Data-ethiek: stel jezelf de juiste vragen om verantwoord met data om te gaan

Welke data heb je écht nodig? Dat is de centrale vraag als je op een ethische manier met gegevens om wilt gaan. Met een serie van drie vragen die je aan jezelf stelt kun je relatief snel inzoomen op de data die je nodig hebt.

24 petabyte, dat is de hoeveelheid data die alleen Google en Facebook gezamenlijk al per dag verwerken. Maar hoeveel data is dat nou echt? Nou:

• Grofweg is dit 24.000.000 GB per dag.
• Dat zijn ongeveer 1,7 miljoen twee uur durende (4K) films.
• Hiermee kan de hele wereld 1.859 jaar lang, elke dag én de hele dag films kijken.

Zoals je kunt zien is dit een ongelofelijk grote hoeveelheid data die per dag wordt verwerkt. En dat is dus alleen nog maar door de twee grootste partijen ter wereld. Al geruime tijd is privacy en vraag hoe je met data van anderen omgaat een veelbesproken onderwerp. Kortom: data en in het bijzonder data-ethiek staan hoog op de agenda.

Afbeelding 1. Kosten bij verschillende aanbieders om 1 petabyte aan data te hosten/op te slaan.

Wat is data-ethiek?

Volgens de Dikke van Dale is de definitie van ethiek “het geheel van morele principes”. Als ik dit mag simplificeren voor ons vakgebied, dan is dat voor mij dat we met ons boerenverstand moeten gaan nadenken of de data die een partij wil verzamelen daadwerkelijk een toegevoegde waarde biedt aan de klantreis. Een mooi voorbeeld hiervan is dat Thuisbezorgd je locatie vraagt zodra je de website bezoekt. Zou het bedrijf dit niet doen, dan heb je grote kans dat je restaurants te zien krijgt die niet bij jou bezorgen. De locatiegegevens zijn dus een goede toevoeging op de klantreis, namelijk om teleurstelling bij de gebruiker te voorkomen. Maar stel je voor dat een kalender-app vraagt naar je locatie: dan had je jezelf waarschijnlijk achter de oren gekrabd en op ‘weigeren’ gedrukt.

De grens van welke data worden afgegeven, ligt soms dus ook bij de gebruiker. Vooral op het moment dat het hun klantreis of ervaring verbetert, zoals in het voorbeeld van Thuisbezorgd. 74% van de consumenten geeft aan gefrustreerd te zijn als content op een website niet is gepersonaliseerd (bron: business2community). Online retailers zoals Amazon of Coolblue moeten dus extra gaan nadenken over welke data ze echt nodig hebben om te personaliseren en eveneens of de gebruiker bereid is deze data te verstrekken voor een verbeterde ervaring.

De dunne scheidslijn tussen commercie en privacy

Een groot gedeelte van de producten en diensten waar we vandaag de dag gebruik van maken is gratis, omdat de partij die ze aanbiedt onze data verzamelt. Een voorbeeld hiervan is onder andere nu.nl of Google Maps. Slechts 17% van de respondenten van dit onderzoek geeft aan bereid te zijn te betalen voor online nieuws. Om deze diensten gratis te kunnen blijven aanbieden, is het voor deze partijen daarom noodzakelijk om data te vergaren.

Data-ethiek wordt voor bedrijven dus een steeds belangrijker onderwerp, iets waar ze na mijn mening (meer) aandacht aan moeten besteden. Om het huidige commerciële model interessant te houden, moet een partij als DPG zich altijd afvragen hoe het nuttige data kan vergaren zonder dat dat de privacy van zijn gebruikers ten kosten gaat.

Data verzamelen

Bij het live zetten van een nieuwe campagne of van een nieuwe website is het eerste wat men vaak zegt: “We moeten zoveel mogelijk meten.” Daar ben ik het slechts gedeeltelijk mee eens, want is het echt nuttig om ‘alles’ te meten? Wat ga je met al die gegevens doen?

Voordat je een website of campagne live zet is het verstandig om bij jezelf te bedenken wat de functie van de campagne en/of website is. Voor een e-commercewebsite is dat bijvoorbeeld omzet, terwijl de website voor een zzp’er meer fungeert als digitaal visitekaartje. Zodra je het doel van je website helder hebt, kun je ook goed bedenken wat voor soort data je wilt verzamelen (oftewel: wat je uiteindelijk wilt kunnen analyseren).

Stappenplan

Data zijn een krachtig middel voor het realiseren van omzetdoelstellingen, voor persoonlijke marketing of voor de benodigde inzichten voor je business. Maar hoe ga je ‘goed’ met data om? Hoe zorg je ervoor dat consumenten diensten gratis kunnen blijven gebruiken zonder dat hun vertrouwen beschaamt wordt, maar zodat ook jij als bedrijf kunt blijven bestaan? Houd altijd in je achterhoofd dat het vergaren van data geen doel op zich moet zijn. Om je op weg te helpen, heb ik drie makkelijke vragen voor je opgesteld die je als adverteerder kunt doorlopen om te kijken of je bepaalde data écht nodig hebt:

1. Wat is het probleem dat je ervaart of wat is de uitdaging waar je deze data voor nodig hebt?
2. Welke use case kun je bedenken om deze uitdaging op te lossen?
3. Welke data heb je écht nodig om de bedachte use case op te lossen?

Twee voorbeelden

Om je op weg te helpen, heb ik twee cases voor je uitgewerkt aan de hand van het zojuist beschreven stappenplan.

1. Wat is het probleem dat je ervaart of wat is de uitdaging waar je deze data voor nodig hebt?
   
   Ik wil mijn beschikbare marketingbudget slimmer/efficiënter inzetten.
2. Welke use case kun je bedenken om deze uitdaging op te lossen?
   
   Er zijn twee manieren om mijn budget slimmer in te zetten: meer conversies halen uit hetzelfde budget of hetzelfde aantal conversies voor minder geld. Door klanten met een hoge aankoopfrequentie uit te sluiten van mijn paid marketing, haal ik hetzelfde aantal conversies, maar voor minder geld.
3. Welke data heb je écht nodig om de bedachte use case op te lossen?
   
   Ik heb eigenlijk maar een beetje data nodig, namelijk een klant-login (zodat ik de persoon herken) en de aankoopfrequentie van een klant in een getal uitgedrukt.De gedachtegang hierachter is natuurlijk dat ‘vaste klanten’ een grotere kans hebben om een product bij een winkel te kopen waar ze toch al vaak kopen. Doordat je de klant herkent via de login en de aankoopgeschiedenis daaraan koppelt, kun je deze data doorschieten naar je paid kanalen en een doelgroep ‘frequente kopers’ aanmaken. Deze sluit je uit en je hebt je use case werkend met een minimale impact qua data voor de gebruiker.

Het tweede voorbeeld draait om andere gegevens, maar werkt volgens dezelfde drie punten:

1. Wat zijn de problemen die je ervaart of wat is jouw uitdaging waar je data voor nodig hebt?
   
   Ik wil mijn marketingcampagnes aansturen op basis van mijn voorraad/beschikbaarheid.
2. Welke use case kun je bedenken om deze uitdaging op te lossen?
   
   Door te weten welke producten nog leverbaar zijn wordt de frustratie bij mijn gebruikers verlaagd. Een geschikte use case hiervoor zou zijn om vergelijkbare producten te promoten als een product niet op voorraad is. Een andere use case zou zijn om een ‘mail mij’ optie toe te voegen (IKEA doet dit bijvoorbeeld) als een product weer op voorraad is in de winkel.
3. Welke data heb je écht nodig om de bedachte use case op te lossen?
   
   Ik heb de voorraaddata vanuit mijn eigen systemen nodig die up-to-date zijn met aantallen. Deze data moet ik beschikbaar hebben op mijn website. Ik moet nadenken over welke doelgroepen ik hiervoor kan maken en welke actie ik vervolgens wil ondernemen. Bij het sturen van een e-mail heb ik het e-mailadres van de gebruiker nodig dat hij of zij zelf heeft opgegeven.

De gedachtegang achter deze cases is dat je de frustratie bij potentiële klanten/vaste klanten zo laag mogelijk wilt houden. Je wilt uiteindelijk iets simpels, zoals dat je website snel en naar verwachting werkt en dat je de producten kunt verkopen die de consument zoekt. Door proactief alternatieve producten of een remind me-functie aan te bieden kun je een groot gedeelte van veelvoorkomende frustraties voorkomen.

Conclusie

Het gebruik van data kent een heel dunne scheidslijn tussen privacy-onvriendelijk en privacy-vriendelijk. Op het moment dat er te veel data worden verzameld kun je als organisatie een boete krijgen, maar als je te weinig verzamelt haal je niets uit je marketing.

Elke keer dat je een probleem ervaart binnen je organisatie en je wilt dit oplossen, bedenk dan met een paar collega’s of specialisten hoe je het probleem het beste kunt oplossen. Vervolgens breng je in kaart welke data je nodig hebt en vooral ook welke data je niet nodig hebt. Op die manier kunnen we als marketeers op een verantwoorde manier data blijven verzamelen en gebruiken voor onze werkzaamheden. Zo zorgen we dat we klanten niet teleurstellen, maar bedienen en bouwen we samen aan een duurzaam en succesvol toekomstmodel voor ons vak.

Over de auteur: Peter Vonk is Lead tech & data bij Tomorrowmen.

Op de hoogte blijven van het laatste nieuws binnen je vakgebied? Volg Emerce dan ook op social: LinkedIn, Twitter en Facebook.