Datamining kan prachtige inzichten opleveren, maar om echt verstandige strategieën te ontwikkelen is het noodzakelijk om de resultaten door mensen te laten beoordelen. Een praktijkcase laat zien hoe je grote fouten voorkomt.
Sommige bedrijven geven een “early bird discount”: een korting voor mensen die vroeg komen. Dat kan een manier zijn voor het bedrijf om de eerste schapen over de dam te trekken of klanten van piekmomenten naar de daluren te krijgen, net zoals de Nederlandse Spoorwegen een dalurenkaart hebben om zoveel mogelijk mensen uit de volle spitstreinen te krijgen.
Na analyse van data van een grote bank, bleek dat mensen die ‘s morgens een aanvraag doen voor een lening, een lagere rente moeten betalen dan mensen die in de middag een lening aanvragen. Bij een bank verwacht je echter niet dat mensen een early bird discount krijgen. Dat gaf alle reden om nog een paar lagen dieper te graven.
Een eerste analyse suggereert dat een lening die rond 8.00 uur wordt aangevraagd, een lager rentepercentage krijgt. Een verstandige beoordeling van resultaten moet vreemde conclusies voorkomen. Analyse Meijer & Van der Ham o.b.v. publieke gegevens
De eerste vraag was natuurlijk of de gegevens wel correct waren. Is er niet verkeerd opgeteld of zijn niet de verkeerde cijfers samengevat? Daar was echter niets mis mee. De oorzaak van de lagere rente lag in het feit dat de rente die mensen moeten betalen afhankelijk is van het doel van de lening. Een lening voor een woningverbetering heeft een lagere rente dan een lening voor de aanschaf van een nieuwe motorfiets. ’s Morgens bleken klanten voor andere doelen te komen dan ’s middags. Met dat verbeterde inzicht voorkom je niet alleen verkeerde conclusies. De bank kan er ook zijn voordeel mee doen, door de marketing via de webpagina’s af te stemmen op een ander publiek.