Dat AC Milan gisteren zou winnen, dat wisten de Italianen natuurlijk allang. AC Milan heeft namelijk een heel lab ingericht waar mannen in witte jassen middels wiskundige modellen uitrekenen hoe het team het beste kan presteren tegen een zo laag mogelijke prijs.
Analytics bepalen als het ware de spelerskeuze. Welke spelers hebben het minste kans op blessures, welke spelers kun je het beste de hele wedstrijd mee laten spelen en welke speler kan in de laatste minuut het verschil maken.
Het Milanese Lab keurt de spelers tweemaal per maand uitvoerig en gebruikt de fysiologische, orthopedische en psychologische data om voorspellingen te doen. Risicofactoren worden berekend; wie heeft het meeste kans op een blessure, welke spelers zouden een aanwinst kunnen zijn voor het team?
Haalt dit soort kansberekingen de sjeu uit het spel? AC Milan wil in ieder geval niet meer terug naar de tijd dat een vedette, voor miljoenen euro's ingekocht, na een paar weken een enkelschijf verprutst...
De analytische benadering lijkt zijn vruchten af te werpen met de winst in Athene, gisteren. De club is hiermee een van de weinige sportieve Europese ondernemingen die ervoor kiezen om te concurreren op basis van wiskundige modellen, oftewel data.
Competition based on analytics.
Het is een trend. Want in een tijd dat concurreren op basis van een product of dienst haast niet meer te doen is door het gebrek aan differentiatie, kan concurreren op basis van business processen wel verschil maken.
In de VS werken videoverhuurbedrijf Netflix en cementbedrijf Cemex op eenzelfde wijze: zij halen hun competatieve voordeel uit algoritmes. Netflix bijvoorbeeld heeft een algoritme bedacht dat recommendaties uitrekent voor klanten op basis van eerdere keuzes en recensies. Daarnaast zorgt een algoritme ervoor dat de klanten die minder bestellen voor het vaste bedrag per maand, eerder geleverd krijgen dan klanten die vaak bestellen.
Netflix' filosofie hierachter: klanten die minder bestellen betalen meer (ze betalen immers een maandelijkse fee, dus leveren meer op en zijn daardoor betere klanten. En krijgen dus eerder geleverd.
Google en Yahoo zijn bekende voorbeelden, maar ook Procter & Gamble (dat analytische modellen losliet op de overname van Gillette) en het Franse Accord (bekend van de Formule 1 hotels) gebruiken wiskundige data om voor te blijven op de concurrentie.
De nieuwe wiskundige aanpak wordt beschreven in het boek Competing on Analysis, geschreven door Thomas H. Davenport en Jeanne G. Harris. De laatste presenteerde het boek gisteren op het SAS Forum in Stockholm. Volgens haar is deze aanpak niet nieuw, maar zjn er de laatste jaren een aantal factoren bijge-komen die het steeds makkelijk maken om data te gebruiken voor competatief voordeel. Echter, veel be-drijven gebruiken de enorme berg aan data nog niet voldoende om er significant voordeel mee te doen. 8 procent van de onderzochte bedrijven doet er zelfs nog helemaal nets aan. (vergelijk: in 2002 was dat nog 34 procent, dus het besef is er wel)
De twee onderzochten welke bedrijven strategisch beleid maken aan de hand van data, en of er een verband bestaat tussen echt succesvolle bedrijven en de wijze waarop ze data-analyse bepalend laten zijn voor hun bedrijfsprocessen..en zowaar: er is een verband! Highperformance bedrijven verkrijgen competatief voordeel door analytische modellen!
In het boek worden een aantal succesvolle cases beschreven en geven de schrijver handvatten voor een meer op wiskunde gebaseerde bedrijfsvoering, ook voor wiskunde-amateurs. Want 1 ding is zeker volgens de Davenport en Harris; over een aantal jaar worden bedrijven die beslissingen maken op basis van gevoel, niet meer serieus genomen. Alhoewel ze in het boek zeker ruimte laten aan gevoelsbeslissingen, alleen dan wel op basis van jaren ervaring....
Ik heb het boek hier liggen. Hoewel het boek over wiskunde gaat, leest het best lekker weg! Welke molblogger met gevoel voor data wil het lezen en er een recensie over schrijven?
Plaats als eerste een reactie
Ook een reactie plaatsen? Word lid van Adformatie!