KPI dashboard: waarom de meeste ongebruikt raken en wat wel werkt

De meeste dashboards worden na een paar weken niet meer geopend, en iedereen gaat terug naar de eigen Excel. Dat ligt zelden aan het ontwerp of de snelheid. De vier meest voorkomende redenen:

Reden één: de cijfers klopten een keer niet

Dit is de belangrijkste. Iemand ziet een omzetgetal dat niet strookt met de eigen cijfers. Er wordt naar gevraagd, er komt een verklaring over hoe iets geteld wordt, en vanaf dat moment wordt het dashboard nagerekend tegen een eigen Excel.

Meestal was het getal niet eens fout, maar het vertrouwen is weg, en daarna wordt het dashboard niet meer gebruikt.

Het meeste werk zit daarom in de datakant, niet in de grafieken: zorgen dat de bronnen op elkaar aansluiten voordat er iets getoond wordt.

Reden twee: er staat te veel op

Bij het uitvragen wil iedereen zijn eigen cijfer erbij. Het resultaat is veertig getallen waar niemand naar kijkt, want er springt er niet één uit.

Een bruikbaar dashboard past op één scherm en beantwoordt één vraag: gaat het goed of niet, en zo nee, waar. Alles wat dat niet doet, hoort in een rapport dat je opvraagt wanneer je het nodig hebt.

Simpele test: als er een getal op staat waar niemand iets anders door zou gaan doen, hoort het er niet op.

Reden drie: de cijfers gaan alleen over het verleden

Aan een cijfer over een afgesloten periode valt niets meer te doen.

Waar mensen wel op reageren, is wat nu speelt: aanvragen die te lang openstaan, orders die vandaag de deur uit moeten, een voorraad die onder een grens zakt, een klant die al twee weken niets besteld heeft. Zulke cijfers worden wel bekeken, omdat er vandaag iets mee moet gebeuren.

Reden vier: het wordt niet bijgehouden

Een dashboard wordt opgeleverd en daarna zelden aangepast. Er komt een nieuw product bij, een nieuwe vestiging, een nieuwe categorie — en het dashboard telt ze niet mee. Zo klopt het elke maand iets minder, tot het vertrouwen weg is. Zie reden één.

Wat een dashboard wel laat werken

• Eén bron van waarheid per getal. Als omzet uit twee systemen kan komen, kies er één en documenteer waarom.
• Definities die opgeschreven zijn. "Omzet" betekent iets anders voor sales dan voor de boekhouding. Beide definities kunnen kloppen, maar leg vast welke het dashboard gebruikt.
• Zichtbaar wanneer de gegevens voor het laatst zijn bijgewerkt. Zonder tijdstempel weet niemand of een getal actueel is.
• Een melding als er iets misgaat met de aanvoer. Anders toont het dashboard oude cijfers zonder dat iemand het merkt.
• Geen uitleg nodig. Als een dashboard een handleiding nodig heeft, is het te ingewikkeld.

Power BI, of iets eigens?

Draait je administratie in gangbare pakketten en wil je vooral kijken naar wat er al is: neem Power BI of wat je al hebt. Goedkoper en sneller.

Maatwerk wordt het als de gegevens uit systemen komen die niet netjes aansluiten, als er berekeningen in zitten die specifiek van jou zijn, of als je vanuit het dashboard ook iets wilt kunnen doen — een order vrijgeven, een taak toewijzen. Op dat moment is het geen dashboard meer maar een interne tool, en dat is een ander soort project.

Als je hier hulp bij nodig hebt

Ik bouw allebei: de datalaag die zorgt dat de cijfers kloppen, en de tool erbovenop als je er ook iets in wilt kunnen doen.

Zie ook: API koppeling voor het ophalen van de gegevens uit je systemen.