De mensen die zich binnen een bedrijf of organisatie bezig houden met zaken als Datawarehousing, Business Intelligence en Analytics bestaan bij de gratie van de datakwaliteit van de verstrekte informatie die ze kunnen leveren. Die datakwaliteit is cruciaal voor een succesvolle marketing (en verkoop)strategie. Je wilt immers op een persoonlijke manier contact onderhouden met de klant om te zien of je hem (nog meer) van dienst kan zijn? Dat is waar iedere marketeer naar op zoek is…

Basis is dan dat de klantgegevens waarover je beschikt, volledig, actueel en foutloos zijn. Vervolgens is het van belang te achterhalen waarnaar die klant op zoek is en hoe hij gaat reageren op jouw boodschappen. Het is inmiddels wel aangetoond dat je het alleen op basis van je blauwe ogen (dan wel een loyaliteitsprogramma) niet gaat redden. Er is meer nodig om een klant over de streep trekken.

Veel heeft te maken met de context waarin de klant wordt geconfronteerd met jouw producten en diensten. Dat kan gaan om de dag van de week, het tijdstip van de dag, de locatie, het weer, het communicatiemiddel (computer, DM, e-mail, social media) etc. Al die factoren bepalen mede het gedrag van de klant op de aanbieding en/of het product/dienst.

Het combineren van al die data uit verschillende bronnen is nog niet zo eenvoudig. Laat staan de interpretatie daarvan naar zinvolle conclusies en acties. Veel data uit veel verschillende bronnen betekent ook een grotere kans op vervuiling van die data. Daaruit komen vervolgens weer verkeerde conclusies voort die leiden tot het afhaken van de klant, afijn. Dat is niet goed… Maar de basis is en blijft de kwaliteit van de data die je in je systemen hebt verzameld. Die blijkt nogal eens aan slijtage onderhevig.

Oorzaken slechte datakwaliteit

Er zijn meerdere oorzaken aan te wijzen die ervoor zorgen dat de kwaliteit van de data achteruit loopt of vanaf het begin al te wensen overlaat.

  1. Slecht ingevoerde data: Als medewerkers worden afgerekend op aantallen en doorloopsnelheid in plaats van aantallen goed ingevoerde gegevens, dan is dat vragen om problemen. Beter wat meer aandacht en tijd aan de voorkant besteed, dan achteraf met de bekende ‘bagger’ zitten.
  2. Achterhaalde data: Regelmatige controle op de actualiteit van gegevens is absoluut noodzakelijk. Verhuizingen en veranderingen van baan etc. zijn aan de orde van de dag. Ook veranderende afspraken – of het niet goed nakomen van de bestaande afspraken – over hoe je bepaalde zaken noteert hebben hun weerslag op de datakwaliteit.
  3. Muterende data bij conversie en migratie: Tegenwoordig komt het maar al te vaak voor dat een organisatie overstapt naar een ander ICT-platform voor bijvoorbeeld de klantcontact- en aangesloten systemen. Dat brengt in ieder geval een – letterlijke – verschuiving van de data met zich mee. Die migratie (overzetten naar ander systeem) of conversie (naar geschikt format overzetten voor nieuw systeem) levert in de regel direct voer voor discussies.
  4. Data muteert door kwaliteit van de verwerking: Is data eenmaal in een systeem beschikbaar dan kan er van alles mee worden gedaan om die data te gebruiken voor het doel waarvoor je ze hebt verzameld: klantcontact en (indirect) sales. Al die bewerkingen kunnen – wanneer die niet goed worden begeleid of gecontroleerd – leiden tot een vermindering van de kwaliteit van de data. Je loopt al snel het risico dat deelverzamelingen een eigen leven gaan leiden.
  5. Is dit wel de juiste weergave: Op het moment dat je de data gaat gebruiken, is er nog de hobbel van de weergave. Hoe zie je de data? Hoe worden verbanden en relaties weergegeven/hergebruikt in de informatieproducten? Ook daarin schuilt een groot gevaar op kwaliteitsvermindering van de zo zorgvuldig opgebouwde en verzamelde data.

Datakwaliteit (en die bewaken!) is een specialisme. Een tot nog toe onderschat specialisme, maar dat zal zeker gaan veranderen. Deze vorm van kwaliteitsbewaking gaat het onderscheid maken met de concurrentie.

Benieuwd hoe wij u kunnen helpen met uw datakwaliteit, bijvoorbeeld door het uitbesteden van data-entry of het samenstellen van een centraal data platform? Wij praten u graag bij!

Lees ook:

Datakwaliteit: de sleutel tot kostenbesparing

Gratis Data Quickscan

Laat het datateam van 4DMS een quick-scan van jouw data maken en ontvang inzicht in de kwaliteit van de databases, een visualisatie van de data en een basic data-analyse met interessante quick-wins.

Gratis Data Quickscan

Laat het datateam van 4DMS een quick-scan van jouw data maken en ontvang inzicht in de kwaliteit van de databases, een visualisatie van de data en een basic data-analyse met interessante quick-wins.

Abonneer je op "In Contact"

De nieuwsbrief van 4DMS, met inhoud over de thema's die ons - en onze klanten- in het dagelijkse leven bezig houden.
  • Met het verzenden van dit formulier ga je akkoord met het abonneren op de nieuwsbrief " In Contact" van Impress - 4DMS. Jouw gegevens zullen wij verwerken volgens ons Privacy Statement.
  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.