5 mythes over data in een MarTech stack

En ontdek waarom ze niet waar zijn

#1 Data is altijd volledig en foutloos

_Niet alle verzamelde data zijn 100% correct. Vaak wordt ervan uitgegaan dat gegevens altijd objectief en volledig zijn.
 
In de praktijk kan de manier waarop gegevens worden verzameld, geanalyseerd en geïnterpreteerd worden, beïnvloed worden door vooroordelen en fouten, wat tot verkeerde conclusies kan leiden.
 
Het is essentieel om kritisch te zijn ten aanzien van de data die wordt gebruikt, dat het op een juiste manier wordt geanalyseerd en gestructureerd, zodat je op een goede manier data kunt benutten ten behoeve van activatie en inzichten.
 
Het is essentieel om kritisch te zijn ten aanzien van de data die wordt gebruikt, dat het op een juiste manier wordt geanalyseerd en gestructureerd, zodat je op een goede manier data kunt benutten ten behoeve van activatie en inzichten.
 

#2 Een nieuw tool lost alle klantdata-problemen op

_De implementatie van een nieuwe tool lost niet magisch alle data-problemen op. Problemen moet je bij de bron oplossen, niet verschuiven naar een andere tool en daarmee dus naar later.
 
Als de ingevoerde data van slechte kwaliteit, onvolledig of vervuild is, moet dit eerst op een structurele manier worden opgelost. Dit gaat verder dan in een configurator of wizard in de nieuwe tool datavelden koppelen.
 
Hiervoor is een goed klantdatafundament nodig, waarbij een goed datafundament verder gaat dan alleen het uitwisselen van data. Het opschonen, valideren en andere processen rondom data dienen geborgd en beheerd te zijn in de organisatie.

#3 Data-privacy is alleen een juridisch probleem

_Data privacy is niet alleen een wettelijke verplichting, maar het is ook een cruciaal element voor het creëren van een positieve en duurzame Customer Experience.
 
Het respecteren van de privacy van klanten is essentieel voor het opbouwen van vertrouwen en loyaliteit. Iemand die niet gevolgd wil worden, moet je geen gepersonaliseerde content aanbieden. Dit inzicht moet dus voor de gehele organisatie beschikbaar zijn.
 
Zorg daarom in iedere stap van een journey voor een compleet en juist beeld wanneer je iemand mag benaderen, waar je iemand mag benaderen en waar de behoefte ligt. De juiste inzichten zijn daarbij cruciaal.
 

#4 Data moet altijd real-time beschikbaar zijn

_Real-time data kan nuttig zijn, maar is niet altijd een randvoorwaarde om goed en efficiënt met data te kunnen werken.
 
De beschikbaarheid van real-time data hangt af van de bron. Als de bron geen real-time data kan verstrekken, is het onmogelijk om real-time informatie te verkrijgen. Daarnaast is real-time data niet altijd haalbaar vanwege technologische, financiële, juridische en operationele uitdagingen.
 
Organisaties moeten zorgvuldig afwegen of real-time data van cruciaal belang is voor hun activiteiten en of de voordelen opwegen tegen de kosten en uitdagingen die ermee gepaard gaan.
 

#5 Algoritmen en data creëren magisch inzichten

_Er is een onterecht vertrouwen in de kracht van data en algoritmen. Veel is mogelijk, de mogelijkheden zijn zeker eindeloos, maar niet zonder de juiste inspanning.
De kwaliteit van de gegevens en de precisie van de algoritmen zijn altijd afhankelijk van de menselijke inspanning. Creativiteit van mensen blijft noodzakelijk om de juiste data en inzichten te verzamelen en creëren.
 
Data is bijvoorbeeld beperkt tot wat is verzameld en vastgelegd. Als bepaalde informatie niet is vastgelegd, kan het niet magisch worden gecreëerd. Bovendien kunnen gegevens onvolledig, verouderd of biased zijn, wat de kwaliteit van de resultaten beïnvloedt. De inzet van algoritmen moet daarom altijd kritisch worden bekeken en beheerd.
 

Zorg voor een juist datafundament onder jouw MarTech stack

_Data, technologie en mensen vormen de basis voor succesvolle en toekomstbestendige marketing.
 
We geven graag antwoord op de 5 mythen en vertellen je hoe we samen met onze klanten succes maken.