Marketing intelligence: harmoniseer en analyseer ál je marketingdata met één tool

Leestijd 6 minuten | Geschreven door Michiel Scheepens | November 7, 2018

Met dank aan AI en machine learning kun je nu met één marketing intelligence-tool al je databronnen verbinden, harmoniseren en analyseren. Vervolgens – en dat is het belangrijkste – smeed je de analytics, datavisualisaties en rapporten eenvoudig om tot de beste marketingbeslissingen. Luid marketing intelligence het einde in van de marketeer?

Als marketeer had je het afgelopen decennium geen gebrek aan data of tools om iets met die data te doen. Er zijn zo’n 5.000 gespecialiseerde marketing softwaretools en marketeers gebruiken gemiddeld 70 verschillende databronnen.

gebouw in neon licht

Waar wél een gebrek aan was: één tool om al die data aan elkaar te knopen voor één gecentraliseerd beeld van je klanten, prospects en performances. Welkom in een nieuw tijdperk van marketingtechnologie, want die tools zijn er nu. En ze zijn al helemaal volwassen.

Niet langer een doctor in de data science

Marketing intelligence-software kan marketingdata uit verschillende ongelijksoortige bronnen verbinden, harmoniseren en analyseren. Bovendien zijn de gebruikersinterface en de output van analytics en datavisualisaties bij tools zoals Datorama, Radius, Lattice Engines en 6sense enorm gebruiksvriendelijk. Zó gebruiksvriendelijk zelfs dat je niet langer een doctor in de data science hoeft te zijn om er chocola van te maken.

Sterker nog, voortaan is het peanuts om de juiste marketingbeslissingen te nemen. Dankzij marketing intelligence-tools kun je bijvoorbeeld een 360 graden blik op je zakenrelaties en de markten krijgen. Of realtime KPI’s monitoren en trends analyseren. Betere campagne-uitvoering, meer persoonlijke content en berichten, waardevollere prospects, optimalisatie van iedere etappe in de customer journey: als marketingafdeling hol je voortaan vooruit.

Datakwaliteit is een veelkoppig monster

Garbage in, garbage out: we schreven het al vaker. Alleen wanneer je marketing intelligence-tools correcte data voert, kun je er goede analytics voor terug krijgen. In tijden waarin naar schatting een derde van alle bedrijfsdata inaccuraat is, is dat makkelijker gezegd dan gedaan.

Datakwaliteit is een veelkoppig monster binnen de marketing. Knelpunten zijn bijvoorbeeld marketingdata-sets die zijn verspreid over tientallen kanalen en landen, tools en dataproviders die andersoortige data produceren, en metrics die anders worden gedefinieerd. Oftewel: marketingdata is vaker wel dan niet rommelig, incompleet en innerlijk tegenstrijdig.

Grip op datakwaliteit

Wil je de analytics, visualisaties en rapporten uit je marketing intelligence kunnen vertrouwen? Dan moet de datakwaliteit van zowel je interne als externe data hoog zijn.

Op de kwaliteit van externe data heb je helaas niet zoveel vat. Een van de weinige dingen die je kunt doen: gebruikmaken van databronnen met een gegarandeerd hoge datakwaliteit. De Dun & Bradstreet Data Cloud bevat per record duizenden attributen van meer dan 300 miljoen bedrijven wereldwijd – en dus van al je prospects en klanten. Het gepatenteerde DUNSRight-proces zorgt ervoor dat de externe data die je krijgt geleverd altijd actueel, volledig, betrouwbaar en consistent is.

Op de kwaliteit van interne data heb je een stuk meer grip. In onze whitepaper ontdek je hoe je de datakwaliteit van je bedrijfsdata kunt verhogen door de gegevens op te schonen en te verrijken. Een instrument daarbij is het D-U-N-S-nummer, een unieke code voor elk bedrijf om gegevens over je zakelijke relaties in verschillende databronnen (zoals je ERP, ERM en CRM) met elkaar te verbinden.

Is de data die je voorlegt aan je marketing intelligence-tool accuraat, actueel, volledig, consistent en uniek? Dan zijn de analytics, visualisaties en rapporten die eruit komen dat ook.

AI: de tool snapt de data

De stille kracht achter deze marketing intelligence-revolutie: artificial intelligence (AI). Vroeger moest data uit verschillende bronnen een soort gemeenschappelijk label hebben om aan elkaar geknoopt te kunnen worden.

Dankzij AI en machine learning is er een veel intelligentere methode ontstaan. Voortaan snapt de tool de data. Het begrijpt wat het is, waar het voor dient en hoe het zich verhoudt tot andere databronnen. Koppelen via API’s is niet meer nodig. Zodra je een bron toevoegt, wordt de data daaruit meteen verbonden, geharmoniseerd en geanalyseerd.

Machine learning is hierbij belangrijk. Let wel: leert en evolueert het algoritme op basis van onjuiste data, dan stapelt deze fout zich op. Vooral bij kleine datasets verspreiden fouten zich als een olievlek. Datasets moeten dus niet alleen accuraat, actueel, volledig, consistent en uniek zijn, maar het liefst ook groot.

Het einde van de marketeer?

Afwijkende databronnen verbinden, de informatie harmoniseren en analyseren, en vervolgens hapklare analytics, visualisaties en rapporten produceren: AI-gebaseerde marketing intelligence-tools zijn razendslim.

Zo slim dat ze marketeers op korte termijn vervangen? Welnee. De tools kunnen inzichten creëren en trends signaleren. Maar dat is slechts een eerste stap. Marketing is mensenwerk. De volgende, minstens zo belangrijke stap ligt bij jou: die inzichten omzetten in de juiste beslissingen.

Deel via social media

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Michiel Scheepens

Marketing Team Coordinator

Whitepaper

Credit Monitoring

Kansen voor jouw organisatie in beeld

Een kredietcheck bij klantacceptatie is waardevol, maar ook meteen verouderd. Het échte kredietrisico begint eigenlijk juist pas nadat je een klant hebt geaccepteerd. De oplossing: monitor de financiële gezondheid van je klanten real-time.

Pdf van 16 pagina’s, 0,4 MB
Credit Monitoring

Wil je meer lezen over creditmanagement en compliance?

2021 © - All rights reserved - Dun & Bradstreet Belgium N.V.
Legal      Privacy Policy

Je keuze voor