Vorige
Blog

Big data: tof of heel eng?

Het is één van de eerste zaken waar ik op heb ingezet toen ik begon als manager bewonerszaken: Big Data. Dataverzameling en -analyse helpen om op efficiënte wijze beter aan te sluiten op de doelgroep.

De eerste stap in elke renovatieproject bij Dura Vermeer is het analyseren van de doelgroep, in ons geval dus de bewoners. Wie zijn zij en hoe kunnen wij ervoor zorgen dat de manier waarop we onze werkzaamheden insteken zo goed mogelijk ben hen past? Het zijn de hamvragen van elk project. Want we willen graag dat bewoners tevreden zijn. Daar doen we het voor! Daarnaast kunnen de uitvoerders hun werk niet doen als wij niet voldoende draagvlak ophalen en voordeuren dicht blijven. Ik kom zelf uit de wereld van sales en weet dat alles staat of valt met hoe je een plan verkoopt. Dus ook een renovatie of een verduurzamingsproject waar bewoners in eerste instantie misschien helemaal niet op zitten te wachten. En als je iets wilt verkopen, moet je eerst weten wie de klant is. Big Data is hierin voor ons een belangrijke sleutel.

Tof of eng?

Als de term Big Data valt vinden onze opdrachtgevers, of het heel tof óf heel eng. We krijgen vaak de reactie dat dit niet mag in verband met persoonsgegevens, maar het mooie is: het mag wel. De Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) zegt: je mag de gegevens analyseren en gebruiken als ze maar niet te herleiden zijn tot een individu. En dat zijn ze ook niet. Overkoepelend vertelt de data ons heel veel over een buurt en dus onze doelgroep. Superhandig. We werken hiervoor samen met een bedrijf dat data analyseert van ruim 7 miljoen Nederlandse huishoudens.. Op postcode niveau kun je zien welke doelgroep(en) daar wonen. Uit ervaring weten we inmiddels wat belangrijke punten zijn voor een bepaalde doelgroep. Wij passen onze dienstverlening hierop aan. Denk hierbij aan de communicatiemiddelen die we inzetten maar in sommige gevallen ook het aanpassen van het technisch ontwerp. Belangrijke punten die voor de betreffende doelgroep(en) in een project belangrijk zijn bespreken we met de opdrachtgever.

Slechts de start

Binnen het sociale domein zien we regelmatig dezelfde doelgroepen voorbijkomen. Alle doelgroepen kennen hun eigen uitdagingen. Deze uitdagingen kent Dura Vermeer als geen ander door jarenlange ervaring met uiteenlopende bewonersgroepen. Die jarenlange praktijkervaring koppelen wij aan de data-analyse. Zo houden we bij mensen met een migratieachtergrond rekening met de in te zetten communicatiemiddelen en zorgen ervoor dat deze begrijpelijk zijn voor kinderen omdat zij mogelijk de taal beter beheersen dan hun ouders. Bij ouderen zetten we vooral in op ontzorgen. En bij een doelgroep die van nature wantrouwend is houden we rekening met met extra vakinhoudelijke kracht om vragen te beantwoorden. Dit is slechts een greep van onze strategieën die we voorbereiden aan de hand van de data. Met de nadruk op voorbereiden. Big Data is slechts de start van het traject. We staren ons niet blind op de cijfers. We gaan nog steeds ter plaatse om met mensen in gesprek te gaan, maar de data geeft ons daarin richting en schept een verwachting. Het geeft ons voordat we de betreffende woningen hebben bezocht al een duidelijk beeld van de eventuele uitdagingen bij het ophalen van draagvlak. Zo komen we minder snel voor verrassingen, en dus mogelijke vertragingen, te staan.

Soepel en efficiënt

Voordat we werkten met Big Data, en dus voor de afdeling bewonerszaken bestond, gingen techneuten de woningen af, maakten een inschatting van de sociale situatie en werden er interim bewonersconsulenten ingeschakeld om draagvlak op te halen. En dan was het duimen dat het goed ging en heel hard werken als het niet direct soepel ging. Of een concept dat in een bepaald project heel goed werkte, vervolgens ook op andere projecten werd ingezet en daar dan niet bleek te werken.

Dankzij de inzet van Big Data is dit proces compleet veranderd. We weten nu waar we terechtkomen en wat voor uitdagingen er waarschijnlijk voor ons liggen. Hier steken we met onze eerste uitingen richting de bewoners al op in om direct de juiste aansluiting met ze te vinden. Voor elk project hebben we van tevoren een duidelijk plan. Het ophalen van draagvlak lukt hierdoor altijd en binnen de gestelde termijn. Natuurlijk kan er altijd nog een aap uit de mouw komen, maar daar kunnen we nu makkelijk op anticiperen omdat we goed weten met wie we te maken hebben. Ook in de techniek voeren we keuzes door op basis van Big Data. Zo is het thema verduurzaming niet altijd populair, maar individuele verbeteringen aan hun woning bijvoorbeeld wel. Door dan bijvoorbeeld een aantal keuzes aan te bieden bij het verduurzamingsplan, krijg je instemming op het hele project. Opdrachtgever blij, wij blij.

Nou, ik ben duidelijk een groot voorstander van de inzet van Big Data. En twijfelaars nogmaals: ja dit mag echt. Het is allemaal geanonimiseerde AVG-proof data die niet is terug te leiden naar huisnummer 13 waar meneer Jansen woont. Maar meneer Jansen heeft wel baat bij onze aanpak, want sinds we met Big Data werken is onze bewonerstevredenheid gestegen. Zo wint iedereen.

Deel deze pagina

Maak meer carrièrestappen

Bekijk onze openstaande vacatures of lees meer over onze projecten.