De kracht van “Data as a Product” in Marketing
Hoe 'Data as a Product' marketeers helpt om gericht en effectief de juiste Data- en AI keuzes te maken.
Jarenlang vergeleken mensen data met olie of goud – een waardevolle grondstof die alle bedrijfsdoelstellingen zou kunnen realiseren. Maar net als bij een nieuwe sportauto, is het niet genoeg om het te hebben; je moet ook weten hoe je het moet gebruiken. De sleutel ligt in het nemen van betere beslissingen, efficiënter werken en het verhogen van de conversie door het gebruik van deze data. Met Kunstmatige Intelligentie aan de horizon, biedt de ‘Data as a Product’-aanpak een manier om beter te profiteren van al deze initiatieven binnen een organisatie.
Wat is ‘Data as a Product’?
In de opkomende filosofie van Data Mesh, staat ‘Data as a Product’ op één van de vier pilaren. Het idee is om data-toepassingen te behandelen als een bedrijfskritisch product, net zoals je een app of een webshop zou behandelen. Deze aanpak biedt inzicht in de extra conversie en inzichten die deze producten opleveren. Daarom stellen organisaties steeds vaker “Data of AI Product Owners” aan om deze producten te beheren.
De rol van de Data Product Owner
Een Data Product Owner heeft een belangrijke taak: hij of zij organiseert data producten. Ze starten nieuwe data-producten, testen deze op effectiviteit voordat ze live gaan en evalueren bestaande data-producten op ROI. Een belangrijk onderdeel van hun rol is het opstellen van een business case voor elk product, inclusief een analyse van de kosten versus de baten. De eigenaar van data producten kent de marketing doelen en kan dus gericht zoeken naar de juiste toepassingen. Dit betekent dat ze voortdurend contact hebben met technische data-experts en marketingcollega’s om de beste data- en AI-oplossingen te kunnen leveren.
Zij initiëren nieuwe data-toepassingen, testen deze op effectiviteit voordat ze live gaan en evalueren bestaande data-producten op ROI.
‘Data as a Product’ binnen de marketing
Voor marketeers betekent ‘Data as a Product’ dat ze de belangrijkste data- en AI-initiatieven beheren, verbeteren en monitoren. Dit kan variëren van een marketing dashboard tot personalisatie algoritmes in een webshop of een algoritme dat klantsegmentaties maakt. Maar denk ook aan de opkomende AI-tools die SEO of advertentiecontent efficiënter kunnen maken. Door aandacht te besteden aan data-producten, kunnen marketeers veel one-off projecten voorkomen en de toegevoegde waarde duidelijker maken.
Neem bijvoorbeeld een algoritme voor klantsegmentatie. Dit algoritme vormt verschillende klantsegmenten op basis van data zoals leeftijd, koopgedrag of interacties op je website. Maar als je dit algoritme als een product behandelt, gaat het verder dan dat. De eigenaar van dit product zorgt ervoor dat nieuwe data voortdurend wordt toegevoegd om de segmentatie slimmer en nauwkeuriger te maken. Bovendien zorgt de eigenaar ervoor dat deze segmenten altijd up-to-date zijn en op tijd klaar zijn voor de marketingplannen. Op deze manier wordt het algoritme een dynamisch, evoluerend ‘product’ dat marketeers helpt om hun campagnes effectiever te maken en beter aan te sluiten op hun doelgroep.
Het groeit uit tot een dynamisch, zich ontwikkelend ‘product’ dat bijdraagt aan het verhogen van de conversie in de webshop en een betere winkelervaring biedt aan klanten.
Een ander voorbeeld van ‘Data as a Product’ binnen een marketingafdeling kunnen use cases van personalisering in je webshop zijn. Op zichzelf is het al een krachtig hulpmiddel dat klanten helpt bij het ontdekken van producten die ze mogelijk interessant vinden. Maar wanneer je dit algoritme als een product behandelt, breng je de business case in kaart en onderhoud je het als een product.
De eigenaar van het data-product voegt voortdurend nieuwe databronnen toe aan het algoritme om de aanbevelingen nauwkeuriger en relevanter te maken. Maar daar stopt het niet. De eigenaar voert ook continu A/B-tests uit om de effectiviteit van het algoritme te meten. Het meten van de extra conversie die het algoritme genereert en het gebruiken van deze inzichten om het product te verfijnen en te verbeteren, is een continu proces. Op deze manier wordt het personalisatie-algoritme niet alleen steeds slimmer, maar levert het ook meetbare resultaten op.
Met aandacht wordt alles beter
Door data en AI kansen te zien als een product, kan er innovatiever en proactiever worden gewerkt en het marketingpotentieel kan worden gemaximaliseerd door data echt waardevol te maken. One-off projecten of ongebruikte dashboards behoren dan tot het verleden. Alleen als de oplossing waardevol is voor de eindgebruiker of de organisatie en het bewezen is dat dat zo is, blijven de data- en AI-producten bestaan.
Dus de volgende keer dat je naar je data kijkt, zie het niet alleen als een bron van informatie, maar als een warenhuis vol met producten die met wat extra aandacht veel waardevoller kunnen worden voor de organisatie. Want dat data en AI krachtige middelen zijn weet iedereen, zorg ervoor dat het de aandacht krijgt om het voor jouw afdeling waardevol te laten worden.
Mijn overtuiging is dat alle bedrijven de kans hebben om waardevoller te zijn door data slim toe te passen. Door middel van mijn blogs wil ik bedrijven en marketeers informeren en inspireren over hoe ze data kunnen inzetten om hun doelen te bereiken en waardevolle inzichten te verkrijgen.