Wat speelt er bij EDM.

big-data-valkuilen-voor-retailers-1.jpg

Kwaliteit is het grootste datarisico in Retail

11-05-2016 | EDM
Je kent het wel: er komt een nieuw systeem. Daarbij is de keus oude meuk erin of eerst de data opschonen. In vrijwel alle gevallen wordt gekozen (bewust of onbewust) voor het eerste: opschonen komt later wel. Het zal u niet verbazen, maar het opschonen komt later NIET. Het probleem wordt alleen maar groter. De meeste automatiseringssystemen zijn niet zo flexibel dat daar later (geautomatiseerde) wijzigingen in de data in verwerkt kunnen worden. Handmatig kan het soms wel. Maar wie gaat er 100.000 klantrelaties doorlopen om die aan te passen? Bovendien blijkt ICT geen tijd te hebben voor een opschoning omdat ze bezig zijn met het volgende grote project dat ook belangrijk is.

Prullenbak

Klantdata leeft. Tijdens het lezen van deze column verhuizen 50 mensen in Nederland. En gaan er 2 dood, 2 emigreren, 3 immigreren en er worden 3 baby's geboren. Ook scheidt er nog een stel en gaan twee stellen trouwen. Ofwel iedere maand verandert 2,5% van uw klantgegevens. Als u uw klantgegevens al een jaar niet hebt bijgewerkt dan zal zo'n 15% niet meer kloppen. Dus: van iedere 100.000 brieven die u stuurt, komen er 15.000 niet bij de juiste persoon aan. Kost dus zo'n €15.000,-. Veel retailers mailen om de maand, dus dat betekent zo'n € 90.000,- in de prullenbak. En dat staat nog los van dat zo'n brief op het verkeerde adres formeel een datalek is volgens de nieuwe wetgeving. Bij het niet melden ervan en het onvoldoende nemen van aantoonbare maatregelen, kan dat een boete van maximaal € 820.000,- opleveren. Dure hobby.

Kluwen

Een ander probleem is dat in (historische) bestanden veel data-invoer fouten zitten en veel gegevens missen: geslacht, geboortedatum, emailadres, enzovoorts. Omdat ze niet gevraagd zijn of omdat de invoerder van de data niet het beste werk heeft afgeleverd. En dan zijn er nog de conversie-problemen. Bij het vervangen van administratieve systemen in het verleden hebben alle relaties bijvoorbeeld dezelfde startdatum gekregen of eenzelfde herkomst. Alles bij elkaar opgeteld ontstaat er fout op fout en dat wordt een onontwarbare kluwen.

Niet alleen de persoonsdata is een probleem, ook de productgegevens blijken vaak niet juist. Artikelen kennen soms meerdere categories, sommigen geen category, EAN-codes zijn dubbel gebruikt of juist bij iedere nieuwe verpakking opnieuw toegekend. Aangezien artikelverkopen veel vertellen over de koper, heeft dit invloed op het klantbeeld.

Ondernemersdoelen

Wat zou dat nou allemaal? Data wordt pas waardevol als het bruikbaar is voor ondernemingsdoelen (marketing, logistiek, category management, bevoorrading, risico management, etc.). Het gevolg van een slechte datakwaliteit is dat er een onjuist en onvolledig klantbeeld ontstaat waarop beslissingen worden genomen. Of dat cruciale inzichten ontbreken waardoor kansen gemist worden. Bovendien gaan klanten klagen zodra ze verkeerd aangesproken worden. Het mondt veelal uit in een situatie, dat dan maar geen klantgerichte communicatie gebruikt wordt en we weer terugvallen op de ouderwetse hagel-schiet-methode en dus alle relevantie in de communicatie missen.

De meeste data-fouten zijn eenvoudig te corrigeren en dat kost aanmerkelijk minder dan het werken met foutieve gegevens. Mijn advies is om bij een migratie naar een nieuw systeem als eerste je bestanden op te schonen. Dat scheelt je een hoop geld en ergernis.

Dit artikel is verschenen in: Shopper Marketing Update - mei 2016 (URL: http://shoppermarketingupdate.nl/12523/kwaliteit-is-grootste-data-risico-retail/)

Nieuwsoverzicht
Verstand van data.
Gevoel voor marketing.