Data is overal. Data-driven zijn is de toekomst. Als we de toenemende verwachtingen van consumenten bij willen benen, moeten we meer predictive worden. Kijk maar naar de koplopers in de sector, die tijdens de DDMA Customer Data Award 2021 hun cases presenteerden. Prachtige merken, maar vooral grote merken, met grote budgetten en teams. Voor kleine organisaties lijkt de drempel om met een datastrategie aan de slag te gaan echter hoog. Deze 3 bouwstenen gaan je hierbij helpen.

Niels van Meerte Janse is Data Consultant bij PRDCT, een van de sponsoren van de Customer Data Award 2021. De award werd begin december 2021 uitgereikt tijdens de online talkshow: De Beste Customer Data Cases van 2021.

Feit is dat de data die je moet gaan structuren of orkestreren alleen maar meer gaat worden. Data-driven zijn is voor ieder merk uiteindelijk niet te voorkomen. Wanneer je vandaag niet start met een datastrategie, wordt de drempel om te beginnen alleen maar hoger. Volgende week komt er waarschijnlijk weer een nieuw systeem in het IT-landschap bij. Volgende maand mogelijk ook weer een nieuw kanaal. De bronnen waar data vandaan komt en de plekken waar data naar toe moet, nemen in iedere organisatie toe. Maar waar begin je, hoe kun je dit met een passend budget doen en welke bouwstenen heb je hiervoor nodig? In dit artikel gaan we in op deze bouwstenen, en het belang van een vooropgezette en goed doordachte datastrategie.

Onbewust van de data-uitdagingen

Data blijft iets aparts. Het is overal. We weten dat we er iets mee moeten. Maar toch blijft het vaak nog abstract. Zo is data nog te weinig een prioriteit in de boardroom, terwijl veel van de uitdagingen die momenteel spelen juist voortkomen uit het gebrek aan een datastrategie binnen een organisatie. Daar is men zich niet bewust van. De kennis over data ontbreekt simpelweg.

Een goed voorbeeld hiervan zijn de uitdagingen rondom e-mailmarketingsystemen (ESP’s). De laatste jaren zien we veel migraties naar nieuwe ESP’s die niet het gewenste resultaat hebben gebracht. Dit komt doordat men probeert om te veel data uit verschillende bronnen samen te brengen op een verkeerde plek. Hoewel ESP’s vaak misbruikt worden om data te structuren zijn deze systemen daar uiteindelijk te beperkt voor. Een migratie naar een andere ESP biedt dan in het begin soms even de oplossing. De data wordt in de implementatiefase van de nieuwe ESP tijdelijk beter gestructureerd. Maar nadat de data toeneemt door gewoon dagelijks gebruik of uitgebreid wordt met nieuwe datapunten ontstaan weer dezelfde problemen als in de vorige ESP. Veel van de ESP-migraties die wij hebben gezien waren niet nodig geweest als de uitdagingen die aanleiding waren voor de migratie juist waren beoordeeld vanuit een vooropgezette datastrategie.

Zonder datastrategie worden de uitdagingen rondom data opgelost in systemen die daar niet voor bedoeld zijn. Het ge-/misbruiken van een systeem om daarmee een proof of concept aan te tonen of business case rond te maken juichen we toe. Maar uiteindelijk draait het bij data wel om vertrouwen. Zowel de klant als de interne organisatie moet ervan uit kunnen gaan dat er juist wordt omgegaan met de data en dat deze juist kan worden toegepast. Een ESP kan bijvoorbeeld goed het consent managen van het e-mailkanaal. Het consent van andere kanalen met de daarbij behorende details die vanuit GDPR noodzakelijk zijn horen daar uiteindelijk niet thuis. Het is daarom beter om al het consent centraal te beheren op een plek die daarvoor bedoeld is, zoals in een Customer Data Platform (CDP).

Het toenemen van de hoeveelheid data, de veranderlijkheid van data en de toenemende behoefte om real-time data naar meer bestemmingen te kunnen faciliteren. Het zijn deze uitdagingen die goed gemanaged moeten worden. Door te starten met een datastrategie kunnen deze uitdagingen worden geborgd op de juiste plek.

Waar te beginnen met je datastrategie?

Met de inzet van Artificial Inteligence (AI), horen we vaak. AI toepassen in het begin van je datastrategie is niet altijd de beste oplossing – het is misschien wel het slechtste waarmee je kunt beginnen. Wij hebben al veel AI-projecten rondom data voorbij zien komen en met onze klanten gedaan. Vaak zijn deze AI-toepassingen nog helemaal niet zo intelligent of zelflerend zoals wordt voorgespiegeld. Wanneer ze dat wel zijn wordt dit vaak gedaan op een klein gedeelte van de beschikbare data omdat dat het enige gedeelte is wat voldoende genoeg gestructureerd is. Dit levert uiteindelijk dus geen voldoende bruikbare inzichten op. Wanneer AI-toepassingen wel bruikbare inzichten opleveren, ontstaat er vaak een andere uitdaging. Er blijkt dan geen juiste plek te zijn om de AI-toepassing structureel te kunnen laten draaien op alle data die nodig is. In een losgetrokken omgeving kan dit doorgaans wel, maar dan vaak alleen voor de pilot-periode. De infrastructuur om de AI-toepassing structureel te kunnen faciliteren ontbreekt nog in het IT-landschap.

De inzet van AI kan zeker helpen en we kunnen ooit niet zonder. Maar we plaatsen dit over het algemeen wel later in de datastrategie. Daar moet je eerst naartoe werken. Je moet het inzetten zodra het nuttig is en de data juist geprepareerd en gefaciliteerd kan worden. Dit is onze stip op de horizon. In de maturiteit fases daarvoor zijn we vooral bezig met het optimaliseren van kanalen op basis van de data die we hebben en het orkestreren daarvan over al die kanalen heen. Hiermee kun je starten zodra je op weg bent met je centraal klantbeeld. Dit centraal klantbeeld moet het eerste doel zijn van je datastrategie. Hoe beter dit klantbeeld is, hoe beter de inzichten en resultaten zullen zijn van de inspanningen die je gaat doen.

De 3 bouwstenen van een datastrategie

Een datastrategie klinkt zwaar. Het kan ook heel complex worden. Of in ieder geval onnodig complex worden gemaakt. Onze ervaring leert om vooral klein te beginnen. Met een datastrategie starten en er bewust mee bezig zijn is belangrijker dan een ideale strategie uit te denken. Daarom hanteren wij vaak ook onderstaande 3 bouwstenen om te beginnen aan de opbouw van je datastrategie. Als je deze bouwstenen in kaart hebt gebracht, beschik je over de benodigde kaders van je datastrategie.

1. Verzamel use cases om inzicht en overzicht te creërenTechniek is belangrijk. Zeker voor ons als leverancier van een eigen dataplatform. Maar ook wij starten altijd vanuit de behoeften van onze klanten. De functionele vraag vanuit de organisatie bepaalt de technische oplossingsrichting. Waarom hebben we welke data nodig en wat gaan we er op welk moment mee doen? Door dit inzicht visueel te maken komt de focus in de datastrategie te liggen op de stappen die nodig zijn om de bedrijfsdoelstellingen te behalen. Door middel van use cases kan dit inzicht goed worden gevormd. Use cases kun je intern verzamelen via workshops. Betrek hier verschillende afdelingen bij zodat je tegelijkertijd zorgt voor een breder draagvlak van de datastrategie binnen je organisatie. Data wordt immers niet geremd door silo’s, afdelingen, partners, leveranciers of systemen. Data is de gemene deler voor iedere stakeholder in een organisatie. Kijk bij deze bouwsteen ook een niveau verder. Inzicht in de verwachte businesswaarde en bepalen hoe je succesfactoren gaat meten is ook cruciaal.
2. Ga in- en extern organiseren en faciliteren
   Deze bouwsteen legt de focus op het stroomlijnen. Welke processen moet je bijvoorbeeld borgen en op welke plekken in de organisatie moet je dit laten landen? Vanuit deze bouwsteen ga je de plekken voor je data bepalen en welke systemen je gaat integreren. En welke juist niet. Met de goede functionele kaders vanuit de eerste bouwsteen ben je beter in staat om de huidige systemen in het IT-aanbod op hun kwaliteiten te beoordelen. Je kan nu besluiten om de grenzen van een systeem verder op te zoeken of de keuze te maken voor een ander systeem of een andere richting.Bij een ander systeem lijkt een keuze voor een cloudoplossing tegenwoordig de enige juiste keuze te zijn. Hier zien we ook veel kansen voor opkomende data-opslagmogelijkheden en nieuwe integratietechnologieën, de ontwikkelingen hiervoor gaan parabolisch. De opkomst van Customer Data platformen (CDPs) zijn hier het levende bewijs van. CDPs versnellen op dit moment de digitale transformatie van veel merken. Met een CDP kan een functionele gebruiker direct ownership nemen over data en selecties waardoor andere gedeeltes van de organisatie worden ontlast. Daardoor kun je de datastrategie verder implementeren met meer rust rondom de roadmaps van andere afdelingen. Met een CDP kun je over het algemeen snel starten omdat een groot gedeelte van de systemen waaraan het platform gekoppeld moeten worden al vaker geïmplementeerd en dus schaalbaar zijn. Ook bij deze bouwsteen draait het om vertrouwen. Uiteindelijk moet de gehele organisatie kunnen vertrouwen op de juiste structurering en kwaliteit van de data, wil je de data blijvend gaan inzetten. Benoem hoe je dit gaat bereiken.
3. Zorg voor structureel activeren en analyseren
   Deze bouwsteen wordt vaak onderschat. Een centraal klantbeeld vormen lukt vaak nog wel, maar hoe zorg je dat dit klantbeeld ook structureel wordt ingezet én verrijkt? Een data-driven datastrategie kan niet zonder data-driven mindset bij meerdere afdelingen in je organisatie. Door structureel nieuwe toepassingen van de data te activeren kun je weer nieuwe inzichten verzamelen en blijven door ontwikkelen Of je het nu growth hacking noemt of agile marketing, het succes van een datastrategie valt of staat bij het vermogen om hierin te blijven innoveren. Door te experimenteren met de data kun je bepalen welke toepassingen het beste effect hebben en kun je de roadmap daarop aanpassen. De beschikking over rapportages is hierin heel belangrijk. Over de status van je klantdata, maar ook de verdieping, zoals de attributie van campagnes en kanalen. Daarnaast heb je ook de competenties nodig om daar inzicht uit te halen of diepere analyses te maken van hypotheses die gevormd worden. De customer experience van een consument beperkt zich niet tot een last click. De verdieping en verbetering moet je dus ook kunnen faciliteren vanuit je datastrategie.

Sneller data-driven zijn met een Customer Data Platform

Data is overal. Data wordt alleen maar meer. Door vandaag te starten of verder te bouwen aan je datastrategie voorkom je dat de drempel om data succesvol te kunnen managen hoger wordt. Deze 3 bouwstenen zijn hiervoor een goed startpunt en bieden een aantal belangrijke handvatten waarmee je op een efficiënte manier je data in kunt zetten. Zo raak je niet in de knel bij de verdere groei van je organisatie en je data. Data is de overkoepelende kracht tussen afdelingen en het hoofdingrediënt voor de structurele optimalisatie van de klantbeleving. Bovendien zal je positief verrast worden van de inzichten. Organisaties beschikken over veel meer details dan ze denken. Zeker wanneer data vanuit verschillende bronnen en afdelingen wordt gecombineerd.

Een Customer Data Platform is de plek waar de dat kunt doen. Een CDP is voor merken die een inhaalslag willen maken, een systeem dat de borging van een datastrategie van een organisatie kan versnellen. Het is een oplossing gebouwd met de learnings van vele projecten rondom data, personalisatie en alle andere IT-uitdagingen binnen organisaties. Je datastrategie is daardoor schaalbaar en efficiënt in te zetten binnen een systeem met connecties naar systemen waaraan het al vaker is gekoppeld. Kleinere merken kunnen hierdoor op het gebied van data profiteren van het pionieren van de grotere merken. Begin dus vandaag nog aan de use cases van morgen. Start met het op orde brengen van je data.

Over PRDCT

Wij zijn PRDCT. Wij omarmen jouw data. Met tientallen jaren ervaring vanuit IT-architectuur, Business Intelligence & Marketing kennen wij niet alleen alle toepassingen van data, wij zijn vooral ook overtuigd van de kracht van data voor nu en in de toekomst. Data is de verbindende factor in iedere organisatie en de sleutel tot het succesvol blijvend optimaliseren van de klantbeleving over silo’s en kanalen heen. Onze klanten gebruiken ons PRDCT Data Platform en onze kennis om samen deze verbinding te realiseren, meer waarde te kunnen leveren aan consumenten en daarmee succesvol te zijn.

De Autoriteit Persoonsgegevens wil dat Nederlandse adverteerders en uitgevers direct stoppen met het volgen van hun gebruikers. Dat betekent dat een nieuwe tijd aanbreekt. Een tijd waarin het gebruik van data anders wordt en marketingcampagnes gebaseerd op third-party cookies niet meer mogelijk zijn. De gevolgen hoeven echter niet groot te zijn. Met de juiste first-party data én juiste tools kun je nog steeds succesvolle campagnes creëren.

Dit artikel is geschreven door Lucas Bos, managing director bij EDM, een van de sponsoren van de Customer Data Award 2021. De award werd begin december 2021 uitgereikt tijdens de online talkshow: De Beste Customer Data Cases van 2021.

Als marketeer doe je je best om een goed beeld van de klant te krijgen door je te richten op de customer journey; de reis die de klant doorloopt vanaf het ontstaan van de behoefte tot en met het proces na de aankoop. Door databronnen, zoals websitebezoeken, aankopen, socials en andere (online) kanalen in kaart te brengen, weet je goed in te schatten wie en waar je (potentiële) klanten zijn en hoe je ze het best kunt aanspreken.

Belangen in evenwicht

Maar als marketeer in deze tijd moet je in de bovengenoemde werkzaamheden een essentiële belangenafweging maken. De maatschappelijke opinie ten aanzien van het gebruik van persoonsgegevens verandert namelijk; consumenten nemen niet zonder meer genoegen met het gebruik van hun gegevens ten behoeve van marketing- en/of communicatiedoeleinden. Daarnaast is er steeds meer data beschikbaar. Logisch dus dat er meer wetgeving nodig is om de balans tussen privacy van de consument en belangen van adverteerders goed in evenwicht te houden. Naast wetgeving zie je dat de grote tech-partijen inspelen op de wens van de consument om minder data te delen. Denk bijvoorbeeld aan vooraf geïnstalleerde adblockers of browsers die geen cookies toestaan.

Daarnaast zijn er nog meer ontwikkelingen die de kracht van data lijken in te perken. Ik zeg bewust lijken, want met first-party data als vertrekpunt is er veel mogelijk. Dat gaat alleen niet vanzelf. Daarvoor moet je organisatorisch eerst een aantal zaken op orde hebben, namelijk: weten over welke data je kunt beschikken voor het maken van een klantbeeld, zorgen voor betrouwbare data en het juist gebruiken van data in marketing tools.

Creëer een klantbeeld

Als marketeer bouw je graag profielen op van je klant met daarin zo veel mogelijk informatie over de klant. Die informatie kan je namelijk inzetten om de communicatie met je klant zo relevant mogelijk te maken. Je loopt hierbij echter wel tegen wat uitdagingen aan, zoals het verdwijnen van third-party cookies. Gelukkig zijn er al verschillende oplossingen voor deze uitdaging, zoals het kunnen herkennen van je klant op basis van een ID opgebouwd uit persoonsgegevens als e-mailadres, naam, adres en/of telefoonnummer. En dan is er vaak nog de grote hoeveelheid data die feitelijk al beschikbaar is binnen je organisatie, maar nog niet centraal samenkomt. Er is nog altijd veel mogelijk als het gaat om profileren en online herkenning, maar relevantie in de dialoog blijft key.

De kwaliteit van data

Het adagium garbage in, garbage out is bekend maar vaak wordt het toch weggewoven. Het is een typisch voorbeeld van iets waarvan we weten dat het goed is voor de organisatie, maar dat we toch niet doen omdat het te veel tijd en moeite kost. Maar goede datakwaliteit is geen esthetische aangelegenheid: het maakt of kraakt de datagedreven aanpak van je marketingcampagnes.

Datakwaliteit brengt je omhoog door bijvoorbeeld te controleren of data kloppend en uniek is. Je wilt niet dat prospects twee keer hetzelfde bericht krijgen omdat ze twee keer in je database staan. Een overleden persoon wil je niet aanschrijven en in een ideale wereld weet je ook direct wanneer jouw klant is verhuisd zodat je een poststuk naar het juiste adres kunt sturen. Niet alleen voor direct mail, maar ook voor online campagnes is het essentieel om de datakwaliteit op orde te hebben. Een klant of prospect wil je online herkennen en dat kan alleen als je over de juiste informatie beschikt.

Het gebruik van data in marketingtools

Third-party cookies waren handig, zolang het duurde. Het gaf veel inzicht in het gedrag van klanten en het gaf bovendien kansen om je als bedrijf te laten zien aan potentiële klanten. Maar dit type cookie wordt uitgefaseerd. Marketeers kijken met argusogen naar deze ontwikkeling, want waar moeten ze in toekomst de data vandaan halen om de profielen van prospects mee te vullen? Gaan we, met deze ontwikkeling, terug in de tijd, naar de periode waar marketeers met hagel schoten en hoopten dat ze een mogelijke klant raakten met hun advertentie?

We kunnen de bovenstaande vraag met ‘nee’ beantwoorden: we hoeven zeker niet terug in de tijd. Integendeel, we gaan naar een tijd waarin consumenten beschermd zijn in hun privacy en organisaties nog steeds gerichte campagnes kunnen voeren. Eén van de manieren om activatie van de opgebouwde klantprofielen mogelijk te maken is het matchen van je klant ID’s binnen online advertising-platformen zoals Marktplaats, DPG Media en Google. Binnen deze first-party data publishers kan een doelgroep messcherp worden getarget terwijl reeds bestaande klanten kunnen worden uitgesloten van campagnes. Met de zekerheid dat je jouw doelgroep bereikt kun je jouw communicatie daar volledig op afstemmen. Het is dus echt mogelijk om cookieloos te adverteren én relevant te zijn. Het resultaat: relevant communiceren in je doelgroep, het voorkomen van consumenten irritatie en het reduceren van kosten door waste uit te sluiten. Win-win!

Over EDM

Middels pragmatische oplossingen op het snijvlak van  data, technologie en marketing, ondersteunt EDM organisaties bij het creëren van de meest actuele en correcte klantendatabase, het samenstellen en inzetten van relevante doelgroepen voor on- en offline klantenwerving en het optimaal renderen van leads door middel van solide prospect datamanagement.

Binnen de data-driven marketingsector is het koppelen van databronnen en het centraliseren van data een belangrijke stap. Alleen op deze manier kunnen we verzamelde data optimaal benutten en klanten zo goed mogelijk van dienst zijn. Maar er waait een nieuwe wind door de markt, merkt Jimmy de Vreede (Springbok) op. Een meer open benadering waarbij de data ‘decentraal’ staat, is in aantocht. In dit artikel werpt de Vreede een blik op de toekomst, inclusief een aantal praktische voorbeelden van decentrale data toepassingen.

Jimmy de Vreede is Data Director bij Springbok en lid van de DDMA Commissie Data, Decisions & Engagement. Springbok is een van de sponsoren van de Customer Data Award 2021, die dit jaar wordt uitgereikt tijdens de DDMA Talkshow: de Beste Customer Data Cases van 2021 op donderdag 2 december. Aanmelden voor de talkshow kan nog steeds en is gratis en toegankelijk voor iedereen via customerdataaward.nl/aanmelden

Data centraal is het businessmodel van vandaag

In 2014 kocht Facebook, excuus Meta, voor $19 miljard WhatsApp. Een messaging-app met destijds 450 miljoen actieve gebruikers die nauwelijks iets opbracht. De reden voor de aankoop, naast de interessante gebruikersgroep en een concurrent minder: data. Bij de overname deed Mark Zuckerberg de belofte niets met de data te doen, echter kwam hij daar in 2016 en ook begin dit jaar, via het aanpassen van de voorwaarden, op terug. Want data, vanuit verschillende bronnen, van meer gebruikers en apps, centraal op één plek, is vele malen waardevoller.

Ook Alphabet volgt een soortgelijke datastrategie. Naast Google is Alphabet eigenaar van o.a. Nest (slimme camera’s, thermostaten en rookmelders), Waymo (zelfrijdende auto’s), Verily (gezondheid en onderzoek) en sinds dit jaar ook Fitbit (fitness trackers). Ook de Google Chromebooks, die nagenoeg gratis beschikbaar worden gesteld op inmiddels 70% van de Nederlandse basisscholen, passen binnen deze datagroei strategie. Meer gecentraliseerde data vanuit verschillende bronnen en sectoren, voor complete gebruikersprofielen, zijn interessanter, voor bijvoorbeeld adverteerders.

Eigenlijk zijn de meeste bedrijven bezig met data verzamelen, centraliseren en koppelen, voor verschillende toepassingen. Er waarde uithalen, en deze waarde kunnen bewijzen, is nog niet eens zo makkelijk. Toch klinkt het aantrekkelijk en ook ik ben van mening dat data ongekende mogelijkheden geeft inzicht op te bouwen en dit in te zetten.

Datagroei niet meer te stoppen

Datagroei is niet meer te stoppen. Naast onszelf zullen allerlei “dingen” data produceren. Van de auto en de slimme thermostaat tot het speelgoed van je kinderen. Deze factsheet van de Europese datastrategie spreekt over 175 zettabytes in 2025. Maar waar gaat die data naartoe, van wie is het of wie heeft het recht het te gebruiken?

Momenteel kan je wel stellen dat we het recht op gebruik makkelijk weggeven en de regie op data zijn verloren. Via het accepteren van veelal eenzijdige voorwaarden, bij het bezoek van een website tot het gebruiken van de app voor je smartwatch. Is hier iets mis mee? We hebben tenslotte wetgeving zoals GDPR om ons rechten te geven te beschermen tegen misbruik. Met het op de juiste manier verzamelen en gebruiken van data is op zich niets mis. Sterker nog, gezien een aantal grote uitdagingen deze tijd, van klimaatverandering tot kansongelijkheid, zullen we data met de juiste toepassing nog heel hard nodig hebben.

Waar wel een kanttekening bij geplaatst mag worden, is of de huidige situatie van het centraliseren en het creëren van datasilo’s, waar alleen een enkele partij, zoals de overheid in China of Big Tech (FAANG) in de VS, gebruik van kan maken, wenselijk is. Naast de nadelige effecten van de concentratie van macht, is het regie houden op data, wat de GDPR ons belooft, eigenlijk niet uitvoerbaar (probeer je data maar eens te porteren!) en zal het de succesvolle toepassing, van bijvoorbeeld AI, vertragen. Dit wordt ook benoemd door de WRR in een recent adviesrapport Opgave AI, want AI heeft toegang tot veel data nodig. Vandaag de dag zijn de gesloten datasilo’s van FAANG en een Chinese datadictatuur al de realiteit. Wat kan een meer democratische of publieke oplossing voor data zijn die ons minder afhankelijk maakt en tegelijkertijd ook effectiever in de toepassing van data?

Data decentraal is de toekomst

De laatste tijd is er sprake van een nieuwe tendens, sommigen noemen het zelf een verandering van paradigma in hoe we met data omgaan, van het verzamelen en het verrijken tot de toepassing. Omdat het haaks staat op wat nu gangbaar is, data centraal en in silo, wordt het ook wel aangeduid als “data decentraal.” Andere benamingen zijn “de nieuwe data-economie” en “web3”, de term voor een nieuwe “decentrale” fase van het internet. Data decentraal lijkt me voor nu een prima term omdat de data letterlijk decentraal staat, dichtbij waar de data gegenereerd wordt (bij de eigenaar) en/of zelfs gedistribueerd over een netwerk op verschillende locaties.

Data decentraal in de praktijk

Voor een beter beeld over deze nieuwe datafase volgen er drie voorbeelden van interessante initiatieven waarbij data decentraal wordt toegepast:

1. Solid

Solid is een product van Inrupt. Dit is de organisatie van o.a. Tim Bernes-Lee, de uitvinder van het World Wide Web en niet de minste dus! Wat is het? Solid is een open source platform dat gebruikers via een personal data storage (POD) de mogelijkheid biedt volledige zeggenschap en controle te hebben én houden over data. Data staat decentraal, een gebruiker kan data niet “kwijtraken” door het te delen en kan het recht op gebruik door een andere partij weer intrekken. Bijvoorbeeld, om jonge gebruikers aan te trekken wil de BBC meer personaliseren en hiervoor gebruiken ze Solid om data, van Netflix, BBC en Spotify, op gebruikersniveau bij elkaar te brengen voor betere persoonlijke aanbevelingen. Via de POD blijft de data lokaal, dus decentraal, staan onder regie van de gebruiker.

Tim Bernes-Lee: “Solid changes the current model where users have to hand over personal data to digital giants in exchange for perceived value. As we’ve all discovered, this hasn’t been in our best interests. Solid is how we evolve the web in order to restore balance – by giving every one of us complete control over data, personal or not, in a revolutionary way”.⁶

2. Ocean Protocol

Ocean Protocol is een open source protocol dat de mogelijkheid biedt aan individuen en bedrijven om data uit te wisselen, te verkopen en te gebruiken. Zo kan je op de Ocean Market voor zo’n 16K€ een dataset kopen van online (anoniem) klikgedrag van 5000 consumenten. Dat klinkt privacygevoelig alleen hebben deze consumenten hier zelf akkoord voor gegeven, zoals nu ook gebeurt alleen met het verschil dat ze er tokens (waarde) voor terugkrijgen. Iedereen kan hieraan meedoen door het installeren van een browser plugin van Swash, de eerste “Data Union”. Deze zogenaamde “data unions” bieden de mogelijkheid om als individu data delen met anderen. Individuele data is namelijk niet zo interessant. Een dataset van 5000 individuen of meer wel.

3. Een Europese datastrategie

Begin vorig jaar kwam de Europese commissie met een datastrategie met als doel om te bewerkstelligen dat we in Europa niet gefragmenteerd, maar gezamenlijk sterker worden in datagedreven beslissen, voor een betere kwaliteit van leven voor iedereen in Europa. Een van de initiatieven is het faciliteren van zogenaamde gedeelde data spaces en data pools, ingericht volgens Europese waarden en richtlijnen. Het andere initiatief is Gaia-X, een Europese cloud als tegenhanger van de Amerikaanse cloud-providers, Google, Amazon, Microsoft waar we nu afhankelijk van zijn. Een zogenaamde federated cloud, opgezet door verschillende lidstaten, open source met een decentrale infrastructuur.

De voorbeelden van Solid en Ocean komen voort vanuit internationale samenwerking. Ze passen binnen het kader van de Europese datastrategie. Ocean Protocol is ook een van de partijen die bijdraagt aan het ontwikkelen van use cases voor Gaia-X. Een positief teken want de vraag rest of deze initiatieven voldoende snelheid en slagkracht gaan creëren omdat China en de VS nog flink vooruitlopen op data en toepassing.

Op naar web3: een open, community-driven decentraal internet

Hoe dan ook, het model “data decentraal” is een interessante ontwikkeling, die past bij wat ook wel een nieuwe fase van het internet genoemd wordt. Dit is niet de metaverse zoals Meta laatst heeft aangekondigd, maar een open, community-driven decentraal internet, zoals het ook ooit begonnen is vanuit de visie van Tim Bernes-Lee destijds (web1). Momenteel zitten we in de tweede “centrale” fase (van de datasilo’s, zoals Google en Facebook). Ik ben zeer benieuwd in hoeverre data in de decentrale web3-fase tractie gaat krijgen de komende jaren.

Stel je eens voor: je klanten een gepersonaliseerde ervaring bieden in elke fase van de klantreis, zonder ze het hemd van het lijf te vragen en het gevoel te geven dat hun privacy in het geding is. Of een goede eerste indruk maken bij je potentiële en nieuwe klanten, terwijl je nauwelijks iets van ze weet. Het kunnen toepassen van inzichten uit data is daarvoor essentieel. Maar het is voor elke marketeer en data analist een steeds grotere uitdaging om een goed klantbeeld te krijgen. Niet alleen de hoeveelheid data is tegenwoordig enorm, maar het moet ook ontsloten worden, de kwaliteit moet op orde zijn en uiteraard moet het toepasbaar zijn, binnen alle kaders van de privacywetgeving.

In dit artikel gaat Bob Hoogewind (managing director bij GeoMarktprofiel), een van de sponsoren van de Customer Data Award 2021, in op het belang van segmentatie en hoe je er impact mee kunt maken.

Mede door het verdwijnen van third-party cookies wordt het belang van betrouwbare klantdata steeds belangrijker. Landelijke segmentatie data kunnen daarin een belangrijke toegevoegde waarde leveren. Door de gecombineerde kracht van open data met marktonderzoek, geeft deze data een betrouwbaar beeld van elk woonadres. En daarmee biedt het een solide fundament voor meer inzicht, betere analyses, scherpere campagnes en uiteindelijk: relevantere communicatie in elke fase van de klantreis.

Balanceren door te segmenten

Relevantie is uiteindelijk waar marketeers naar streven: met een zo relevant en persoonlijk mogelijke boodschap neemt de kans op conversie toe. Maar wie klantdata gebruikt, moet goed nadenken over de privacy van klanten. Daarnaast gaat het toepassen van data hand in hand met de wet van de afnemende meeropbrengsten. Waar ligt het punt waarop de meerwaarde van data afneemt omdat het toepassen ervan te veel uitdagingen met zich meebrengt? Hoewel dat per type organisatie, product en doelgroep verschilt, is het antwoord door klanten in elke fase van de klantreis gesegmenteerd te benaderen. Segmentatie biedt namelijk een goede balans tussen een generieke boodschap voor de massa en een volledig ‘gepersonaliseerde’ boodschap voor elke individuele klant.

De dataparadox: kwaliteit boven kwantiteit

Zonder data geen segmentatie, maar de regel hoe meer data hoe beter gaat niet op. Tegenwoordig speelt de kwaliteit van data een veel grotere rol dan de doorgaans enorme hoeveelheid data. Want sturen op verouderde of verkeerd geregistreerde data, of data van slechts een deel van je klanten, is funest voor een optimale klantreis. Daarom proberen marketeers tijdens de gehele klantreis zo relevant en correct mogelijke klantdata op te bouwen; dit is een voorwaarde voor het nemen van de juiste marketingbeslissingen. Maar hierin zit een paradox: het opbouwen, onderhouden en toepassen van klantdata kost tijd, geld en middelen. En juist op het moment dat we de klant het best denken te kunnen bereiken, zitten we aan het einde van de klantreis.

Het gebruiken van open data vereist de juiste middelen en expertise

Een betrouwbaar en uniform beeld van elke potentiële, nieuwe en bestaande klant is dus essentieel. Om dit sneller en beter te kunnen krijgen, gebruiken marketeers steeds vaker aanvullende open databronnen. Dankzij wetgeving vanuit de overheid is er in de afgelopen tien jaar een enorme versnelling in het aanbod gerealiseerd. Het gebruik van open data wordt daarmee gestimuleerd, natuurlijk binnen de kaders van de privacywetgeving (AVG). Het aanbod is inmiddels erg groot en divers, alhoewel de verwerking ervan niet eenvoudig is en de actualiteit, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid niet gegarandeerd is. Het goed managen en toepassen van open data binnen elke fase van de klantreis vereist dan ook de juiste mensen, middelen en expertises. Niet iedereen heeft dit in huis of wil er zelf mee aan de slag. Daarom kiezen sommige marketeers ervoor gebruik te maken van kant-en-klare landelijke segmentatie data, waarin alle relevante (open) databronnen samenkomen; gecontroleerd, gecorrigeerd en gecombineerd tot één uniform beeld van elk woonadres.

Een compleet beeld van elke (potentiële) klant

Met open data krijg je een goed beeld van de woning en omgeving van een huishouden, maar het zegt weinig over de levensstijl van het huishouden. Daarom zijn er organisaties die verschillende lifestyle marktonderzoeken uitvoeren waarmee zij een gedetailleerder beeld geven van de (veranderende) levensstijl van Nederland. Een aantal van hen hebben deze uitkomsten zelfs omgezet naar een gemakkelijk toepasbare segmentatie; een verdeling van Nederland in specifiekere groepen. Met een goede segmentatie deel je klanten, doelgroepen en marktgebieden direct in segmenten in. Je krijgt een beter en een compleet beeld van elke (potentiële) klant. Het zoeken naar lookalikes van je (beste) klanten, het bepalen van de potentie van een marktgebied of het ontwikkelen van krachtige modellen voor het werven, ontwikkelen en behouden van klanten, wordt hiermee stukken eenvoudiger.

Klanten juist benaderen en een optimale ervaring bieden

Wil je klanten in elke fase van de klantreis kunnen verdelen in groepen met zoveel mogelijk overeenkomsten? Direct toepasbare landelijke segmentatie data bieden uitkomst! En het is eenvoudig te combineren met eigen klantdata. Maar onthoud: segmenteren is nooit een doel op zich. Wat je écht wilt is elke (potentiële en nieuwe) klant relevant en passend bereiken. Het aanbod dat je ze doet en de manier waarop je dit presenteert zijn hierin van belang. Zo is de ene klant gevoeliger voor een visuele, eigentijdse boodschap via sociale media, terwijl de ander beter reageert op een traditionele, tekstuele uiting per e-mail. Om antwoord te kunnen geven op de vragen hoe je het best met klanten communiceert en wat hun communicatievoorkeuren zijn, kun je ook hier verdiepend marktonderzoek naar laten doen. Hiermee krijg je praktische tips en adviezen waarmee je als marketeer direct aan de slag kunt en elke boodschap nog effectiever maakt. Zo biedt je al jouw klanten gegarandeerd een optimale, gepersonaliseerde ervaring.

Over GeoMarktprofiel: maakt data waardevol

Sinds 1985 helpen wij organisaties met het krijgen van een compleet en actueel beeld van klanten en markten zodat zij betere, datagedreven beslissingen kunnen nemen. Dit doen we onder meer met onze betrouwbare landelijke segmentatie data, waar de GeoTypen onderdeel van zijn. GeoType is een indeling van Nederland in 14 lifestyle segmenten, gebaseerd op landelijk marktonderzoek. En aan de hand van extra verdiepende onderzoeken, kleuren wij elk GeoType nog verder in.