Datagedreven marketing: tijd voor wat definities

‘Waar business intelligence dus met name intern gericht is, is market intelligence juist extern gefocust.’

Onderzoek na onderzoek toont aan dat data als steeds belangrijker wordt gezien door marketeers. Maar wat ís data-gedreven marketing eigenlijk? En is het wel datagedreven of zou het eerder moeten gaan over ‘informatiegedreven’ of ‘knowledge driven’? Om zaken goed te begrijpen is het goed om te weten hoe iets is ontstaan en welke definitie of definities er worden gehanteerd. In dit stuk ga ik daar verder op in.

Zoals ik recent al uiteenzette, kent datagedreven marketing de nodige uitdagingen. Maar het is zeker iets dat ‘winnende’ organisaties in hun voordeel toepassen. Een online zoektocht levert diverse voorbeelden op van toepassingen van datagedreven marketing. Afhankelijk van de definitie kan je namelijk zien, dat zodra je marketing baseert op data, je dan ook daadwerkelijk datagedreven te werk gaat. De kern is wat mij betreft vooral dat er veel meer data beschikbaar is gekomen over jouw potentiële doelgroep en dat datagedreven marketing zodoende belangrijker en complexer is geworden.

Als we terug in de tijd gaan zien we diverse voorbeelden van beslissingen die op data zijn gebaseerd. Het is daarbij daadwerkelijk een topic geworden toen we het als marketeers gingen hebben over database marketing. Hierbij ging het met name om het versturen van gepersonaliseerde direct marketing boodschappen. Met de opkomst van online en daarmee ook meer data en databronnen, hebben we het tegenwoordig vooral over datagedreven of data driven marketing.

Data, waar hebben we het over?

Naast de ontwikkeling van datagedreven marketing, is het ook belangrijk om een definitie te hebben van data. Een manier om dit te verduidelijken is de zogenaamde DIKW of datapiramide. Deze 4-laags piramide is opgebouwd met data als basis. Dan volgen informatie, kennis en wijsheid. Kortom, hoe hoger in de piramide, hoe meer waarde. Om die stappen uit te leggen is het handig om het voorbeeld van een rood stoplicht te gebruiken. Op datagebied is er de ruwe data: ‘rood’ en kennen we de coördinaten die vertellen wáár het stoplicht zich bevindt. Vervolgens gaan we er betekenis aan toevoegen en wordt het informatie: ‘het gaat over het stoplicht op de hoek van de kerkstraat en de dorpsstraat en dat stoplicht staat op rood’. Vervolgens ga je er context aan toevoegen, waardoor het kennis wordt: ‘Dat is het stoplicht waar ik nu op aan het afrijden ben’. Tenslotte ga je die informatie toepassen, waardoor het wijsheid wordt: ‘Het stoplicht staat op rood waardoor ik moet stoppen!’

Als we dit koppelen aan datagedreven marketing is het van belang dat we deze hiërarchie in ons achterhoofd hebben. Om succesvol te zijn zul je moeten streven naar “data” op het niveau van wijsheid. Denk daarbij niet alleen aan het toevoegen van betekenis, context en toepassing, maar ook aan data-integratie.

Intelligentie & tools

Met de datapiramide in het achterhoofd is het niet vreemd dat we tegenwoordig gebruik maken van diverse tools om waarde uit onze data te halen die veelal zijn samen te voegen als business intelligence tools, of kortweg BI tools. Men gebruikt ook wel de term market intelligence. Deze vorm van intelligentie combineert inzichten uit de markt met inzichten van klanten, concurrenten en concurrerende producten. Waar business intelligence dus met name intern gericht is, is market intelligence juist extern gefocust.

Daarbij heb je tegenwoordig ook weer de beschikking over allerlei tools, zoals een Customer Data Platform, Data Management Platform en natuurlijk het CRM-systeem. Kijk maar eens naar het marketing technology landscape dat jaarlijks wordt ontwikkeld of bekijk de informatie die door Ludo Voorn en Coen Wiers wordt gedeeld. Tools te over eigenlijk, maar het valt en staat natuurlijk met de kwaliteit van data ofwel wijsheid die je eruit kan halen. Daarbij is het ook van belang dat je bepaalt welk systeem daarbij de basis van alles is.

Ok, interessant, maar hoe start ik hiermee?

Helder, we hebben tegenwoordig veel data, veel tools en een beter beeld met hulp van de data piramide, maar waar begin ik? Nou dat ga ik je in 2022 proberen stap voor stap toe te lichten via diverse blogs die je ook hier terug zult vinden. Heb je daarbij suggesties of zaken die je graag dieper uitgewerkt zou zien rondom datagedreven marketing, laat het me dan zeker weten!

Het komende blog ga ik nader in op het data maturity model dat Gartner enkele jaren geleden heeft ontwikkeld. Daarnaast wil ik ook aandacht besteden aan de interne infrastructuur en governance rondom data. Want wees eerlijk, hou jij of jouw sales-collega ervan om het CRM netjes up-to-date te houden?