Hoe data mature is jouw organisatie?

Wat bepaalt je data volwassenheid? 

Ondanks de hype rondom data warehouses, machine learning en andere data-innovaties, gebruikt een opmerkelijk groot aantal organisaties nog steeds spreadsheets voor analyses en zijn er discussies over de kwaliteit van de data. Om te bepalen hoe volwassen een organisatie omgaat met data zijn er veel verschillende data maturity modellen online te vinden. De meest bekende is die van onderzoeksbureau Gartner.

Het bureau maakt in zijn model onderscheidt tussen organisaties die niets of nauwelijks wat doen met data (Basic) en organisaties die data volledig in hun organisatie hebben geïntegreerd (Transformational). 

De weg naar een datagedreven organisatie vraagt om een holistische aanpak. Door aandacht te geven aan zowel strategie als uitvoering, worden ideeën voor het gebruik van data ook werkelijkheid. Het succes binnen het maturity model hangt niet alleen af van de meest hoogwaardige tooling, maar juist ook van andere aspecten. Denk hierbij ook aan de organisatiecultuur & mensen, data processen en data-inzichten.

Het is belangrijk om eerst een beeld te vormen van de data-volwassenheid van jouw organisatie. Hierdoor weet je waar je staat en kun je ook makkelijker bepalen waar je als bedrijf naar toe wil groeien. Uiteraard hangt dit volledig samen met je ambities. 

Beslissingen maken op basis van data

Dat data veel meer leeft dan bijvoorbeeld 10 jaar geleden heeft alles te maken met de snelle ontwikkelingen die plaatsvinden binnen het huidige martech landschap. Verschillende tools volgen zich in ramp tempo op en ook organisaties zien het potentieel van data in doordat het hen extra inzichten geeft. Hierdoor worden veel organisatie steeds meer afhankelijk van data en de beslissingen die aan de hand van de data analyses worden genomen. 

Vraag is wel of je ook de juiste data verzamelt en de juiste inzichten genereert. Steeds vaker worden er gigabytes aan data verzameld, maar wordt hier nauwelijks wat mee gedaan. Worden dashboards gebouwd, maar wordt hier niet naar gekeken. Voorbeelden van disruptie en denken in (data) silo’s zijn er genoeg. Disruptie ontstaat als succesvolle bedrijven geconfronteerd worden met technologische verandering, maar hardnekkig dezelfde keuzes blijven maken waarmee ze in eerste instantie succesvol waren. 

Om daadwerkelijk beslissingen te kunnen maken op basis van data dien je grip te krijgen en te houden op de doelstellingen en de werkzaamheden binnen de organisatie. Van management dashboards tot data inventarisaties; op ieder niveau kan data (sturings)informatie bieden om tot betere acties/beslissingen te komen. 

Hoe kijkt Fingerspitz naar data maturity/volwassenheid?

Omdat het bepalen van de data maturity van een organisatie vaak een uitgebreid en soms lastig te begrijpen proces is, hebben wij dit bij Fingerspitz wat anders aangepakt. Het doel is namelijk om het voor iedereen in de organisatie goed te begrijpen te houden en zo voldoende stakeholders te kunnen verzamelen. Voor een holistische aanpak en langere termijn visie heb je namelijk wel de héle organisatie nodig.

Niet elke organisatie heeft echter het budget om Gartner of McKinsey in te schakelen en de capaciteit om de hele organisatie door te lichten. Bovendien blijven we graag wat dichter bij onze online marketing expertise en maken we het een stuk praktischer voor je. Binnen ons maturity model kijken we naar 4 thema’s:

1. Technologie & dataprocessen (Proces)
2. Organisatiecultuur & mensen (People)
3. Data Governance (Privacy)
4. Data-inzichten (Proof)

Onder deze thema’s vallen weer verschillende subthema’s. Denk bijvoorbeeld aan data activatie, datavisualisatie, cultuur, tracking en audience insights. Op die subthema’s bepalen we de data-volwassenheid van een organisatie aan de hand van het crawl, walk, run, fly model.

Het crawl, walk, run, fly model bestaat al langer (Lutz & Edelman team 2009) en is geïnspireerd door een citaat van Martin Luther King Jr:

“If you can’t fly then run, if you can’t run then walk, if you can’t walk then crawl, but whatever you do you have to keep moving forward.” – Martin Luther King, Jr.

De inzet van technologie kan bepaalde pijnpunten verlichten, of juist versterken. De kunst is om precies vast te stellen welke technologieën van duurzame waarde zijn voor jouw organisatie, hoe je deze kunt integreren en wanneer. Het is namelijk helemaal niet verkeerd om naar succes toe te kruipen, zelfs als het voelt alsof anderen rennen. 

Na het beantwoorden van verschillende vragen kunnen we op basis van scores bepalen waar jouw organisatie staat op het gebied van data. Aan de hand van een spider chart zie je waar knelpunten in je organisatie liggen en waar we in een strategische data sessie verder op moeten inzoomen.

We streven er naar om zoveel mogelijk mensen uit de organisatie de vragen te laten beantwoorden. Om dit efficiënt en schaalbaar te houden nemen we de test digitaal af. Op basis van een twintigtal vragen zien we vervolgens hoe je organisatie scoort op 4P’s:

• Process
• People
• Privacy
• Proof
   

Dit levert vaak hele interessante verschillen op waar we vervolgens dieper op kunnen inzoomen.  

Marketing Technology Stack

Naast volwassenheid is het ook van belang om de marketing technology stack van een organisatie in kaart te brengen. Een marketing technologie stack is een groepering van technologieën die marketeers gebruiken om hun marketingactiviteiten uit te voeren en te verbeteren. Vaak ligt de nadruk bij “martech” op het vereenvoudigen van moeilijke processen, het meten van de impact van marketingactiviteiten en het stimuleren van efficiëntere uitgaven.

Om hier meer zicht op te krijgen wordt ook navraag gedaan naar de verschillende tooling. Denk hierbij aan welke ERP/CRM systemen worden gebruikt, maar ook welke tools voor digital analytics, databases en bijvoorbeeld email marketing & automation.  Op basis hiervan kan Fingerspitz dan ook gericht meedenken in waar bijvoorbeeld data gaps liggen en/of andere mogelijke potentiële kansen die nog niet worden benut.

Strategische data sessie

Eerder spraken we al over een strategische data sessie. Dat is het moment waar alles bij elkaar komt. De uitkomsten van het maturity model en de gebruikte tooling worden vooraf geïnventariseerd. Vervolgens bespreken we tijdens de sessie de uitkomsten met de organisatie en geven we inzicht in huidige trends en ontwikkelingen. Waar moet je als organisatie rekening mee houden? Wat is er al binnen de organisatie aanwezig? En waar liggen de kansen? Dit is de vijfde P van Possibilities.

Een brainstorm volgt waarin we alle ideeën verzamelen en vervolgens samen prioriteren. Niet alle ideeën zijn namelijk direct uitvoerbaar. Op basis van het PEP-model bepalen we per onderdeel de Potential, Ease en samen vormen die de Priority. Ideeën hebben wellicht potentieel, maar zijn lastiger uit te voeren of vice versa. Door alle betrokkenen individueel te laten stemmen komen we tot een afgewogen lijst waarbij de meest kansrijke use cases bovenaan staan. Dan hoeven we enkel nog de ‘owner’ en de planning af te stemmen.

Wanneer we ergens mee aan de slag gaan komt op de roadmap te staan. Dit is het aanvalsplan en uiteindelijke einddoel van de strategische data sessie. Je hebt dan inzicht in waar je organisatie staat op het gebied van data en je kunt met een praktische en geprioriteerde ideeënlijst aan de slag voor zowel de korte als lange termijn.

Wil jij weten hoe data mature jouw organisatie is?

Wij kunnen ons voorstellen dat je na het lezen van dit blog direct inzicht wilt hebben in waar jij staat als organisatie. Laat je mailadres achter in onderstaand overzicht en jij ontvangt per e-mail een link voor de test. De uitkomsten krijg je vervolgens in een spider chart toegestuurd. Zo weet je precies hoe data mature jouw organisatie is.