Het belang van datamanagement en applicatiestrategie:
stel zelf de uitgangspunten voor je business case samen!
Onderstaande cases zijn beschikbaar:
Woonoppervlakte data klopt niet
en dat is niet bekend
woonoppervlakte data klopt niet
er zijn maatregelen genomen
Versnipperd dossier en compliance risico’s
gebrek aan heldere werkafspraken
Reparatieverzoeken op componenten met garantie: alsnog een factuur krijgen en betalen!
Inzicht in hoeveel tijd het kost om data te verzamelen, op te slaan en te kunnen benutten
Overzicht van de uren en bijbehorende kosten van drie processen / datatypes
Case 1: huurderving
gevolgen van foutieve woonoppervlakte in het systeem
Breng je eigen situatie in beeld!
Scenario:
de oppervlakte data klopt niet en dat is niet bekend;
de gegevens uit het systeem worden 1 op 1 overgenomen in advertentie en contract.
Je hoeft alleen de gele velden aan te passen waar nodig!
De velden ‘contractduur’, ‘WWS per punt’, ‘aantal WWS punten per m2’ en ‘mutatiegraad’ zijn ruwe gemiddelden in de sector. Weet je deze niet specifiek voor jouw situatie, laat de getallen daar dan gewoon staan.
Welke indicaties kan je hier benutten:
>> Gevolg per woning:
Stel, ik sluit een contract af met een huurder die X jaar die woning huurt, hoeveel inkomsten mis ik dan doordat ik een te laag woonoppervlak doorbereken?
>> Gevolg totaal van alle mutaties per jaar:
Hoeveel mutaties met een foutief doorbelast aantal m2 woonoppervlak heb ik jaarlijks? Welke financiële gevolgen heeft dat, jaar in jaar uit, gedurende de looptijd van het huurcontract?
| Inschatting voor 1 woning | |||
| Werkelijk woonoppervlakte woning | m2 | ||
| Woonoppervlakte geregistreerd in uw systeem | m2 | ||
| Gemiddelde contractduur per huurder | jaar | ||
| Gemiddelde huurprijs per WWS punt | € | ||
| Gemiddeld aantal WWS punten per m2 | punten | ||
| Corporatie gegevens | |||
| Grootte van uw corporatie | VHE | ||
| % foutieve oppervlakte bij vrijgekomen woningen | % | ||
| Gemiddelde mutatiegraad per jaar | % | ||
| Gevolg per woning | |||
| Jaarlijks gemiste huur | € – | ||
| Gemiste huur over contractduur | € – | ||
| Gevolg totaal van alle mutaties per jaar | |||
| Jaarlijks aantal te muteren woningen met foutieve m2 | – | ||
| Jaarlijks gemiste huur totaal | € – | ||
| Gemiste huur contractduur totaal | € – | ||
Case 2: herstelkosten
aanpassen incorrecte woonoppervlakte tijdens het mutatieproces
Breng je eigen situatie in beeld!
Scenario:
de oppervlakte data klopt niet en dat is bekend;
er zijn controlemaatregelen genomen.
Je hoeft alleen de gele velden aan te passen waar nodig!
Welke indicaties kan je hier benutten:
>> Kosten per woning om tijdens het mutatieproces de woonoppervlakte aan te passen:
Stel, door de data te corrigeren, neemt het woonoppervlak met 5m2 toe (werkelijke waarde).
Dat levert u op: 5m2 x 1,3 wws punt per m2 x € 5,90 huur per wws punt x 12 maanden:
€ 460,20 per jaar! Vergelijk dat met de eenmalige herstelkosten.
Conclusie: het belang van datamanagement is bijzonder groot!
De vraag is:
– waarom deze extra kosten keer op keer maken? En:
– wilt u dat uw medewerkers hier bij iedere mutatie zoveel tijd aan besteden?
>> Jaarlijkse extra kosten door foutieve woonoppervlaktes:
Zijn de jaarlijkse kosten aanzienlijk?
Wilt u deze kosten jaar in jaar uit maken?
Uw kans om de efficiency van het mutatieproces te optimaliseren!
| Corporatie gegevens | |||
| Grootte van uw corporatie | VHE | ||
| % foutieve oppervlakte bij vrijgekomen woningen | % | ||
| Gemiddelde mutatiegraad per jaar | % | ||
| Situatie per woning | |||
| Gewenste leegstand na vertrek zittende huurder | dagen | ||
| Extra leegstand door foutieve data | dagen | ||
| Huurprijs per maand | € | ||
| Interne kosten per woning | |||
| Extra uren team Verhuur | uur | ||
| Extra uren team Vastgoed | uur | ||
| Intern uurtarief | € | ||
| Extra kosten 1 mutatie door incorrecte woonoppervlakte | |||
| Huurderving | € – | ||
| Interne kosten | € – | ||
| Totaal per mutatie | € – | ||
| Jaarlijkse kosten ALLE woningmutaties waarbij woonoppervlakte niet klopt | |||
| Aantal getroffen woningen | – | ||
| Jaarlijkse huurderving indien niet gecorrigeerd | € – | ||
| Totaal aantal uren voor herstelwerkzaamheden | 0 | ||
| Interne herstelkosten o.b.v. uren | € – | ||
Case 3: risico’s & regelgeving
versnipperd dossier en compliance risico’s in incassoproces
Breng je eigen situatie in beeld!
Scenario:
Medewerkers werken ieder op een eigen manier, als het gaat het vastleggen van data, zowel waar als wat. Data heeft nog geen koppeling met de processtappen.
Er zijn nog geen werkafspraken opgesteld (datagovernance).
Je hoeft alleen de gele velden aan te passen waar nodig!
Hulp bij invullen:
Aantal systemen bij Incasso, denk aan: primair systeem, meldingssysteem vroegsignalering, aanmaanappllicatie, klantcontactsysteem bij KCC, DMS, Outlook, …
Welke indicaties kan je hier benutten:
>> Gevolg op het gebied van dossier en regelgeving :
Door het gebrek aan een eenduidige werkwijze en het gebruik van veel systemen, ontstaat een hoog risico op het gebied van verantwoording en het voldoen aan de AVG. De gebruikte systemen hebben niet allemaal de mogelijkheid om bijvoorbeeld een bewaartermijn te monitoren. Het niet vastleggen van alle besluiten (zoals de interne afstemming Incasso – Sociaal Beheer ‘wel of niet doorgaan met de uitzetting’) is bij een gang naar de rechter een mogelijk issue.
>> Gevolg op het gebied van capaciteit:
Doordat het dossier bijzonder versnipperd is over veel systemen, of erger nog, in databronnen staat opgeslagen waar alleen een specifieke medewerker toegang tot heeft, ontstaat de situatie dat er veel tijd verloren gaat aan zoeken naar data. In geval van een zieke of vertrekkende medewerker is de versnippering een nog groter probleem.
| Corporatie gegevens | |||
| Grootte van uw corporatie | VHE | ||
| Aandeel huurders met een huurachterstand | % | ||
| Incassoproces | |||
| Aantal systemen betrokken in het incassodossier | aantal | ||
| Gebruik van Outlook zonder werkafspraken AVG | |||
| Worden besluitvormingsmomenten eenduidig vastgelegd? | |||
| Inschatting onnodige zoektijd per dossier | uur | ||
| Intern uurtarief | € | ||
| Resultaat 1: risico checklist | |||
| Kans op AVG-risico | – | ||
| Kans op ontbrekende data | – | ||
| Kans op afhankelijkheid van individuen | – | ||
| Samenvatting risico | – | ||
| Resultaat 2: inschatting jaarlijkse interne kosten | |||
| Aantal dossiers per jaar | – | ||
| Totaal aantal uren (zoektijd) | 0 | ||
| Jaarlijkse kosten onnodige zoektijd o.b.v. uren | € – | ||
Case 4: kosten van het niet herkennen van een garantie
reparaties die onnodig gefactureerd worden
Breng je eigen situatie in beeld!
Scenario:
Garantiedata is niet goed belegd binnen de organisatie als het goed om vastleggen en beschikbaarheid op de juiste plaats in het reparatieverzoekenproces.
De aanwezigheid van een garantie wordt niet meegenomen tijdens de intake of na uitvoering van de reparatie.
Je hoeft alleen de gele velden aan te passen waar nodig!
>> De optelsom van alle onnodig gefactureerde reparaties, betreft een enorm bedrag. Goed datamanagement kan dit (grotendeels) voorkomen.
Bronnen:
* Atriensis: 1 tot 1,2 reparaties per vhe per jaar.
** Corporatie Benchmark Centrum: € 150,- tot € 400,- per reparatie.
*** Geen harde cijfers bekend, inschatting op basis van verzamelde ervaringen door ChatGPT; vul daarom uw eigen inschatting in!
.
| Verspilling door het niet herkennen van een garantie | |||
| Basisgegevens organisatie | |||
| Grootte van uw corporatie | VHE | ||
| Inschatting reparatieverzoeken | |||
| Gemiddeld aantal reparaties per VHE per jaar* | aantal | ||
| Gemiddelde kosten per reparatie** | € | ||
| Aandeel van reparaties die vallen onder garantie | |||
| % reparaties op componenten met garantie*** | % | ||
| % daarvan niet herkend als garantie*** | % | ||
| Resultaat | |||
| Aantal reparaties onder garantie | – | ||
| Aantal reparaties niet herkend als garantie | – | ||
| Jaarlijkse onnodige kosten | € – | ||
Case 5a: Interne kosten voor verzamelen en opslaan van garantiedata
hoge kosten door beperkt ingeregeld datamanagement
Breng je eigen situatie in beeld!
Scenario:
Het verzamelen, bewerken, opslaan en benutten van garantiedata is niet optimaal geregeld.
Je hoeft alleen de gele velden aan te passen waar nodig!
Hulp bij invullen:
Tijd verzamelen garantiedata: aantal minuten benodigd voor projectleider het verkrijgen van garantiedata van de leverancier / aannemer;
Tijd opslaan / importeren: aantal minuten benodigd voor medewerker het bewerken en opslaan van de verkregen garantiedata in de juiste systemen;
Tijd signaleringen beheren: aantal minuten benodigd voor het aanbrengen van signaleringen op begin- en einddatum van een garantie (indien van toepassing);
Tijd zoeken bij reparatie: aantal minuten benodigd per reparatieverzoek voor het zoeken naar de aanwezigheid van een garantie, bij het aannemen van een reparatie. (indien van toepassing)
>> De druk op het team Vastgoed is onnodig hoog door de urenbesteding aan data;
>> Medewerkers van het KCC hebben extra tijd nodig om de klant te helpen OF indien reparaties als ketenproces is gedigitaliseerd: er is tijd nodig om achteraf checks te doen op verwerkte reparaties;
>> Alhoewel niet in deze case verwerkt: het samenstellen van de MJOP / MJOB gaat gepaard met onzekerheid of heel veel tijd om alle garanties mee te kunnen rekenen.
Bronnen:
* Atriensis: 1 tot 1,2 reparaties per vhe per jaar.
aantal garanties is afgeleid van componenten waar normaliter garantie op van toepassing is;
** mijninstallatieadvies.nl, ISSO, RVO, checklist woninginstallaties
5 tot 10 installaties per woning;
*** Aedes onderhoudsstructuren, NEN2767 elementenstructuur, MJOP / inspectiemodellen
Garantie onderdelen sanitair en keuken: 10 tot 20 per woning
**** NEN2767, NL/SfB elementcodering, Woningborg
Garantie onderdelen op bouwkundige elementen: 10 tot 20
***** Geen harde cijfers bekend, inschatting op basis van verzamelde ervaringen door ChatGPT; vul daarom uw eigen inschatting in!
Schatting per woning: 30 – 70.
| Interne kosten bij verzamelen en opslaan van garantiedata | |||
| Basisgegevens organisatie | |||
| Grootte van uw corporatie | VHE | ||
| Gemiddeld percentage van het totaal aantal woningen waarbij nieuwe garanties moeten worden opgevoerd, op basis van: mutaties, renovatie, groot onderhoud en nieuwbouw |
% | ||
| Intern uurtarief | € | ||
| Schatting aantal garantiecomponenten en nieuw op te voeren garanties | |||
| Garantiecomponenten per vhe – installaties** | aantal | ||
| Garantiecomponenten per vhe – sanitair / keuken (BKT)*** | aantal | ||
| Garantiecomponenten per vhe – bouwkundig**** | aantal | ||
| Totaal garantiecomponenten per woning***** | – | ||
| Gemiddeld aantal nieuwe garanties per woning per jaar (bij mutatie / renovatie / onderhoud / nieuwbouw) |
aantal | ||
| Aantal garantiecomponenten in portefeuille (verlopen & actief) | – | ||
| Aantal nieuw op te voeren garanties per jaar | – | ||
| Tijdsbesteding per nieuwe garantie (geen bulk import) | |||
| Tijd verzamelen garantiedata | min | ||
| Tijd opslaan / importeren | min | ||
| Tijd signaleringen beheren | min | ||
| Resultaat | |||
| Totale tijdsbesteding aan verzamelen en opslaan nieuwe garanties (uren) | – | ||
| Jaarlijkse interne kosten | € – | ||
Case 5b: Interne kosten voor zoeken naar garantiedata
hoge kosten tijdens uitvoering reparatieverzoekenproces
Breng je eigen situatie in beeld!
Scenario:
Het benutten van garantiedata is niet optimaal geregeld in het reparatieverzoekenproces.
Je hoeft alleen de gele velden aan te passen waar nodig!
Hulp bij invullen:
Tijd verzamelen garantiedata: aantal minuten benodigd voor projectleider het verkrijgen van garantiedata van de leverancier / aannemer;
Tijd opslaan / importeren: aantal minuten benodigd voor medewerker het bewerken en opslaan van de verkregen garantiedata in de juiste systemen;
Tijd signaleringen beheren: aantal minuten benodigd voor het aanbrengen van signaleringen op begin- en einddatum van een garantie (indien van toepassing);
Tijd zoeken bij reparatie: aantal minuten benodigd per reparatieverzoek voor het zoeken naar de aanwezigheid van een garantie, bij het aannemen van een reparatie. (indien van toepassing)
.
Bronnen:
* Atriensis: 1 tot 1,2 reparaties per vhe per jaar.
aantal garanties is afgeleid van componenten waar normaliter garantie op van toepassing is;
** mijninstallatieadvies.nl, ISSO, RVO, checklist woninginstallaties
5 tot 10 installaties per woning;
*** Aedes onderhoudsstructuren, NEN2767 elementenstructuur, MJOP / inspectiemodellen
Garantie onderdelen sanitair en keuken: 10 tot 20 per woning
**** NEN2767, NL/SfB elementcodering, Woningborg
Garantie onderdelen op bouwkundige elementen: 10 tot 20
***** Geen harde cijfers bekend, inschatting op basis van verzamelde ervaringen door ChatGPT; vul daarom uw eigen inschatting in!
Schatting per woning: 30 – 70.
| Interne kosten voor het zoeken naar de aanwezigheid van een garantie en bijbehorende contractpartij garantiedata | |||
| Basisgegevens organisatie | |||
| Grootte van uw corporatie | VHE | ||
| Gemiddeld aantal reparaties per VHE per jaar* | aantal | ||
| Intern uurtarief | € | ||
| Omvang garantiedata | |||
| Garantiecomponenten – installaties** | aantal | ||
| Garantiecomponenten – sanitair / keuken (BKT)*** | aantal | ||
| Garantiecomponenten – bouwkundig**** | aantal | ||
| Totaal garantiecomponenten per woning***** | – | ||
| Geschat aantal actieve garanties per woning | aantal | ||
| Actieve garanties in portefeuille | – | ||
| Tijdsbesteding per reparatieverzoek aan garantiedata | |||
| Zoektijd naar garantiedata en garantiepartij per reparatieverzoek | min | ||
| Resultaat | |||
| Totale tijdsbesteding aan zoeken naar garanties (uren) | – | ||
| Jaarlijkse interne kosten | € – | ||
Hoeveel ga jij PER JAAR besparen met datamanagement?
Breng je potentiële besparing in beeld!
Wat zie je rechts?
De interne kosten / uren die je maakt door het niet of beperkt
ingeregeld hebben van datamanagement:
>> en dat voor slechts vier onderdelen / processen!
>> en nog afgezien van andere winsten, zoals soepelere processen, het beter voldoen aan regelgeving en hogere opbrengsten!
In de rechtertabel zie je de optelsom van:
1. de herstelkosten die je maakt om de woonoppervlakte aan te passen en daardoor een correcte huurprijs kan vragen;
2. de kosten die je maakt aan onnodige zoektijd in incassodossiers;
3. de kosten die je maakt om garantiedata te verzamelen en op te slaan in je organisatie;
4. de kosten die je maakt om tijdens het innemen van reparatieverzoeken te zoeken naar garantiedata.
>> Hoeveel procent hiervan denk jij te kunnen besparen met goed ingeregeld datamanagement?
| Samenvatting JAARLIJKSE uren en kosten | |||
| Uren case 2: herstelkosten woonoppervlakte | 0 | ||
| Uren case 3: zoektijd incassodossiers | 0 | ||
| Uren case 5a: verzamelen & opslaan garantiedata | 0 | ||
| Uren case 5b: zoektijd garantiedata tijdens reparatieverzoeken | 0 | ||
| Totaal aantal uren per jaar besteed | 0 | ||
| Totale interne kosten | € – | ||
| Verbetering | |||
| Verbeterpercentage | % | ||
| Vrijgespeelde capaciteit in uren | 0 | ||
| Voorkomen interne kosten | € – | ||
Disclaimer:
Bovenstaande berekeningen zijn indicatief en gebaseerd op sectorgemiddelden en aannames. Het doel is om inzicht te krijgen in de orde van grootte van ‘data-issues’, niet een exacte berekening. In alle berekeningen is geen rekening gehouden met inflatie.