Data Maarten Terpstra en Peter le Clerq

1. DataMaarten Terpstra en Peter le Clerq

2. Status • Wij denken dat bedrijven in toenemende mate data gebruiken voor toepassingen in marketing, sales, service, finance, en logistiek • Wij denken dat het volwassenheidsniveau van de datahuishouding kan worden gekarakteriseerd op basis van de data verzameling, verwerking, opslag, en distributie • Wij hebben het volwassenheidsniveau van de datahuishouding nog niet kunnen koppelen aan de archetypes Presentation name

3. Data verzameling Uitdagingen De volwassen data huishouding • Data definitie: je moet uitzoeken welke klantdata in welke mate nodig is voor welke toepassing. Wellicht wil je 360o klantbeeld over gedrag en intersses en bestedingen in een bepaald domein maar hoef je dat niet voor een ander domein? • Bouw van een 360oklantbeeld: hoe kom je achter compleet profiel van gedrag, interesses, en bestedingen van de klant? • Verschillende toepassingen vragen om verschillende data. Zo zijn er direct marketing toepassingen die klantdata en identificatie vragen en financiele toepassingen die productidentificatie vragen • De volwassen huishouding heeft faciliteiten voor de verzameling van verschillende soorten data zoals klantdata, contactdata, productdata, financiele data, logistieke data • De volwassen huishouding heeft faciliteiten voor de verzameling van verschillende data formats, zoals tekst, geluid, en beeldmateriaal • De volwassen huishouding heeft toegang tot verschillende bronnen zoals interne administraties, internet loggings, contact loggings, social media, survey onderzoek, en internet documenten • In de volwassen huishouding wordt de data verzameling centraal aangestuurd en gefaciliteerd. Door standaardisatie van tools wordt de interpretatie van gegevens vereenvoudigd Archetype specifieke uitdagingen • Bricks/groot:… • Bricks/klein:… • Clicks/groot:… • Clicks/klein:… Presentation name

4. Data verwerking De volwassen data huishouding Uitdagingen • Verschillende data moeten op verschillende manieren worden verwerkt. Zo kan er een data warehouse zijn voor de opslag van de klantdata en een andere administratie voor de contactgegevens • In de volwassen huishouding zijn processen en mechanismen van data verwerking gedocumenteerd en standaardiseerd. Hierdoor moet kwaliteit en eenduidigheid van data worden geborgd • In de volwassen huishouding zijn processen voor data monitoring gedefinieerd. Hiermee moet kwaliteit van data worden geborgd • In de volwassen huishouding is de data governance centraal geregeld. Via lees- en schrijfrechten wordt toegang tot data geregeld, data integriteit verzekerd, privacy van klanten geborgd • Klantidentificatie: ga je proberen om de klanten op internet of social media te identificeren of niet? • Data koppeling: hoe ga je om met koppelen van data uit verschillende bronnen, zoals internet, social media, CBS, en de eigen database? • Data integriteit: welke controles en schoningsslagen zijn er nodig voor de verschillende datasoorten? Archetype specifieke uitdagingen • Bricks/groot:… • Bricks/klein:… • Clicks/groot:… • Clicks/klein:… Presentation name

5. Data opslag De volwassen data huishouding Uitdagingen • De volwassen huishouding gebruikt verschillende systemen voor de opslag van verschillende data. Zo is er een datawarehouse waarin verschillende klantdata worden gerelateerd voor marketing toepassingen en zijn er andere systemen voor opslag van financiele data of kostprijzen of logistieke processen • De volwassen huishouding bewaart historische klantdata zodat bijvoorbeeld de customer journey kan worden getraceerd • In volwassen huishouding is de opslag centraal geregeld. Dit faciliteert de koppeling van data en vergroot de eenduidigheid van bronnen • In de volwassen huishouding is de metadata centraal geadministreerd. Hierdoor kan iedereen die met de data werkt ook zien wat er is en wat het betekent • Clicks en social media data: ga je de data ongestructureerd of gestructureerd opslaan en wat is impact op performance en kosten/baten? • Big data: ga je grote hoeveelheden aan data opslaan in eigen omgeving of in de cloud en wat is impact op risico en kosten/baten? • Data integriteit: hoe houd je de data schoon en actueel? Archetype specifieke uitdagingen • Bricks/groot:… • Bricks/klein:… • Clicks/groot:… • Clicks/klein:… Presentation name

6. Data distributie De volwassen data huishouding Uitdagingen • In de volwassen huishouding hebben de verschillende functie een eigen interface naar de data. Zo heeft de sales functie heel andere behoeften en rechten dan de marketing functie of finance. Zij hebben dus toegang tot verschillende databronnen. • In de volwassen huishouding krijgen de verschillende gebruikers op maat producten • De volwassen huishouding verzekert een vast niveau van dienstverlening. • Identificatie van de gebruikers: wie zijn de gebruikers en hoe willen ze de data hebben? • Kwaliteitsgaranties: als data essentieel is voor bedrijfsvoering moeten er een soort van service level agreements gemaakt worden, hoe moeten die er uit zien? • Hoe ga je data verwerken, zodat het zinnig is voor profilering om een relevant aanbod te doen voor waardevolle klanten dmv bannering of call of dm Archetype specifieke uitdagingen • Bricks/groot:… • Bricks/klein:… • Clicks/groot:… • Clicks/klein:… Presentation name