4 redenen waarom datagedreven marketing actueel blijft

Alles draait om klantbeleving. Klanten willen ervaringen die op maat gesneden zijn, waarbij ze het gevoel hebben dat het bedrijf hen persoonlijk kent en bij de hand neemt. Voor stimulerende klantervaringen zijn moderne marketingmiddelen heel belangrijk. Maar duidelijk is ook, dat die oplossingen staan of vallen met het juiste gebruik van data. Juist om op een gepersonaliseerde manier met klanten te kunnen communiceren, over alle kanalen heen. Datagedreven marketing, dus.

Dat is ook het onderwerp waarover ik Axel Schaefer interviewde tijdens de Adobe Summit in London. Axel Schaefer is marketing executive en digital transformer bij Adobe Systems. Een mooie functie in deze tijd van megatransformaties. Datagedreven marketing is overduidelijk zijn passie, hoorbaar in het enthousiasme waarmee hij over het onderwerp praat.

Datagedreven marketing is niet nieuw

Natuurlijk is datagedreven marketing geen nieuw onderwerp. Ook vorig jaar gingen op de Adobe Summit veel presentaties over dat onderwerp. Niet nieuw, maar waarom dan nog altijd zo actueel? Hij geeft daarvoor vier redenen.

1. De verwachtingen van klanten zijn enorm hoog. En voor het leveren van een goede klantbeleving zijn data én dus klantinzichten heel belangrijk.
2. De verwachtingen van werknemers worden steeds hoger. Het werken met ouderwetse interne systemen maakt het dagelijks leven ingewikkelder dan nodig is.
3. We hebben de beschikking over steeds meer data, maar zijn nog aan het uitvinden hoe we die data zo waardevol mogelijk kunnen inzetten.
4. Als we als bedrijven nadenken over digitale transformatie, hebben we vaak geen idee waar we moeten beginnen.

Van silo’s naar multi-disciplinaire teams

Axel vertelt dat de huidige technologie ontzettend veel mogelijk maakt, maar dat bedrijven vooral worstelen met de vraag hoe ze hun organisatie opnieuw uit kunnen vinden om de hedendaagse uitdagingen het hoofd te bieden. “Het is voor bedrijven lastig om zich volledig in de klant te verplaatsen”, zegt hij. En volgens hem wordt dat allereerst veroorzaakt door de huidige organisatie-structuren, waar het silo-denken nog steeds hoogtij viert.

Dus, breek los uit die vastgeroeste organisatie-structuren als je een serieuze transformatie wil maken in de richting van een klantgerichte en datagedreven organisatie.

Axel adviseert om niet meteen de gehele organisatie op zijn kop te zetten, maar eerst in multi-disciplinaire teams te gaan werken. Multi-disciplinaire teams die de ruimte krijgen om te experimenteren, te ontdekken en, belangrijker nog, die ook mogen falen.

Pas dan kun je een duidelijk beeld ontwikkelen wat je moet veranderen en waar je focus en prioriteiten moeten liggen. Want dat is voor ieder bedrijf anders. Stel dat binnen een bedrijf de bereidheid om data te delen niet erg groot is. Dan heb je het over een transformatie die de bedrijfscultuur tot op het bot raakt. Geen kleinigheid!

Gefragmenteerde data bij RS Components

In de presentatie van RS Components, waar Axel Schaefer een dag eerder de introductie verzorgt, komt dat ook duidelijk naar voren. Gavin Williams (vice president digital analytics & data) vertelt hoe zijn bedrijf startte vanuit maximaal gefragmenteerde data en organisatorische silo’s. Er was geen vertrouwen in de data, en door het gebrek aan transparantie tussen afdelingen was er soms zelfs sprake van ronduit vijandige verhoudingen. Geen goede basis om te kunnen transformeren naar een meer datagedreven organisatie.

Data: betrouwbaar en real-time beschikbaar

Uitgangspunt bij RS Components was dat ze data echt als een stuk praktisch gereedschap wilden inzetten. Dat betekent: altijd betrouwbare data en altijd real-time beschikbaar voor iedereen in de organisatie. Dat moet ervoor zorgen dat elk besluit dat op het gebied van digital genomen wordt, onderbouwd wordt met inzichten die de data oplevert. Datagedreven marketing dus.

Data-integratie

Mijn gesprek met Axel gaat nog wat dieper in op de conservatievere organisaties, die van oudsher risico-vermijding met zich mee dragen. De organisaties waar veel gespecialiseerde functies en afdelingen bestaan, die allemaal los van elkaar opereren. Terwijl ze toch echt één en dezelfde klant moeten bedienen, die maximaal geholpen wil worden en hunkert naar een optimale beleving.

Al die afdelingen en teams werken met hun eigen technologische oplossingen. Er is dan nauwelijks sprake van data-integratie, of de integratie rammelt aan alle kanten. “Met het gebruik van al die verschillende tools, zal de klantbeleving nooit naadloos zijn”, aldus Axel. “Een bedrijf zal daarmee nooit helemaal datagedreven kunnen opereren.”

Met het gebruik van al die verschillende tools, zal de klantbeleving nooit naadloos zijn.

Kosten versus toegevoegde waarde

Natuurlijk prachtig, totale integratie van data. Als analist droom je daarvan. Maar ik vraag me toch hardop af hoeveel bedrijven daar al aan toe zijn, zeker gezien de kosten die ermee gemoeid zijn. Axel antwoordt daarop dat kosten geen motief zouden moeten zijn, in ieder geval niet als de toegevoegde waarde groter is dan die kosten. Een waarheid als een koe, natuurlijk. Al zie ik in de praktijk vaak veel te weinig van die toegevoegde waarde direct terug. Misschien omdat het veranderen van een organisatie niet helemaal vanzelf gaat? En tools alleen niet voldoende zijn om die veranderingen in gang te zetten?

Juist door versnippering van verantwoordelijkheden binnen bedrijven worden verschillende tools aangeschaft voor elk onderdeel van de klantketen, vertelt Axel. Geen platform-based integratie dus, maar wel het moeizaam aan elkaar knopen van verschillende tools. Ook dat kost handenvol geld. Ik zie zijn punt, maar vraag me toch af hoeveel bedrijven het ook zo gaan zien in de nabije toekomst. De tijd zal het leren, denk ik.

Inzet kunstmatige intelligentie

Geïntegreerd gebruik van alle tools dus, dat is waar Adobe de focus legt in de voortdurende ontwikkeling van hun marketingmiddelen. En kunstmatige intelligentie gaat hier een steeds belangrijkere rol in spelen. “Kunstmatige intelligentie geeft op een geïntegreerde manier toegang tot alles wat al beschikbaar is, zodat mensen er iets waardevols mee kunnen doen,” zegt Axel daarover.

Big data en data science

Dan ben ik nog benieuwd hoe Axel aankijkt tegen begrippen als big data en data science en waar die het ‘oude’ digital analytics raken. Volgens hem geeft digital analytics vooral inzicht in customer data en klantgedrag. Big data gaat veel verder dan data die direct met klantrelaties te maken heeft.

In zijn optiek heeft analytics vooral op operationeel en tactisch niveau zijn waarde. Afhankelijk van je digitale volwassenheid, beweeg je als bedrijf in de richting van data science, waar het voorspellen van klantgedrag de belangrijkste focus is. Dat is waar je klanten sterk gepersonaliseerde ervaringen kunt bezorgen en waar kunstmatige intelligentie een belangrijke bijdrage levert.

Wij mensen worden niet overbodig

Maar hoe je het ook wendt of keert: hoe breed je kunstmatige intelligentie ook gaat inzetten en hoe geautomatiseerd je processen daardoor ook worden, je zult altijd mensen nodig hebben die iets zinvols doen met de data. Mensen die creatief kunnen nadenken over acties en die beslissingen nemen.

Dat is een geruststellende gedachte. Wij mensen zullen niet overbodig worden, de uitdagingen zullen alleen veranderen. Het is wel zaak dat we het tempo waarin de technologische veranderingen zich voltrekken, ook binnen onze organisatieculturen gaan bijbenen. En dat is nog een uitdagende klus, als je het mij vraagt.