Gepubliceerd in VM (VerenigingsManagement).
Metaalunie ondersteunt medewerkers en leden met behulp van AI. Dat begon met het structureren van de bestaande data van de vereniging.
De ruim 15.500 ondernemers van Metaalunie worden binnenkort misschien verrast met een bijna persoonlijk mailtje vanuit de vereniging. Metaalunie wijst hen dan op iets dat specifiek voor hen van belang is. Er komt bijvoorbeeld een handelsmissie aan vanuit Nederland naar Tsjechië. Willen de ondernemers daar misschien iets mee? Hun belangrijkste product wordt immers vaak geëxporteerd naar Tsjechië. Wisten ze dat al? Andere leden van Metaalunie krijgen op een ander moment weer bericht. Misschien over een bestemmingswijziging in de buurt van hun bedrijfspand die beperkingen kan opleveren. Willen de ondernemers daar iets aan doen?
Deze mailtjes gaan niet zomaar naar alle ruim 15 duizend leden van Metaalunie. Ze zijn alleen gericht aan leden die in een bepaald gebied zijn gevestigd, die in een relevant product gespecialiseerd zijn of die bijvoorbeeld eerder zaken deden met Tsjechië. Metaalunie selecteerde hen op basis van eerder opgeslagen data. Deze dienstverlening op maat wordt in de toekomst ondersteund door Artificiële Intelligentie (AI).
Is dat eng? Of gewoon heel handig? Volgens Jon Sanders alleen dat laatste. De afgelopen drie jaar heeft hij zich voor Metaalunie exclusief bezig gehouden met data en AI. Dat idee kreeg hij toen hij nog werkte in de Buitendienst, het eerste aanspreekpunt voor leden. Hij merkte dat er leden en medewerkers veel vragen stelden. “Veel informatievragen,” zegt Sanders. “Zoals: ‘Hoeveel leden zijn er? Wat is de gemiddelde leeftijd van de ondernemers? Hoe zit het met werkloosheid in de sector?’” Sanders dacht die vragen beter te kunnen beantwoorden met goed georganiseerde data. “Als je bij zo’n ledenvraag het antwoord opslaat, kunnen medewerkers bij een vergelijkbare vraag in de toekomst sneller het juiste antwoord vinden.” Hij ging erover in gesprek met de directie van Metaalunie. Moest de vereniging niet iets doen met data?
De directie was zo vooruitstrevend om Sanders er een nieuwe functie voor te geven. Hij werd ‘informatieanalist’ verantwoordelijk voor alle vragen en voor de dataverwerking. De inzet van data kwam ook in het strategisch plan van Metaalunie. Niet alleen voor het verbeteren van individuele ledenservice, maar ook voor betere collectieve belangenbehartiging en het optimaliseren van bedrijfsprocessen. Sanders: “Bij elk besluit wil je eigenlijk toe naar ‘informed decision making’. Je stelt dan eerst de vraag: ‘hebben we hier al data of informatie over? En wat zegt dat?’ Pas dan neem je een besluit.”
- Begin een bibliotheek
Sanders begon met het structureren van data die de vereniging al had. “Ik maakte een soort bibliotheek”, zegt Sanders. “Er zweven heel veel verschillende rapporten in zo’n organisatie. Het is een kleine stap om dat netjes bij elkaar te zetten, zodat iedereen alles makkelijk kan vinden. Net als een Ikeakast, eigenlijk.” Maar dan natuurlijk wel helemaal digitaal. Er bestaan bijvoorbeeld technologieën om zaken op papier makkelijk in te scannen.
- Inventariseer data
Sanders ontdekte dat de vereniging al over veel data beschikte, zoals kennis van collega’s en notities van al het contact met leden. Die notities van verschillende afdelingen van de vereniging staan nu netjes bij elkaar. Sanders: “Dat maakt het voor de organisatie makkelijker om er informatie uit te halen, zoals bezoekfrequentie of contactmomenten. Zo stel je makkelijk een werklijstje op van bijvoorbeeld bedrijven van minstens 10 man personeel waar al meer dan drie jaar geen contact mee is geweest. Buitendienstemedewerkers hebben zo’n dashboard ook op hun telefoon. Dan kunnen ze onderweg binnen een postcodegebied leden selecteren die bijvoorbeeld onlangs gebruik hebben gemaakt van een bepaalde dienst.” Uit de data kun je ook latente behoeften van leden halen, denkt Sanders. “Als je ziet dat een grote groep leden een zekere leeftijd heeft bereikt, moet je bijvoorbeeld meer doen aan informatievoorziening over bedrijfsovername en vergrijzing.”
- Verbeter je data
De data die Metaalunie al had, heeft Sanders de afgelopen jaren wat ‘gefinetuned’. Sanders: “Soms zijn aanpassingen nodig voor meer zuiverheid of datakwaliteit, dat is de belangrijkste factor om iets met data te kunnen doen.” Het gaat dan vaak om een definitiebepaling. Als een medewerker in het crm-systeem invult of een bedrijf groot, middel of klein is, moet ‘klein niet bij de ene medewerker twintig man personeel betekenen en bij de andere vijftig. Sanders maakte een gids met een beschrijving voor elk veld in de database. Hoe moet je dit interpreteren en invullen?
- Gebruik externe data
Ook externe bronnen bleken nuttig, zoals opleidingsfondsen of overheidsinstellingen. Sanders: “Leden stelden bijvoorbeeld vaak vragen over netcongestie. We hebben daarover gegevens verzameld van netbeheerders en bij ons in het systeem gezet. Op een kaart kunnen we nu zien welke gebieden problemen kunnen krijgen met netcongestie en daarop kunnen we onze leden plotten, op basis van hun postcodegebied. Hetzelfde doet de vereniging met ruimtelijke ordening, zoals aangekondigde bestemmingsplanwijzigingen. Sanders: “Hier proberen we pro-actief naar onze leden toe te gaan.”
- Segmenteer leden
Niet alle leden merken meteen iets van de nieuwe focus op data. Misschien horen zij juist wel mínder van de vereniging. Metaalunie probeert leden namelijk minder lastig te vallen met voor hen irrelevante informatie. Sanders: “We hebben een heel heterogene achterban, net zoals waarschijnlijk elke vereniging. Met de juiste data kun je leden gesegmenteerd aanschrijven. Over zo’n handelsmissie hadden we vroeger waarschijnlijk alle leden gemaild. Nu kijken we eerst in de data wie al eens heeft geleverd in Tsjechië en zoeken we bij het CBS op wat de meest geëxporteerde producen naar Tsjechië zijn en welke van onze leden die producten maken.”
- Maak medewerkers bewust
Zo’n aanpak is niet alleen een kwestie van technologie. Het blijft natuurlijk ook mensenwerk. Sanders schuift als informatieanalist zoveel mogelijk aan bij alle afdelingen. “Dan komen de vragen vanzelf. Formeel of informeel zoeken mensen toenadering.” Zo maakte hij medewerkers bewust van het belang van zuivere data. Sanders: “Er werken bij ons zo’n 150 mensen met het crm-systeem. Zij vullen zo’n veld anders in als zij weten dat dat belangrijk is voor latere analyse.” Hetzelfde geldt voor het versturen van een mailing over een bijeenkomst. Sanders: “Mail je dat meteen naar 1000 bedrijven of ga je eerst kijken wat de data zeggen? Zo kun je zorgen voor een even hoge opkomst zonder heel veel leden lastig te vallen met iets dat niet voor hen bestemd is.”
- Introduceer AI
Het onderwerp AI kwam ook al snel op Sanders’ bordje te liggen. Hij zag de mogelijkheden van AI voor de vereniging en organiseerde er workshops over: de tosti-tutorials. “Ik ben met verschillende afdelingen tosti’s gaan bakken en legde ondertussen laagdrempelig uit wat AI is. We bespraken hoe het komt het dat AI dat zoveel betere antwoorden geeft dan we gewend zijn. En waar moet je op letten als je ermee werkt.” Sanders maakte richtlijnen in de vorm van do’s en don’ts en zorgde voor bedrijfsaccounts waar medewerkers mee konden experimenteren. Die mochten ze ook gebruiken voor hun eigen hobby’s. Sanders: “Als iemand erg van wandelen hield, stelde ik voor om aan Chat GPT te vragen om een wandeling uit te stippelen, bijvoorbeeld langs alle plaatsen met een ‘p’. Iemand die op reis ging naar Lissabon kreeg van Chat GPT een driedaagse tour langs de highlights. Dat werkt heel goed om mensen mee te krijgen.”
- Gebruik AI tools
Sommige medewerkers van Metaalunie kunnen inmiddels niet meer zonder AI. Anderen vragen nog steeds hulp aan Sanders. “Daar moet je de tijd voor nemen.” Hij nam zelf twee maanden om uit te testen welke AI-programma’s handig werken voor het automatisch notulen maken. Hij koos uiteindelijk het programma Fireflies om spraak naar tekst om te zetten en maakte een stappenplan voor secretaressen en notulisten over hoe je moet opnemen en het verslag kunt laten maken. Alle vergaderingen van Metaalunie worden inmiddels door AI genotuleerd. “De notulisten en secretaresses zijn er erg blij mee. Zij blijven wel altijd zélf verantwoordelijk voor het uiteindelijke verslag. AI is oppervlakkig, dus de factor ‘mens’ moet er altijd tussen blijven. Ze lezen de notulen na en kunnen dan nog bijsturen. Dat een bepaald onderwerp langer ter sprake is gekomen of beter moet worden benadrukt of dat er nog een actielijst bij moet.”
- Houd je data bij je
Dat Metaalunie AI gebruikt, betekent niet dat ze hun gegevens te grabbel gooien. “Juist niet”, benadrukt Sanders. “Als organisatie moet je zuinig zijn op je data.” Bij de workshops aan medewerkers benadrukt hij steeds dat zij moeten letten op de AVG en geen data moet ‘voeren’ aan algemene AI-middelen. “Informatievoorziening is als vereniging je core business. Dat moet je niet laten overnemen. Anders gebruikt het algoritme jouw data straks om een vraag van iemand anders te beantwoorden.”
Sanders zet de data van de vereniging op het eigen platform in een soort digitale kluis. Het is nog niet zover, maar Sanders denkt AI straks te gebruiken om te kunnen ‘praten’ met zijn data. Sanders: “Ik kan dan vragen aan AI hoeveel leden zich hebben aangemeld voor een bijeenkomst. Dan hoef ik niet zelf al die filters aan te zetten.” Daarvoor gebruikt Sanders gekochte algoritmes die alléén in de verenigingsdata zoeken en niet het hele internet afstruinen. “Je houdt de data dan bij je en je voedt die zelfs met de vragen die je stelt. Dan wordt zo’n database als het goed is steeds beter.”
- Overbrug de informatiekloof
Voor leden is er ook een dashboard gemaakt voor de barometer, al jaren een instrument van metaalunie. Elk kwartaal vraagt de vereniging leden naar zaken als omzet, vacatures en inkooporders. Tot voor kort stonden de resultaten daarvan nog op papier in het ledenblad. Nu kunnen leden ook zelf grasduinen in de resultaten door in het dashboard te kijken. “Dat kan meteen dezelfde week. Er hoeft niet eerst een medewerker zelf te gaan analyseren”, zegt Sanders. Dat past volgens hem bij de huidige tijd waarin er steeds meer data op je afkomt en er steeds minder tijd is om daarover beslissingen te nemen. Sanders: “Dat is de informatiekloof”.
Vanwege die informatiekloof en het belang van informatievoorziening voor verenigingen, is Sanders ervan overtuigd dat elke vereniging data op de agenda moet zetten. Hoe klein ze ook zijn. “Ga het erover hebben. Wat heb je nu voor data? Hoe is de kwaliteit? Wat mis je om je leden van dienst te kunnen zijn? Waar kun je de data voor inzetten?’ Je kunt ook hulp zoeken en met andere verenigingen samen optrekken.” Een beetje experimenteren en ‘freewheelen’ hoort daarbij, denkt Sanders. Maar dat begint wel altijd bij de data en niet bij AI. “AI is je gereedschap. Data is de brandstof. Die moet je eerst goed structureren.”