We vinden onze informatie op websites en kopen kaartjes via ticketsystemen in plaats van aan de kassa. Vrienden vertellen we over voorstellingen, concerten en tentoonstellingen op feestjes, maar ook via appjes en chats. Kortom, we creëren ontzettend veel data door onze online aanwezigheid en jouw publiek doet dit ook. Door (een deel van) deze data te verzamelen, leer je jouw publiek kennen. Lees hieronder hoe je dat doet.

Zo pak je een data-analyse aan

Formulate your objective
Every data analysis starts with the formulation of an objective. It helps to define this objective by consciously choosing not to do certain things. The more this objective is aligned with the existing goals of your organisation, the more effective it will be. Below we help you get started.
What questions would you like answered?
Using the objective as a starting point, consider questions you would like the data to answer. Data by itself does not tell us anything. A list in Excel that shows all the sales data of the past 5 years does not tell you anything about the possible locations where you might find your audience. You can only derive insights from these data if you pose a question. The more specific your question is, the more specific the answer and therefore the measures you can take. We give two examples below.

Bedenk vragen die passen bij je doel. Alleen zo haal je waardevolle informatie uit je data.

Select a data source
Segmentation can be a good method if you wish to know more about the needs of a new or existing audience. Do you want to know when an email should be sent out? Link the transaction data to the data in your newsletter. In other words, you’ve got lots of different options at your disposal. Do not hesitate to ask for help. There is a lot that can be done. The effectiveness of the answer can be significantly increased by engaging external experts.
Evaluate the results
The results should give a specific answer to your question. You can use this answer to ask a different question or to take action.

Twee voorbeelden: herhaalbezoek en nieuw publiek

Culturele instellingen hebben vaak de volgende doelen: het bestaande publiek opnieuw bereiken of een nieuwe doelgroep aanboren. Data-analyse helpt je deze vraagstukken te doorgronden. Hieronder geven we twee voorbeelden die je laten zien hoe zo'n onderzoek kan gaan.

Doel 1: verhogen herhaalbezoek bij het bestaande publiek

We zien op een aantal plekken in de culturele sector dat bezoekers minder vaak terugkomen. Mogelijke vragen bij dit doel zijn: wat is het ideale moment om mijn huidige publiek te mailen (bijvoorbeeld net nadat zij geweest zijn of juist 1 week erna)? Dit onderzoek je met a/b-testen). Welke doelgroep komt bij welke programmering? Ga aan de slag met segmentatiemodellen. Is er iets dat zij nu missen, waardoor zij minder vaak komen? Dat vraag je uit in een enquête.

Doel 2: De behoeftes van nieuw publiek leren kennen

Ga je aan de slag met het begrijpen van wensen en behoeftes van nieuw publiek, dan is het belangrijk om naar bronnen te kijken buiten je eigen data. Dit bezoek is namelijk nog niet bekend. Vragen die kunnen worden gesteld zijn: Welke doelgroep is aanwezig in mijn stad, maar nog niet aanwezig in mijn instelling? Wat zijn hun kenmerken? Zijn er collega instellingen die een andere doelgroep bedienen en waar wij mee kunnen samenwerken? Dit kun je onderzoeken via segmentatie, het Culturele Doelgroepenmodel (Opens an external link) kan je hierbij helpen.