5 stappen om data te verrijken

De inzet van data levert een competitief voordeel op om bijvoorbeeld R&D te kunnen verbeteren, geavanceerde klantanalyses te doen om conversie te verhogen en zelfs om data-producten in de markt te zetten en zo een heel nieuw businessmodel aan te boren.

Maar het is geen sinecure om een datastrategie te volgen, omdat de markt in een constante staat van verandering is.

Volgens onderzoeksbureau McKinsey is het daarom essentieel een dedicated datateam aan te stellen dat de mogelijkheden op de voet volgt en itereert met projecten. Lees een stappenplan om geld te verdienen met een datateam in dit research-rapport.

Het succesvol inzetten van een dataplatform kan alleen als de datakwaliteit goed en betrouwbaar is en de datasets gericht en waardetoevoegend zijn. Dat doe je door bestaande datasets te verrijken.

Hier volgen vijf tips om een vliegende start te kunnen maken met dataverrijking.

1. Stel het doel vast

Wat is het doel van dataverrijking voor jouw business? Is de datastrategie bijvoorbeeld om resultaten en conclusies beschikbaar te stellen als product voor derden, of om fijnere segmenten vast te stellen voor marketing, of voor conversie-optimalisatie, of om lead scoring effectiever in te zetten?

Elk van deze plannen vereist een andere aanpak. Bij conversie-optimalisatie is het bijvoorbeeld belangrijk om klantgegevens te verrijken met verschillende eigen bronnen en het testen van verschillende aanbodtactieken, terwijl bij marktsegmentatie het van belang is de data te verrijken met demografische gegevens. Door het doel helder voor ogen te hebben, kun je ook vaststellen welke gegevens je nodig hebt.

2. Begin klein

Veel bedrijven beginnen met beperkte datasets met gegevens over hun klanten. Deze leads zijn rijker naarmate er meer informatie is toegevoegd, maar het is beter om een kleinere kwalitatief goede set te hebben dan een grote database met onvolledige of onnauwkeurige gegevens. Klanten die worden overvoerd met invulvelden, zijn geneigd ofwel af te haken, ofwel nepgegevens in te vullen om verder te klikken.

Maar het is niet alleen contraproductief om met een grote set te beginnen, ook loop je als bedrijf het risico dat het project te groot wordt en het te veel tijd kost om vooruitgang te boeken. Het is beter om te beginnen met een vrij platte informatiebron, bijvoorbeeld enkele NAW-gegevens, en deze verder uit te breiden in verrijkingsstappen.

3. Krijg de eigen data op orde

Voor je kunt gaan denken aan het verrijken van data moet de basis goed zijn. Volgens KPMG is een van de regels voor data monetization dat je de eigen data op orde krijgt. Dat betekent ook dat er data moet zijn óver de data.

Metadata geven aan waar gegevens vandaan komen en wat de betrouwbaarheid is. Welke gegevens zijn er in huis van klanten, partners, leveranciers en hoe hoog is de kwaliteit daarvan? Zorg voor één betrouwbare bron, je one source of truth, om gegevens consistent te houden.

4. Breng bronnen bij elkaar

Datasets kunnen worden verrijkt door meerdere bronnen te integreren. Denk aan CRM-gegevens uit Salesforce, Zendesk of iets anders en hun relaties met andere bronnen,  en ook de API’s waarop wordt ingeprikt.

Effectieve dataintegratie is key, want datascientists moeten zich meer kunnen richten op de datastrategie en -governance, in plaats van het opschoningsproces.

5. Zet externe data in

Niet alle gegevens heb je zelf in huis en juist door verder te kijken dan alleen de eigen data kun je stappen maken. Via externe platforms, datamarkten zoals de Marketplace van Snowflake, zijn bijvoorbeeld demografische, financiële of geografische datasets te gebruiken om gericht te werk te kunnen gaan.

Denk aan gegevens voor de sustainable development goals, business intelligence, financiële rapportages en zelfs IoT-sensortelemetrie die je kunt inzetten om meer inzichten te verwerven.