Data is het nieuwe goud, maar hoe delf je het?

De groei van data in organisaties neemt exponentiële vormen aan, maar hoe vertaal je die data naar insights (wat zie ik?), en hoe bepaal je vervolgens strategieën (wat kan ik ermee?) Hoe kunnen adverteerders, bureaus en exploitanten gebruikmaken van de mogelijkheden en barrières overwinnen?

Niet alleen in Nederland, ook in de rest van Europa hebben bedrijven moeite met het vertalen van grote hoeveelheden data naar insights die tot doorbraken leiden. Zo laat ook dit onderzoek van Adobe zien, waarvoor in totaal zeshonderd business decision makers uit de Benelux, Frankrijk, Duitsland, Scandinavië, Zwitserland en het Verenigd Koninkrijk zijn geïnterviewd. Zo gaf bijna twee derde (64%) van de ondervraagde merken aan wel veel gegevens te verzamelen, maar niet goed te weten hoe zij deze data moeten analyseren. En 56% heeft moeite om de gegevens snel te verwerken.

Waar zit de uitdaging?

Nu is het analyseren van data natuurlijk niet nieuw, dus hoe kan het toch dat er nog zo veel bedrijven niet in staat zijn om optimaal gebruik te maken van alle data die ze in hun bezit hebben? Wij denken dat dit wordt veroorzaakt door drie factoren:

1. We denken nog te veel in bedreigingen en niet in kansen.
2. Het ontbreekt aan opleiding en ervaring met het thema. Dus het ontbreekt niet zozeer aan data scientists, maar aan kennis van data en analytics in alle lagen van de organisatie.
3. Het ontbreekt ons aan handelingssnelheid. Het adopteren van nieuwe technieken duurt in de regel te lang.

Zie kansen in plaats van bedreigingen

Denken in kansen en niet in risico’s verdient altijd de voorkeur, maar zeker op het gebied van data. We zagen de General Data Protection Regulation (GDPR) als een kans voor de markt en niet als een bedreiging. Maar uit het onderzoek van Adobe blijkt dat meer dan twee vijfde (42%) van de bedrijven in de Benelux aangeeft dat de GDPR ze in zekere mate heeft beperkt bij het realiseren van personalisatie. Maar hoe kan iets je beperken als je ruim twee jaar de tijd hebt gehad om je voor te bereiden? En dat brengt ons direct bij het derde focuspunt: handelingssnelheid. Er is zo veel te doen met inzichten uit data. Het onderzoek van McKinsey ‘Achieving business impact with data’ geeft heel mooi weer waar top line- en bottom line-kansen liggen voor organisaties als het gaat om het creëren van waarde met data. Neem bijvoorbeeld het optimaliseren van assortimenten in warehouses op basis van verkoopresultaten. En het voorkomen van churn door gericht te adverteren op diegenen die willen opzeggen.

Think fast!

De (digital) advertisingmarkt verandert in zo’n hoog tempo dat een bedrijf het zich niet kan veroorloven om een afwachtende houding aan te nemen. Je kennis moet up-to-date blijven en je moet jezelf continu vragen blijven stellen als: ‘Werken we nog met de juiste techniek?’ ‘Ontsluiten en waarderen we data nog wel op de juiste manier?’ ‘Hoe gaan we om met privacy?’ ‘Beschikken alle medewerkers over voldoende en de juiste kennis?’ Is het antwoord op een van je vragen nee? Dan ben je eigenlijk al te laat. En zeggen dat je iets doet, maar het pas over een paar jaar in de praktijk kunnen toepassen telt ook niet. Zo geeft bijvoorbeeld 83% van respondenten in het Adobe-onderzoek aan wel druk bezig te zijn de implementatie van Artificial Intelligence (AI) voor het analyseren van bedrijfs- en klantgegevens te versnellen, maar ze verwachten dit pas aan het eind van 2020 voor elkaar te hebben. En slechts 3% (!) van de bedrijven in de Benelux zegt AI nu al succesvol in te zetten om personalisatie mogelijk te maken.

Egocentrisch gedrag

Waar zit het probleem achter de beperkte handelingssnelheid? Ze geven aan dringend behoefte te hebben aan nieuwe vaardigheden die nodig zijn om van AI te kunnen profiteren. 44% van de respondenten zegt hierover in onvoldoende mate te beschikken. Het laten landen van deze nieuwe vaardigheden kost organisaties tijd, is onze ervaring. Het meest ideale is dat kennis en kunde aanwezig is op het niveau waar de beslissingen worden genomen, of dat nu op operationeel- of het managementniveau is. Nu zie je echter single focused data-/informatieafdelingen die interne diensten leveren en de facto de verantwoordelijkheid hebben om voor doorbraken op basis van insights te zorgen.

Vaak hebben ze de overtuiging dat ze het zelf wel ‘even’ ontwikkelen en dat zorgt er regelmatig voor dat ze hun ogen sluiten voor andere producten. Zichzelf respecterende bedrijven hebben hun eigen datatechteams en zij reageren, vaak zonder dat ze het zelf doorhebben, niet heel positief op nieuwe diensten die in de markt worden aangeboden. Ze hebben toch zelf hun eigen tech gebouwd? Maar als het technisch ego gaat opspelen, kun je de verkeerde beslissingen nemen.

Nice gadget of businessmodel?

Het datascienceteam gijzelt hierdoor bewust of (meestal) onbewust de data-agenda. Het wordt een bottleneck in plaats van een katalysator voor data-initiatieven. Het is daarom altijd belangrijk dat meerdere lagen in de organisatie meekijken naar en meedenken over wat er allemaal speelt in de markt. Je moet met een open vizier om je heen blijven kijken naar wat er allemaal in de markt wordt aangeboden. Maar terwijl je dit doet, moet je wel altijd in gedachten houden: wat zijn nice gadgets en waar zit business potential?

Veel bedrijven worden verleid door leveranciers van datadiensten of platformen  en consultants. Je bent bijna een sukkel als je nog geen prachtig datascienceplatform hebt of aan deep learning doet. (Zelfs na het volgen van drie conferenties over dit thema weet het merendeel van de deelnemers nog niet wat het is.) Maar de mooiste technische innovaties in huis hebben is geen garantie voor succes. Blijf je focussen op je businesseffect. Ooit hebben we iemand de geweldige vergelijking horen maken met de goldrush, de bekende goudkoorts in California, Amerika, in de negentiende eeuw. Lang verhaal kort: iedereen die naar goud zocht, stierf arm. De echte winnaars destijds waren de mensen die het materiaal verkochten, degenen die logistieke diensten aanboden en… tja, de dames van plezier.

Een markt van volgers

Wie uiteindelijk als winnaar van de online advertising goldrush uit de bus komt, zal de tijd leren. Een machtspositie innemen binnen het huidige digitale landschap is voor heel weinig partijen weggelegd. Althans, dat is de perceptie van velen. ‘The global giants’ regeren en de rest hobbelt er een beetje achteraan. Een begrijpelijke gedachte, want ook uit de laatste Online AdSpend Study van IAB Nederland kwam weer duidelijk naar voren dat dit de partijen zijn die het digital-advertisinglandschap met spend en data domineren. En dat is niet zo gek natuurlijk. Zij hebben de capaciteit, het geld en het inzicht om de doelgroep te bereiken. Maar zolang alle andere spelers deze dominantie blijven accepteren, lopen we het risico dat andere en kleinere actoren moeite blijven houden om hun eigen positie te definiëren en te optimaliseren. Met het gevaar dat we een markt creëren van alleen maar volgers.

Waar zit de oplossing?

Om te voorkomen dat we zo’n omgeving creëren, kunnen we als markt een aantal dingen doen om het verschil te gaan maken.

• Standaarden ontwikkelen voor het uitwisselen van data. Want hoe je het ook wendt of keert, we hebben elkaar nodig en dat hoeft helemaal niet ten koste te gaan van de individuele concurrentiekracht.
• Tempo hoog houden door te zorgen dat data-analyse een multidisciplinaire activiteit is en niet alleen op de schouders van een datatechnologieteam rust.
• Het hoge tempo van ontwikkelingen op het gebied van dataverwerking en -interpretatie, waaronder SaaS, omarmen en niet als een bedreiging zien.
• Niet in de val trappen van steeds mooiere speeltjes die niets toevoegen.

Maar bovenal is het enorm belangrijk dat we er allemaal voor zorgen dat we onze datahuishouding op orde hebben. Als de basis niet goed is en is versnipperd over de vele lagen binnen de organisatie, zal de belofte van data science en AI zich niet uitbetalen.

Laten we elkaar helpen

Om de markt ondersteuning te bieden in dit transformatieproces organiseerde de IAB-werkgroep Data & Techniek afgelopen dinsdag 4 december een eerste ochtendsessie. Hier werd onder andere gesproken worden over de ontwikkelingsstatus van AI, over marketing automation. Ook is er dieper ingegaan op wat er allemaal mogelijk is met advertentiedata en is een eerste blik geworpen op wat de impact is van al deze technische ontwikkelingen op de sector. De belangrijkste uitkomsten hiervan zullen wij in een volgend artikel gaan belichten.

Dit artikel kwam tot stand met de hulp van Erik Klein Nagelvoort, voorzitter Taskforce Data & Techniek IAB Nederland.