Mark Landman, Managing partner bij DotControl & RockBoost, over onderscheidende factoren van digitale bureaus, inzet van nieuwe technologie en de zoektocht naar talent.

Dit interview is onderdeel van het onderzoeksrapport dat op 26 maart is gereleased. Vraag het rapport hier aan.

Innovatie is een cruciale onderscheidende factor voor digitale bureaus. Tegelijk investeert slechts 4% van alle ondervraagden structureel in bèta-oplossingen. Hoe zit dat bij DotControl?

Wij willen klanten helpen om kansrijke technologie in een vroeg stadium te adopteren. Daarom investeren we intensief in het verkennen en ontwikkelen van bèta-oplossingen. Dat doen we onder meer met ons Lab, waar twee academisch geschoolde IT-ers doorlopend speuren naar de next big thing. Daarnaast draaien we interne innovatieprojecten, die onderdeel zijn van ons educatieprogramma. Developers en designers steken daar ook 50 procent van hun eigen tijd in.

De meeste respondenten kijken met grote interesse naar kunstmatige intelligentie, machine learning, AR/VR en Internet of Things. Hoe borg je dat je in de meest kansrijke technologie investeert?

We kijken we heel breed, proberen we veel aan te raken en werken met High Tempo Testing. Vroeger moest je echt diep in de materie duiken. Nu weet je dat de succesvolle technologieën razendsnel worden gedemocratiseerd. Als dat gebeurt zijn wij al vertrouwd met het concept, en kunnen snel schakelen naar concrete toepassingen. Vanuit onze vaak nauwe strategische samenwerking met de klant zoeken we in een vroeg stadium naar concrete toepassingen waar we de opgedane inzichten in de praktijk kunnen brengen. Mede daardoor helpen we klanten hun digitale strategie doorlopend bij te stellen, en snel te schakelen van strategie naar executie.

Kun je een concreet voorbeeld geven van deze manier van werken?

Twee jaar geleden startte ons Lab een project rond computer vision. Daarvoor bouwden we een native app die hot dogs herkende, inclusief de achterliggende intelligentie. Deze ontwikkelden we door naar onze ‘Nerd or Not’-app, die het nerdgehalte van onze medewerkers beoordeelde aan de hand van gelaatstrekken. Ontwikkelen van nieuwe technologie moet vooral ook fun zijn. Met de opgedane kennis van beeldherkenning en machine learning maakten we een app waarmee chauffeurs van McDonalds de hoeveelheid geretourneerde pallets eenvoudig kunnen kwantificeren. Simpelweg door daar foto’s van te maken met hun mobiele telefoon. Die sterk kostenbesparende toepassing van ontluikende technologie konden we binnen enkele maanden [?] opleveren.

Digitale technologie wordt in veel gevallen ingezet op de customer journeys van eindklanten te optimaliseren. Hoe richt DotControl dat proces in?

Wij stellen we multidisciplinaire groeiteams samen met developers, designers, data experts, maar ook creatieven en zakelijke experts. In die teams nemen ook medewerkers van de klant plaats. Deze groeiteams analyseren klantreizen doorlopend op pijnpunten, maar ook op mogelijkheden om nieuwe behoefte bij de eindklanten te creëren. Wij geloven namelijk dat je bij de optimalisatie van de klantreis ook continu op zoek moet zijn naar nieuwe value streams en product-markt combinaties, zodat je ook altijd bezig bent om groei te realiseren. Anders ben je op een gegeven moment diensten aan het vereenvoudigen waar de klant geen behoefte meer aan heeft.

Van alle opkomende technologieën zijn respondenten het meest geïnteresseerd in toepassingen van kunstmatige intelligentie en machine learning. Waar ligt de focus van DotControl?

Wij kijken met name naar de data science-kant: data engineering en analytics. Het creëren van data lakes met behulp van sensoren, AI-diensten en machine learning-achtige toepassingen. In het verlengde ontwikkelen we uiteraard ook intelligente oplossingen die patronen in die data kunnen herkennen. De resulterende inzichten gaan daarna naar de growth teams om waarde te creëren. Wij zien dat veel grote organisaties beschikken over dure systemen die een enorme berg data verzamelen. Het vermogen om daar waardevolle dingen mee te kunnen doen is echter vaak nog onderontwikkeld. Hierbij gaat de interesse met name uit naar business intelligence. Intelligente rapportages die gedetailleerd inzicht geven, nieuwe verbanden tonen en daardoor betere beslissingen mogelijk maken. Zo kun je sneller schakelen dan je concurrentie.

Een grote meerderheid respondenten heeft nog steeds veel moeite met het aantrekken en vasthouden van talent. Hoe doet DotControl dat?

Wij zijn we twee jaar geleden begonnen met selectie op basis van persoonlijkheid. Uit interne metrics (zie ook volgende vraag, AG) blijkt namelijk dat medewerkers met een verkeerde mind set een enorme impact hebben op de productiviteit van onze teams. Als iemand bijvoorbeeld telkens weer de sprints vertraagd, zijn andere teamleden dat op een gegeven moment zat. Dat werkt als een olievlek. Ook leden van andere teams die moeten bijschakelen raken dan gefrustreerd, en de sfeer binnen de onderneming verslechtert. Als je dat omdraait leveren positief ingestelde medewerkers niet alleen goede projecten af, maar maken ze ook de organisatie beter, waardoor je weer makkelijker nieuw talent aantrekt en vasthoudt. Een eigen recruiter maakt dat overigens ook veel makkelijker.

Relatief veel respondenten staan voor de uitdaging hun medewerkers maximaal facturabel te maken. Hoe werkt DotControl aan zijn interne efficiëntie?

Begin 2017 hebben we ervoor gekozen om DotControl en ons zusterbedrijf RockBoost in te richten als een luchtvaartmaatschappij. Omdat dit een zeer kapitaalintensieve tak van sport is, scharen die elke activiteit onder een meetbaar systeem of proces. Dat optimaliseren ze continu op basis van KPI’s. Om dat ook mogelijk te maken voor onze organisatie hebben we een eigen business intelligence-omgeving ontwikkeld. Daarmee kijken we onder meer naar de efficiëntie van bepaalde types klanten, afdelingen en medewerkers. Op basis van de resulterende inzichten wordt onze forecasting nauwkeuriger, stemmen we prijsstelling en bezettingsgraad beter op elkaar af en kunnen we onze facturabiliteit aanzienlijk verbeteren. Het ontwikkelen van het BI-systeem zorgde tijdelijk voor een zwaardere overhead, maar maakte ook een snelle groei mogelijk. Begin 2017 waren we met 24 medewerkers, nu zijn dat er 80, en over twee jaar naar verwachting 150 mensen.

Veel ondervraagden verwachten komende jaren meer gebruik te gaan maken van methoden/technologieën als RPA, low-code development en Kubernetes.

Wij werken al jaren met CI/CD en geautomatiseerd testen, omdat we daar enorm veel tijd mee besparen, zowel tijdens development als onderhoud. Sinds een jaar werken we ook met low code van Outsystems, met name voor ‘mijn’-omgevingen en back office-toepassingen. Dankzij deze technologie kunnen we projecten sneller opleveren, en geven we de klant ook een groter ‘waar voor je geld’-gevoel. Zeker voor onze branche is dat best belangrijk. Als je de diepgang van onze services vergelijkt met reclamebureaus, vind ik het altijd verbazingwekkend dat die ‘creative agencies’ vaak wegkomen met een veel hogere uurprijs. Ook daarom is het voor digitale bureaus belangrijk om zo efficiënt mogelijk te opereren.