Kwalitatieve data: een werk van vele handen en slimme doelstellingen

Data governance 

Het is niet eenvoudig om te omschrijven wat data governance is. Er zijn honderden omschrijvingen en dimensies, die allemaal kloppen, maar al snel complex worden. Onderstaande quote vat het echter verrassend goed samen. In de praktijk komt data governance neer op het invoeren van processen, controle, audit, training en opleiding. In tegenstelling tot data management, ligt bij data governance de focus niet bij de systemen waarin we data bewaren, of de manier waarop we data uitwisselen, maar bij de mensen die omgaan met data. 

Waarom zou u? 

Investeren in een groot dataplatform (meer daarover in een volgende blog) en bijhorend data governance traject houdt geen steek zonder een inschatting te maken van de doelen die met die investering bereikt kunnen worden. Hoewel het interessant kan zijn om te weten hoe vaak klanten een winkel bezoeken en waar ze vooral snuisteren, houdt zo’n investering geen steek als net vanuit het bedrijf beslist is om meer op e-commerce in te zetten.   

Enkele voordelen van doelstellingen die bereikt kunnen worden door beter gebruik van data: 

• Jaarlijkse omzet met 30% verhogen 
• Operationele kosten met 10% verlagen 
• Marktleider wordt in klanttevredenheid binnen de sector 
• Indekken tegen juridische problemen 
• 95% compleet zijn met alle productinformatie 

Globaal bekeken zijn er drie grote gebieden waarrond een business case gebouwd kan worden. 

1. Meer omzet genereren 

Data alleen zorgt niet voor meer omzet. Data slim inzetten wel. Afhankelijk van de sector zijn er verschillende manieren de omzet een boost te geven Targeted advertising is uiteraard een belangrijke factor hierin. Reclamebudget gericht inzetten op de grootste potentiële klanten is een eenvoudige eerste stap in het beter gebruik van data. Al is eenvoudig relatief. Kent u perfect het profiel van uw gemiddelde klant? De mate waarop het profiel van uw werkelijke klant afwijkt van uw beoogde klant geeft al heel wat inzichten waar niet alleen marketing, maar ook productmanagers mee aan de slag kunnen.  

Het kan echter ook meer indirect. Zo had in Coolblue in 2020 een NPS van 68. En die score is geen toeval. Van bij de oprichting werd besloten om niet op prijs, maar op klanttevredenheid in te zetten. Bij prijsvergelijkers zal de Nederlandse keten zelden als beste scoren. En toch slaagt het bedrijf erin te groeien als een kool. Volgens medeoprichter Pieter Zwart is dat een puur dataverhaal.  

“Klantvriendelijkheid is een data play. Mensen denken dat het een marketing play is, maar het is écht een data play. Steeds maar weer die data analyseren om te weten wát u moet doen.”2 

2. Efficiëntie verhogen 

Ook om de operationele efficiëntie van een bedrijf te verhogen kan data een belangrijke rol spelen. Hiervoor is het belangrijk om de bestaande processen binnen het bedrijf in kaart te brengen en te optimaliseren. Bij een Data Governance traject zal al snel de kaart van automatisatie getrokken worden. Naast verhogen van efficiëntie kan bij automatisatie immers ook dikwijls de kost van fouten door manuele input verlaagd worden. Twee vliegen in één klap dus. Want waarom   

Maar het kan verder gaan dan dit. Stel dat een fabrikant van een onderdeel die in productie gebruikt wordt een onderhoud om de twee maanden aanbeveelt, wat telkens downtime en productieverlies met zich meebrengt. Een analyse van data gegenereerd door sensoren op het toestel (vibratie, temperatuur…) kan misschien uitwijzen dat onderhoud om de drie of vier maand ook voldoende is. Of dat net een vroeger dan gepland onderhoud onverwachte downtime kan vermijden.  

3. Risicovermindering 

Een derde business case is het verlagen van risico. Deze tak is meer gefocust op naleving van bestaande reglementering, zoals de GDPR. Zelfs als een bedrijf zich bewust is van de verantwoordelijkheden, kan een data governance programma hen helpen om het risico te vermijden om bepaalde regels te breken. Niet alleen toegang tot data is hier belangrijk. Ook weten waar de data zit speelt mee.  

Een klant die voor het onderhoud en vernieuwing van haar oude applicatielandschap bij ons aanklopte, was onlangs nog enkele dagen kwijt door een GDPR-vraag van een gebruiker om zijn data verwijderd te zien. Het was voor de klant immers een groot vraagstuk waar gebruikersdata in haar landschap overal bewaard werd.  

Naar de praktijk 

Nu we weten waarom we het kunnen doen, kunnen we ook kijken wie het kan doen. Want zijn het immers niet al snel grote organisaties die de tijd en middelen hebben om op eigen initiatief met een dataverhaal te starten? Is werken met data op deze manier wel toepasbaar voor een KMO?  

Absoluut wel! Alleen ligt de start van een traject meestal elders en wordt het dataverhaal meegenomen in een ander traject.  

Laten we een fictieve producent van plastic containers nemen als voorbeeld. Het bedrijf is de laatste jaren snel gegroeid, waardoor het tegen de grenzen van zijn IT-tooling aanloopt. Nieuwe applicaties werden in het verleden as needed geïntroduceerd, elk met een minimum aan koppelingen met andere applicaties. Een standaard rond uitwisseling van data is er niet waardoor data tussen applicaties subtiel verschilt, rapportering niet op alle data gebeurt en er geen optimale kennis van de klant is. Klinkt herkenbaar? Dat is niet zo verbazingwekkend. Uit een onderzoek in 2021 bij 85 Fortune 1000 bedrijven bleek dat zelfs daar slechts 30% een echte datastrategie had. Al is dat getal aan het kantelen: 62% van de ondervraagde bedrijven investeerde meer dan 50 miljoen dollar in data en A.I. projecten.3  

Terug naar België. Op zoek naar advies over de juiste tools om hun groei te ondersteunen komt het bedrijf bij DX-Solutions aankloppen. Met bovenstaande problemen in het achterhoofd, is al snel duidelijk dat niet alleen de applicaties zelf, maar ook de data-uitwisseling tussen applicaties aangepakt moet worden.  

Een investering in een betere middleware oplossing die alle relevante bedrijfsdata bevat, dringt zich op. Zo’n investering heeft echter enkel zin als ook de processen rond die data aangepakt worden. Zonder data governance wordt enkel vervuilde data het bedrijf rond gestuurd. Door aan die oefening meteen meetbare KPI’s te koppelen, is voor alle betrokkenen meteen duidelijk dat investeren in betere data ook loont.    

Al snel bleek dat de grootste kortetermijnwinsten te halen vielen in het salesproces. Na onderzoek en workshops met de interne stakeholders werden enkele pijnpunten geïdentificeerd:  

• Leads vanuit het salesteam werden niet correct gekoppeld aan de klanten in het CRM 
• Leads waren dikwijls onvolledig ingevuld 
• Deduplicatie van klanten tussen de systemen liep fout 
• Website leads werden niet gekoppeld aan klanten in het CRM waardoor de salesfunnel incompleet was  
• Manuele input van data bevatte veel fouten 
• Geen inzicht in actualiteit klantenbestand 
• Onderlinge relaties tussen contactpersonen in het CRM werden niet ingevuld 

Die pijnpunten werden met een combinatie van change management en nieuwe ontwikkelingen weggewerkt:  

• Implementatie van klantdata in Middleware met connecties tussen site, CRM, ERP en rapportering 
• Aanpassing aan het CRM om bepaalde velden (zoals functietitels) te standaardiseren 
• Uitbreiding van het CRM om makkelijk mogelijke dubbele entries op te sporen 
• Veranderingstraject bij het salesteam om een nieuwe manier van werken met focus op data te implementeren, ondersteund door rapporten die hen toelaten gerichter op potentiële klanten te focussen 
• Interne verantwoordelijken die waken over de datakwaliteit, geholpen door rapporten op basis van meetbare objectieven 

Door kwalitatieve, gestandaardiseerde data doorheen de verschillende applicaties te verspreiden, kon het salesproces grondig gestroomlijnd worden. In zo’n transformatie komen verschillende wins samen:  
 

• Verbeteren efficiëntie door vermijden manuele entries (want data vloeit automatisch van site naar CRM naar ERP) 
• Verbeteren omzet door grotere focus op klanten met meeste potentieel   

Aan de meet wint iedereen. Gebruikers voelen zich meer ondersteund en boeken makkelijker successen, terwijl het bedrijf zich klaarstoomde voor verdere groei. Dat is dan ook de essentie van goede data governance: de focus op concrete doelstellingen en te behalen winst maken een dataverhaal een succes. En dat zorgt meteen voor een draagvlak bij volgende projecten.  

Nu het voorbereidende werk erop zit, en het besef van kwalitatieve data gegroeid is, wordt het tijd voor de volgende stap: de data op nieuwe manieren verspreiden binnen het bedrijf via een zogenaamde service bus. Dat wordt dat ook het topic voor een volgende blog.