Tableau

Wat Stevin uit Tableau haalt

Tableau is een van de scherpste visualisatietools die er zijn: voor complexe analyses en interactieve dashboards is er weinig dat eraan tippt. Wij koppelen marketingdata aan Tableau vooral bij organisaties die het al in huis hebben en die diepte echt benutten. Waar het knelt is de prijs-en-leercurve tegenover wat veel teams er werkelijk uithalen: een groot deel gebruikt een fractie van de kracht en had met iets eenvoudigers ook geholpen geweest. En net als elk dashboard is Tableau passief. Het laat een trend prachtig zien, maar het tikt niemand op de schouder als een campagne kantelt. Daar zit Stevin erbovenop. Via dezelfde databron leest Stevin de cijfers mee en signaleert wanneer iets afwijkt, met concrete opvolging eronder en een mens die elke actie met impact eerst beoordeelt. Tableau is om te onderzoeken, Stevin om op tijd te reageren.

Waar je het naast legt

Tableau loont alleen als je de diepte gebruikt en de data goed aanlevert. Reken op een data-laag of warehouse eronder en iemand die de visualisaties bouwt en onderhoudt, want zelf-service klinkt makkelijker dan het is. Het verandert niets aan de kwaliteit van je bronnen, het toont ze alleen scherper. De praktijk: kies Tableau als de analyse echt complex is, anders betaal je voor kracht die stilligt. De vraag die overblijft is wie reageert op wat de dashboards laten zien, want kijken is geen opvolgen.

Veelgemaakte fouten

• →Tableau kiezen voor analyses die ook met iets eenvoudigers konden: je betaalt voor ongebruikte diepte.
• →Aannemen dat zelf-service betekent dat iedereen zonder hulp dashboards bouwt.
• →Mooie visualisaties op zwakke of trage brondata zetten.
• →Onderzoeken verwarren met opvolgen: Tableau onderneemt niets uit zichzelf.