KPN Data & Analytics

Werken in het (data) hart van KPN

De hoofdvraag lijkt simpel: ‘Waarom is het interessant om als Data Analist bij KPN te werken?’ “Heb je even?”, vraagt Ruben Timmermans met een glimlach. Wat volgt is een gesprek over het concretiseren van ‘x-jes en y-tjes’, innovatiedrang en ware teamspirit.

 

Na zijn studie Econometrie begon Ruben Timmermans in 2016 als Data Analist bij KPN. “Bij Econometrie leer je veel over de theoretische toepassing van wiskundige modellen. Bij KPN worden al die ‘x-jes en y-tjes’ naar concrete business vertaald door gebruik te maken van de statistiek. Voor elke wens of probleem valt namelijk wel een wiskundige oplossing te bedenken. Dan zie je pas echt hoezeer het analyseren van data van toegevoegde waarde is voor de klant”, vertelt Ruben enthousiast.

Moet je Econometrie hebben gestudeerd om als Data Analist bij KPN te kunnen werken?

Ruben: “Op onze afdeling, Data & Analytics, werken veel econometristen, maar ook voor mensen met een andere bèta en statistische achtergrond is dit een interessante werkomgeving. KPN is een bedrijf met miljoenen klanten die ieder hun eigen ‘klantreis’ maken die wij mogen ontdekken en optimaliseren, met behulp van data analyse. De uitdaging daarin is om de juiste verbanden te leggen zodat je impact maakt voor de klant. Uiteraard staat veiligheid van de gegevens en privacy voorop: de klant is en blijft eigenaar van zijn of haar eigen gegevens en bepaalt óf en tot welke informatie wij toegang krijgen om hun klantreis verder te verbeteren. Deze hoeveelheid aan (klant)informatie maakt het interessant om modellen te maken die voor elke doelgroep een correcte voorspelling opleveren. Dat is zowel uitdagend als een behoorlijke verantwoordelijkheid.“

Kun je een voorbeeld van geven van zo’n voorspelling?

Ruben: “Stel dat we onze propositie op alle abonnementen aanpassen, waardoor de inhoud van elke databundel verdubbelt. Dat heeft effect op wat onze klanten aan het einde van hun contract doen. Sommigen zullen hun bundels verlagen en anderen verhogen. De vraag is dan of we dit kunnen voorspellen zodat we al een voorstel naar de klant kunnen sturen voordat hun contract eindigt dat goed inspeelt op hun behoefte. ”

Hoe voorspel je waar een klant behoefte aan heeft?

Ruben: “Door eerst de vraag of de verwachting die bijvoorbeeld vanuit de klant komt met de afdeling marketing goed te formuleren. Daarop onderzoeken we de door klanten beschikbaar gestelde data en leggen we de juiste verbanden om te zien of de vraag c.q. verwachting klopt. Dan komt het leukste onderdeel: het modelleren, wat voor mij grotendeels neerkomt op programmeren in R. Daarin schrijf je ofwel je eigen model of je maakt deels gebruik van bestaande codes. Vervolgens ga je in overleg met de marketeers om te zien wat de resultaten uit het model betekenen en wat de juiste acties daarop zijn. Zo lever ik dus de kansen op die voor onze klanten en KPN waarde toevoegen. Als Data Analist fungeer je als adviseur voor de business. Het Analytics team is echt het kloppend hart van KPN dus je kan veel waarde toevoegen aan besluitvorming. De impact van mijn analyses is dus direct zichtbaar, dat is gaaf!”

Je noemt het in R modelleren als tool waardoor je zelf nieuwe modellen kunt schrijven. In hoeverre houdt Data Analytics zich bezig met innovatie?

Ruben: ” Op onze afdeling zijn we steeds op zoek naar de nieuwste onderzoekmethodes. Zo ben ik heel trots op de modellenfabriek waaraan ik de afgelopen maanden heb meegewerkt. In de modellenfabriek monitoren we 24/7 onze bestaande modellen, zodat ze altijd up to date zijn. Dit zorgt ervoor dat we op elk moment de meest actuele modellen hebben en de beste kansen creeëren voor zowel onze klanten als voor KPN.”

Wat was dé doorslaggevende reden om op deze functie te solliciteren?

Ruben: “Mogen het er ook drie zijn? Ten eerste is dit voor een Data Analist een geweldige plek omdat je er zoveel kunt leren. We hebben ontzettend veel data en we werken met innovatieve technieken en methoden. KPN investeert echt in ons data vakmanschap door middel van een Data & Analytics Learning Lab bijvoorbeeld. Daarnaast zag ik een jonge afdeling die enorm aan het groeien is en waar verschillende divisies onder vallen zodat er veel kansen zijn om door te stromen. Voor alles wat we onze klanten te bieden hebben is er data nodig, dus kan ik me in de gehele breedte van KPN ontwikkelen. Maar de hoofdreden is toch wel de fijne werksfeer. Op onze afdeling zit iedereen door elkaar: van scriptanten tot seniors en van Commercial Analists tot Data Science Lab medewerkers. Zo wordt elk project door ons samen gedragen. Het is gewoon een geweldig team van mensen die elkaar onderling telkens weer naar een hoger plan tilt!”

Wil je meer weten over Data & Analytics bij KPN? Lees hier meer of solliciteer direct op een van de onderstaande vacatures.

#HETBEGINTPAS

De laatste tweets over de mooiste KPN projecten.

#KPN opnieuw erkend in het ‘Magic Quadrant for Managed #M2M Services, Worldwide’ van #Gartnerhttps://t.co/ej541raqz6
Zit je in de laatste fase van je wo- of hbo studie? Ontdek hoeveel impact jij kunt hebben als Young Talent bij #KPNhttps://t.co/yWzGWlpFKV
Dag 3 van de #kpnmooistecontactdiners @KPNMCF met 800 gasten en ruim 400 ouderen. Blijft fantastisch initiatief. Tr… https://t.co/UX9Hbolf5x