7 Gevolgen van een slechte datakwaliteit voor je bedrijf
van Maxime Buis op 10-7-25 9:08
Dubbele records van klanten met verschillende contactgegevens. Notities die over meerdere records verspreid zijn. Ontbrekende en verouderde informatie...
Met vervuilde en incomplete klantdata werken is ontzettend irritant. Je kunt er géén goede beslissingen mee nemen en het zorgt voor problemen. Toch blijven veel bedrijven ermee doorwerken. Omdat ze niet beseffen hoe groot de impact precies is.
Fouten in je data kunnen je organisatie veel tijd, geld en klanten kosten. In dit blog ga ik dieper op 7 gevolgen van een slechte datakwaliteit in.
Wat zijn de gevolgen van een slechte datakwaliteit?
Een slechte datakwaliteit beïnvloedt de concurrentiepositie van je bedrijf negatief. Laten we eens kijken hoe dat precies komt. Hieronder neem ik 7 veel voorkomende gevolgen onder de loep.
Gevolg 1: Verkeerde beslissingen
Stippel je een strategie voor je bedrijf uit? Bijvoorbeeld voor je nieuwe marketingcampagne, verkoopstrategie of klantenservice? Dan moet je op je data kunnen vertrouwen.
Maar wat gebeurt er als de data in je software niet klopt? Je neemt makkelijk de verkeerde beslissingen. En dat kan grote gevolgen hebben. Zoals verkeerde investeringen, verstoringen van je bedrijfsprocessen en gemiste kansen.
👉 TIP: Misschien wil je deze artikelen ook lezen?
➜ Waarom is datakwaliteit belangrijk voor je gegevensbeheer?
➜ Hoe verbeter je de datakwaliteit van je organisatie?
➜ Met automatisering de datakwaliteit van je CRM-systeem verbeteren.
Gevolg 2: Tijdverspilling
Stel dat je 3 CRM-records moet doorspitten om een goed klantbeeld te krijgen. Dat je een telefoonnummer belt dat niet meer klopt. Een e-mail stuurt die niet aankomt. En een brief naar het oude adres van een klant stuurt.
Wil je deze persoon alsnog bereiken? Dan moet je veel moeite doen om de juiste klantgegevens te achterhalen. Ook kunnen er extra kosten ontstaan. Zo betaalt je onderneming bijvoorbeeld 2x voor de verzendkosten van een brief.
Fouten in je klantdata kosten je organisatie zo dus veel tijd en geld. Ze verminderen de productiviteit en verhogen de werkdruk. Sterker nog: ze kunnen tot een lagere klanttevredenheid leiden.
Stel bijvoorbeeld dat je klantenservice veel tijd aan het handmatig corrigeren van gegevens verliest. Dan blijft er minder tijd over om klanten te helpen. Waarschijnlijk is de wachttijd daardoor langer.
Dubbele en foutieve data zorgt voor extra werk. Je bent continu brandjes aan het blussen. Waardoor er minder tijd voor strategische taken overblijft. Dit remt de groei van je bedrijf.
Medewerkers voelen zich bovendien minder gemotiveerd als ze steeds fouten moeten oplossen. Helemaal als die makkelijk voorkomen hadden kunnen worden.
Gevolg 3: Ontevreden klanten
Klanten verwachten een persoonlijke en snelle service. Slechte data verstoort de communicatie. Een klant krijgt bijvoorbeeld een gepersonaliseerde aanbieding die niet aansluit. Of ontvangt een factuur op de verkeerde naam. Dit zorgt natuurlijk voor ergernis en weglopende klanten.
Spreek je jouw prospects en klanten onjuist aan? Dan verliezen ze het vertrouwen in je bedrijf. Ze voelen zich namelijk niet serieus genomen. En zoeken liever een leverancier, die wel betrouwbaar overkomt. Miscommunicatie leidt zo tot klachten en slechte reviews. Wat de reputatie van je bedrijf schaadt.
Gevolg 4: Inefficiënte marketingcampagnes
Begrijp je het gedrag van je klanten goed? Dan kun je goed op klantbehoeften inspelen. Bijvoorbeeld met gerichte marketingcampagnes, die je op specifieke doelgroepen afstemt. Maar hiervoor heb je wel een diepgaand klantinzicht nodig.
Bedenk je nu eens wat er gebeurt als er fouten in je klantdata zitten. Misschien target je dan mensen, die helemaal geen interesse hebben. Of verstuur je e-mails naar niet bestaande e-mailadressen. Waardoor je veel minder mensen bereikt dan je wilde. En e-mailproviders je e-mails eerder als spam gaan behandelen.
Foutieve data verpest zo het werk van de marketingafdeling. De kosten van je marketingcampagnes zijn hoger dan nodig is. En het effect is veel lager. Kortom: het rendement op je marketinginvesteringen valt tegen.
Gevolg 5: Slechte rapportages en analyses
Met je dashboards met rapportages meet je de belangrijkste doelen en KPI's van je bedrijf. Maar je raadt het al... slechte data verstoort je rapportages.
Je denkt bijvoorbeeld dat een marketingcampagne of verkoopstrategie succesvol is. Terwijl dat niet klopt. Of je springt veel te laat op veranderd klantgedrag in. Doordat je statistieken je de verkeerde inzichten geven.
Gevolg 6: Compliance problemen
Als bedrijf heb je met allerlei soorten wetgeving te maken. Een goed voorbeeld daarvan is de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming). Die vereist dat je bedrijf correcte en actuele klantgegevens bewaart. Wil je daar goed aan voldoen? Dan moet je jouw klantdata goed managen. Bijvoorbeeld door het regelmatig op te schonen en te verifiëren.
Stel dat je organisatie met 1 centrale databron werkt. Waarmee je al je belangrijke softwaresystemen geïntegreerd hebt. En dat een klant je vraagt om alle persoonlijke gegevens te verwijderen. Dan regel je dat met 1 klik in alle gekoppelde systemen. Zodat je bedrijf makkelijk aan de privacyregels voldoet.
Weet je dat een regelgever je om inzage van bepaalde bedrijfsgegevens kan vragen? De Belastingdienst bijvoorbeeld. Met goed datamanagement heb je snel de juiste informatie beschikbaar. Terwijl dat er met slecht data management allerlei problemen kunnen ontstaan. Zoals compliance problemen.
👉 TIP: Zit je klantdata niet in een goed beveiligd systeem? Dan verhoogt dit het risico op datalekken. Dit is niet alleen onwijs vervelend voor je bedrijf en je contacten. Het kan je ook knetterhoge boetes opleveren.
Gevolg 7: Samenwerkingsproblemen
Slechte data zorgt voor misverstanden en inefficiënties. En dat leidt algauw tot samenwerkingsproblemen tussen je afdelingen.Stel dat je salesafdeling, marketingteam en klantenservice verschillende klantgegevens gebruiken. Hierdoor krijgt een klant bijvoorbeeld een interessante aanbieding van sales. Terwijl deze persoon net een klacht bij de klantenservice heeft ingediend. Waardoor je gefrustreerde klant nog bozer wordt.
Is de klantinformatie in je software accuraat? Dan voorkom je dit soort problemen veel makkelijker.
👉 TIP: Misschien vind je deze artikelen interessant?
➜ Waarom je bedrijf goed data management nodig heeft om te overleven.
➜ Hoe HubSpot je helpt om fouten binnen je organisatie te voorkomen.
➜ Kan de samenwerking in je bedrijf beter? Zo los je dat op!
De datakwaliteit van je organisatie effectief verbeteren?
Slechte data kost je bedrijf tijd, geld en klanten. Je verliest er kansen door en riskeert boetes. Daarnaast verslechtert de samenwerking en daalt de productiviteit. Een goede datakwaliteit voorkomt dit soort problemen. Bedrijven die in datakwaliteit investeren, behalen dan ook meer succes en groeien sneller.
HubSpot helpt je onderneming om de data schoon, actueel en betrouwbaar te houden. Het systeem verwijdert dubbele gegevens. Vult ontbrekende informatie aan. Houdt je klantgegevens automatisch up-to-date. Spoort fouten op met automatische controles en AI. En corrigeert deze fouten direct als je dat wilt.
Integreer je de software met je andere tools? Dan werken al je afdelingen gegarandeerd met dezelfde data. Die je door de automatische gegevensuitwisseling nog maar 1 keer (geautomatiseerd) hoeft in te voeren. Dit voorkomt miscommunicatie, bespaart tijd en zorgt voor betere klantrelaties.
Dankzij HubSpot neem je beslissingen op basis van betrouwbare data. En voldoe je makkelijker aan de geldende wet- en regelgeving. Meer weten? Bekijk onze ultieme HubSpot CRM demo video. En zie in onze case study video's wat de alles-in-1 CRM-software andere bedrijven gebracht heeft.
- juli 2025 (4)
- juni 2025 (10)
- mei 2025 (13)
- april 2025 (24)
- maart 2025 (15)
- februari 2025 (17)
- januari 2025 (1)
- december 2024 (10)
- november 2024 (6)
- oktober 2024 (16)
- september 2024 (10)
- augustus 2024 (6)
- juli 2024 (6)
- juni 2024 (6)
- mei 2024 (6)
- april 2024 (19)
- maart 2024 (6)
- februari 2024 (9)
- januari 2024 (7)
- december 2023 (9)
- november 2023 (10)
- oktober 2023 (7)
- september 2023 (11)
- augustus 2023 (7)
- juli 2023 (6)
- juni 2023 (4)
- mei 2023 (11)
- april 2023 (10)
- maart 2023 (9)
- februari 2023 (6)
- januari 2023 (7)
- december 2022 (6)
- november 2022 (10)
- oktober 2022 (8)
- september 2022 (7)
- augustus 2022 (6)
- juli 2022 (6)
- juni 2022 (6)
- mei 2022 (5)
- april 2022 (8)
- maart 2022 (9)
- februari 2022 (9)
- januari 2022 (9)
- december 2021 (7)
- november 2021 (1)
- oktober 2021 (5)
- september 2021 (8)
- augustus 2021 (2)
- juli 2021 (2)
- juni 2021 (1)
- mei 2021 (1)
- maart 2021 (1)
- februari 2021 (1)
- januari 2021 (5)
- december 2020 (1)
- november 2020 (6)
- oktober 2020 (5)
- september 2020 (9)
- augustus 2020 (2)
- juli 2020 (10)
- juni 2020 (7)
- mei 2020 (5)
- april 2020 (5)
- maart 2020 (6)
- januari 2020 (1)
- december 2019 (1)
- november 2019 (1)
- oktober 2019 (3)
- september 2019 (5)
- augustus 2019 (2)
- juni 2019 (2)
- mei 2019 (3)
- april 2019 (3)
- maart 2019 (5)
- februari 2019 (2)
- januari 2019 (4)
- december 2018 (2)
- november 2018 (4)
- oktober 2018 (1)
- september 2018 (9)
- augustus 2018 (4)
- juli 2018 (5)
- juni 2018 (1)
- maart 2017 (5)
- februari 2017 (4)
- januari 2017 (6)
- december 2016 (6)
- november 2016 (4)
- september 2016 (3)
- augustus 2016 (2)
- juli 2016 (4)
- juni 2016 (2)
- mei 2016 (3)
- april 2016 (2)
- februari 2016 (3)
- december 2015 (1)
- november 2015 (4)
- oktober 2015 (2)
- september 2015 (5)
- augustus 2015 (5)
- juli 2015 (5)
- juni 2015 (2)
- mei 2015 (2)
- april 2015 (6)
- maart 2015 (9)
- februari 2015 (1)
- januari 2015 (3)
- december 2014 (4)
- november 2014 (5)
- oktober 2014 (8)
- september 2014 (3)
- augustus 2014 (3)
- juli 2014 (3)
- mei 2014 (4)
- april 2014 (5)
- maart 2014 (6)
- februari 2014 (6)
- januari 2014 (4)
- december 2013 (2)
- november 2013 (3)
- oktober 2013 (4)