Hoe een data-engineer een auto koopt: Zo maak je slimme keuzes met data

Zet data-skills in bij je zoektocht

Begin dit jaar was ik op zoek naar een gebruikte Tesla Model 3. In eerste instantie ben ik gewoon begonnen met een open blik: welke uitvoering past het beste bij mij? Al snel viel me op dat het aanbod enorm was, maar dat de batterijcapaciteit een cruciale rol leek te spelen. Dat zette me aan het denken: wat als ik een scenario uitwerk? Stel, ik rij naar mijn favoriete skidorp. Hoe vaak moet ik stoppen om op te laden en hoeveel tijd gaat dat kosten?

Voor een benzineauto weet ik dat de rit ongeveer acht uur duurt (zonder pauzes). Met een elektrische auto wilde ik niet te ver hiervan afwijken, dus maximaal drie laadstoppen. Via een routeplanner voor EV’s kwam ik erachter dat de Long Range-versies van de Tesla Model 3 perfect pasten binnen dit scenario. Het verschil tussen een all-wheel-drive en een achterwielaandrijving? Slechts zes minuten extra laadtijd!

‍

Optimaliseer je zoekproces met data-analyse

Mijn missie was helder: een Tesla Model 3 Long Range. Maar op Marktplaats stuitte ik op meer dan 600 advertenties. Veel van deze auto’s waren leaseauto’s (te herkennen aan de lage prijzen, bijvoorbeeld €1500). Andere hadden een kleinere batterij, en sommige waren lager geprijsd door schade. Tijd om mijn data-skills in te zetten en van deze zoektocht een gestructureerde missie te maken.

‍

Stap 1: Automatiseren
Ik schreef software die alle Tesla Model 3-advertenties binnenhaalde en lokaal opsloeg. Zo kreeg ik de controle over de data.

‍

Stap 2: Categoriseren
Wat deed ik vervolgens?

• Advertenties onder de €5000? Die kon ik wel schrappen, waarschijnlijk gaat het om leasebedragen.
  Auto’s met een te kleine batterij? Weg ermee.
• Auto’s met schade? Ook exit.

‍

Stap 3: Visualiseren
Met de overgebleven advertenties ging ik aan de slag. Ik visualiseerde de data in een scatterplot (zie hieronder): kilometerstand versus prijs. 

‍

Stap 4: Conclusies trekken
Voor elke 10.000 extra kilometers zakte de prijs met een paar honderd euro. Geen rocket science, maar wel harde feiten om verder te gaan.

‍

Stap 5: Keuzes maken
Zet de inzichten om in concrete keuzes. Met mijn nieuwe inzichten ging ik op zoek naar Tesla's met de laagste kilometerstand binnen mijn budget en zonder schade. Op de dag van aankoop draaide ik mijn software nog eens – just in case er een betere deal opdook. Maar er gebeurde niets dramatisch, dus ik kon met een gerust hart mijn keuze maken.

‍

Yes, de nieuwe auto staat klaar

Een week later reed ik rond in mijn nieuwe Tesla Model 3 Long Range. Dankzij data voelde deze zoektocht veel minder als gokken en meer als een gecontroleerd experiment.

‍

Gebruik data om je zoektocht te sturen: van chaos naar controle

1. Breng structuur aan – van criteria tot visualisaties.
2. Vertrouw op data, niet op geluk.
3. Maak er een avontuur van!

‍

Dus, verdrink je in een zee van gegevens? Denk dan als een data-engineer! 

‍