Small en big data – hoe zit dat?

Het toepassen van data . . . hoe zit dat? Veel bedrijven vragen zich dat af, aldus de een onderzoek van de Kamer van Koophandel en de Jheronimus Academy of Data Science (2017). Het toepassen van data is het zien van de mogelijkheden (visie) en ook het gebruik van data in de dagelijkse business. Vaak is er voldoende data binnen het bedrijf aanwezig maar er zitten fouten in (datakwaliteit) of niemand weet hoe je er gebruik van maakt.

Zo werd ik bijvoorbeeld eens ingezet om data uit een voormalig CRM-systeem te halen. Sinds twee jaar werkte het bedrijf met een nieuw systeem en niemand wist hoe je de ‘oude’ data nog kon gebruiken. Indertijd had men uit kostenoverwegingen de oude data niet gemigreerd maar die data bleek toch waardevolle informatie te bevatten.

Veelvuldig worden de commerciële mogelijkheden van (big) genoemd:
– het verbeteren van de klantbediening
– inzicht in de klantbehoefte
– verhogen van omzet
– inzicht in klantwaardering
– concurrentiepositie
– strategie en
– ontwikkelen van nieuwe producten.

Zoals gezegd, bedrijven worstelen heel erg hoe ze data kunnen toepassen. De hype in de media is daar mede debet aan. Daarom in deze post een een aanzet hoe je data in je bedrijf kunt toepassen. En specifiek op het gebied van commercie en marketing. Want op dat terrein worden immers veel mogelijkheden gezien. Een inspirerende video ontdekte is van VODW en laten we hun lijn eens volgen . . .

De verwachting is dat binnen afzienbare tijd de helft van de marketeers beta’s in plaats van mensen met veel ‘gut feeling’ zijn. Dat is niet zo vreemd want de praktijk wijst uit dat de kans op succes wanneer je je op feiten baseert veel groter is. Traditionele marketeers hechten (te) veel waarde aan een merk of goed design maar algoritmen zijn sterker.

Small data

De clou van het succesvol inzetten van big data is de combinatie met small data. Small data wordt gezien als de data die binnen je bedrijf aanwezig is. Daarmee krijg je een 360 graden klantbeeld. Big data is in deze visie alle online informatie over een klant. Het ontsluiten van small data kan best lastig zijn. Hierboven noemde ik dat een klant graag gegevens uit een oud CRM opnieuw wilde gebruiken. Het kan een hele puzzel zijn om gegevens uit die legacy systemen te halen en te weten hoe de datastructuur is, meta-data, waarden etc. De volgende uitdaging is om al die interne data zinvol met elkaar te verbinden. Pas dan ontstaat het 360 graden klantbeeld. De triggers koppel je weer aan de (big) data van social media en ander online gedrag. Zo gezegd, zo gedaan . . . hoewel. Het advies is om eerst de small data op orde te krijgen. En daar zit tegelijk de valkuil dat je met het big data stuk veel meer de blits kan maken. Mijn ervaring is dat big data niet zonder small data kan.

Vaardigheden

Bij het inhuren of in dienst nemen van big data specialisten wordt vaak te eenzijdig gekeken naar hun technische vaardigheden. Weten ze wat Hadoop en Spark is, hebben ze ervaring met SQL of Scala, kunnen ze programmeren etc? Toegegeven, die wereld moet je niet vreemd zijn maar ook andere vaardigheden zijn uiterst belangrijk:
– begrijp je de business vraag
– kun je de brug slaan tussen de business en technical engineers
– presentatievaardigheden
– adviesvaardigheden (gerelateerd aan de business vraag)
– assertiviteit

Een waar probleem is dat het management (en ook veel medewerkers) heel traditioneel is. Ze zouden veel meer open moeten staan voor het gebruik van data en data analyses. Zij gaan immers met de data en resultaten aan de slag. Een gevaar is ook dat er een steekspel is om de resultaten te betwijfelen of de analist onderuit te halen. Ik begrijp soms best het onbegrip tussen disciplines. Daarom geef ik hierboven aan dat analisten de business(vraag) moeten begrijpen. En de klassieke marketeer zal gevoel voor data moeten ontwikkelen en globaal inzicht in de datastructuur moeten hebben. Een voorbeeld. Tijdens een opdracht was de vraag om de conversie van een actie in kaart te brengen. Toen bleek dat de controlegroep die de actiemailing niet had ontvangen significant beter scoorde dan de actiegroep proefde ik de weerzin. Men had zoveel tijd, energie en creativiteit in de actie gestoken en dan komt er iemand met een paar getallen zeggen dat je met je 20 jaar ervaring helemaal fout zat. Dat is jammer want met dit inzicht werden toekomstige acties alleen maar beter en kon veel geld rendabeler worden geinvesteerd.

Marketing versus IT

De omslag naar data-driven gaat veel sneller dan menigeen denkt. Voorheen was het merk de heilige graal. Ik ben de eerste die zegt dat een merk nog altijd heel belangrijk is maar nuchter beschouwt is het ook ‘maar’ een onderdeel van de marketingstrategie. In de praktijk zie je dat data, analytics en technologie vaak door de IT-afdeling wordt opgepakt. En op dat punt laat marketing steken vallen want de commerciele performance wordt steeds meer overgenomen door IT. Aldus volgens VODW in Vision Talks. De CMO en marketing management moeten veel meer verantwoordelijkheid nemen om leading blijven.

Gelukkig komt er steeds meer tooling beschikbaar waarmee niet-beta marketeers hun eigen analyses kunnen uitvoeren. Met gevolg dat de adoptie van data in organisaties razendsnel zal toenemen.

Bronnen:
– VODW Vision Talks – 2016/12
– Helft mkb ziet kansen in (big) data, maar toepassing blijft probleem (persbericht)
– Ondernemen met (big) data door het MKB (20170222_Rapport_Ondernemen_met_big_data_mkb_met_speciale dank_170119_tcm109-431240)