Naar inhoud

De transitie naar een organisatiecultuur gedreven door data

In de gedigitaliseerde samenleving staan onze voetafdrukken overal. Bij alles wat we online doen, laten we sporen achter. Sterker nog, ook wat we offline doen, wordt vaak digitaal vastgelegd. De hoeveelheid data waarover organisaties kunnen beschikken, is dan ook gigantisch. Toch doen bedrijven en instellingen weinig met die schat aan informatie, terwijl je al met een klein beetje verstand van data veel betere beslissingen kunt nemen voor je marketing en communicatie.

De relevante vraag is dan ook hoe je nu een data-gedreven organisatie wordt. Daar heb ik me voor mijn boek ‘Databedreven marketing’ in verdiept. Naast de juiste mensen met de juiste skills, moet je organisatie namelijk ook over een cultuur beschikken die een data-gedreven werkwijze faciliteert en stimuleert. Om dat te bewerkstelligen, heb ik een model ontwikkeld waarin verschillende fases worden geïdentificeerd van de transitie naar een data-gedreven organisatiecultuur.

Olietankers

Een belangrijk terugkerend thema is de lage snelheid waarmee gevestigde organisaties de switch maken naar een data-gedreven cultuur. In een onderzoek onder directieleden van grote organisaties geven vrijwel alle respondenten aan dat de organisaties meer data-gedreven willen worden, maar dat slechts een derde hierin is geslaagd. In zes op de tien gevallen mislukt deze transitie. Waarom? Het blijkt dat ze vaak niet worden ondersteund door de juiste organisatiestructuur. Start-ups hebben vanaf de start vaak een data-gedreven cultuur en kunnen zich daardoor snel ontwikkelen. Grote organisaties zijn niet zo wendbaar en daar kost zo’n transitie tijd.

Chief data officer

Het is belangrijk dat duidelijk is wie er verantwoordelijk is voor het leiden van dataprojecten en het verwezenlijken van een culturele verandering. Om aan de ene kant de transformatie naar een data-gedreven cultuur te bevorderen en om aan de andere kant de noodzakelijke technologie en trainingen in huis te halen, hebben sommige grote organisaties een change agent aangesteld in de vorm van een chief data officer (CDO). De belangrijkste verantwoordelijkheid van de CDO is het ontwikkelen van een datavisie en een datastrategie. Het benoemen van een CDO is weliswaar niet dé oplossing voor een data-gedreven organisatie, maar zorgt er wel voor dat het thema data de aandacht krijgt die het verdient.

Ondernemen buiten de bestaande structuren

Voor veel grote organisaties is de transitie naar een data-gedreven organisatiecultuur een weg met veel hobbels. Omdat de weerstand tegen verandering soms zo groot is, kiezen sommige organisaties ervoor om een losse organisatiecel op te zetten, vrij van de bestaande structuur, bestaande uit bijvoorbeeld data-gedreven marketeers, data-analisten, de CDO of een ander directielid en een IT-manager. Dit team is vrijgemaakt om zich te focussen op data en kan zo snel voor resultaat zorgen. Andere organisaties kiezen ervoor om te beginnen met data-gedreven marketing bij specifieke projecten of businessunits, om zo op kleinere schaal het succes aan te tonen en het vervolgens mogelijk te maken om op te schalen.

Hoewel de structuur per organisatie kan verschillen, is het wel altijd van belang dat data-gedreven inspanningen worden opgezet met de bestaande data-gedreven medewerkers én collega’s die dagelijks met de business bezig zijn, zoals productontwikkeling, logistiek en IT. Hiermee waarborg je dat de inspanningen aansluiten bij de strategie van de organisatie.

Analytics Maturity Model

De realiteit is dat het gros van de organisaties nog worstelt met primaire vraagstukken met betrekking tot het toepassen van data. Analytics is nog niet geïntegreerd in organisaties, inzicht ontbreekt doorgaans en van een vaste bijdrage aan bedrijfsdoelstellingen is in de meeste gevallen nog geen sprake. De meeste organisaties zijn wat betreft analytics nog onvolwassen en hebben nog een lange weg te gaan.

De ontwikkeling die organisaties doorlopen van analytics-pasgeborene tot volgroeide data-gedreven organisatie, wordt weergegeven in het ‘Analytics Maturity Model’. Aan de hand van dit model kun je zien waar je organisatie nu staat en wat de volgende stap kan zijn om meer data-gedreven te worden.

Geïnitieerd – ad hoc

Gedefinieerd

Geïntegreerd

Data-gedreven organisatie

Visie

Geen bewustzijn van businesskansen

Experiment

Adoptie in navolging van andere organisaties

Ontwikkelen businesscase

Analytics levert bijdrage aan bedrijfsdoelstellingen

Analytics levert structureel bijdrage aan bedrijfs-doelstellingen en vormt businessmodel

Organisatie

Iemand van marketing of IT doet het erbij

Analytics belegd bij marketingafdeling

Analytics is belegd bij verschillende afdelingen

Analytics is vast onderdeel van alle teams en nauwelijks meer als losse discipline te onderscheiden

Management

Management niet betrokken

Management enigszins betrokken

Management betrokken

Op strategisch niveau geïntegreerd

Processen

Geen onderdeel van processen

Standaardisatie van methodes. Inzet om marketinginspanningen te evalueren

Onderdeel van processen op managementniveau

Integraal onderdeel van processen

Metrics

Operationele en vanity metrics

Metrics weerspiegelen performance marketing-inspanningen

KPI’s weerspiegelen businessdoelen

KPI’s weerspiegelen businessdoelen

Inzichten

Leren over de metrics en het beïnvloeden van operationele metrics

Inzicht in de performance van de marketingmiddelen

Inzicht in de performance van verschillende afdelingen en de bijdrage aan de bedrijfsdoelen

Data-gedreven verkregen inzichten optimaliseren performance en zorgen voor businessmodel-innovatie

Communicatie

Standaardrapportage

Rapportage op maat, die periodiek wordt gedeeld

Rapportages op maat voor operationeel en strategisch niveau

Rapportage integraal onderdeel van processen. KPI’s via real-time dashboards op narrowcasting-schermen altijd zichtbaar

In eerste instantie is er binnen de organisatie niemand echt bezig met analytics, zeker in kleine organisaties of organisaties die nauwelijks budget hebben voor marketing. Het gaat in die organisaties om maar één ding: doen! Totdat iemand in de organisatie Google Analytics ontdekt en dat je daarmee kunt meten wat er op je website gebeurt, of er wordt gepraat over het ontwikkelen van de nieuwe website. Wegen de kosten wel op tegen de baten? Iemand in de organisatie neemt het initiatief om daar wat aan te doen: het bedrijf komt in de initiatiefase.

De eerste stap die normaliter wordt gezet bij het bepalen of een nieuwe ontwikkeling waardevol is voor een bedrijf, is aan een externe specialist of een bureau vragen analytics eens te komen opzetten. Bij datamarketing wordt dat in de praktijk vaak vanuit de interne organisatie opgepakt. Dat komt vooral omdat de resultaten van analytics een steeds beter, met feiten onderbouwd beeld geven van wat de klanten willen en hoe je daar als bedrijf op in kunt spelen. Dit is voor de onderneming essentiële kennis – de motor van groei. Het uitgangspunt moet altijd zijn dat het bedrijf zelf de klantkennis opbouwt en dat het management zelf snapt hoe het bedrijf sneller kan groeien dan de concurrentie.

Vier stadia naar databedreven

De fasen in het ‘Analytics Maturity Model’ zijn achtereenvolgens: geïnitieerd, gedefinieerd, geïntegreerd en geoptimaliseerd.

1. Geïnitieerde fase

Er ontstaat in de eerste fase in de organisatie een bewustzijn dat het nuttig is als men bepaalde zaken kan doormeten. Het ontbreekt echter aan personeel met kennis van data. Van een businesskans is de organisatie zich nog niet bewust. Vaak neemt iemand van marketing het initiatief om met een analytics-tool te meten wat die website of een campagne nu eigenlijk oplevert. Soms gaat dat min of meer toevallig, omdat de website vernieuwd wordt en marketing wil analyseren welke content nu eigenlijk veel wordt bekeken en voor welke berichten nauwelijks interesse is. Het management is vrijwel niet betrokken. Van doelstellingen en key performance indicators (KPI’s) is nauwelijks sprake. Als er data gebruikt worden, gaat het vaak om relatief operationele data, zoals bezoekersaantallen en paginaweergaven. Middels learning by doing wordt de kennis vergroot over wat er mogelijk is.

2. Gedefinieerde fase

Doordat meer mensen in de organisatie doorkrijgen wat er speelt, groeit het draagvlak voor data. Ook het management begint zich ervoor te interesseren. Een businesscase is er nog niet, maar het bedrijf ziet dat het bij andere bedrijven vruchten afwerpt en zet daarom de volgende stap. Er wordt een verantwoordelijke aangewezen, meestal iemand van het marketingteam die data als taak naast de huidige functie krijgt. De inzet van data krijgt meer vorm en wordt duidelijker afgebakend en gedefinieerd. Er wordt bepaald welke kanalen en inspanningen worden gemeten. Ook wordt er nagedacht over hoe die inspanningen het beste meetbaar kunnen worden gemaakt en wat de bijdrage is aan de marketingstrategie. De eerste resultaten worden gedeeld met andere mensen op de afdeling en met de marketingmanager. Er komt een onderscheid tussen metrics voor bepaalde fasen in de customer journey. De learnings, de feedback en de data worden gebruikt om een businesscase te bouwen voor de volgende stap.

3. Geïntegreerde fase

Analytics begint in de derde fase bij te dragen aan de bedrijfsdoelstellingen. Daardoor groeit de aandacht voor data in de organisatie. Het management is nu structureel betrokken en belegt data bij meerdere functionarissen. Hierdoor wordt het onderwerp data geïntegreerd in alle betrokken afdelingen. Afhankelijk van de organisatiestructuur zijn dat bijvoorbeeld marketing, branding, IT, communicatie en business intelligence. Analytics is daarmee officieel onderdeel van de organisatie en is op meerdere niveaus onderdeel van de processen. Er zijn in deze fase inmiddels vaste metrics op basis waarvan de performance wordt gemeten. Dat gebeurt niet meer alleen op afdelingsniveau maar ook op organisatieniveau. Omdat er nu veel meer soorten tools en onderzoeken worden ingezet, ontstaan er veel inzichten over de performance van het bedrijf. Al die data vragen ook om meer aandacht voor het communiceren van die data. Er ontstaan rapportages op afdelingsniveau en strategisch niveau. Bovendien wordt er onderscheid gemaakt tussen reguliere metrics en KPI’s.

4. Geoptimaliseerde fase

Analytics is in de vierde fase volwassen geworden en levert een wezenlijke bijdrage aan de bedrijfsdoelstelling. Bij alle betrokken teams vormen data structureel een deel van de werkzaamheden. Bij het managementteam is het thema data een vast onderdeel van de strategische besluitvorming. De inzichten worden door de managers niet alleen gebruikt om de performance te meten, deze vormen ook de cruciale input voor het aanpassen van de strategie en – wanneer relevant – het inslaan van een nieuwe richting. Analytics is uitgegroeid tot meer dan een set tools. De heersende gedachte is dat het een manier van werken is waarbij er structureel gemeten wordt of de organisatie nog on track is en er veel wordt geëxperimenteerd om te kijken of nieuwe ideeën vruchten afwerpen. Er wordt gestuurd op KPI’s die de bedrijfsdoelstellingen weerspiegelen. Zolang het resultaat gezond is, is er geld voor. Er is een data-gedreven werkwijze op basis van PEACO – plan, execute, analyze, communicate, optimize – waardoor er al vroeg in trajecten wordt getest of iets in de echte wereld werkt. Bovendien wordt er gewerkt met datamodellen om bijvoorbeeld te voorspellen wat de toekomstige vraag is. Omdat het kennisniveau inmiddels erg hoog is, zijn er data-analisten die de limiteringen voorspellen en big data kennen. Analytics is nauwelijks meer als een losse bedrijfsactiviteit te onderscheiden. De organisatie stapt daarmee steeds meer af van strategische planning en kiest in toenemende mate voor de methodiek van continue optimalisatie.

Danny Oosterveer verzorgt als zelfstandig marketingconsultant onder andere de online marketing van dierentuin Burgers’ Zoo.

Tip: Wil je weten hoe je insights en data omzet naar een strategie en concrete acties? Dan is de opleiding Customer Insight & Data Driven Marketing wat voor jou!

  • Tijdens de opleiding leer je hoe je met data en inzichten zowel de waarde voor de klanten als de waarde voor de organisatie kunt verhogen.
  • Naast de opleiding stel je een managementplan op over customer insights voor je eigen organisatie, direct geschikt voor implementatie.
Lees meer over deze opleiding ►
Bron: CustomerTalk
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