'Ik wil iets met data, maar ik weet niet wat'

Data wordt vaak de nieuwe olie of het nieuwe goud genoemd. Alsof er een pot goud op je staat te wachten, omdat je door data de concurrentie een stap voor blijft.

Tekst: Frank Beke

Waar het om gaat is dat data waardevol is. Daarom willen bedrijven steeds vaker ‘iets’ met data.  Maar wat betekent dat ‘iets met data’? De uitdaging is vaak dat je eigenlijk niet precies weet wat je moet doen om waarde te halen uit data. Je weet wel dát je iets moet veranderen maar niet precies wat. Zelfs wanneer je hier wel een idee bij hebt, is het soms lastig om te bepalen waar je moet beginnen.

Groeien in datavolwassenheid

Onze digital commerce meetlat helpt bedrijven met handvatten om digital commerce steeds naar het volgende niveau te brengen. Dit is belangrijk, omdat digital commerce tegenwoordig een cruciale rol speelt in veranderende businessmodellen en het behoud van concurrentievoordeel.

Door organisaties langs de digital commerce meetlat te leggen, brengen we in kaart waar ze zich moeten ontwikkelen om te groeien in de volwassenheid. Data vormt hierbij een belangrijke pijler van digital commerce. Andere pijlers zijn processen en organisatie, marketing, klantervaring, techniek en branding. Data helpt bij het monitoren van je performance en kan helpen bij het optimaliseren van je producten en diensten. Data zorgt daarmee voor slimmere digital commerce.

De Digital Commerce Meetlat brengt de volwassenheid van een organisatie op zes deelgebieden in kaart.

Stap voor stap groeien

Data kan inderdaad een pot goud zijn. Maar om die pot goud te vinden is er een aantal voorwaarden waar organisaties aan moeten voldoen. Eigenlijk is het net als 'de klant centraal stellen': iedereen wil het, maar alleen het hebben van klanten is niet voldoende. Voor datagedreven werken geldt dat ook: alleen het hebben van data is onvoldoende. De gehele datavolwassenheid van je organisatie moet daarvoor op peil zijn. Om daar te komen, onderscheiden wij zes deelgebieden om je datavolwassenheid mee te verhogen:

1. Architectuur
Om waarde uit data te halen is het essentieel om overzicht te hebben over welke data op welke manier beschikbaar is. Daarna is het belangrijk dat je bronnen eenvoudig kunt koppelen én dat je data eenvoudig kunt benaderen. Dit is een voorwaarde om waarde te genereren uit data. Veel bedrijven koppelen hun data van klanten om een 360° klantbeeld te creëren. Als deze data echter alleen toegankelijk is met specialistische kennis (bijvoorbeeld over SQL) maak je het moeilijker om waarde uit data te genereren.

2. Datakwaliteit
Het voortdurend monitoren en verbeteren van de kwaliteit is essentieel om waarde te generen. Bovendien moet je stappen zetten om de beschikbare data te verrijken. Hoe meer kwalitatief goede data beschikbaar is, hoe meer waarde je kunt halen uit je data. Veel bedrijven controleren bijvoorbeeld nooit of het systeem dubbele profielen bevat met overeenkomende identifiers (bijvoorbeeld e-mail, naam, adres). Hierdoor lijkt het alsof het systeem meer unieke klanten bevat én is het beeld van je klanten onvolledig.

3. Datamanagementsrategie
Data moet beschikbaar en up-to-date zijn, maar het is cruciaal om het gebruik van data intern te stimuleren. Gebruik je data om de business case scherper op te stellen en daar helder geformuleerde doelstellingen aan te koppelen. Geef daarnaast de ruimte om data te gebruiken om rationelere beslissingen te nemen met een beter te voorspellen resultaat. Hierbij is het belangrijk dat je inzichten op basis van data toepast, bijvoorbeeld in een A/B test. Zelfs als het niet direct iets oplevert, vormt het vaak wel een eerste stap op weg naar een waardevolle toepassing van data.

4. Resources (mensen)
Om waarde te generen uit data moet je als organisatie ook de juiste mensen in dienst hebben. Vaak begint dit met business intelligence specialisten en data-analisten. Voor echt vernieuwde toepassingen moet je als organisatie vervolgens de stap zetten naar data engineers en data scientists.

5. Datatoepassing en -uitvoering
De toepassing van data gaat over analyses en rapportages. Begin met statische analyses en rapportages en maak vervolgens de stap om dit steeds meer realtime te kunnen doen. Daarnaast moet je als organisatie eerst verkennende en beschrijvende analyses doen voordat je aan de slag kunt met voorspellende analyses. Analyseer bijvoorbeeld eerst wat een prijsverlaging op de korte termijn heeft opgeleverd. Hierna voorspel je op basis van de inzichten op welk moment een prijsdaling het meeste oplevert.   

6. Data-governance en processen
Als je werkt met data is het essentieel dat je hier goed mee omgaat. Door de risico’s in kaart te brengen en hier intern bewustzijn voor te creëren, beperk je de kans op fouten zoals de kans op een datalek. Doe dit bijvoorbeeld door te kijken wie er op welke manier data verzamelt, hoe deze wordt opgeslagen en in hoeverre deze verzameling en opslag veilig is. Vervolgens kan je op een verantwoorde manier waarde genereren uit data.

Ga met data voor goud

Wellicht ben jij één van de mensen die ‘iets’ met data wil doen. Je weet dat er ergens een pot goud staat, maar je weet niet hoe je er moet komen. Als je niet weet waar je moet beginnen is het van belang om eerst de huidige situatie van je organisatie in kaart brengen. Vervolgens zet je de stappen op een rij (met een roadmap) die je uiteindelijk naar de pot goud brengen.

Frank Beke is data scientist bij De Nieuwe Zaak.

Samen met De Nieuwe Zaak organiseren Twinkle en MarketingTribune op 14 februari as. Data Driven Commerce 2019, met keynote presentaties van ondere andere Centraal Beheer, Google en Miss Etam.

Lees ook: Aan de slag met marketing automation (10 december)