Hoe ga je om met data overload?

Te veel data! Voel je je overweldigd? What’s new. 

De hoeveelheid data die wij dagelijks consumeren lijkt alleen maar meer te worden. Wat voor gevolgen heeft data overload op de keuzes die je maakt als marketeer?

Het interpreteren en verwerken van data is ongeveer 80% van wat we doen. De andere 20%? Data communiceren naar elkaar. Je klanten en collega’s. Hoe zorg je ervoor dat je je klanten niet overweldigt met data?

Het verschil tussen vroeger en nu

Misschien moeilijk in te beelden, maar er was niet altijd zoveel data beschikbaar. 

In 1997 werd Google search gelanceerd. Vanaf dat moment was het mogelijk om data met anderen via het internet te delen. En natuurlijk toegankelijk te stellen. 

Fast forward: in 2021 creëerden we 2,5 triljoen aan data per dag! 

Steeds meer data betekent ook een hogere kans op data puking. Ah help!! Ik zie door de bomen het bos niet meer. In 2020 deelde Emerce een rapport met niet zo verrassend nieuws. Ruim de helft van de onderzochte bedrijven wordt regelmatig overweldigd door data. 

Voorkomen is beter dan genezen

Hey marketeer, je hebt één taak! Of tenminste, één hele belangrijke. Namelijk jouw klanten de juiste kwalitatieve of kwantitatieve informatie geven. En informatie simpel en begrijpelijk uitleggen. Alleen zo maak je krachtige beslissingen.

Nu wordt vaak gestuurd op vanity metrics. Denk aan o.a. het bouncepercentage en page views. Of het aantal likes of volgers op social media. 

Maar hoe voorkom je dan een overvloed van data?

Bij Fingerspitz gebruiken we actionable metrics. 

Wat zijn voorbeelden van actionable metrics? Conversie- en activatie percentages of de customer retention rate. Zo meet je specifieke of iteratieve acties. 

Clean data? Check!

Je streeft altijd naar clean data. Data die geen duplicate- of misinformatie bevat. Dat is hoe dan ook belangrijk, maar zeker als je experimenten live zet. 

Werk jij met clean data? Kom erachter met deze checklist:

1. Welke metrics zijn relevant voor jouw doelen?
2. Worden alle pagina’s/knoppen juist gemeten? Check dit voor je oorspronkelijke én test variant. 
3. Controleer je test in verschillende browsers. Vergeet ook niet de incognitovensters. 

Met deze checklist voorkom je onbetrouwbare data.

Belangrijk voor een goed besluit

Je hebt veel controles gedaan. Alle checklists afgewerkt. Toch bestaat de kans dat je data niet 100% betrouwbaar is. Sterker nog, eigenlijk bestaat 100% betrouwbare data niet. Dat komt door meerdere factoren, zoals toeval in gedrag, intern verkeer van medewerkers en bots. 

Houd daar rekening mee. Zeker als je een rapport deelt met elkaar! Want eerlijke keuzes maak je alleen op basis van eerlijke data. 

Bedrijven gebruiken data om beslissingen te onderbouwen. En te bevestigen. Maar zelfs met betrouwbare data, kan het maken van de juiste beslissing beïnvloed worden. 

Waardoor komt een effectieve beslissing onder druk te staan? Emerce (2022) deelt 3 redenen:

1. 35%: De beschikbaarheid van informatie
2. 26%: De tijd 
3. 13%: Persoonlijke aansprakelijkheid

Zoals je ziet, is het extra van belang dat je de juiste informatie deelt met jouw klanten.

Val niet in de kuil

Te veel data leidt tot nog een probleem. Als het gaat om experimenteren en data is er een veelvoorkomende valkuil. Zeker wanneer je je analyse gaat maken. In welke kuil je beter niet kan vallen? De confirmation bias.

Ieder mens heeft last van de confirmation bias. Door deze bias ben je automatisch geneigd op zoek te gaan naar het statistische bewijs om jouw hypothese te bevestigen. Het gevolg? Je kijkt niet zonder oordeel naar de data. Daardoor zie je mogelijk belangrijke inzichten over het hoofd.

Vaak kijken we pas dieper in de data wanneer de data niet matcht met onze hypothese. Als je je bewust bent van de confirmation bias, haal je misschien diepere inzichten uit je analyse.

Kortom:

Focus in de grote data-zee

Welke koers moet je varen in de grote data-zee? Hieronder de belangrijkste punten opgesomd: 

• Gebruik actionable metrics, gebaseerd op je doelstellingen 
• Zorg voor clean data door preventief de meetbaarheid correct in te stellen 
• Let op een onbevooroordeelde houding bij het maken van een analyse. Zo voorkom je conformation bias.