Heeft jouw bedrijf óók een dataprobleem? Dit zijn de gevolgen!

Slechte klantdata heeft een hele grote impact op je bedrijf. Daar sta je misschien niet bij stil, maar het is wel zo. Vrijwel al onze prospects – van de maakindustrie tot de zakelijke dienstverlening – hebben een dataprobleem. Waardoor er allerlei operationele, strategische en klantgerichte problemen ontstaan. In dit blog leg ik deze problemen bloot en leer je hoe je er vanaf komt. 

Wat is betrouwbare klantdata? (en wat niet)

Betrouwbare klantdata betekent dat je gegevens correct, volledig, actueel, consistent én relevant zijn. Dit betekent dat:

• Gegevens zoals namen, e-mails en telefoonnummers moeten kloppen.
• Alle belangrijke velden ingevuld moeten zijn.
• Er géén verouderde klantinformatie in je database staat.
• Er géén dubbele klantgegevens zijn. 
• Je klantdata overal hetzelfde format heeft.
• De informatie aan betere beslissingen bijdraagt.
• Je jouw klanten makkelijk kunt filteren en segmenteren. Bijvoorbeeld voor (hyper) gepersonaliseerde communicatie. 

Dus… staan er allerlei dubbele of incomplete records in je database? Kom je regelmatig oude of onbruikbare e-mailadressen tegen? Heb je leads waarvan je géén idee hebt waar ze vandaan komen? Of wat de waarde ervan is? En zijn er talloze irrelevante contacten, die je marketing e-mails blijven ontvangen? Dan heeft jouw bedrijf ook een dataprobleem. 

Welke operationele problemen ontstaan er?

Als je bedrijf een dataprobleem heeft ontstaan er allerlei operationele problemen. Denk bijvoorbeeld aan:

• Tijdverspilling door het zoeken, aanvullen en corrigeren van data.
• Medewerkers die per ongeluk aan dezelfde klanten werken. 
• Verkeerde beslissingen door onbetrouwbare rapportages en KPI’s.
• Leads die niet of juist dubbel worden opgevolgd.
• Marketing- en salesteams die langs elkaar heen werken. 
• Conversiecijfers en pijplijnvoorspellingen die niet kloppen.
• Mensen die de CRM-software als een last zien. En liever hun eigen spreadsheets of andere ad hoc oplossingen gebruiken. Maar hierdoor verslechtert de datakwaliteit nóg meer. Een vicieuze cirkel!

De problemen komen je vast bekend voor! Dit soort inefficiënte processen belemmeren je organisatie helaas om te groeien. Ik illustreer dit even met een paar voorbeelden. Stel dat je niet precies weet wie je klanten zijn. Wat ze willen en waar ze in hun klantreis zitten. Hoe kun je jouw klanten dan goed opvolgen? Bijvoorbeeld met gepersonaliseerde aanbiedingen, die je precies op het juiste moment verstuurt.

Of stel dat er één verkeerde branchecode in je CRM-database staat. Dan werkt dit door in al je andere processen. Denk bijvoorbeeld aan je leadscores, marketingcampagnes, salesopvolging, rapportages en managementbeslissingen. En zo trekt één kleine datafout je hele commerciële proces een beetje scheef. Ik hoef je niet uit te leggen wat er gebeurt als er veel datafouten zijn. 

Welke strategische problemen ontstaan er?

Naast operationele problemen ontstaan er ook allerlei strategische problemen als je data onbetrouwbaar is. Hoe neem je bijvoorbeeld de juiste beslissingen op basis van onbetrouwbare informatie? Lastig! Je stuurt al snel op gevoel in plaats van op feiten. 

Stel nu dat je een marketingcampagne bouwt. Je steekt er veel geld en energie in, maar de resultaten vallen tegen. Waar dat door komt? Hoe je bijstelt om meer uit je marketingbudget te halen? En hoe je dezelfde problemen bij je volgende campagne voorkomt? Met onbetrouwbare data heb je géén idee!

AI-modellen leren van je data. Zitten er fouten in? Dan gaat er van alles mis. Verkeerde voorspellingen, slechte lead scoring, automatische e-mails naar de verkeerde mensen… Om een paar voorbeelden te noemen. Artificial Intelligence leert ook nog eens verkeerde patronen door jouw dataprobleem. Zelfs als je de data verbetert kunnen datafouten hierdoor lang blijven doorwerken.

Zonder goed inzicht in klantgedrag en klantsegmenten mis je bovendien kansen. Je concurrenten met wél betrouwbare data zijn namelijk sneller, relevanter en winstgevender. 

👉 TIP: Met de FLAIR-methode (Foundation, Leverage, Alignment, Iteration, Refinement) herstellen we de data van jouw database. Benieuwd hoe? Klik hieronder op de 'Ja, ik wil groeien met AI'. Dan vind je alle uitleg, die je nodig hebt.

Welke klantgerichte problemen ontstaan er?

Operationele en strategische problemen zijn vooral intern. Vooral vervelend voor de medewerkers. Maar je klanten merken ook dat het binnen niet lekker loopt. Dat is onvermijdelijk en super vervelend!

Stel je eens voor dat je als klant dubbele of irrelevante e-mails ontvangt. Medewerkers je aan de telefoon precies de ‘verkeerde’ vragen stellen. En dat je steeds weer opnieuw je verhaal moet doen. Dat is irritant toch? Maar dit soort dingen gebeuren regelmatig als je met onbetrouwbare data werkt. Het komt zelfs voor dat er AVG-problemen (Algemene Wet Gegevensverordening) door ontstaan! 

Daarnaast is het niet goed voor de bedrijfscultuur. Stel dat je als marketeer een potentiële klant aan de telefoon krijgt. Dan wil je er zeker van zijn dat sales je terugbelnotitie snel oppakt, toch? Maar als de opvolging nog wel eens misgaat heb je dat vertrouwen niet. Door dit soort issues gaan teams elkaar wantrouwen. 

En dan heb ik het nog niet eens gehad over afdeling overschrijdende gegevens. Stel dat je als verkoper van de marketingstatistieken moet uitgaan. Maar je vertrouwt de gegevens van je marketingcollega’s niet. En dat er daardoor ook nog eens een eindeloze discussie ontstaat over wat nou precies de waarheid is. Dan gaat dit gruwelijk ten koste van de productiviteit. 

Kortom: onbetrouwbare data is slecht voor de klantbeleving en schaadt het vertrouwen in je bedrijf! Met goed gestroomlijnde data kunnen je teams veel beter samenwerken. En dat heeft een positief effect op je bedrijfscultuur. 

Je dataprobleem oplossen?

Onbetrouwbare klantdata kan dus heel wat problemen veroorzaken. Om AI en automatisering effectief in te zetten, moet je jouw data bovendien op orde hebben. Dat betekent: opschonen, standaardiseren en continu bijwerken. 

Gelukkig kun je jouw dataprobleem (en alle onderliggende problemen) redelijk makkelijk oplossen met HubSpot. Zelfs al binnen zo’n 2 tot 3 maanden (afhankelijk van je behoeften)! Ben je benieuwd hoe dit werkt? Wij laten het je graag zien tijdens een kennismakingsgesprek. 

Maak je al gebruik van HubSpot? Vraag dan een portal review bij ons aan. Dan checken wij hoe het met je datakwaliteit gesteld is. Zodat we – als dat nodig is – samen een verbeterplan kunnen maken en implementeren.