Organisaties worden steeds beter in het verzamelen van data, maar zijn vaak niet bij machte om concrete inzichten en actiepunten te destilleren uit deze zee van (big) data. De beschikbare data is vaak versplinterd, niet toegankelijk en/of onbetrouwbaar. Hoe zorg je dat iedereen binnen je organisatie naar dezelfde data kijkt en écht data-gedreven beslissingen kan nemen?

Waarom verzamel je data?

Data verzamelen is één, maar wil je data optimaal gebruiken binnen je organisatie dan dien je helder te hebben waarom je deze data verzamelt. Stel jezelf maar eens de vraag: Waarom verzamel ik data? Natuurlijk zijn hier tientallen antwoorden op van toepassing. Maar wat wil je daadwerkelijk bereiken met de verzamelde data? Welke uitdagingen vanuit de business wil je inzichtelijk maken, valideren en toepassen aan de hand van deze data?

Vaak liggen er grotere vraagstukken aan ten grondslag waar nog geen of volledig antwoord op kan worden gegeven. Omdat topdown, maar ook organisatiebreed, nog veel beslissingen worden genomen op basis van onderbuikgevoel. Onder het mom ‘We doen het al jaren zo’ of ‘Wij weten wel wie onze klant is’.

Toch krijgen we steeds vaker de vraag van opdrachtgevers om op basis van data bepaalde aannames en hypothesen te testen en onderzoek te doen naar de mogelijke inzet van verzamelde data. Een kleine greep uit de veel voorkomende vragen die we uit de business krijgen:

  • Hoe kunnen we de targeting verbeteren met behulp van klantsegmentaties binnen onze doelgroep?
  • Hoe creëren we aan de hand van data een vollediger klantbeeld omtrent gedrag en behoeftes?
  • Hoe kunnen we op basis van onze data relevantie vergroten, voor een optimale klantervaring?
  • Hoe creëren we één data-waarheid binnen de organisatie omtrent doelen, KPI’s en definities?
  • Wat kunnen we doen om de effectiviteit en efficiëntie van de digital marketing in lijn te brengen met de bedrijfsdoelstellingen?

In de kern komt het erop neer dat je als organisatie zo goed mogelijk wil acteren op de behoeftes en wensen van de klant. Hierbij wil je uiteraard zo min mogelijk zenden naar de eindgebruiker, maar juist reageren op triggers en intenties die de klant achterlaat of afgeeft. Data is hiervoor de sleutel, mits juist ingezet.

Stel business wensen en ambities vast

Het is dus van belang goed na te denken en te inventariseren wat je zoal wilt bereiken met data. Welke vraagstukken binnen jouw organisatie wil je (structureel) oplossen? Wat zijn de requirements? En welke KPI’s en definities worden er gehanteerd? Dit kan plaatsvinden tijdens een zogenaamde requirement-sessie. Samen met een aantal belangrijke stakeholders binnen de organisatie definieer je wat de business vragen en ambities zijn en bekijk je in hoeverre de beschikbare data hier antwoord op kan geven of in kan ondersteunen. Deze vragen en ambities vormen de basis voor een heldere roadmap op basis waarvan je kan toegroeien naar een volwassen datagedreven organisatie.

Werk toe naar een multi-verbonden datastructuur

Data is cruciaal in een maatschappij die alsmaar digitaler wordt, waarbij ook steeds meer en meer databronnen aanwezig zijn. Bij verschillende opdrachtgevers zien we dat de volwassenheid in data sterk uiteenloopt. Bij de een wordt er al wel gebruik gemaakt van een datawarehouse, zijn vele databronnen aan elkaar gekoppeld en wordt de data verzameld alsook getransformeerd binnen een datawarehouse. Daarentegen zijn er ook organisaties waar de databronnen als losse silo’s acteren. De ‘waarheid’ ligt hier in veel gevallen meer op bron- en kanaalniveau.  

Het streven zou moeten zijn om uiteindelijk toe te groeien naar een multi-verbonden data structuur, waarbij de aanwezig data vanuit een Cloud Data Warehouse input geeft aan alle aanwezige databronnen en -platformen. Werken vanuit een Cloud (Data Warehouse) is echter niet hetgeen je direct zou moeten (of kunnen) nastreven, je moet hier als organisatie wel enige digitale volwassenheid in kennen.

Toch ben je door het koppelen van diverse datasets wel veel beter in staat een juist antwoord te geven op de de vraag van de klant. Je klantprofielen worden rijker en zijn ook voor iedereen binnen de organisatie beschikbaar. Als dit een ambitie is om zo (nog) beter in te spelen op een optimale klantervaring, dan is de transitie naar een multi-verbonden datastructuur een onmisbare stap.

Definieer een Single Point of Truth

Wanneer je uiteindelijk je uiteindelijk meerdere databronnen aan elkaar hebt gekoppeld en binnen de organisatie meer teams en afdelingen data gebruiken, is het absoluut van belang één waarheid te definiëren (c.q. een SPOT). Op die manier spreek je organisatiebreed dezelfde taal en is intern helder hoe de data moet worden geïnterpreteerd.

 

Stuurloos in een zee van data?

Wil je meer lezen óf daadwerkelijk datagedreven werken en datagedreven beslissingen kunnen nemen? Dan lees je in dit artikel waarom een actiegericht KPI dashboard onmisbaar is.