Naar inhoud

De hygiëne van je klantenbestand

Illustratie: Tony Tati
Het ontdubbelen van gegevens in een relatiebestand is zoeken naar overeenkomsten en verschillen om uiteindelijk te komen tot een eenduidige relatie. Dat kan met software waarmee het vervuilde bestand in diverse gradaties kan worden opgeschoond. Eenmaal schoon gemaakt, moet het ook zo worden gehouden. ‘Het gaat om de hygiëne van je klantenbestand.’

Een paar maanden geleden mocht een vliegtuig op het laatste moment niet uit Parijs vertrekken naar de Verenigde Staten omdat enige passagiers op de zwarte lijst zouden staan. Volgens de Amerikaanse autoriteiten, die het startverbod oplegden, zaten er terroristen in het toestel. Bij nadere onderzoeking bleken de ‘terroristen’ een oude vrouw en een kind van acht jaar; het vliegtuig mocht vertrekken. Blijkbaar zat er een behoorlijke ruis tussen de passagierslijst en de lijst van gezochte personen. Gevolgen: tijdverlies, kosten, frustratie en - vooral - een hoop gedoe, direct en achteraf.

Herman Gores, sales director Benelux bij Human Inference, was niet op de hoogte van het voorval, maar houdt zich wel bezig met terroristenlijsten omdat zijn bedrijf zich internationaal profileert met de ontwikkeling van identificatiesoftware. Zo weet hij dat het vastleggen van Arabische namen lastig is en dat ‘Mohammed’ wel op veertig verschillende manieren geschreven kan worden. ‘En ik hoef u  niet vertellen dat ‘Jansen’ ook heel wat varianten kent.’ Weinig bedrijven zullen lijsten hebben van (vermeende) terroristen, maar steeds meer bedrijven hebben steeds grotere bestanden met relatiegegevens en gezien de internationalisering van het zakenverkeer is het wellicht relevant te weten dat Mohammed zoveel verschillende schrijfwijzen kent.

 

Miljoenenverspilling

Het hebben van de juiste klantgegevens is belangrijk bij bijvoorbeeld het uitzetten van mailings. Een gemiddelde consumentenmailing kost volgens branchevereniging Ddma 1,06 euro en een zakelijke mailing varieert van anderhalf tot tweeënhalve euro. De vervuiling van een gemiddeld onderhouden bestand is tien tot vijftien procent. Bij slecht onderhouden bestanden kan de totale vervuilingsgraad oplopen tot veertig procent. Schone databestanden leveren dus direct geld op, oftewel besparen een hoop kosten. Per jaar worden er miljoenen euro’s verspild doordat post verkeerd is geadresseerd (NB: Hans, zie kader Nationale Retouren Database, lijntje erheen...?).

Voor er een mailing de deur uitgaat moeten er adressen worden verzameld.

Die zijn te koop bij meerdere bedrijven - geen probleem, maar hoe up to date zijn die bestanden? Wie controleert dat en hoe is dat gecontroleerd? Als je eigen lijsten hebt, kun je die naast referentielijsten leggen en met zogenaamde ontdubbelsoftware de doublures er uit halen. Maar hoe ver gaat deze software, met andere woorden: hoe schoon wordt mijn bestand als het door de wasstraat gaat? En met hoeveel vervuiling neem ik genoegen? Of is het überhaupt wel zinvol om te laten ontdubbelen met, veelal dure, software?

‘Een beginnend bedrijf heeft nauwelijks klanten en waste is met het oog nog wel op te sporen en te corrigeren’, vertelt Gores over de noodzaak van een geautomatiseerde ontdubbeling. Maar als je als bedrijf een kwaliteitsproduct wilt leveren, moet je kwaliteit uitstralen. Dan moet je geen dubbele mailing de deur uitdoen. Met de groei van de data groeit ook de vervuiling uit meerdere bronnen, vooral internet is een grote vervuiler. Een mooi voorbeeld van hoe het niet moet? Ik ken een bedrijf waarbij via e-mail gegevens binnenkomen die vervolgens handmatig weer worden overgetikt.’

 

Drie stappen voor datakwaliteit

  • Stap een

Voer eerst een onderzoek of nulmeting uit.

  • Stap twee

Probeer te kwalificeren en kwantificeren; is het een serieus probleem of niet Voor het hebben van een record heb je een computer nodig, programma’s, een database, databasekwaliteit en mensen. Een consumenten-record kost zo vier tot vijf euro, een zakelijk record acht tot tien euro.

  • Stap drie

Vaardig maatregelen uit om te zorgen voor een interne focus op kwaliteit, bijvoorbeeld door processen te verbeteren en software te gebruiken.

 

Verwar ontdubbelen niet met datakwaliteit. Als je uit twee slechte bestanden de dubbelen eruit haalt, heb je nog geen datakwaliteit. Denk ook niet dat datakwaliteit een eenmalig iets is, het is een continue proces waar je blijvend aandacht aan moet besteden.

 

Allesreiniger

Het kan zijn dat het bij het bijhouden van klantgegevens om niet veel meer gaat dan de NAW-gegevens. QAS bijvoorbeeld levert software die gebruikt wordt in callcenters waarbij een medewerker na het antwoord op ‘Wat is uw postcode’ en ‘Wat is uw huisnummer’ direct kan zeggen wat de straatnaam van de beller is. Andersom kan de callcenter-agent, als het om een bestaande klant gaat, ook vragen om postcode en huisnummer waarna automatisch de naam verschijnt. Minder intikken bespaart tijd, dus geld.

Verkooporganisatie Tel Sell overweegt software van QAS aan te schaffen, maar projectleider front- en backoffice Theo Monteiro vindt de software ‘behoorlijk duur’. Wel vindt hij ‘een sterk punt’ dat de QAS-software makkelijk is te integreren. Beperkingen zijn er ook. In een bejaardenhuis, studentenhuis of multifunctioneel bedrijfspand wonen en werken meerdere mensen op een adres. Daar is dubbeling onvermijdelijk, maar schiet de software te kort.

Bij Tel Sell bellen de meeste klanten, maar online bestellen kan ook. Dat laatste is makkelijk aangezien de klant zelf de gegevens inklopt. Maar helaas, de klant kan zich vertikken of bewust een fake naam of e-mailadres opgeven. Monteiro: ‘Als wij een mailtje versturen en het komt terug omdat het adres niet klopt zijn we een potentiële klant kwijt. En het kost veel tijd om de e-mailadressen te verwijderen. En ze allemaal terugbellen? Ik dénk het niet.’

De zegen van internet dat de database vanzelf volloopt, kan dus kloppen maar kwantiteit en kwaliteit gaan daardoor heel erg door elkaar lopen. Door ontdubbeling van een bestaand bestand wordt de boel geschoond, maar al bij de data entry kan er ontdubbeld worden. En schoonmaken is niet hetzelfde als schoonhouden. Wie als marketeer wil werken met kwalitatieve data moet software echter niet zien als allesreiniger. De kosten van mailings, het maken en beheren van adressen zijn te kwantificeren. Maatregelen om te komen tot kwalitatieve data liggen ook in de organisatie: de mensen moeten bewust worden gemaakt van de noodzaak van kwaliteit, processen zoals retourenpost moeten goed verlopen en software is daarbij slechts een hulpmiddel.

 

Worst practices

Het lijkt er op dat het belang van datakwaliteit toeneemt, mede dankzij de toenemende vervuiling. Volgens Gores van Human Inference  komt het ook doordat bedrijven gaan werken met het idee van een ‘360 graden-klantbeeld’. ‘Op centraal niveau wil men zicht op de klantgegevens en wil men weten wie die klant precies is, wat zijn voorkeuren zijn en hoe men daarop kan inspelen. Het gaat om veel meer dan alleen wat algemene gegevens.’

Ed Peelen, hoogleraar Direct marketing aan Universiteit Nyenrode, weet wel zeker dat datakwaliteit aan belang wint en heeft daarvoor een duidelijk aanwijsbaar praktijkvoorbeeld. ‘De energiemaatschappijen, die met zeer grote bestanden werken, wilden de vrije markt afgelopen jaar even uitstellen. Waarom? Omdat hun datakwaliteit niet op orde was. Ze waren niet op tijd in staat om alle rekeningen te kunnen versturen. Hierdoor en door andere worst practices zijn databasemarketeers geholpen. Maar ik hoor uit het veld dat veel marketeers oplopen tegen barrières. In hun eigen organisatie.’ Het blijft lastig om de waarde van datakwaliteit toonbaar te maken - tenminste, als je niet praat over besparingen in postzegels en drukwerk door vervuilde bestanden bij massamailingen. Maar dat kan snel veranderen als u per ongelijk waardevolle klanten door een tikfout als ‘terrorist’ kwalificeert.

 

Nationale Retouren Database

Per jaar worden 1,3 miljard brieven per direct mail (DM) verstuurd waarvan geschat wordt dat een half tot vijf procent wordt geretourneerd omdat het adres niet klopt, de aangeschrevene niet langer op het adres woont, omdat de aangeschrevene is overleden of omdat de ontvanger geen post wenst te ontvangen. Dat betekent 33 tot 330 miljoen stuks retouren. Om dit tegen te gaan heeft het bedrijf Experian de Nationale Retouren Database opgezet. Deelnemende partijen (lees: betalende bedrijven of instellingen die veel DM versturen en dus veel terugkrijgen) kunnen elkaars bestanden screenen om zo waste te beperken en kosten te besparen. Andere partijen kunnen tegen betaling hun bestanden laten screenen. Tot nu toe participeren een viertal goede doelen-organisaties in de Nationale Retouren Database. Vooral nu is het voor hen van belang om met goede bestanden te werken. Pieter Stroop, manager van de business unit Marketing Services van Experian: ‘Nu consumenten minder te besteden hebben vanwege de economie, willen marketeers graag koud mailen om nieuwe klanten te verwerven.’ De bedoeling is dat retouren niet alleen uit postretouren worden gehaald, maar ook uit mailbestanden en elektronische bestanden.

Bron: Customer Talk
0

Reacties

Logo CustomerTalk

Cookie-instellingen

CustomerTalk maakt gebruik van cookies voor een optimale gebruikerservaring.

Graag vragen wij je toestemming voor het plaatsen van deze cookies.

Accepteren Meer informatie