Data maturity model

Uit onderzoek van de DDMA blijkt dat 92% van de organisaties in Nederland data gebruikt om het bedrijf op korte en lange termijn te sturen. Klinkt veel, maar slechts 42% van de organisaties die zich bezighouden met marketing geeft aan dat hun marketingteam data toepast. Een schrikbarend laag percentage als je het ons vraagt, want zonder data stuurt een marketingteam in principe blind. Maar, waar begin je met je datastrategie en als de eerste stappen zijn gezet, hoe dan verder? Om organisaties te helpen die vragen te beantwoorden, hebben we ons eigen data maturity model ontwikkeld. Dit model helpt jou bepalen hoe volwassen je organisatie is in datagebruik en het model dient als basis voor een roadmap met verbeterpunten.

Data-uitdagingen

De mate van datagebruik verschilt per organisatie en voor iedere organisatie zijn er dan ook andere data-uitdagingen. De problemen die wij vaak voorbij zien komen bij onze klanten hebben te maken met:

• Handmatige processen: Werkzaamheden met data worden vaak handmatig gedaan, wat tijdrovend en foutgevoelig is.
• Silovorming: Afdelingen werken met verschillende datasystemen en definities en onderlinge communicatie verloopt daardoor stroef.
• Gebrek aan datakwaliteit: Data is incompleet en inconsistent, wat ervoor zorgt dat betrouwbaarheid en dus bruikbaarheid afnemen.
• Geen real-time inzichten: door een gebrek aan koppelingen in datasystemen wordt data niet periodiek bijgehouden en is de juiste data niet op de juiste momenten beschikbaar voor belangrijke keuzes.
• Dataspaghetti: een ‘single source of truth’ mist door een slechte integratie van verschillende tools en platformen die data verzamelen.
• Niet iedereen spreekt dezelfde datataal: omdat het niveau van kennis en vaardigheden van data verschilt onder collega’s en afdelingen verloopt communicatie moeizaam. Het interpreteren van data is lastig, waardoor soms veel tijd wordt verloren aan uitleg.

Het is belangrijk om deze problemen zo veel mogelijk op te lossen, want data zou richting moeten geven aan al je marketingactiviteiten. Daarom is het belangrijk om altijd te werken aan je datavolwassenheid.

De voordelen van datagedreven marketing

Datavolwassenheid is cruciaal omdat het direct invloed heeft op jouw vermogen om datagedreven beslissingen te nemen en je marketingactiviteiten te optimaliseren. Voordelen zijn:

• Doelgroepsegmentatie en targeting: Met de juiste data kun je je doelgroep nauwkeuriger in kaart brengen en onderverdelen in specifieke segmenten. Dit stelt je in staat om de juiste boodschap op het juiste moment bij de juiste doelgroep uit te leveren.
• Campagne-optimalisatie: Datagedreven inzichten helpen je om je campagnes continu te verbeteren. Door real-time prestaties te monitoren, kun je snel inspelen op wat wel en niet werkt.
• Gepersonaliseerde content creatie: Door relevante content aan te bieden, vergroot je de betrokkenheid van je doelgroep en versterk je de klantrelatie. Bovendien kan gepersonaliseerde content leiden tot hogere conversiepercentages en klantloyaliteit.
• A/B-testen op content en advertenties: Data stelt je in staat om gecontroleerde experimenten uit te voeren en beslissingen te nemen op basis van harde cijfers in plaats van aannames. Je kunt verschillende versies van je website, e-mails, advertenties of andere marketinguitingen testen om te zien welke het beste presteert.
• Budgetverdeling: Met data-inzichten kun je nauwkeurig bepalen welke marketingkanalen en -acties het meeste rendement opleveren.

Data maturity model

Het data maturity model is een raamwerk dat organisaties helpt om hun huidige niveau van datavolwassenheid te begrijpen en een roadmap te creëren voor verbetering. Ons data maturity model onderscheidt vijf fasen: Data Creatie, Data Beheersing, Data Verfijning, Data Optimalisatie en Data Innovatie. Elke fase vertegenwoordigt een hoger niveau van data-volwassenheid, waarbij organisaties evolueren van basale dataverzameling naar geavanceerde, AI-gedreven voorspellende analyses en personalisatie.

Fase 1: Data Creatie

• Huidige situatie: Er is weinig of geen (gevoel bij) data en een datastrategie mist.
• Doel: De eerste stappen zetten om data te structureren, KPI’s te definiëren en inzicht te hebben in welke gegevens worden verzameld.

Fase 2: Data Beheersing

• Huidige situatie: Er zijn basis inzichten, maar dataverzameling is inconsistent en er is minimale kwaliteitscontrole.
• Doel: Het creëren van routine in dataverzameling en rapportage, het opzetten van documentatie en het monitoren van activiteiten.

Fase 3: Data Verfijning

• Huidige situatie: Data uit verschillende bronnen wordt geanalyseerd, maar nog in silo’s.
• Doel: Data moet een samenhangend verhaal vertellen, strategische inzichten worden verzameld en er wordt een single source of truth gecreëerd.

Fase 4: Data Optimalisatie

• Huidige situatie: Er worden historische gegevens gebruikt voor trends, maar er is een beperkt vermogen om te voorspellen.
• Doel: Trends en patronen worden geïdentificeerd, er worden real-time optimalisaties toegepast en er is datagedreven besluitvorming.

Fase 5: Data Innovatie

• Huidige situatie: Er worden geavanceerde analyses gedaan, maar personalisatie is beperkt.
• Doel: Toekomstig gedrag wordt voorspeld, AI en machine learning worden dagelijks toegepast en er is focus op optimalisatie van de customer lifetime value.

Eigenschappen data maturity model

De ontwikkeling van datagedreven werken is een multidimensionaal proces. Dat proces speelt zich af op de verschillende gebieden van datagebruik en op verschillende mensen en afdelingen van de organisatie. Een organisatie kan qua datacollectie heel volwassen zijn, terwijl het gebruik van de data en analyses nog ruimte tonen voor verbetering.

De ene afdeling of persoon is hier al heel bedreven in terwijl een ander nog lerende is. Sommige processen staan vast én anderen worden nog ontwikkeld. De optelsom van de volwassenheid per fase en die van de organisatie als geheel vormen samen de data maturity van een organisatie.

Conclusie

Effectief gebruik van data is cruciaal voor moderne marketing, datagedreven besluitvorming leidt tot betere resultaten. Het data maturity model biedt hierbij een waardevol middel om een roadmap met verbeterpunten te ontwikkelen. Belangrijk daarbij is dat data-optimalisatie geen eenmalige actie is, maar verankerd moet zijn in de gehele organisatiestrategie. Het is een continu proces van verbetering en aanpassing. Bedrijven die data centraal stellen in hun bedrijfsvoering, bouwen niet alleen een efficiëntere marketingafdeling, maar ook een toekomstbestendige organisatie die klaar is voor de uitdagingen van de snel veranderende digitale wereld.

Ben je benieuwd hoe volwassen jouw organisatie is op het gebied van data of wil je graag dat onze dataspecialisten jouw strategie naar een hoger niveau tillen? Met data support of data governance van Traffic Builders zorg je dat je altijd het maximale uit de data analytics van jouw organisatie haalt. Neem contact op, we helpen graag!