Datakwaliteit en segmentatie : groeiend belang in omzet

In mijn vorige blogs heeft u kunnen lezen over Big Data en de beveiliging van data. Vandaag zal ik de essentie van datakwaliteit en segmentatie onder de loep nemen.

Datakwaliteit verbetert segmentatie

Gek genoeg is datakwaliteit nog steeds een ondergeschoven kindje, zowel bij multinationals als in het MKB. En dit terwijl marketeers het er tegenwoordig over eens zijn dat een groeiend aandeel van de omzet gegenereerd wordt vanuit hun database. De redenering is als volgt:

Betere data → betere segmentatiemogelijkheden → hogere conversie op marketinginspanningen

Bovenstaande aanname leidt tot de volgende vragen die u uzelf eens zou kunnen stellen:

• Kan ik het juiste aanbod, op het juiste moment aan de juiste persoon overbrengen?
• Werken mijn IT afdeling en mijn marketingafdeling goed samen?
• Welke invloed heeft datavervuiling op mijn operationele kosten?

Datavervuiling leidt tot operationele kosten

Datavervuiling ontstaat veelal door dubbele records, sterfgevallen en verhuizingen. U kunt zich voorstellen dat het niet wenselijk is dat uw marketinginspanningen hieraan ten onder gaan. Harvard Business Review heeft een interessant artikel geschreven over hoe operationele kosten verbonden zijn met datakwaliteit en datamining. Zij stellen dat iedere procent datavervuiling leidt tot tien procent stijging van de operationele kosten. Wanneer van uw data vijf procent incorrect is, leidt dat dus tot vijftig procent hogere kosten en in ieder geval vijf procent gemis in (potentiële) omzet.

Wat kunt ú direct doen?

Iedere marketeer steekt bijzonder veel tijd in het zo creatief mogelijk benaderen van een bepaalde doelgroep en / of segment. De uitingen zijn zowel arbeids- als kostenintensief. Tevens zijn IT- en marketingafdelingen 'eilandjes' die nauwelijks met elkaar communiceren. Zodoende is het van belang dat zij nauw samenwerken om:

• Mogelijkheden binnen de database helder af te kaarten
• Datakwaliteit te definiëren en te optimaliseren
• Resultaatmetingen te optimaliseren

Vervolgens is het raadzaam om een professionele partij in te schakelen om uw datakwaliteit te verbeteren. Vaak heeft u zelf niet voldoende kennis en bezetting in huis om dit uit te voeren. Vraagstukken waar zij  u mee kunnen  helpen:

1. Welke data zijn 'schoon' en welke zijn 'vervuild'?   
2. Welke data wil ik verzamelen en welke informatie is echt noodzakelijk?
3. Welke aanpassingen moet ik doen om toekomstige 'vervuiling' te voorkomen?

Het onderhouden van uw database kan u veel brengen aan enerzijds kostenbesparing en anderzijds omzetgroei. Om de effecten te maximaliseren, is het noodzakelijk om datakwaliteit een topprioriteit binnen uw marketing- en IT afdeling te maken en zorg te dragen voor de continuïteit van het proces.