetten binnen het proces van sturen op een goed functionerend centrumgebied.
Duiding van de resultaten
Ten slotte is het van belang dat iemand de verantwoordelijkheid heeft voor dit proces (waarin de rol van data wordt bepaald) én voor de duiding van de resultaten. Alleen het delen van cijfers zal het gebruik en de toepassing ervan niet ten goede komen. Data krijgen pas waarde als deze vertaald worden naar relevante gebruikersinformatie. Daarbij dienen de resultaten gekoppeld te worden aan de beleidsdoelen en kpi’s en waar mogelijk aan de interventies die hebben plaatsgevonden. Bovendien kunnen de cijfers vaak op verschillende manieren geïnterpreteerd worden. Ze zullen daarom in de juiste context geplaatst moeten worden. Daarbij gaat het bijvoorbeeld om het in beeld brengen van specifieke omstandigheden die van invloed (kunnen) zijn geweest op de resultaten.
De data moeten dus geanalyseerd en verrijkt worden met lokale kennis (over beleid, omstandigheden etc.). Dit maakt het mogelijk om hierover een – op de doelgroep afgestemde – periodieke rapportage op te stellen voor de betrokken partijen. Deze kan gedeeld en besproken worden ten einde met elkaar eventuele vervolgstappen te bepalen. Op deze manier ontstaat er een compleet proces van dataverzameling, monitoring en bijsturing. Een proces waarin de data daadwerkelijk de handvatten biedt om te sturen op een goed functionerend centrumgebied.
Figuur 2: Datagedreven sturingsproces
DNWS
Over de veelheid aan beschikbare bronnen, hun voor- en nadelen, vormt DNWS een belangrijke kennishub. Vorig jaar bracht ik samen met DNWS en Retail Insiders de diverse bronnen voor omzetmonitoring in beeld. Op dit moment loopt een vergelijkbaar traject gericht op bezoekersaantallen. Wil je hier meer over weten of met ons of andere centrumgebieden sparren over dit onderwerp? Neem dan gerust contact op met mij of met DNWS.
DNWS
Over de veelheid aan beschikbare bronnen, hun voor- en nadelen, vormt DNWS een belangrijke kennishub. Vorig jaar bracht ik samen met DNWS en Retail Insiders de diverse bronnen voor omzetmonitoring in beeld. Op dit moment loopt een vergelijkbaar traject gericht op bezoekersaantallen. Wil je hier meer over weten of met ons of andere centrumgebieden sparren over dit onderwerp? Neem dan gerust contact op met mij of met DNWS.
